機器視覺系統(tǒng)在激光封焊機中的開發(fā)與應用

王東升，楊 金 ，鄧 斌，周水清 ，萬喜新

(1.中國電子科技集團公司第十三研究，石家莊 050051；2.中國電子科技集團公司第四十八研究，長沙 410111)

電子專用設備研究

機器視覺系統(tǒng)在激光封焊機中的開發(fā)與應用

王東升1，楊 金2，鄧 斌2，周水清2，萬喜新2

(1.中國電子科技集團公司第十三研究，石家莊 050051；2.中國電子科技集團公司第四十八研究，長沙 410111)

在激光封焊機上引入機器視覺系統(tǒng)，將圖像坐標系統(tǒng)與機械坐標系統(tǒng)建立對應的映射關系，通過圖像處理實現(xiàn)工件表面的焊接接口（焊縫）識別后，轉化成能夠引導運動控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息，引導激光頭沿焊接軌跡的自動對位和焊接。機器視覺系統(tǒng)在激光封焊機上的應用，實現(xiàn)了產(chǎn)品的批量性焊接，大大提高設備效率與產(chǎn)能。

激光封焊；機器視覺；圖像處理；焊縫識別；批量性焊接

激光封焊機是一種精密的針對微組裝技術的專用氣密性封裝焊接設備。設備采用數(shù)控系統(tǒng)（CNC）實現(xiàn)對高精度電機的實時控制，可根據(jù)工件的接縫形狀，使用標準數(shù)控編程G代碼對焊縫軌跡進行編寫，由生成工作臺多軸插補運動軌跡，進行激光焊接加工。由于焊接工件的差異性，在工作臺上制作具有共同焊接基準的通用夾具比較困難，而每次置于工件臺的位置并不完全重復，因此每次焊接工件前均要進行手動基準對位和偏轉角度補償，使獲得激光加工點與實際焊縫完全重合。調研發(fā)現(xiàn)，目前市場上激光封焊機均采用手動對位或機械對位方式，存在對位操作繁瑣，焊接效率低等問題，是制約用戶批量生產(chǎn)的一個瓶頸。

本文在手動對位原理的基礎上，探索一種基于機器視覺尋找位置起點和補償偏轉角度的方法，采用圖像處理計算原理和基本的幾何算法，引導運動控制，實現(xiàn)工件產(chǎn)品的自動焊接和批量性智能焊接。

1 應用原理介紹

1.1 CNC補償原理

為了消除補償修正對工件初始位置的限制，通常引入CNC系統(tǒng)平面偏置概念和旋轉函數(shù)功能，即選擇一旋轉中心點以某角度旋轉坐標系，或加工軌跡以某點為中心進行偏轉。只要找出工件在相對于機械坐標系的偏轉角度，然后以焊接起點為中心進行旋轉加工程序，可實現(xiàn)軌跡的對位和擬合（見圖1、圖2所示）。

圖1 NC坐標旋轉功能

圖2 以焊接起點為中心旋轉后軌跡

1.2 視覺識別和引導原理

在目標加工區(qū)域范圍內(nèi)，將圖像坐標系統(tǒng)與機械坐標系統(tǒng)建立對應的映射關系，通過圖像處理實現(xiàn)工件表面的焊接接口（焊縫）識別后，轉化成能夠引導運動控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息，引導激光頭沿焊接軌跡的自動對位和焊接。目的是采用視覺識別定位的方法替代原來手動補償軌跡偏差的方法。圖像處理與計算功能要求：（1）識別定位到目標焊接起點；（2）自動計算補償工件焊縫位置與激光加工軌跡的角度偏差。視覺引導定位原理圖如圖3所示。

圖3 視覺系統(tǒng)引導定位原理

1.3 邊緣檢測和直線擬合

圖像的邊緣是圖像的最基本特征，邊緣點是指圖像中周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的哪些像素點，即灰度值導數(shù)較大或極大的地方。常用的邊緣檢測算子有：梯度算子、高斯-拉普拉斯算子和Canny邊緣檢測算子。本系統(tǒng)中采用Canny邊緣檢測算子進行圖像邊緣特征提取，是一種抗噪聲干擾和精確定位中最佳折衷方案。

由于邊緣檢測獲得的邊緣點一般不連續(xù)，必須通過邊緣連接將它們轉換為有意義的邊緣。一般的做法是經(jīng)過邊緣檢測的圖像進一步使用連接技術，從而將邊緣像素組合成完成的邊緣?；舴颍℉ough）變換是一個非常重要的檢測間斷點邊界形狀的方法，本次焊縫直線邊界是采用此方法進行檢測和擬合的。

