[发明专利]管道自动焊接中焊缝的主动视觉引导方法

说明书

本发明涉及一种管道自动焊接中焊缝的主动视觉引导方法，属于焊接技术领域。本发明采用线形激光结合CCD相机的主动视觉传感方法，使用skeleton算法提取激光线的骨架，再结合矩形开运算的方法提取出焊缝中心点，以Smith预估控制为原理构建数学纠偏模型，实现焊缝的实时准确引导。本发明引入了纯滞后控制的方法，并建立了便于实现的工程实际应用数学模型。经实际测试及误差数据分析可以得出，本发明的纯滞后焊缝跟踪引导系统，提高了焊缝跟踪引导的精度，降低了超前误差的影响。

技术领域

本发明涉及一种管道自动焊接中焊缝的主动视觉引导方法，属于焊接技术领域，也属于智能机器领域。

背景技术

近年来，随着机器人和机器视觉技术的进步，智能化焊接得到了快速的发展与广泛应用。在石油化工现场施工中，管道全位置自动焊接一直是研究的热点。全位置管道自动焊接的核心问题在于如何实现管道焊缝的精准跟踪引导，进而实时控制爬行机器人的焊枪运行轨迹，以满足焊接质量的要求。

早期研究焊缝跟踪的方法主要基于探针接触式传感、电磁传感、超声波传感、电弧传感和红外传感等，近年来由于视觉传感具有应用范围广、无接触、跟踪精度高等优势，焊缝视觉跟踪已成为智能化焊接行业研究的热点。焊缝视觉跟踪技术一般可分为主动视觉传感和被动视觉传感两大类。被动视觉传感是利用焊接过程中熔池的高亮状态或是对电弧光的反射来获得焊缝图像，该方法具有实时监测熔池的优势，并且不存在超前监测误差，但焊接过程中电弧光和焊渣飞溅非常强烈，以至于被动视觉传感方式获取的图像受干扰严重，稳定性较差。主动视觉传感主要采用相机结合光源和相机结合结构光的方法，该方法采用超前监测的方式，即视觉监测位置与焊接位置存在着一定的前视距离。超前监测的优势在于采集焊缝的图像能够有效的避免焊接过程中电弧光和焊渣飞溅的干扰，焊缝图像的质量得到明显提高，缺点是给焊缝视觉跟踪系统引入了超前误差。从现有文献看，采用主动视觉传感方法通常忽略超前误差的存在。当焊缝形状规则且短距离内不存在形状突变的情况下，超前误差很小甚至没有。但当焊缝形状不规则甚至坡口边缘呈波浪形时，超前误差将不能被忽视。而从石油化工施工现场调研发现，不管采用坡口机还是人工加工坡口，加工后的焊缝坡口形状多变，因此超前误差的存在会降低纠偏精度。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种管道自动焊接中焊缝的主动视觉引导方法。

针对采用主动视觉传感跟踪焊缝会引入超前误差的问题，本发明基于Smith预估控制原理提供了一种能够减小超前误差的焊缝跟踪引导方法。

本发明采用线形激光结合CCD相机的主动视觉传感方法，使用skeleton算法提取激光线的骨架，再结合矩形开运算的方法提取出焊缝中心点，以Smith预估控制为原理构建数学纠偏模型，实现焊缝的实时准确引导。

具体如下：

采用线形激光结合CCD相机采集焊缝图像，设带焊枪的爬行机器人以V的速度绕管道爬行，激光线与焊枪的前置距离L中存在n帧图像，将第一帧焊缝图像处理得到的焊缝中心点作为基准坐标，则第n帧图像检测到的纠偏量Pi＝第n帧图像中焊缝中心点的坐标-基准坐标，将P_i依次存入容器N中，即：

N₀＝P₀，N₁＝P₁，…，N_n-1＝P_n-1 (5)

当爬行机器人爬行L距离后，此时焊枪位置到达n＝1帧图像中激光线的位置，开始将纠偏量P₀发送给运动控制单元完成纠偏动作；基于Smith预估控制原理中的反馈机制，需将容器N中的数据依次减去P₀值，即：

此时激光视觉传感器采集到n+1帧图像，计算出纠偏量为P_n+1，更新容器N的值使新容器为N′，N′的值为：