研究组在弧焊机器人视觉控制方面的研究工作,主要包括焊接视觉传感技术、焊缝图像处理与特征提取、焊接机器人智能控制技术等。重点是研究机器人对焊接工件焊缝的跟踪控制,以及机器人焊接过程中基于视觉信息的焊接质量检测,提高焊接机器人对环境的适应性和智能化水平,改善焊接生产劳动强度,实现高质量、高效率的焊接。
围绕焊接机器人视觉控制研究,提出了一系列新方法。(1) 在弧焊机器人视觉控制方法方面,提出了基于结构光视觉的混合视觉伺服方法,在内环采用笛卡儿空间的位置控制,外环沿焊缝的移动采用笛卡儿空间的位置视觉控制,焊缝跟踪中的纠偏采用图像空间的视觉控制,解决了焊接过程中对焊缝跟踪和纠偏控制的平稳性问题。(2) 在焊接视觉信息处理方面,针对焊接过程中弧光、烟尘、飞溅等恶劣环境,提出了焊接图像鲁棒处理算法和激光条纹抽取算法;针对焊接生产中不同类型焊缝和焊缝接头不规则形变的情况,提出了焊缝识别和特征提取算法。(3) 焊接视觉检测方面,采用多种视觉传感方法,通过信息融合,实现对焊接工件的视觉测量和焊接过程质量视觉检测与控制。
2002年9月,研制出基于双目结构光视觉的机器人焊接系统。该焊接系统实现了视觉测量系统、开放式机器人控制器运动控制系统、外部辅助加工设备的有机集成。图为机器人焊接实验和工件焊缝轨迹测量结果。
2003年10月,研制出基于结构光的机器人焊接视觉控制系统。该焊接视觉控制系统采用一种机器人弧焊的混合视觉伺服控制方法,可应用于所有能够接受基于末端相对运动的机器人,实现视觉测量与跟踪。
2004年12月,研制出平板长直缝自动纠偏埋弧焊接系统。该系统攻克了焊缝坡口反光、毛刺、外形不规则等情况下图像处理与特征提取的难题,解决了焊缝坡口的一致性和清洁度对视觉控制效果影响大这一问题,视觉系统的适应性大幅度提高。
2005年7月,针对焊接质量在线检测问题,研究了结构光视觉对工件表面的视觉测量和缺陷识别方法。实现了在焊接过程中对折线、曲线等复杂焊缝进行扫描测量,对焊后焊缝表面成形状态进行视觉测量,有效地避免了焊缝缺陷,提高焊接质量。
2005年10月,研制出圆管环缝自动纠偏埋弧焊接系统,采用无标定视觉控制,不需要对摄像机和激光平面参数进行标定,应用方便灵活。能够自动识别焊缝坡口类型,图像处理和特征提取的可靠性与适应性进一步提高,能够实现圆管单边坡口、双边坡口、对接等类别焊缝的在线纠偏自动焊接。该埋弧焊接系统,已经开始推广应用到压力容器、罐体等圆管工件的焊接生产中。
在已有的研究基础上,课题组2006年得到国家“863”计划“大型工件焊接的智能技术与设备研究”项目支持,研究面向重大设备的焊接制造装备与控制技术。