基于視覺傳感的焊縫跟蹤系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

白秀科 鐘杰

摘 要：將視覺傳感技術應用在焊接機器人上，不僅能夠提高機器的焊接效率，也能夠提高焊接質(zhì)量，筆者根據(jù)調(diào)查研究分析了基于視覺傳感的焊縫跟蹤技術，闡述了焊縫跟蹤的方式和原理并分析了其優(yōu)缺點。著重研討了焊縫圖像處理技術的發(fā)展，在對焊縫跟著控制技術的論述中，分析了常見的視覺控制方式的特點以及智能控制技術在焊縫跟蹤技術中的運用。

關鍵詞：視覺傳感;焊縫跟蹤;焊接機器人;圖像處理

焊接技術廣泛應用于航天領域、建筑工程領域以及汽車行業(yè)。目前，焊接機器人的工作方式只能按照特定的編程和示范教育來完成，無論是適應性還是靈活性都較差，再加上這種工作方式需要有非常穩(wěn)定的焊接作業(yè)環(huán)境，使焊接存在局域性。再者由于焊接過程中工件榮譽受熱變形、加工裝配存在誤差等干擾因素，使焊縫的實際與編程之間無法精準的聯(lián)系，從而導致出現(xiàn)誤差。焊縫跟蹤技術的應用前提是傳感器技術，基于視覺傳感技術的焊縫跟蹤系統(tǒng)，要在控制光，電，機和機構(gòu)裝備的統(tǒng)一性，也需要圖像處理和控制結(jié)構(gòu)的時效性。在規(guī)劃焊接機器人的路徑方面和調(diào)整焊接機器與視覺傳感器的信息傳輸閉環(huán)控制方面，需要視覺傳感具有較高的精度和時效性，本文在分析視覺傳感器的現(xiàn)狀的基礎上闡述了基于視覺傳感的焊縫跟蹤系統(tǒng)的發(fā)展。尤其是焊縫跟蹤系統(tǒng)的圖像處理技術。

1 視覺傳感技術的分類

由于視覺傳感器采集的光源不同，可以分為以激光輔助照明的主動光視覺和以自然光為光源的被動光視覺。

1.1主動光視覺

主動光視覺采用了特殊的照明光源，根據(jù)不同的傳感器構(gòu)造分為激光掃描和結(jié)構(gòu)光兩種形式：激光掃描是指激光光速照射到反射鏡，在工件表面形成條形光帶，這種激光掃描方式能夠使信噪比較高，也會提高抗電弧光的干擾能力，加快信號處理的速度，結(jié)構(gòu)光法是指激光管在工件上投射激光所形成的特定寬條紋光帶，對收集到的激光條紋光帶利用攝像機處理圖像，從而確定了焊縫的中心線。

2 視覺傳感焊縫跟蹤處理技術

2.1 圖像預處理

在焊接過程中，弧光、飛濺都是不可避免的，再加上很多的噪音留存在圖像中著就要求對焊縫的圖像進行預處理。圖像噪音的去除和增強圖像使常見的預處理方式。去除圖像噪音是指利用濾波器中所包含的噪音特征不同，在圖像噪音去除中的功能也不一樣。

例如，在去除圖像噪聲方面最常用的是非線性濾波器中的中值濾波器，因為中值濾波器在去除噪聲的時候，可以保持圖像邊緣的清晰度，有利于提取特征規(guī)避了線性濾波器的缺點。針對弧光、飛濺噪聲的特點在處理圖像中的弧光發(fā)、飛濺時可以選取兩幅相鄰采取樣本時間內(nèi)的圖像，對應像素相“與的應用”才能夠使其得以去除，爭搶圖像使焊縫去噪后的重要環(huán)節(jié)，有利于使圖像更加明確。在增強圖像方面可以采用匹配直方圖，變換灰度值的策略也可采用均衡梯度圖像直方圖，增強圖像。

