【摘 要】
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随着我国工业焊接生产领域自动化、智能化变革潮流的到来,当前机器人智能焊接技术拥有非常广阔的应用场景以及研究价值。但目前实际生产应用中的焊接机器人仍然存在许多问题亟需解决,例如图像处理易受环境背景干扰、焊缝识别精度不高以及系统鲁棒性较低等问题。本文针对以上问题对智能焊接技术进行深入研究,设计了一种以深度学习和计算机视觉技术为基础,结合双目视觉以及线激光传感器的机器人智能焊接系统。论文的主要工作内容如
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随着我国工业焊接生产领域自动化、智能化变革潮流的到来,当前机器人智能焊接技术拥有非常广阔的应用场景以及研究价值。但目前实际生产应用中的焊接机器人仍然存在许多问题亟需解决,例如图像处理易受环境背景干扰、焊缝识别精度不高以及系统鲁棒性较低等问题。本文针对以上问题对智能焊接技术进行深入研究,设计了一种以深度学习和计算机视觉技术为基础,结合双目视觉以及线激光传感器的机器人智能焊接系统。论文的主要工作内容如下:(1)首先对智能焊接技术在国内外的相关研究进展进行综述,总结了现存的难点及热点问题,并分析设计了系统整体流程和框架。(2)系统模型的搭建和标定。介绍了相机成像模型、畸变模型以及双目模型,并根据模型原理对系统坐标系间的转换关系进行数学推导,使用Halcon软件完成了相机的单目和双目标定实验,并对标定结果进行误差分析,最后完成了工具坐标系标定实验。(3)图像感兴趣区域(ROI)获取。针对智能焊接系统存在的图像背景复杂、需要人为提取图像ROI等问题,使用深度学习中旋转框目标识别算法实现图像ROI的智能提取。根据焊接系统特点选取了适合的卷积神经网络模型,采集图像并完成数据集的标注,在Halcon中完成深度学习环境的搭建以及网络模型的训练和检测,实验结果表明旋转包围框提取的图像ROI所包含背景信息相较于平行框目标检测算法更少。(4)焊缝识别。对已提取图像ROI进行灰度化、双边滤波以及图像增强等预处理操作,提高焊缝图像特征,使用阈值分割算法对图像进行二值化处理,将焊缝特征与无关背景分离,最后通过canny边缘检测以及霍夫直线检测算法实现焊缝的识别和检测。(5)焊缝三维重构。首先对双目系统进行极线校正,使用立体匹配算法NCC进行特征匹配得到图像视差图以及视差置信度图,并根据双目视差测距原理获取焊缝目标像素的深度信息,完成系统手眼标定并得到焊点真实坐标值,为确保系统精度及安全性,使用线激光传感器以预扫描的形式对目标焊缝进行激光寻位,并根据扫描结果对焊点坐标进行检验和修正,保障了系统精度及可靠性。(6)搭建系统实验平台,完成系统硬件选型和程序的编写及通信,并控制焊接机器人完成模拟焊接实验,实验结果验证了本文所设计系统的可行性。
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