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时间:2019-02-06
《自动焊视觉传感及焊缝识别新方法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要焊缝跟踪控制是焊接过程需要解决的关键问题,也是现代弧焊过程焊接质量自动控制的重要组成部分。要实现焊缝跟踪控制,焊缝识别技术是其中的核心技术之+。应用于焊缝识别过程的传感器有许多种,其中利用视觉传感器来进行焊缝识别是最有发展前途的技术。传统视觉传感焊缝识别一般都是通过视觉传感器获取熔池前方焊缝图像来获取焊缝特征信息,并通过图像处理得到焊缝中心位置与电弧的偏差信号。本论文不同于传统方法仅分析焊缝边缘信息,而是通过分析熔池图像的整个区域并抽取图像质心作为变量,分析质心位置与图像灰度分布、分割阈值的关系,建立利用质心位置描
2、述焊缝位置模型新方法。本课题通过一套焊缝跟踪实验装置,采用视觉传感、步进驱动和工控机控制系统,来实现焊缝的自动识别控制。论文首先通过多种算子对焊前焊缝图像进行处理,比较和分析各算子的处理结果,证明canny边缘检测算子是比较适合于焊缝图像处理的边缘检测算子。利用canny算子检测焊前焊缝图像,得到原始焊缝曲线,得到焊缝中心位置数据。为分析熔池图像灰度分布和分割闽值对质心位置的影响,本文在不同焊接条件下进行单拍焊接实验,分析它们之间的关系,得到了理想工艺条件下的最优分割阈值。在此条件下,又进行连续焊接实验,分析在焊接过程
3、中质心位置变化和焊缝位置之间的关系,实验结果表明,熔池质心位置的变化能够反映焊缝位置实际变化趋势。本文最后通过一元线性回归分析方法建立熔池质心位置和焊缝中心位置的理论模型,并通过相关性和显著性分析验证两者线性密切相关,建立了基于视觉传感焊缝识别的新方法,该方法具有理论和现实意义。关键词;焊缝识别:熔池质心;图像处理;焊接自动化AbstractSeamtracHngcon廿olisthekeydl砸ngweldingprocess,wllichplaysanimportantroleint11eautomadccontr
4、olofwddingqual主tyAndseamdetectionisoneofthekcmeltcchnologiesofse锄仃acking.Manytypesofsensorswereappliedtoseamdetcctionprocess,wmchincludingVisionsensor,arcsensor,inftadedsensorandsoonItisatrendtechnologyth砒implementingse锄detcctionusingvisionsensoLIntraditionalse锄
5、n讹HngsysteInbasedonvisionsensors,meweldseamlocatedinmefrontofwddpoolwascapmredascha瑚虻teristicinfonnationofweldse眦.Andmeen饼sbetweenthese锄center蛐dtllearcwasgainedbyimageprocessing.UnⅡke妇ditionalmet圭10dwhichsimPlyanalyzedleedgeofweldseam,anewappfoachforseam口ackingi
6、sputfonvardin廿lisdissertation,whichpmcessesmewholere百onofweldpoolimageandextractthecen廿oidcoordina协sasthevariable.AmodeltodeteITIlineseamposmonacc删ngto也ecentD0圭dposmonwasestablishth.0ughanalyzingthecharacteristicofcen劬idposition,dis砸butionofpixelgmyandthresho】d.
7、AnexperimentaldevicewasdesignedaIldestablishedtodetectseamautamaticallyemployingVisionsensor.steppermotordriVerand也eindlls扛ialPCcon廿olsystem.IIl“sdissertation,tIleedgcdetcctionoper{哟rsincludingRoberts,Sobel,瞄rsch,P1.ewitt,Guass—LaplaceandC籼ywereemployedtoprocess
8、theweldseamimage.TheresultsshowedthatCarulyopemtorissuitablefbrseam拄ac虹ngprocess.Finally’c卸nyedgedetecdonoperatorwasappUedtoseamdetection,andnleori季nalse锄curvew嬲ob“Ⅱe
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