[发明专利]一种锅炉管系活动连接件焊接方法无效
申请号: | 201310011722.2 | 申请日: | 2013-01-11 |
公开(公告)号: | CN103111721A | 公开(公告)日: | 2013-05-22 |
发明(设计)人: | 刘俊;梁熠天;郑庆元;张开明 | 申请(专利权)人: | 上海电机学院 |
主分类号: | B23K9/127 | 分类号: | B23K9/127;B23K9/02 |
代理公司: | 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 | 代理人: | 郑玮 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 锅炉管 活动 连接 焊接 方法 | ||
技术领域
本发明涉及锅炉工件焊接领域,且特别涉及一种利用结构光视觉传感定位技术的锅炉管系活动连接件焊接方法。
背景技术
锅炉在我国国民经济建设中起着十分重要的作用,而焊接技术是锅炉生产制造过程中的主要加工技术之一,也使保证锅炉产品质量的关键因素。在超超临界锅炉受热面管系中,为了确保锅炉运行时避免烟气等各种介质对受热面管子造成的剧烈冲刷和振动,必须在设计时采用各种结构的紧固装置以满足运行要求。П型超超临界锅炉受热面管系由于设计需要布置了大量的受热面管,因此受热面管排的管节距较小,目前基本都采用活动连接件的形式。活动连接件与管系的连接必须是焊接,手工目前全部采用焊条电弧焊(SMAW)技术。然而,随着管子材料等级的不断提升,施工周期的不断压缩,目前的焊接工艺和手段已不能满足焊接生产制造,必须大力采用自动化水平较高的焊接工艺,提高焊接效率和质量。
1)手动焊接系统工人要全过程观察焊接质量,由于超超临界锅炉管系尺寸大(长20米左右、宽5米以上)、重量大,只能搁置在地面,工人只能蹲在上面进行焊接操作,极易疲惫,焊接偶然误差很难避免,焊接速度慢,焊接质量难以保证。一台600MWП型超超临界锅炉受热面管系中活动连接件至少在40000个以上,工人劳动强度大,焊接弧光辐射和烟雾颗粒对工人健康危害大。
2)现有的机器人生产企业提供的机器人都是关节式机器人,其活动空间受结构影响,不能在5m*20m这样一个范围内工作,而活动连接件结构简单、位置分布规律,不需要机器人有灵巧的多关节运动功能,但要求能够在5m*20m区域内自动寻找到活动连接块并完成焊接。
发明内容
本发明提出一种锅炉管系活动连接件焊接方法,能够适应企业实际生产需 要,提高生产效率,保证焊接质量,减轻焊接工人劳动强度,使工人免受电焊弧光、焊接烟雾颗粒伤害。
为了达到上述目的,本发明提出一种锅炉管系活动连接件焊接方法,包括下列步骤:
在焊接工件附近安装线激光器支架和摄像头支架;
选取两个相同的线激光器,使得两条线激光照射到工件上;
调整摄像头距离和角度,获取反映焊缝形状的结构光图像;
采集上述结构光图像并进行图像处理,识别特征点,再通过图像坐标和焊接机器人坐标转换,找到特征点的位置信息;
通过计算处理,获得焊接起始位置信息和焊缝方向信息,并通过机器人控制器传送至机器人,引导机器人沿着焊缝坡口进行焊接操作。
进一步的,所述两个相同的线激光器发出的两条线结构光以一定的倾斜角度从工件上方投射。
进一步的,所述结构光在焊缝坡口发生转折形变,形变处反映了线结构光条纹中心与坡口中心的三维位置关系。
进一步的,所述两条结构光的形变处连线与连接块工件的交点认定为焊缝的起始位置。
进一步的,所述两条结构光的形变处连线的方向为机器人焊接方向。
进一步的,所述焊接机器人采用龙门架轨道结构移动。
本发明提出一种锅炉管系活动连接件焊接方法,从快速识别、操作简便、普遍应用出发,研制了一种运用结构光的视觉传感、锅炉管系活动连接件特征点自动识别、定位系统,与龙门架结构、三自由度坐标式机器人系统、焊接电源、焊枪相配合使用,实现管系活动连接块自动化焊接。锅炉管系活动连接件焊接工作量非常大,本发明适应企业实际生产需要,提高生产效率、保证焊接质量、减轻焊接工人劳动强度、使工人免受电焊弧光、焊接烟雾颗粒伤害。
附图说明
图1所示为本发明较佳实施例的锅炉管系活动连接件焊接方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图给出本发明的具体实施方式,但本发明不限于以下的实施方式。根据下面说明和权利要求书,本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是,附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率,仅用于方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
请参考图1,图1所示为本发明较佳实施例的锅炉管系活动连接件焊接方法流程图。本发明提出一种锅炉管系活动连接件焊接方法,包括下列步骤:
步骤S100:在焊接工件附近安装线激光器支架和摄像头支架;
步骤S200:选取两个相同的线激光器,使得两条线激光照射到工件上;
步骤S300:调整摄像头距离和角度,获取反映焊缝形状的结构光图像;
步骤S400:采集上述结构光图像并进行图像处理,识别特征点,再通过图像坐标和焊接机器人坐标转换,找到特征点的位置信息;
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