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1、年第卷 第期测试技术学报总第期冉刀机器人电弧焊接跟踪的图像 采样及快速处理吴仁育王 国栋鸟日图李晓奇天津大学机械系摘要本文涉及机器人电弧坪接的视觉传感及信巴处理技术,阐述了一个实用的弧焊机器人气体保护焊接视觉跟踪系统 该泉统不用辅助光源,米用窄带、偏振可见光滤波技术,通过黑白摄像机获取焊接区图像信忽,然后径图像处理提取跟踪特征参重,作模式识别后再转换计算出拉制脉冲数,控制校正机构进行焊接过程的坏枪位豆校正从而实现坏接机器人的实时视觉跟踪该系统以图像像紊核算偏差童,故具有较高的跟踪精度 跟玲器的机构紧凑、杭干扰能力强,可适用于多种类型机器人的自动化坏接作业前言弧焊机器人焊缝自动跟踪技术是焊接自动
2、化领域中的一项重要的课题由于机器人多采用电弧焊,焊接过程随机发生短路及飞溅等现象,焊接区光学背景条件异常恶 劣,电磁干扰也十分强烈,严重影响焊接区图像信息的传感与检测所以,该项研究课题具 有较大的难度,必须采取一些特殊的图像传感与处理技术才能实现机器人弧焊的视觉跟踪目前,在该领域里已有许多成功的探索,但在系统的研究方面尚有许多工作有待开展整个视觉跟踪系统的核心环节是视觉采样和信息处理两部分,而其后的跟踪控制则是比较经典的因此,本文着重阐述弧焊机器人视觉跟踪的这两个关键技术 本研究的视 觉传感不用辅助光源,直接利用焊接电弧的发光,使用小型黑白摄像机检测焊接区 图像信息,并使用位的高速图像处理器件
3、适时冻结图像,继而进行高速处理视觉采样弧焊机器人通常应用短路过渡的焊接方法,焊接电弧随机地发生着引燃电弧与短路熄弧的过程因此,焊接区的光照亮度剧烈地发生着不规则的变化另外还有大量烟 雾、粉尘以及电场、磁场等干扰都给视觉传感带来困难本研究采用离散的高灵敏度的瞬命本研究受天津市自然科学签金资助测试技术学报盛年第期间短暂的视觉采样方式,并应用专门设计的滤光系统得到了满足快速图像处理所需要的焊接区图像图像信息处理 图像处理首先要满足操作过程对实时跟踪的速度要求弧焊机器人的焊接速度大约在的范围内,跟踪器的灵敏度设置为一个像素,一个像素对应的实际尺寸为。因此,偏差傲大于则进行纠偏由上述条件计算出跟踪频率为
4、次,因而,要求整个跟踪系统在内完成一个纠偏周期跟踪周期的时序分配冻结一幅焊接区图像约处理图像、识别偏差特征参量、计算偏差值约、根据偏差值计算出四相八拍的步进电机纠偏操作控制脉冲量约步进电机机械运动响应时间,纠偏稳定等待时间约 面试验证明,稳定等待时间对保证整个跟踪系统的稳定性是十分必要的这样,尽管纠偏频率为次,但要求其中对焊接图像的处理时间仅为,即要求处理速率为幅,即幅 秒因此,需要使用主为位的电子高速图像处理器件进行焊接图像的处理才能满足机器人实时跟踪的要求焊接区图像采样分析视觉跟踪系统的信息来源于焊接区的瞬间电弧光反射的图像为保证系统在工业应用中的可靠性,要求焊接区图像必须清晰地反映跟踪目
5、标的情况因此,一定要抑制弧光及背景噪声干扰,经大摄实验研究表明,电弧光谱是由电子跃迁陕的连续光谱和离子激励产生的不连续峰值谱线这两部分组成,而且弧柱区谱线与熔池表面谱线存在差异因此,能够在峰值谱线间隙中选取一个“窗口”,利用工件表面的连续光谱产生的反光观察焊接区状态,就育出胜 开电弧强谱线干扰得到清晰的焊接区图像这就是焊接区成像技术的理论依据实际的焊接区视觉传感装策由专门设计的复合滤光器及摄像机组成 复合滤光器的设计如图所示,其中含个部分一一户户归目一叫叫一一一 一一一一一一一卜、洲圈复合滤光系统示惫图 小孔挡板为衰减弧光强度以防摄像管烧损,在光路上设置了小孔挡板该孔的尺寸直接影响系统的分辩率
6、,以光路的最小分辩角夕。称瑞利极限表示,关系式为夕一刀,二刀己 式中,与,分别为圃孔直径与半径,为波长通过计算与实验确定一币窄带滤光片,它提 勿七 路中的主要器件经测试研究确定对气体保护焊其带谱为上人截止半波宽为人透过率选取在奶的范围内阁总第期机器人电弧焊接跟踪的图像采样及快速处理吴仁育等偏振片目的是减弱弧光在工件表面的反射光强度,进一步降低弧光干扰振轴应与被焊缝隙保持垂直镜头调整焦距调节,光圈指数取视角为气摄像靶面选用黑白摄像机,其靶面对工件表面的光线反射有较强的响应 使用上述复合滤光系统能够避免强弧光的干扰,得到可以进行快速处理的焊接区图像视频信号此外,由于整个系统的防干扰要求,控制器远离