2.2 圖像識別

圖像分割和特征提取使圖像識別的重要組成部分，所謂的圖像分割是指從圖像中把目標分割出來，特征提取是指利用灰度值的不連續(xù)性，特征進行圖像提取，其中，較好的邊緣檢測算子是Canny算子。根據(jù)圖像中不同的灰度值選擇不同的閾值，采用適合的閾值分割法，能夠有效區(qū)分灰度層級。圖像分割算法，是圖像處理中的研究關鍵。焊接跟蹤系統(tǒng)中如何濾除噪聲、提取目標邊緣對焊縫跟蹤的發(fā)展有著重要的價值，焊縫圖像處理算法的精準是焊縫跟蹤的保障。

3 焊縫跟蹤技術

3.1 視覺控制方式

把特征點從焊縫圖像中有效提取，利用攝像機不同的參數(shù)確定三維坐標是基于位置的視覺控制，這種控制方式具有直觀性，也比較容易操控。在把特征點的圖像坐標提取并轉(zhuǎn)化成實際三維坐標以后，可以對三維坐標點的確定更好的操控焊接機器人，使其自動焊接。再者在焊接起始階段，通過把焊槍對準焊縫可以得到產(chǎn)考圖像特征，并且在緩解過程中可以隨時獲得反饋圖像特征，把二者的圖像偏差進行分析，從而設計跟蹤精度較高的控制器控制器。此外，混合視覺伺候控制技術對焊縫跟蹤系統(tǒng)的設計，在焊縫糾偏方面能較好的控制圖像的視覺，從而控制焊縫機器人準確的按照焊縫方向進行操作。這種基于位置的視覺控制技術能夠消除焊槍與焊縫的偏差。

3.2 只能控制技術

在寒風跟蹤過程中焊接質(zhì)量的高低取決于焊縫偏差的程度。在焊接過程中，由于受到各種各樣復雜因素的影響，傳統(tǒng)的PID控制無法使焊縫跟蹤實現(xiàn)自動控制。所以，隨著人工自能的發(fā)展和自能控制技術在焊接過程中的技術也越來越多。自能控制技術使焊縫跟蹤系統(tǒng)更具有時效性。被引入到焊縫跟蹤系統(tǒng)的人工智能控制方法有模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制。

3.2.1模糊控制。所謂的模糊控制是指在設計控制器時采用啟發(fā)式規(guī)則和分析專家的經(jīng)驗而獲得的。在研究者設計模糊控制器時為了滿足實際焊接需求消除誤差降低偏差，和調(diào)節(jié)系統(tǒng)速度等。模糊控制器能夠通過修改比例因子和量化因子使其適應能得以提高。

3.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡控制。所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡是指有序的連接多個神經(jīng)元組成網(wǎng)絡，它的自學和非線性映射能力較強。因此，在寒風跟蹤控制上應用較為廣泛，例如，BP網(wǎng)絡技術，由于其成熟的理論研究和簡單的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，BP網(wǎng)絡是目前最為唄廣泛應用的智能控制網(wǎng)絡

結(jié)束語

廣大學者基于視覺傳感系統(tǒng)對焊縫跟中進行了大量的探究，從而提高機器人的焊接質(zhì)量和精度。改革創(chuàng)新了圖像處理方法，改善了焊縫跟蹤系統(tǒng)的控制方式，使焊縫跟蹤系統(tǒng)工具實時性，結(jié)合智能化控制技術進一步優(yōu)化了焊縫跟蹤系統(tǒng)的焊接工藝，從而提高焊接精度和質(zhì)量。

參考文獻

[1]范俊峰，景奉水，方灶軍.基于視覺傳感的焊縫跟蹤技術研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J].熱加工工藝，2017，4605：6-10+14.

[2]石永華.基于視覺傳感的藥芯焊絲水下焊接焊縫自動跟蹤系統(tǒng)[D].華南理工大學，2001.

[3]劉小溪.基于MATLAB單目視覺焊縫跟蹤系統(tǒng)[D].沈陽大學，2015.

（作者單位：成都理工大學）