基于图像识别的激光焊缝跟踪系统研究

文章介绍了一种基于激光的焊缝跟踪系统 并采用数字图象处理 提取焊缝

山东大学

硕士学位论文

基于图像识别的激光焊缝跟踪系统研究

姓名：杨丽丽

申请学位级别：硕士

专业：控制理论与控制工程

指导教师：田新诚

20061110

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摘要

随着生产自动化和智能化技术的迅速发展，各种新技术在焊接领域得到广泛的应用，焊接自动跟踪系统已成为焊接自动控制研究领域中的一个重要内容。

本课题研究了一套基于图像识别的激光焊缝跟踪系统，该系统以激光作为辅助光源照射焊枪前方的工件焊缝，使用固定在焊枪上端的ＣＣＤ（ｃｈａｒｇｅｃｏｕｐｌｅｄｄｅｖｉｃｅ）摄像机采集从工件表面反射的激光光带图像，经过量化处理变成数字图像存储在工控机中。由工控机对摄取的图像进行处理和特征量识别，得到焊缝坡口中心点位置，比较得到偏差并进行轨迹校正。

（１）本文在分析、研究国内外焊缝跟踪发展现状的基础上，提出了激光焊缝结构光系统实现方案，并探讨了焊缝跟踪的系统分类和图像处理方法。

（２）采用图像处理的滤波以及边缘识别，完成图像的预处理过程，基本达到了去除噪声、识别边缘、使焊缝明显化的目的。对传统的中值滤波实验分析又加以改进，均不能满足系统要求，由此本文又采用了拉普拉斯算法与高斯算法相结合的ＬＯＧ滤波方法，通过二次滤波，达到了滤波要求；同时，对几种边缘检测算子在焊缝图像处理中处理速度和处理效果进行了实验，根据比较结果选择Ｒｏｂｅｒｔｓ算子作为系统图像边缘检测算子，试验证明效果良好。

（３）在图像预处理的基础上，运用Ｈｏｕｇｈ变换特征检测，针对它的不足之处，加以改进后进行特征提取，然后分析系统的控制过程，转换坐标，采用斜率法检测特征点的图像处理过程，最终识别出激光焊缝的坡口点。

（４）充分考虑焊接过程中的实际情况，对整个系统进行设计，并且对系统的功能模块进行了介绍。

本系统中一方面利用结构光视觉焊缝定位技术获取焊缝位置信息，可以快速实现焊缝的精确定位，提高了焊接质量。另一方面，将图像处理以及口｛别的方法应用于焊接中，提高了焊接过程的自动化水平。两方面的综

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合利用，满足了焊接过程对焊接速度和焊接精度的要求。

关键词：激光焊缝跟踪；视觉传感：图像识别；坐标转换

ＩＩ

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ＡＢＳＴＲＡＣＴ

Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｕｔｏｍａｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｉｚｅ

ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｎｅｗｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｆｉｅｌｄ．Ｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇａｕｔｏｍａｔｉｃｔｒａｃｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍｈａｓｂｅｅｎ

ｗｅｌｄｉｎｇａｕｔｏｍａｔｉｃｃｏｎｔｒｏｌｆｉｅｌｄ．

Ａｓｅａｍｌａｓｅｒｔｒａｃｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄ

ｉｓｕｓｅｄａｓｏｎａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓｓｔｕｄｉｅｄ．Ｌａｓｅｒｂｅｆｏｒｅｔｈｅａｓｓｉｓｔａｎｔｌａｍｐ－ｈｏｕｓｅｉｒｒａｄｉａｔｉｎｇａｔｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｌｉｎｅ

ｗｅｌｄｉｎｇｔｏｒｃｈ．ＣＣＤｃｏｌｌｅｃｔｓｔｈｅｌａｓｅｒｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｓｒｅｆｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｏｆｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓ，ｔｈｅｎｍｅｍｏｒｉｅｓｔｈｅｍ

ｏｎａｓｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓｉｎｔｏｃｏｍｐｕｔｅｒｓ．Ｂｅｃａｒｒｉｅｄｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓｔａｋｅｎｂｙｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｈｅ

ｃａｎｉｍａｇｅｓａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｗｅ

ｃａｒｒｙｏｎｇｅｔｔｈｅｗａｒｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｔｏｒｃｈａｎｄｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｓｅａｍ，ａｎｄｒｅｃｔｉｆｙｉｎｇｔｏｔｈｅｄｅｖｉａｔｉｏｎ．

（１）Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｓｔｕｄｙｉｎｇａｂｏｕｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｗｅｌｄ

ｓｅａｍ－ｔｒａｃｋｉｎｇｈｏｍｅａｎｄ

ｏｎａｂｒｏａｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｒｉｎｇｓｆｏｒｗａｒｄａｓｅａｍｌａｓｅｒｔｒａｃｋｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｌａｓｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅｌｉｇｈｔ，ａｌｓｏｔｈｅｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅ

ｓｙｓｔｅｍｃｌａｓｓａｎｄｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｂｏｕｔｗｅｌｄ—ｔｒａｃｋｉｎｇ．

（２）Ｉｎｏｒｄｅｒ

ｅｄｇｅｔｏｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｍａｇｅ．ｆｉｌｔｅｒｍｅｔｈｏｄｓｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｎｏｉｓｅ，ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄ，ＳＯｏｂｔａｉｎｉｎｇｔｈｅａｉｍｏｆｇｅｔｔｉｎｇｒｉｄｏｆ

ｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｍａｋｉｎｇｗｅｌｄｓｅａｍｄｉｓｐｌａｙ．Ｂｕｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｓｉｎｇｌｅｍｅｄｉａｎｆｉｌｔｅｒｃａｎ’ｔｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｅｓｔｏｆｓｙｓｔｅｍ，ＳＯｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｏｆＬａｐｌａｃｉａｎａｎｄＧａｕｓｓ

ｆｉｌｔｅｒｓｔｗｉｃｅａｎｄｓａｔｉｓｆｉｅｓｔｈｅ

ａｒｅａｒｉｔｈｍｅｔｉｃｔｈｅｐａｐｅｒａｄｏｐｔｓＬＯＧｆｉｌｔｅｒ，ｗｈｉｃｈｒｅｑｕｅｓｔｏｆｆｉｌｔｅｒ；Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｓｅｖｅｒａｌｍｅｔｈｏｄｓｏｆｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ

ｔｏｃｏｍｐａｒｅｉｎｔｅｒｍｓｏｆｓｐｅｅｄａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｎｗｅｌｄｓｅａｍｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｅｎＲｏｂｅｒｔｓｏｐｅｒａｔｏｒｉｓｓｅｌｅｃｔｅｄａｓｏｐｅｒａｔｏｒｏｆｓｙｓｔｅｍｉｍａｇｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｇｏｏｄｅｆｆｅｃｔ．

（３）Ｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｈｏｕｇｈｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｃａｎｎｏｔｓａｔｉｓｆｙ

ｏｎｗｉｔｈｔｈｅｒｅｑｕｅｓｔｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．Ａｉｍａｔｉｔｓｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｉｍｐｒｏｖｅｄｉｔ

ｐｕｔｔｅｄｆｏｒｗａｒｄｔｏｒｅｃｏｇｎｉｚｅｅｉｇｅｎｖａｌｕｅｓ．Ａｎｄｔｈｅｎａｎｄｉｓｗｅａｎａｌｙｓｅｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｄｉｖｅｒｓｉｏｎｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ，ｔｈｅｎｂｙｕｓｉｎｇｓｌｏｐｅｍｅｔｈｏｄｃｈｅｃｋｉｎｇｔｈｅｎｌ

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ｃｈａｒａｃｔｅｒｓｏｆｓｅａｍｌａｓｅｒｉｍａｇｅｓ，ｗｅｒｅｃｏｇｎｉｚｅｓｌｏｐｅｃｅｎｔｅｒｐｏｉｎｔａｎｄｏｂｔａｉｎ０ｆｆｓｅｔａｔｅｎｄ．

