焊缝实时跟踪是焊接生产自动化和提高焊接质量的首要任务,视觉传感法是实现焊缝实时跟踪的重要传感方法,其关键在于熔池图像中焊缝中心的动态识别。目前研究重点在于滤波、二值化、边缘检测或小波变换等图像处理方法。图像质心是易于计算的量,本文通过建立图像质心与焊缝中心的关系模型,得出由图像质心计算焊缝中心的方法。 从图像传感器灰度公式出发,推导并建立了图像灰度质心值与焊接区域的辐射强度和辐射率的关系式。采用数值模拟的方法,得到焊接温场分布,从而得到某工艺条件下质心与焊缝中心的数值解。对焊缝中心位置影响图像质心值变化的内在机理进行了研究,发现正是焊缝发射率与工件表面发射率的差别,导致了焊缝中心的改变引起图像质心值的相应变化。改变焊接工艺条件,研究了各工艺参数对关系曲线影响程度,得出了焊缝宽度、焊接速度及焊接热输入对关系曲线影响较明显的结论。 为方便描述与实际应用,将质心模型转化为质心偏差模型,分析质心偏差模型曲线的特征,对质心偏差模型的大量拟合试验,得到了拟合程度较高的含有三个特征参数的经验公式描述。以工艺参数为变量,采用最小二乘数值拟合的方法,建立了含有工艺参数和模型特征参数的质心偏差与焊缝偏差模型回归分析的样本空间。经过对模型特征参数的多元线性回归分析,建立了质心偏差与焊缝偏差的仿真模型。 分析了实时焊接过程中视觉传感法的复杂性,诸如弧光的干扰和视觉传感器分辨率的限制等,影响直接采用熔池图像的质量,从而影响试验验证质心算法的有效性。因此,通过对比试验,得到最佳的曝光时间、熔池区域的选择和滤光片的选取等试验条件。最后进行焊接工艺试验,计算出图像质心偏差及焊缝中心偏差,将得到的试验质心偏差曲线与理论仿真模型进行比较,试验质心偏差值围绕理论质心偏差模型上下波动,验证了理论模型的正确性。试验结果表明模型较强的抗干扰特性。