【摘 要】
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本文对双线激光视觉传感焊缝跟踪进行研究,主要包括摄像机标定、焊缝图像处理、起始焊接位置识别与定位和斜线焊缝跟踪。基于线结构光视觉传感方式的焊缝跟踪近年来获得了广
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本文对双线激光视觉传感焊缝跟踪进行研究,主要包括摄像机标定、焊缝图像处理、起始焊接位置识别与定位和斜线焊缝跟踪。基于线结构光视觉传感方式的焊缝跟踪近年来获得了广泛关注。由于透镜畸变的影响,CCD采集的焊缝图像会产生畸变,摄像机标定可以得到摄像机内外参数和畸变系数,进而校正畸变图像。焊接过程中采集的图像中有许多弧光飞溅烟尘等干扰,为了准确获取焊缝偏差,必须先对焊缝图像进行处理以滤除干扰,提高焊缝特征提取精度。起始焊接位置识别与定位是实现智能化焊接的关键技术之一,利用双线激光传感器获取的焊缝信息,可以将焊枪准确地定位到焊缝起始位置。在此基础上,对斜线焊缝进行跟踪,取得了良好的效果。本文的具体研究内容分为以下四个部分。首先,本文采用了由三轴机器人、焊接电源、焊枪、工控机、双线激光传感器、图像采集卡等组成的焊缝跟踪系统。考虑到CCD透镜畸变给焊缝图像带来的不利影响,采用张正友标定法进行摄像机标定,利用得到的摄像机内参数和畸变系数对图像进行了畸变校正。实验结果表明,图像畸变校正效果良好。接着,对双线激光视觉传感焊缝图像进行处理。本文依次采用了动态ROI提取、灰度形态学开操作、图像相减、LOG滤波、图像二值化、去孤立块、图像细化和去毛刺等图像处理方法,得到了细化激光条纹图像。然后动态提取细化条纹图像的ROI,并进行最小二乘法直线拟合,准确提取到了焊缝特征信息。实验表明,该图像处理算法速度快、抗干扰能力强。本文进而建立了焊枪高度识别模型、焊缝横向偏差与走向识别模型,并对传感器进行了标定,在此基础上对基于主动光视觉传感方式的起始焊接位置识别与定位进行了研究,提高了焊缝跟踪的自主性。最后,在VC++6.0开发环境下,结合OpenCV 1.0编写了焊缝跟踪软件,主要包括焊缝图像采集、焊缝图像处理、起始焊接位置识别等。设计了焊枪高度识别、斜线焊缝跟踪实验,焊缝跟踪误差在0.5mm以内。焊缝跟踪实验结果表明,本文提出的算法实时性好,抗干扰能力强、跟踪可靠。
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