电弧焊焊缝偏差测量的视觉模型理论与试验研究

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1、摘要摘要焊缝跟踪技术是自动电弧焊接的一个重要研究领域，实现精确的焊缝跟踪对于提高焊接质量具有非常重要的作用。而要实现精确的焊缝跟踪，焊缝偏差(即焊缝中心与电弧的偏差)检测技术是一个关键。目前国内外应用于自动焊接的传感器有许多种，其中机器视觉型传感器因其特有的优点成为最有应用前景的传感器。视觉传感式焊缝跟踪的一般方法是利用CCD(ChargeCoupleDevice)传感器实时获取焊接图像，再利用图像处理技术提取熔池中心与熔池前端的焊缝位置信息，两者之间的差值就反映了当前时刻电弧与焊缝的偏差情况。本论文不同于传统的通过图像处理技术来直接获取焊缝

2、偏差信息，而是选取熔池图像处理区域(包括了熔池前端与熔池前端部份焊缝)，并将熔池图像质心作为分析焊缝偏差的特性参量，研究利用熔池特性参数来建立焊缝偏差测量视觉模型的新方法。论文的研究基于一套焊缝跟踪实验系统，该系统主要包括CCD传感器、工作台、步进驱动与控制系统等装置。首先研究了焊前图像的焊缝识别技术，应用数学形态学较好地提取焊前图像的焊缝信息，为实现焊前示教型的焊缝跟踪提供依据。其次，针对焊前示教型焊缝跟踪系统的不足，研究实现实时焊缝跟踪的新方法。进行了不同工艺条件下的焊接试验，分析熔池前端区域质心差值与焊缝偏差之间的关系，并应用一元线性回

3、归分析建立了熔池图像质心差值与焊缝偏差之间的关系模型，并对该模型进行了显著性与通用性检验。最后，进一步分析其它因素对焊缝偏差的影响，分析比较并抽取熔池图像的三个特性参数(熔池图像质心差值、质心位移、质心移动速度)作为输入变量，研究并应用神经网络建模技术建立了它们与焊缝偏差问的关系模型，对模型进行了精确性与通用性检验，该方法具有较好的理论与现实意义。关键词：焊缝偏差；视觉模型；焊缝跟踪；熔池图!耋三些奎兰三耋窒圭兰堡篁塞AbstractSeamtrackingteehnologyisoneoftheimportantresearchissues

4、inthefieldoftheautomationofarcweldingprocess，andaccurateseamtrackingCanimprovetheweldquality．Thetechnologyofseamdeviationdetection,whichisthedeviationbetweentheseamcenterandthearc，isoneofthekeytorealizeaccl】rateseamtracking．Nowadaystherearemanysensorsappliedinweldautomation

5、,andthemachinevisionsclisorhasbecomethemostprospectivesensorforitsspecialadvantage．ThetraditionalmethodofseanltrackingbasedonmachinevisionistocatchweldimagerealtimebyCCD(ChargeCoupleDevice)vision,andtheinformationbe铆eelltheweldpoolcenterandtheseflnlhasbeenacquiredthroughima

6、geprocessing，whosedispersionreflectsthedeviationbetweenthearcandtheseamatthemoment．Thethesis．whichisdifferentfromtheIraditionalmethodgettingtheseamdeviationinformationonlybyimageprocessing，choosesaweldpoolprocessregionwhichincludestheforesideofweldpoolandtheseaminfrontofthe

7、p001．Thenthecentroidofweldpoolimageismadeasthecharacteristicparametertoanalyzetheseamdeviation．Andthenewmethodisresearchedonhowtosetuptheseamdeviationme椰ementvisualmodelbythepoolcharacteristicparameters．Thethesishasbeenresearchedbyasetofseamtrackingexperiment印paratus，whichi

8、ncludestheCCDsensor,theworkingplatform，andthestepdrivecontrolsystemandSOOn．Firstly