7、焊接区,并采用串行接口焊 接区图像按像素行传送,在内图像处理器即可“冻结”一幅瞬间的焊接区图像信息图像信息的快速处理冻结的图像是用像素灰度值表示的以一定地址贮存的数字化信息,欲快速、准确地把跟踪特征参量提取出来,必须根据焊接区图像的特征及灰度分布情况来设计合适的处理软件图像灰度分布分析焊接区原始图像如图所示,上部中央暗区为焊枪,焊枪两侧及下方的亮区是弧光反 射的背景亮区,焊枪下方亮区中的竖向窄条暗区为待焊缝隙通过研究发现图像中灰度值最高的像素主要分布在焊枪端部附近的一个水平的区域内 称为“最亮区”,灰度值较高的像素分布在焊枪端部以上的背景区,称为“次亮区”,灰度值较低的像素分布在最亮区以下的焊
8、缝背景区称为“低亮区”其余部分荃本上都是暗区最亮区中的像素平均灰度最高,次亮区次之,低亮区最低兰个区域的分布情况如图所示圈娜接区原始图像日像索灰度分布情况一最亮区,一次亮区,夯低亮区二值化处理在图像处理过程中,首先对图像作二值化处理为使目标物焊枪及缝隙从背录中突出 出来,以及简化处理过程中的运算,根据图像灰度分布特点,分别对焊枪背录目和缝隙背景区进行不同灰度等级的二值化处理焊枪背景区二值化表是同一时间段内、同一试件的焊接图像,用不同的灰度 值进行处理的结果将检测结果进行对照发现二值化阔值为时的效果最好,这表明在最主要的处理区域内,像寒灰度值存在着一定的分布规律,这时对加快图像处理速度、提高测试
9、技术字招年第期处理成功率非常有利因此,决定对焊枪背景区采用固定门限表不同灰度值二值化对图像处理次数的影响序序号号灰度值值合合计计注表数据为总的图像处理次数焊缝区二值化缝隙背景区的图像灰度值情况 比较复杂,这主要是由于缝隙尺寸往往不均匀,工件表面的反光存在着差异,并且焊接时烟雾的随机变化等因素造成的因此不能采用固定门限二值化处理的方法通过对缝隙背景区的研究,发现在离开焊枪正下方若干像素行的位置上,有一段的像素行其灰度值之和比较稳定而这一毅像素行的长 度与焊枪的宽度有密切关系,它熊够较精确地反映焊缝区整体灰度值的情况故此采用专门的自适应闽值方法进行二值化处理,经二值化处理后,焊缝缝隙的边缘清晰度大
10、为提高焊接图像经二值化后的情况如图所示衰不同灰度值二值化对图象处理成功次数的影响序序号号灰度值值合合计计注表数据为相应图像处理成功次数图二值化后的锣接区图像图有“噪声”的焊接区图像总第期机器人电弧焊接跟踪的图像采样及快众吴仁育等滤波由于外界电场和磁场的干扰,金属飞溅等多种原因,焊接区图像中常会出现“噪声”,如图所示其表现为有规则的条纹或点状噪声,影响特征 参盆提取在程序中采用中值滤 波算法,一方面去掉了噪声,另一方面平滑了边缘,提高了图像质蚤,如图所示程序流程实际设计的焊接区图像处理软件流程如图所示图是处理后得到偏差量的图像图滤波后的焊接区图像开始检测外部参量开窗搜 索 分换换帧返回回输输出纠
11、偏脉冲冲中 值搜索焊枪中心线二值化 处 理口口口口口口口口口图程序流程弧焊机器人焊接视演瞬良踪器为满足弧焊机器人视觉跟踪的要求,研制了“弧焊机器人焊接视觉跟踪器”系统选用以位数字信号处理芯片为核心的高速图像处理机,配合实用合理,的处理程序对焊接区图像进行快速处理是美国公司的第二代数字信号处理器,它具有每秒万次运算的处理速度满足次的跟踪校正速度和幅。的图像处理速度测试技术学报年第期“弧焊机器人焊接视觉跟踪器”的功能是对焊接区图像信息进行快速处理,兼管跟踪特征参童识别计算,产生控制脉冲信号进而实现弧焊机器人的视觉跟踪结论本系统不用辅助光源,直接利用弧光 成像具有适应性强、结构紧凑的优点研究的图像处理的硬件及软件系统,满足了电弧娜实时跟踪的快速图像处理要求 本系统可装备在各种类型机器人上实现机器人焊接视觉跟踪图处理后得到偏差量的焊接区图像今考文献七妇七刀刀一”,陈武柱等 焊缝自动跟踪技术的现状及新发展焊管,吴仁育,王国栋机器人电弧焊的视觉传感与检测中国兵工学会第六届测试技术学术年会论文,
