[发明专利]一种焊缝跟踪方法

说明书

技术领域

本发明涉及焊缝控制技术领域，尤其涉及一种焊缝跟踪方法。

背景技术

焊接机器人施焊过程中，由于环境因素的影响，如：强弧光辐射、高温、烟尘、飞溅、坡口状况、加工误差、夹具装夹精度、表面状态和工件热变形等，实际焊接条件的变化往往会导致焊炬偏离焊缝，从而造成焊接质量下降甚至失败。

在集装箱的生产中，薄板对接焊缝的焊接质量至关重要。目前，中集集装箱公司制造集装箱的薄板焊接，需要对1～3mm厚的薄板进行对接焊接，焊缝宽度约0.2～1mm。对于这类对接焊缝，其焊接一般采用气保焊，由工件上方的焊接小车带动焊枪移动完成焊接。由于薄板对接焊缝的边缘不规则，同时在焊缝上还具有预焊点，薄板对接焊缝的这些特点，以及气保焊的弧光和飞溅干扰，使得气保焊薄板对接焊缝跟踪难以实现。目前，由于采用人工手动控制焊接小车左右调节跟踪焊缝，一方面由于人的视觉的局限性会造成焊缝跟踪的不准确，焊接完毕经常需要补焊；另一方面工人需要根据跟踪效果实时手动纠偏，劳动强度较大，长时间面对焊接弧光还会对身体造成不良影响。

现有技术中，在焊接初始点对中阶段，焊枪还没有起弧，可以利用自然光照条件采集焊缝图像。但自然光照条件下获得的图像，背景比较复杂，受光照影响大，而且当摄像机偏离焊缝且离焊缝较远时，难以将焊缝从背景中分离出来。因此，基于视觉的起始焊接点定位，应该在摄像机离焊缝较近，能够获得明显焊缝图像时进行。由于焊缝图像，焊缝与其周边焊件的图像会有所不同，利用常规的边缘提取算法如Canny算子、Laplace算子等，难以将焊缝快速地分割出来。

在集装箱的生产中，薄板对接焊缝的缝的焊接质量至关重要。目前，以1～3mm厚的薄板为例，制造集装箱的薄板焊接，需要对1～3mm厚的薄板进行对接焊接，焊缝宽度约0.2～1mm。对于这类对接焊缝，其焊接一般采用气保焊，由工件上方的焊接小车带动焊枪移动完成焊接。由于薄板对接焊缝的边缘不规则，同时在焊缝上还具有预焊点，薄板对接焊缝的这些特点，以及气保焊的弧光和飞溅干扰，使得气保焊薄板对接焊缝跟踪难以实现。目前，由于现有技术中采用人工手动控制焊接小车左右调节跟踪焊缝，一方面由于人的视觉的局限性会造成焊缝跟踪的不准确，焊接完毕经常需要补焊；另一方面工人需要根据跟踪效果实时手动纠偏，劳动强度较大，长时间面对焊接弧光还会对身体造成不良影响。

针对以上问题，亟需要一种精度高、安全的焊缝跟踪方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种焊缝跟踪方法，该焊缝跟踪方法可以根据焊接条件的变化要求弧焊机器人能够实时检测出焊缝的偏差，并调整焊接路径和焊接参数，保证焊接质量的可靠性，并且精度高、安全。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种焊缝跟踪方法，包括步骤：

S10、在开始焊接阶段，采用一台以上的摄像机采集N次焊缝图像；

S20、提取焊缝特征点的图像坐标；

S30、利用N次提取到的焊缝特征点的统计特性，确定焊缝特征点的期望图像坐标；

S40、在焊接过程中，利用焊缝特征点的当前图像坐标和期望图像坐标的偏差统计特性，构造视觉控制的控制律，进行焊枪枪尖对焊缝的跟踪。

作为优选，在步骤S10中，当处于焊接初始点定位步骤时，包括：

S11、采用两台安装在焊枪两侧的摄像机采集焊缝图像；

S12、从采集的焊缝图像中提取焊缝边缘，利用焊缝边缘确定焊接起始特征点在两台摄像机所采集的两个焊缝图像中的图像坐标；

S13、判断两台摄像机所采集的两个焊缝图像中的焊接起始特征点的图像坐标是否相同，若不相同，则执行步骤S14；

S14、利用模糊控制确定焊枪的运动方向和运动量，返回步骤S11。

作为优选，在步骤S13中，若两台摄像机所采集的两个焊缝图像中的焊接起始特征点的图像坐标相同，则表明焊枪枪尖已经对准焊缝的起始特征点，焊接初始点定位完成，视觉控制过程结束。

作为优选，在步骤S20中，包括步骤：

S21、对焊缝图像的梯度图像进行直方图均衡化，将梯度图像中反映边缘信息的像素的灰度级压缩到一个较小的范围内；

S22、根据直方图均衡化后所得梯度图像的灰度级分布，确定图像的全局二值化阈值；

S23、以窗口半宽为步长在图像中滑动窗口，确定窗口内图像的局部二值化阈值；

S24、结合图像全局和局部二值化阈值，得到窗口内的自适应二值化阈值，对窗口内梯度图像进行二值化。