（４）Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅａｃｔｕａｌｉｎｓｔａｎｃｅｏｆｊｏｉｎｔｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓａｄｅｑｕａｔｅｌｙ，ｄｅｓｉｇｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｌｓｏｉｎｔｒｏｄｕｃｅｅａｃｈｆｕｎｃｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ．

Ｗｉｔｈｌａｓｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｌｉｇｈｔｕｓｅｄｉｎｗｅｌｄｉｎｇｓｅａｍｔｒａｃｋｉｎｇ，ｔｈｅｔｏｒｃｈｃａｎｇｅｔｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｗｅｌｄｉｎｇｓｅａｍｓ，ａｎｄｐｒｅｃｉｓｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｗｅｌｄｓｅａｍｓｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｑｕｉｃｋｌｙ，ＳＯｔｈｅｗｅｌｄｓｅａｍｑｕａｌｉｔｙｃｏｕｌｄｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｓｐｅｅｄａｎｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｗｅｌｄａｎｄｉｔｓｌｅｖｅｌｏｆａｕｔｏｍａｔｉｚａｔｉｏｎｇｒｅａｔｌｙ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅａｍｌａｓｅｒｔｒａｃｋｉｎｇ，ｖｉｓｉｏｎｓｅｎｓｏｒ，ｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｄｉｖｅｒｓｉｏｎｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ

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原创性声明

本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。

论文作者签名：控砀磁日期：趁旦么．ｚｚ：』少

关于学位论文使用授权的声明

本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅：本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。

……：牲新萨唾告，（保密论文在解密后应遵守此规定）

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第一章绪论

在新一轮全球经济转移浪潮中，制造业正向中国转移，我国已日益成为亚洲乃至全球的加工制造中心，制造业的发展已成为整个国民经济增长的重要源泉之一。焊接作为重要的加工手段之一，在制造业的发展中发挥着重要的作用，并得到了广泛的应用。焊接技术与国民经济各个部门，如矿山、冶金、国防工业、农业机械、石油化工、机械制造、造船，航空、宇宙飞行和海洋工程开发等的发展，有着直接的关系。工业发达国家钢产量的５０％左右是以焊接结构形式应用于国民经济中的。随着我国现代化建设的发展，焊接技术将愈来愈显示出它的重要性。

焊接过程自动化是提高焊接产品质量和生产效率的关键，而焊缝跟踪是焊接自动化的重要环节。焊接生产自动化、智能化是保证焊接质量，降低生产成本，提高生产效率，改善劳动条件的重要手段。传统的焊接过程主要是靠工人实时观察以不断调节焊炬位置来实现的，不仅调节精度低、焊缝质量难以保证，而且工人劳动强度大，生产率低，无法满足现代化生产的需要。

随着生产自动化和智能化技术的迅速发展，各种新技术在焊接领域得到广泛的应用，焊接自动跟踪系统已成为焊接自动控制研究领域的一个重要课题，视觉传感焊缝跟踪技术也备受人们的关注。众所周知，电弧焊接时，如果焊接电弧偏离焊缝中一ｔｂ，就会严重影响焊接质量，而焊缝坡口加工、装卡、焊接热变形以及焊接行走小车的误差等，都会在焊接过程中使焊炬与焊缝中心产生很大偏差。近几年来，由于全位置自动焊、螺旋管曲线焊及弧焊机器人的开发研究，使这一问题更加突出。虽然各种新型传感器以及人工智能技术在焊接中的应用越来越广泛，使焊缝跟踪技术得到了很大的发展，但由于焊接过程自身的复杂性和特殊性，使得许多焊缝跟踪系统至今还不能得到令人满意的结果（Ｏｎ控制方法落后，系统稳定性和可靠性差等）。因此，焊缝跟踪系统的研究至今仍然是一个十分活跃的研究课题。

