深度学习驱动的激光视觉焊缝跟踪技术
2025-01-20 18:19
No.1330965081672130560
技术概要
PDF全文
本技术介绍了一种应用于工业焊接的深度学习激光视觉焊缝跟踪方法。该方法通过结构光标定技术精确定位工件间的焊缝,并利用图像传感器对焊缝数据进行分析,以智能控制焊接路径,实现高效焊接。
背景技术
激光照射运动目标,根据从目标反射回来的激光信号与测量系统光轴的偏离角,控制测量系统指向目标方向的技术。激光跟踪系统通常由激光照明器、激光探测器、信息处理系统和随动系统组成,视感传感标定是焊缝跟踪的前提条件,标定结果是否准确直接影响焊接精度。结构光标定和手眼标定创建的测量模型有着很好的普适性。 如专利公开号为:CN107442900A的“一种激光视觉焊缝跟踪方法”,包括视觉跟踪模块、机器人模块和焊枪模块;利用固定于焊枪上的视觉跟踪模块实时获取焊缝图像,并利用图像处理程序实时分析焊缝中心是否发生偏移,并及时反馈给机器人模块进行调整。 两个工件的焊缝大小由对接处的接口之间间隙形状决定,大部分情况下,工件的焊接平面并非平整,当两个工件对接时,两个焊接平面所构成的焊缝的间隙和宽度不一致,现有技术中,利用激光测量焊缝进行视觉跟踪时,在不同宽度的焊缝间隙中难以将焊枪定位的焊缝中心处,容易导致焊枪供给到两侧焊接平面的焊接能量不同,若焊枪靠近一侧的工件,焊枪释放能量容易对该工件产生损伤,也使焊料与两个工件结合的紧固程度不同;另外,当焊缝宽度不一致时,也难以把控焊枪能量大小与填充焊料的容量,导致焊缝较窄处焊料溢出,焊缝较宽处焊料缺失,影响焊接强度。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
宋华建  潘广源  类延强  宋凯  戴军  杨福磊  张安彩  邱建龙
技术所属: 临沂大学
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