[发明专利]一种基于汽车焊接生产线的机器人激光检测方法

说明书

本发明公开了一种基于汽车焊接生产线的机器人激光检测方法，包括：在汽车焊接过程中，将工业相机通过夹持机构安装于机器人焊枪前，使用激光器作为焊缝图像采集的辅助光源，通过主动激光视觉技术采集焊缝图像信息，对焊缝图像信息进行预处理形成数据集；利用深度迁移学习算法作焊缝图像分析，根据焊缝图像分析判断是否存在异常焊缝的情况；若焊缝图像分析判断存在焊缝异常情况，则对异常焊缝进行诊断，通过诊断确定异常原因并进行处理。可以获取更加稳定清晰的焊缝图像，对于形状复杂的焊缝也可以很好的处理，从而获取得到焊缝特征信息，从而在一定程度上能够提高焊接加工的效率，降低加工成本和废品率。

技术领域

本发明涉及激光检测技术领域，尤其涉及一种基于汽车焊接生产线的机器人激光检测方法。

背景技术

焊接工艺是重要的材料连接制造方法，传统的机器人焊接是通过一些自动化装置和预先设定的轨迹进行焊接作业的，只能实现简单重复的焊接工作，对于焊缝形状复杂和加工精度要求高的场合，使用示教盒进行简单示教的方法就有可能出现不能满足焊接质量的要求。如在汽车制造中存在大量的厚板角接、搭接的焊缝，这些焊缝形状复杂、焊接工件尺寸大或者存在焊缝间隙变化的情况，通过机器人简单重复的方式不能很好的满足焊接要求。在焊接过程中由于金属熔化会产生大量的热，导致焊接工件产生热变形使还没完成焊接的焊缝位置出现变化导致与示教的轨迹发生变化，这些情况在焊接之前是不能预料到的，因此容易导致最终的焊缝成型出现质量问题。所以，针对机器人焊接进行激光检测对于提高焊接质量是十分必要的。

发明内容

本发明提供了一种基于汽车焊接生产线的机器人激光检测方法，以解决现有技术中存在的焊接工艺是重要的材料连接制造方法，传统的机器人焊接是通过一些自动化装置和预先设定的轨迹进行焊接作业的，只能实现简单重复的焊接工作，对于焊缝形状复杂和加工精度要求高的场合，使用示教盒进行简单示教的方法就有可能出现不能满足焊接质量的要求。如在汽车制造中存在大量的厚板角接、搭接的焊缝，这些焊缝形状复杂、焊接工件尺寸大或者存在焊缝间隙变化的情况，通过机器人简单重复的方式不能很好的满足焊接要求。在焊接过程中由于金属熔化会产生大量的热，导致焊接工件产生热变形使还没完成焊接的焊缝位置出现变化导致与示教的轨迹发生变化，这些情况在焊接之前是不能预料到的，因此容易导致最终的焊缝成型出现质量问题。所以，针对机器人焊接进行激光检测对于提高焊接质量是十分必要的上述问题。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于汽车焊接生产线的机器人激光检测方法，包括：

S101：在汽车焊接过程中，将工业相机通过夹持机构安装于机器人焊枪前，使用激光器作为焊缝图像采集的辅助光源，通过主动激光视觉技术采集焊缝图像信息，对焊缝图像信息进行预处理形成数据集；

S102：利用深度迁移学习算法作焊缝图像分析，根据焊缝图像分析判断是否存在异常焊缝的情况；

S103：若焊缝图像分析判断存在焊缝异常情况，则对异常焊缝进行诊断，通过诊断确定异常原因并进行处理。

其中，所述S101步骤包括：

S1011：使用激光器将激光束照射到焊接表面处，形成一个光斑点，经过工业相机中的透镜在光敏探测器上产生一个像点，当激光器与焊接处的距离发生变化时，光敏探测器上的像点位置相应发生变化；

S1012：当激光器沿着焊接表面处扫描前进时，采集所扫描焊接表面处的焊缝轮廓图像；

S1013：对焊缝轮廓图像进行预处理，利用引导滤波算法抑制焊缝轮廓图像噪声，保留焊缝轮廓图像边缘细节；

S1014：利用最大类间方差法自动提取焊缝轮廓图像阈值；

S1015：利用形态学操作修复焊缝轮廓图像条纹断裂，预处理后的焊缝轮廓图像数据形成数据集。

其中，所述S102步骤包括：