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基于激光视觉引导的焊缝跟踪系统研究

基于激光视觉引导的焊缝跟踪系统研究

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作者：曹晋晋天津理工大学

学位级别：硕士

我国焊接制造业在向着高精度、高效率、低能耗的方向发展的同时,也存在着一些亟待解决的问题。比如在复杂多变的焊接环境的影响下,焊缝识别仍存在困难;焊件位置偏移或者受焊枪高温影响产生形变时,都会引起实际焊接轨迹与预设轨迹的误差... 详细信息

我国焊接制造业在向着高精度、高效率、低能耗的方向发展的同时,也存在着一些亟待解决的问题。比如在复杂多变的焊接环境的影响下,焊缝识别仍存在困难;焊件位置偏移或者受焊枪高温影响产生形变时,都会引起实际焊接轨迹与预设轨迹的误差。本文主要针对焊缝图像识别和焊缝轨迹规划进行优化创新,在完成焊接系统各部分的标定后,使用卷积神经网络对焊缝进行检测识别,对采集到的图像进行一系列处理,在此基础上,提出了一种基于蚂蚁算法的优化方法来实现焊缝轨迹规划和自动焊接控制。具体工作如下:(1)分析相机成像原理,建立相机的数学模型,根据zhang氏标定原理,采用MATLAB软件对相机内部的参量进行校准,并获取参量。建立基于手眼模型的实验平台,获得相机和机械手之间的相对位置,计算关联矩阵,完成相机坐标和空间坐标之间的转化。(2)为提高焊接作业中对焊缝的检测识别精度,本文对激光焊接图像进行了图像滤波、形态学变化等一系列图像处理技术,通过对多种算法进行性能测试和实验分析,对比不同方法的降噪效果,利用Sobel算子、Canny算子和Roberts算子边缘检测技术来实现激光条纹中心线提取。(3)提出了一种基于改进的Faster-RCNN焊缝特征提取模型。用Res Net网络代替VGG网络,优化了网络参数和结构,克服了传统模型检测精度低,时间复杂度高,易受环境影响的问题,同时降低了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题。采用FPN算法研究首先选取少量的样本进行训练,然后通过扩充样本达到较高准确度。实验结果表明大部分检测结果的置信度都在98%以上,精确率达到99.6%。(4)对传统蚁群算法进行改进,并将其应用于焊缝焊接路径规划,通过引入人工势场,增强了蚁群对目标搜寻的针对性,根据路径优化剪枝策略对路径中的多余折线进行剪接,最后利用B样条曲线策略对路径进行平滑。实验证明,该方法能够有效地减少焊接路径的平均和最短的距离,并能快速地寻找出最优化的路线。该系统由以太网传送到ABB的执行终端,实现智能化的焊接。

关键词：深度学习蚁群算法焊缝路径规划智能识别激光视觉

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