機(jī)器人焊接過程中, 焊槍與焊縫中心都會(huì)存在一定誤差, 而且焊接過程又是一個(gè)復(fù)雜、非線性、干擾因素較多的過程, 焊接工件熱變形、咬邊、錯(cuò)邊, 以及焊縫間隙的變化等是不可預(yù)知的, 這些因素都會(huì)直接影響到焊接質(zhì)量。
在“示教再現(xiàn)”或軌跡規(guī)劃應(yīng)用的基礎(chǔ)上,實(shí)時(shí)焊縫糾偏可以進(jìn)一步提高焊接精度, 尤其適用于輔助工程上焊接易變形、裝配復(fù)雜等自動(dòng)焊難以控制的工件生產(chǎn)。
以鋁合金材3 mm 薄板的對(duì)接焊接為例，針對(duì)脈沖鎢極惰性氣體保護(hù)焊( GT AW) 焊接方法, 對(duì)平板直縫和平板法蘭進(jìn)行焊縫跟蹤試驗(yàn), 將傳統(tǒng)的“示教再現(xiàn)”型機(jī)器人開發(fā)成具有實(shí)時(shí)焊縫跟蹤的弧焊機(jī)器人系統(tǒng)。
使用的是ABB焊接機(jī)器人+創(chuàng)想機(jī)器人焊縫跟蹤器?？紤]到鋁合金薄板的焊接性, 采用交流脈沖焊進(jìn)行焊接, 脈沖頻率為2 H z, 基值電流為50 A,峰值電流為125 A, 焊接速度為2. 6 mm/ s.
采用“小窗口”獲取焊縫特征信息, 在焊縫區(qū)域開了一個(gè)100 幀x120 幀的小窗口, 僅對(duì)此窗口內(nèi)的圖像進(jìn)行處理. 該窗口包含了進(jìn)行焊縫跟蹤所需要的特征信息, 又削減了大量不必要的圖像信息. CCD 攝像機(jī)和送絲嘴都固定在焊槍上, 也就是焊槍、鎢極、送絲嘴在圖像平面投影的相對(duì)位置是不變的, 同時(shí)在試驗(yàn)前已經(jīng)將CCD 攝像機(jī)的軸心、焊槍軸心以及焊縫調(diào)節(jié)到了同一個(gè)平面上, 如此, 焊槍的軸線在圖像平面上的投影為一條水平線, 為后續(xù)的跟蹤提供了便利條件。
焊縫跟蹤器先提取到焊縫的上下邊緣, 經(jīng)過去除偽點(diǎn)之后進(jìn)行最小二乘法擬合, 得到焊縫中心線. 圖像處理算法流程主要包括圖像復(fù)原、中值濾波、邊緣尋找、偽點(diǎn)去除及最小二乘法擬合。
采用了逆濾波器方法來進(jìn)行圖像復(fù)原, 同時(shí)選用3x3 模板中值濾波, 當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度值由它的8 鄰域的像素灰度值的中間值獲得。
在對(duì)圖像進(jìn)行了觀察和分析后, 發(fā)現(xiàn)即焊縫邊緣和其他區(qū)域相比, 灰度變化極大. 因此, 根據(jù)灰度值變化的速率來確定焊縫邊緣點(diǎn), 即每一列中速率變化最大的2 個(gè)點(diǎn)作為為焊縫的上下邊緣點(diǎn). 用此種邊緣檢測算法是基于3 mm 薄板的特性, 沒有坡口使焊縫處較大的灰度變化在整幅圖像中極易捕捉, 同時(shí)此類算法較小的計(jì)算量也不會(huì)影響到圖像處理的實(shí)時(shí)性。
圖像處理算法所得到的焊縫位置與實(shí)際焊縫位置的誤差在 0.1 mm 以內(nèi)，完全滿足實(shí)際焊接的需求。
創(chuàng)想機(jī)器人焊縫跟蹤器原理是, 固定激光視覺傳感器在焊槍正前方, 通過直接觀察焊槍與焊縫中心線的位置關(guān)系, 提取偏差信息, 輸出糾偏控制電壓。
