本技术介绍了一种创新的自动化焊接系统,该系统利用双目视觉技术实现焊接过程的自动化。系统流程包括:数据采集阶段,通过双目相机和线激光扫描焊接工件的焊缝;数据传输与处理阶段,将采集数据实时发送至工业计算机分析,生成焊缝点云数据;模板创建与点云生成阶段,依据焊缝形状创建目标焊缝模板,并生成相应的模板点云数据;点云计算与比对阶段,计算焊缝点云与模板点云的重心,通过迭代降低配准误差,确定最优变换矩阵;最后,对焊缝模板进行切片,得出最佳焊接轨迹。该技术展现了出色的自适应性,能够适应复杂工况,满足多样化焊接需求,为制造业的现代化转型提供了技术支撑。
背景技术
焊接是现代制造业中不可或缺的关键技术之一。焊接工艺是通过电弧加热的方式,将相邻的两个或多个金属部件粘接成一个整体的工艺。传统焊接方式存在诸多不足,其工艺主要依赖具有焊机经验的技术工人进行操作,一方面对焊接工人的操作水平、技术熟练程度要求较高;另一方面在焊接过程中会产生大量高温的飞溅熔体及粉尘、紫外线,因而焊接的工作环境十分恶劣,极易对焊接工人造成伤害。
为解决上述的难题,科研人员开发出基于二维视觉的机器人自动焊接系统,利用工业摄像头采集焊接工件的形貌,分析焊接轨迹并指引工业机器人进行焊接操作。采用二维视觉的机器人自动焊接系统不仅实现了焊接工艺的自动化,而且降低了焊接过程对工人伤害事故的发生。焊接工艺的自动化体现在可以用二维视觉技术来规划焊接路径,确保焊接头按照预定的路线进行焊接,也可以检测焊缝中的缺陷,如气孔、裂纹等,保证了焊接的质量。
由于二维视觉只能获取焊接工件表面的二维信息,比如位于平面上的拼板焊缝的焊缝识别,或利用二维视觉实现焊缝的跟踪等工艺。二维视觉技术的优势在于它能够快速处理焊接过程中大量的图像数据,适用于高速生产线,并且相对易于实现和维护。然而,对于复杂的三维工件,如管道、曲面、球面等非平面工件的焊接,采用二维视觉难以实现对焊缝的识别与跟踪,从而影响焊缝的质量。
故开发一种针对三维工件的焊缝识别方法,用于三维工件焊缝的识别、跟踪焊接和焊接轨迹的优化是亟待解决的问题。
实现思路