[实用新型]一种基于平行结构光的焊缝线跟踪装置

说明书

本实用新型公开了一种基于平行结构光的焊缝线跟踪装置，包括拱门架、图像捕捉模块、平行结构光投射模块、超声波探头、以及用于连接拱门架与机器人的前叉臂。使用时，通过设计一个合理的平行结构光投射与图像采集平台，使得平行结构光能够同时投射在焊接件的母材区域和焊缝区域，由于结构光光路变化所反映的是物体的高度变化，因此结构光条纹特征与焊缝材质、表面纹理状态没有任何关系，通过摄像头捕获并分析出结构光光路变化所反映出来的焊缝表面几何结构变化，就可以分割出母材区域和焊缝区域，从而精确地确定焊缝线，给机器人跟踪焊缝提供稳定、可靠的的支持。

技术领域

本实用新型涉及焊缝线视觉跟踪技装置与技术领域，尤其涉及一种基于平行结构光的焊缝线跟踪装置。

背景技术

焊后自动无损检测系统通常由移动机器人，机器视觉模块，超声探伤模块组成。无损探伤的工作环境一般在室外进行，因此移动机器人不能够预先路径规划，需要根据摄像头的实时路径检测与跟踪来控制机器人移动。而且室外环境下通常光照强度变化较大，导致了摄像头捕获的图像光照强度多变，这使得图像与处理工作比较困难，鲁棒性差，同时室外的管道焊缝、相贯线焊缝表面经常落满灰尘、油污、鸟粪等干扰，使得焊缝表面的颜色、纹理特征发生变异，这都是图像处理领域常用的识别特征，因此进一步加剧了图像处理识别难度。

在本研究领域中，在先技术人员提出过基于人工轨道的识别方案“一种基于焊缝的自动寻迹方法和自动寻迹装置(CN105446360A)”，在这专利中，实用新型人利用预先铺设在焊缝边界上的人工磁性贴条，通过摄像头捕获这一人工贴条并进行分析处理，最终得到人工贴条的中心线，把识别并跟踪焊缝线的问题转化为识别和跟踪人工轨道的问题。而论文“用于相贯线焊缝检测机器人的图像处理算法”提出了一种类似的方案，是基于彩色人工轨道的识别与跟踪方法，达到无损检测机器人的自动导航。

此外，也有直接利用焊缝表面纹理特征的识别方案，“一种基于焊缝的图像识别方法和图像识别系统(CN105427295A)”专利中，提出了利用摄像头直接捕获焊缝(包含母材区域)的照片，然后利用灰度统计法和灰度共生矩阵二次统计法分析图片中的包括均值、标准差、一致性、能量、第一熵、第二熵、对比度、相关性等纹理特征，利用这些统计特征，分析出母材区域与焊缝区域的特征差异，从而完成母材和焊缝区域分割，分割后的区域边界定义为焊缝线，从而实现对焊缝线的实时跟踪。

以上方案优缺点分析，基于人工轨道的方案是简单易行的。因为人工轨道特征区分度明显，而且很稳定，因此图像处理算法很简单，跟踪起来很方便，但是缺点也很致命，大部分如工场大型管道、风力发电塔、桥梁等焊接件检测现场是极其恶劣的，布置人工轨道成本高，危险性极大。而基于焊缝表面纹理特征的图像处理方案有其一定的适应性，的确母材区域和焊缝区域的纹理特征有很大区别，但是这种区别也是非固定的，当遇到焊接件表面被灰尘干扰，或者涂抹油漆，该方案就无法实施。

除此之外，现有技术还存在以下不足的地方：

1、技术发展不足，现代的无损检测技术往往是依靠专业人员手动完成的，自动无损检测设备的应用非常少且智能化不足。由于作业环境的恶劣，工人施工安全很难保证，作业难度和强度很大，同时作业难度大和人工手动采集数据往往偏差大，稳定性差，而且无法实时记录和回溯，不利于缺陷定位，本实用新型所提出的是一种通用于自动无损检测机器人的焊缝实时定位和跟踪视觉导航算法，因此可以为自动无损检测提供极大的帮助；

2、环境缺点1，自动无损检测是在室外进行，不可避免地光照变化不可预料的，因此使用了深度学习模型MobileNet-SSD对结构光焊缝图像进行预处理，直接检测出包含焊缝边界的ROI(regions of interest)。该ROI仅占整个图像面积的10％，因此不仅能够过滤噪点与光斑，还能够提高图像处理速度；