2 視覺系統(tǒng)硬件組成

機器視覺系統(tǒng)主要由CCD相機及圖像處理系統(tǒng)、照明光源等構成。在設備上，視覺系統(tǒng)的CCD相機相對于激光頭旁軸安裝，位置固定。在焊接過程中，要求光斑與焊縫的偏差不超過光斑的1/4，我們選用最小光斑直徑為0.3 mm，即偏差不超過0.3/4=0.075 mm。在實際過程中由于還存在縫隙的加工誤差、平臺定位誤差等，一般要求激光縫焊機焊接的蓋板和殼體的定位精度為±25 μm，即要求CCD的最小像素精度50 μm；根據(jù)用戶工件常用大小，一般要求CCD的視場為120 mm×90 mm。

視覺系統(tǒng)主要選型參數(shù)：

（1）相機。通過圖像分辨率及視場大小，可推導出CCD的分辨率為：

橫向：120 mm/50 μm=2400

縱向：90 mm/50 μm=1800

因此可采用標準500 W像素CCD，分辨率為2448×2048。在滿足視場要求的情況下，定位精度也能滿足要求，且適合120 mm×90 mm尺寸以下的加工工件。

（2）鏡頭。采用16 mm焦距鏡頭，可滿足視場大小且物距大于250 mm；

（3）光源。進行多次打光實驗對比，發(fā)現(xiàn)藍光漫射光源對表面縫隙紋路效果最佳；

（4）標定板。12×12點矩陣；單元間距10 mm；單元直徑：4 mm，線寬：0.1 mm，定位精度：5 μm。

3 圖像識別過程與算法

3.1 坐標標定和映射

本系統(tǒng)坐標系包括兩個坐標系：機械平臺的坐標系和圖像坐標系。機械平臺坐標由X、Y方向運行的直線模組垂直相交而成，圖像坐標系由像素點組成，在實際激光焊接過程中，工件數(shù)控程序代碼都在機械坐標下表示。進行焊縫識別引導焊接加工運動前，先要將標定，標定主要目的一是尋找相機和激光頭之間的對應位置關系，二是將圖像坐標系值轉換為實際焊接坐標值，從而把一個圖像中的坐標與實際加工位置對應起來，建立起一個映射關系。將圖像坐標值統(tǒng)一機械系統(tǒng)坐標值，偏于識別結果的可讀性和實用性（如圖4所示）。

圖4 圖像坐標在機械坐標下的變換

（1）局部標定：采用16點標定方法，任一選取當前機械坐標位置對標定板進行拍照，記錄當前標定位置f標(X0，Y0)。根據(jù)圖像視野的大小將16點均勻分布其中，比對二者坐標，進行公式變換，找出空間坐標變化關系，將圖像坐標直接用機械坐標下毫米單位值表示。

式中：f相(xi，yi)為轉換后機械坐標單位圖像位置點；

F(xi，yi)為圖像坐標系位置點。

（2）全局映射：在機械坐標范圍內(nèi)任一區(qū)域拍照圖像中點 f(x1，y1)中，圖像中坐標 f相(x0，y0)通過坐標平移可得到，圖像中坐標在機械坐標中表示f相(x1，y1)，實現(xiàn)圖像坐標在全范圍內(nèi)的映射關系。

式中：

f相(x1，y1)為相機在 f(x1，y1)位置時，圖像中某點對應的機械坐標的位置點；

f標(x0，y0)為標定時相機的坐標位置點；

f相(x0，y0)為該點圖像坐標系在標定位置時對應的機械坐標位置點；

f(x1，y1)為當前拍照相機的位置。

除鎘反應器沸騰層的穩(wěn)定性直接關系到砷鹽凈化除鎘運行成功與否，某公司在引進砷鹽凈化專利技術與專利設備進行工業(yè)實踐過程中，融合本公司的實際情況與OUTOTEC公司的先進控制理念，通過除鎘反應器的沸騰層穩(wěn)定性研究得到以下結論：

3.2 焊縫識別和直線擬合

在相機圖像中，選取一張表面焊縫黑白分明，圖像主要特征清晰的圖片建立模板，作為工件焊縫識別的匹配圖像，然后在相應的圖像區(qū)域中尋找焊縫直線邊，計算其定位參數(shù)，發(fā)送給CNC控制器完成定位和焊接。

工件原圖經(jīng)過平滑和銳化處理后，基于candy算子進行工件圖像邊緣檢測后，選取特征區(qū)域范圍去除噪聲，然后進行Hough直線變換，得到目標焊縫特征直線（如圖5所示）。

