【摘 要】
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针对激光机器人焊接需要配合专用夹具精确定位,不适合小批量、个性化生产,以及对工件加工一致性要求高的问题,引入机器视觉传感技术,实时获取焊缝轨迹,将大大提高生产效率,拓展激光机器人焊接的应用范围。本文提出了一种基于深度学习的激光焊缝识别与轨迹生成方法,能够在激光焊接过程的复杂环境下完成焊缝类型的识别与位置信息检测,并生成焊缝轨迹,提高了焊缝检测的准确度,有效弥补了传统算法在复杂背景下精度低、算法适应
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针对激光机器人焊接需要配合专用夹具精确定位,不适合小批量、个性化生产,以及对工件加工一致性要求高的问题,引入机器视觉传感技术,实时获取焊缝轨迹,将大大提高生产效率,拓展激光机器人焊接的应用范围。本文提出了一种基于深度学习的激光焊缝识别与轨迹生成方法,能够在激光焊接过程的复杂环境下完成焊缝类型的识别与位置信息检测,并生成焊缝轨迹,提高了焊缝检测的准确度,有效弥补了传统算法在复杂背景下精度低、算法适应性差的不足。本文主要研究内容如下:（1）设计了一套基于激光视觉传感器的焊缝自动跟踪系统,利用传感器内的CMOS相机采集不同类型焊缝图片,包括拼接型、搭接型、外角接型和内角接型四种类型。（2）处理焊缝图像,进行焊缝单像素轮廓线提取。采用传统的图像处理方法Roberts、Prewitt、Sobel、Canny算子及亚像素边缘提取算法对背景纯净和背景复杂的焊缝图像进行焊缝特征点提取。（3）制作数据集搭建神经网络模型。挑选出背景纯净与背景中噪声较大的具有代表性的焊缝图片,对焊缝的类型及特征点位置进行标注,共标注8000张焊缝图片用作数据集。在YOLOv4基础上搭建神经网络模型。通过对训练集样本素材进行训练,实现四种焊缝的识别和定位。优化训练参数,最终训练结果网络损失函数值为0.4872,测试结果平均精确率为96.9%,平均召回率为97.9%。模型性能良好。（4）生成焊缝轨迹。将连续采样的焊缝图像进行特征点提取后,把二维像素转标转换为三维空间坐标并生成采样轨迹。与实际参考轨迹进行对比并进行误差计算,结果得到直线轨迹与曲线轨迹误差值均在0.25mm以内,符合激光焊接实际应用要求。本文提出的基于深度学习的激光焊接焊缝识别与检测方法可以准确地对焊接过程中所采集的焊缝图像进行焊缝特征点的提取,能够满足实际生产应用。
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