DOI: 10. 3969 / j. issn. 1009-9492. 2020. 08. 010
刘智，胡慧，蔡雄武，等. 基于激光跟踪焊接的焊缝识别与提取算法研究［J］ . 机电工程技术，2020，49（08）：33-35.
基金项目：广东省大学生科技创新培育专项资金资助项目（编号：pdjhb0875）
基于激光跟踪焊接的焊缝识别与提取算法研究*
刘智1,2，胡慧1，蔡雄武1，何瑛骏1
（1. 佛山职业技术学院机电工程学院， 广东佛山528137；2. 中南大学机电工程学院， 长沙410083）
摘要：为了解决焊接机器人针对薄板件自动焊接过程中的焊缝识别与定位问题，利用自行设计的焊缝激光跟踪系统对焊缝特征的三维数据识别与提取算法进行了研究。用PLC控制的工件运动平台、摄像头、线激光、计算机以及显示单元等搭建的视觉系统，采用MATLAB的图像处理函数库，对薄板工件进行适当地去噪预处理，并对图像中的激光线进行图形特征增强。运用激光三角测量原理，对薄板件焊缝的三维数据进行提取后使用MATLAB编程运算，得到焊缝轨迹数据，并将该轨迹数据在MATLAB的GUI窗口中进行检测，得到焊缝的准确数据。提取的数据可用于焊接机器人在实际工作过程中对焊枪末端运动轨迹的引导。
关键词：激光跟踪系统；激光三角测量法；焊缝识别；焊缝提取
中图分类号：TG441 文献标志码：A 文章编号：1009－9492 ( 2020 ) 08－0033－03
Research on 3D Data Recognition and Extraction Algorithm of Weld Based on Laser
Tracking Welding
Liu Zhi1, 2，Hu Hui1，Cai Xiongwu1，He Yingjun1
（1. School of Mechanical and Electrical Engineering, Foshan Polytechnic, Foshan, Guangdong 528137, China;
2. School of Mechanical and Electrical Engineering, Central South University, Changsha 410083, China）
Abstract: In order to solve the problem of weld recognition and location in the automatic welding process of sheet metal parts, the algorithm of 3D data recognition and extraction of weld features was studied by using the laser tracking system designed by ourselves.The vision system composed of PLC controlled workpiece motion platform, camera, line laser, computer and display unit adopted image processing function library of MATLAB to carry out proper denoising pretreatment for the thin plate workpiece, and enhanced the graphic characteristics of the laser lines in the image.Based on the principle of laser triangulation,the three-dimensional data of welding seam of sheet metal was extracted, and then the trajectory data of welding seam was obtained by MATLAB programming operation, and the accurate data of welding seam was obtained by detecting the trajectory data in the GUI window of MATLAB.The extracted data can be used to guide the movement track of the end of the welding gun in the actual work of the welding robot.
Key words: laser tracking system; laser triangulation methods; weld identification; weld extractio
引言
随着工业机器人技术的日益发展，焊接工业机器人以其稳定、高效、降低劳动强度和环境适应性强等特点被广泛应用在汽车、船舶、石化管道等领域。刘少林等[1]针对中厚板激光焊接跟踪系统设计，利用摄像头、计算机、线激光以及显示单元等的视觉系统，研究了激光焊接焊缝的视觉特征提取方法以及结构。马国栋、王延深等[2]将激光焊接头与CCD视频跟踪模块集成在一起，提出一种采用一字线激光进行自动化焊缝检测的方法。李明利、刘占民[3]在焊接坡口激光检测图像处理方面，模拟了多种光线情况下，有效地对图像进行了过滤并提取了焊缝的特征。针对焊缝特征数据的准确性，许二娟等[4]利用图像处理后提取的焊缝数据进行深入地误差处理数据检测。在激光跟踪焊接方面，对于数据的精度以及检测一直是难点[5-8]。
针对传统焊接领域存在的工作劳动强度大、环境差、人力资源成本高、焊接质量不稳定等问题，本文利用MATLAB强大的图像处理技术，探索设计了一种基于图像形态学的焊缝特征提取方法，较准确地得到了焊缝的三维特征点与特征线。利用摄像头成像原理与三角形特性，设计了一套获取薄板件焊缝三维结构特征的系统，并研究了焊缝数据识别与提取的算法。基于自行研究的算法，对两块铝制薄板件的拼接缝隙进行了提取和再现。
结束语
本文通过自行设计的焊缝激光跟踪系统对焊缝特征的三维数据进行识别与提取。根据实际焊接过程的非线性，以及存在各种干扰因素的实际情况，对焊缝图像进行过滤并增强图形效果，使焊缝特征得到凸显。利用图像处理，对图像中的噪声再次过滤，并对激光条纹进行平滑处理，再经过激光三角法将其数据进行三维重建，并在MATLAB中GUI窗口显示，对焊接实际情况进行监测。通过对需焊接的各种薄板件进行拍摄检测，最后得到焊缝特征点数据和焊缝轨迹，为后续实现自动跟踪焊接奠定基础。