基于双目视觉的焊接机器人系统研究及应用.pdf
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1、第 13 期2023 年 7 月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.13July,2023基金项目:2022 年北方民族大学研究生创新项目;项目编号:YCX22116。作者简介:杨翠珠(1997),女,甘肃天水人,硕士研究生;研究方向:机器视觉。基于双目视觉的焊接机器人系统研究及应用杨翠珠(北方民族大学 电气信息工程学院,宁夏 银川 750021)摘要:自动化焊接机器人技术是焊接领域中一个重要发展方向,能够在提高焊接效率的同时保证焊接质量,在汽车、医疗、航天及交通等各大行业都实现了大规模应用。焊接机器人将视觉传感器与机械臂结合,实现焊缝的高质量焊接。目前,
2、针对大型铸件复杂焊缝的焊接,较多工厂仍然采用传统的手工焊接方式,焊接效率低且产品质量难以得到保证,因此需要进一步加强对焊接机器人的研究,实现对大型铸件复杂焊缝的自动化焊接。文章基于双目视觉技术,概述焊接机器人研究现状、自动化焊接系统构成,以及焊接机器人在工业生产中的应用。关键词:焊接机器人;双目视觉,检测识别;工业应用中图分类号:TP273 文献标志码:A0 引言 随着全球自动化及智能机器人技术的不断发展,焊接机器人代替传统的手工焊接已成为一种趋势,自动化焊接使焊接产品的质量得到提升,可靠性及稳定性不断增强,很大程度上提高了焊接效率。本文对自动化焊接技术进一步深入研究,设计基于双目视觉的焊接机
3、器人,对实现对大型铸件复杂焊缝的自动化焊接,具有重要意义。1 焊接机器人研究现状及存在的问题 国外对焊接机器人技术研究较早。1997 年,瑞典 ASEA 公司研制的 LaserTrack 视觉跟踪系统,对焊缝路径不需提前进行示教,能够自主寻找焊缝初始点并进行跟踪,跟踪精度为 0.4 mm1。2019 年,Bi D等2设计了一套基于双目视觉定位系统的管-管焊接机器人,实现对焊缝的实时跟踪及焊枪的精确定位。相比较国外,我国研究人员对焊接机器人技术研究相对较晚,但在自动化焊接领域也取得了一定的研究成果。2017 年,范明洋等3提出一种基于线结构光的曲线焊缝自动化焊接技术,具有良好的检测精度。2021
4、 年,付瑶等4研究转向架生产中横梁组成的内腔焊缝自动化焊接技术,创新了口字形焊法,实现自动化焊接。焊接机器人技术发展迅速,但仍然存在很多问题,如对于焊接环境艰难、焊缝位置不易检测识别的情况,尤其是对工厂大型铸件复杂焊缝的焊接。由于铸件较大且焊缝不易检测识别,目前大多采用传统的人工焊接方式,效率低且焊接产品质量不稳定,因此,需要对相应的焊接机器人技术进一步深入研究。2 焊接机器人系统构成及相关原理2.1 焊接机器人系统 为解决复杂焊缝的自动化焊接问题,本文设计基于双目视觉的焊接机器人系统。系统分为硬件部分和软件部分。硬件部分为双目相机、机械臂;软件部分利用 Python、OpenCV、Matla
5、b 等技术完成焊缝的自动化焊接。系统软件实现流程如图 1 所示。图 1 系统软件实现流程82第 13 期2023 年 7 月无线互联科技智能控制No.13July,20232.2 相关工作原理概述 系统主要完成焊缝的识别与定位工作。进行焊缝识别时,需先利用双目相机拍摄焊缝图像。相机成像模型中有四大坐标系:像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系及世界坐标系。通过这四大坐标系之间的转换关系,以及相机成像模型确定目标物体在空间中的三维坐标和成像平面上对应点的映射关系。2.2.1 坐标系的建立(1)像素坐标系。图像中的像素点即图像位置,属于二维平面坐标系,像素坐标系的原点位于图像左上角,原点为 O(u,v
6、),u、v 轴表示像素点在像素坐标系中的行数、列数,单位为像素(pixel)。任意一点在像素坐标系中可表示为(u,v)。(2)图像坐标系。图像坐标系即物理坐标系,原点为相机中心,与成像平面的交点 O(u0,v0)也称为主点,x、y 轴方向与像素坐标系坐标轴方向相同,单位为 mm,任一点可表示为(x,y)。(3)相机坐标系。以相机光心为原点建立的坐标系,属于三维坐标系,XC、YC轴方向与图像坐标系方向一致,ZC轴为相机的光轴,与图像坐标系平面垂直,各个坐标轴可用右手坐标系规则确定,空间一点在相机坐标系中可表示为(XC,YC,ZC)。(4)世界坐标系。真实物体存在的坐标系,又称大地坐标系。通常为了
7、方便计算,将图像左下角设为世界坐标系原点OW,单位为 mm。空间中任一点在世界坐标系中可表示为(XW,YW,ZW)。2.2.2 坐标系间的转化双目视觉系统中,通过四大坐标系之间的转换,可以实现图像中任意一点的三维重建。假设空间中一点 P,像素坐标系下的坐标为(u,v),图像坐标系下的坐标为(x,y),相机坐标系下的坐标为(XC,YC,ZC),世界坐标系下的坐标为(XW,YW,ZW)。ZCuv1=cx0u00cyv0001RTOT1XWYWZW1=M0M1XWYWZW1(1)式(1)中,cx=fdx,cy=fdy,M0=cx0u00cyv0001,M1=RTOT1,对式(1)进行化简化可得:ZC
8、uv1=M0M1XWYWZW1=M0M1X=MX(2)式(2)中,M0为相机内参矩阵,M1为相机外参数矩阵,其中,旋转矩阵 R 为两坐标系之间得相对位姿,T 为相机基线长度。2.2.3 焊缝检测识别本系统对焊缝进行检测识别时,需要先对图像进行预处理操作,如直方图均衡化、灰度对数变换、双边滤波等。进行检测识别时,可采用 Blob 算法检测、LOG 算子检测、Canny 边缘检测算子等检测算法,具体根据焊缝特征选取检测算法,本文采用 LOG 算子检测,能较为准确地对焊缝进行检测识别。2.2.4 焊缝轨迹规划本系统实现对焊缝的检测识别后,还需对焊缝进行轨迹规划,确定焊缝在机器人基坐标系下的空间轨迹方
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