圖5 焊縫識別和直線擬合

通過對焊縫邊緣提取，鎖定搜索范圍和方向，提取有效邊緣信息，進行直線擬合，完成工件邊直線焊縫的識別。

3.3 焊接起點和偏轉角度

通過焊縫邊緣檢測和直線擬合，得到相鄰橫邊和豎邊的直線方程為：

橫邊的斜率為k1，其水平夾角θ=arctan(k1)，即為工件偏轉角度值。

3.4 數(shù)據(jù)傳遞（和自動焊接）

視覺系統(tǒng)完成對焊縫位置進行識別和定位，主要參數(shù)包括：識別結果，焊接起點坐標值（x，y），偏轉角度值θ等，將其定位參數(shù)通過TCP/IP通訊協(xié)議發(fā)送CNC控制系統(tǒng)，結合預先編寫好的G代碼程序，通過CNC控制器控制XY軸的插補運動，完成焊接軌跡與實際焊縫位置的擬合，實現(xiàn)工件的自動焊接。以8×8矩陣擺放工件為例，通過工控機依次完成每個工件的識別和計算，同時引導激光焊接加工過程，焊接質量完全合格，效率大大提升。具體流程如圖6所示。

圖6 批量性自動焊接過程示意圖

3.5 誤差消除

（1）恰當?shù)恼彰髋c曝光，降低圖像誤差。由于不同批次工件或不同類型工件之間表面顏色、粗糙度、紋理和涂層等影響，在同樣的光照下獲得的圖像質量有所差異。恰當?shù)恼彰髋c曝光是獲得完美圖像的重要因素，應選擇合適的光照角度，避免陰影，避免過度曝光和光照系統(tǒng)的光線變化，提高成像質量，減小圖像誤差。

（2）求平均值計算偏轉角度誤差，降低加工帶來的誤差。分別將工件四條焊縫直線邊檢測出，然后進行直線擬合，將各邊的角度值提取出來，分別設定為 θ1、θ2、θ3、θ4，求其算數(shù)平均值：

角度偏轉返回值

將其結果作為偏轉角度傳輸給CNC控制系統(tǒng)，可以消除一定的系統(tǒng)計算誤差。

4 結論及展望

（1）此種方法采用工件本身焊縫作為識別特征，無需另外增加制作Mark特征的工藝，沒有增加任何工藝成本，大大提高效率。本設備系統(tǒng)應用于多家微組裝用戶單位，生產(chǎn)效率高，焊接質量可靠。

（2）近些年來，由于微組裝器件封裝工藝處于平行封焊為主階段，產(chǎn)品逐步向激光焊接封裝過渡，產(chǎn)品系列產(chǎn)量不大，激光焊接工件應用市場上激光封焊機目前還是手動對位方式為主。隨著激光焊接封裝產(chǎn)品量越來越來大，批量性自動焊接優(yōu)勢越發(fā)明顯?；跈C器視覺實現(xiàn)激光封焊機的批量性自動焊接，在設備市場中競爭中占領重要位置。

（3）在智能制造過程中，機器視覺主要用計算機模擬人的視覺功能，是衡量智能制造技術發(fā)展水平的重要部分，機器視覺的應用可推廣至微電子行業(yè)等其他設備,極大提高企業(yè)競爭力。

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[2] 康牧.圖像處理中幾個關鍵算法的研究[D].西安：西安電子科技大學，2009.

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Development and Application of Machine Vision System in Laser Welding Device

WANG Dongsheng1，YANG Jin2，DENG Bin2，ZHOU Shuiqing2，WAN Xixin2
(1.The 13thResearch Institute of CETC，Shijiazhuang 050051，China；2.The 48thResearch Institute of CETC，Changsha 410111，China)

The introduction of machine vision system in laser machine,will establish the mapping image coordinate system and machine coordinate system,through image processing of welding interface of workpiece surface realization (weld)recognition,into the motion control system can guide the data to guide the laser head along the welding trajectory and welding automatic positioning.The application of machine vision system in laser sealing welding machine has realized the batch welding of products and greatly improved the efficiency and capacity of equipment.

Laser sealing welding；Machine vision；Image processing；Weld recognition；Batch welding

TG439.4

B

1004-4507(2017)05-0041-05

2017-07-24

王東生（1980-），男，河北省石家莊市人，工程師，碩士，現(xiàn)就職于中國電子科技集團公司第十三研究所，從事半導體封裝設備及工藝研究。

楊金（1984-），男，湖南省長沙市人，高級工程師，碩士，現(xiàn)就職于中國電子科技集團公司第四十八研究所，主要從事半導體設備研發(fā)。