１．１论文的选题背景及意义

１．１．１课题的提出近年来，我国焊接科技和生产技术水平虽有很大的发展，但就整体生产

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水平而言，与发达国家存在很大差距，尤其在高新技术的应用上，差距更大。在今后一段相当长时间里，我国整个国民经济的主体仍然是以重工业为中心的“重厚长大型”传统产业，焊接设备仍是以钢铁作为主要的焊接对象。因此，把现代焊接技术迅速推广应用到发展我国传统工业上去，是这一时期约主要任务。与此同时，也要把微电子技术、计算机技术和软件技术等高新技术引入到焊接设备的研制，生产和使用中去。总的发展是：优质、高效、成套和自动化。而在焊接过程中，对中电弧与焊缝是保证焊接质量的前提。因此，焊缝跟踪理论与技术始终是焊接自动化领域中最重要的研究课题之一。

众所周知，在“以焊代铸”趋势的发展下，焊接自动化得到进一步发展。其中焊缝跟踪技术就是焊接自动化的重要发展方向之一。正确实施焊缝跟踪是保证焊接质量的基本条件，也是实现焊接自动化的必备条件。长期以来，国内外的焊接专家研制了各种各样的弧焊跟踪系统，从控制方式来看，这些系统大都可以归为两类：过程控制系统和前馈随动系统。所谓过程控制系统，就是焊炬运动轨迹在焊接前根据坡口形状预先设定，而在焊接过程中不加任何调节，这种方式简单易行，上世纪８０年代以前大多采用这种方法。但这种方法对坡口的加工，工件的装配精度要求很高，而且有些焊缝的形状很难用数学方法表示出来。因此，进入上世纪８０年代以后，焊接工作者纷纷致力于实时跟踪系统的研制。一个典型的实时跟踪系统一般由焊缝偏差信号传感器，控制器和跟踪执行机构三部分组成。传感器获取焊线偏离焊炬的位置信息，并把该信息转换为相应大小的数据，控制器通过一定的算法由获得的偏差信号得到控制信号，然后把控制信号送给执行机构，执行机构实施相应的纠偏动作，从而达到精确跟踪的目的。目前，我国的绝大部分工厂的焊缝自动跟踪技术还很落后，基本上停留在直线焊缝的过程控制阶段。

随着焊接在制造领域越来越广泛的运用，工人和工程技术人员也将面临大量的焊接任务，开发和应用生产效率高，焊接质量好，能更好地改善工人劳动卫生条件的焊接设备和焊缝跟踪技术的任务己摆在人们面前。

１．１．２课题研究的意义

为提高生产率、降低工人劳动强度，国外焊接生产机械化、自动化已达２

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到很高程度，而我国手工焊接所占比例却很大。按用于自动化焊接焊丝与总焊材消耗比来看，１９９９年日本为８０．６％，西欧为７４％，美国为７１％，２０００年我国为２３％【１１。随着我国石油化工行业和以造船业为代表的制造业的蓬勃发展，焊接的应用领域越来越大，对焊接自动化的要求也越来越迫切。

近年来，先后出现了许多种高效、优质的自动焊接方法，同时焊接过程中的自动焊缝跟踪也得到较快发展。现阶段，国内焊缝跟踪技术可以说是种类繁多，譬如机械式跟踪、光电式跟踪、红外线跟踪等，但大部分处于实验室阶段，技术成熟度不够，存在较多的问题和不足，在市场上难以站稳脚跟。

近二十年来，我国制造的诸多重要产品或结构，诸如神舟号返回式卫星、先进战斗机和驱逐舰、主战坦克、大型货轮、油轮、核动力装置，以热壁加氢反应器为代表的大型化工设备、长途管线、高速列车、重载车辆、汽车、工程机械、大型钢制桥梁、高层建筑、大型厂房、场馆、大型火电站、水电站，直至ＩＴ业的电路板，电子元器件等，这些从万吨级的结构到不足１９的器件都离不开焊接技术。然而，尽管从焊接设备拥有量和焊接材料消耗量来看，我国己是一个焊接大国，但从先进技术应用的深度与广度、焊接自动化率、焊接机器人拥有量、大型复杂焊接系统的自主开发能力、原创性科研成果数量、劳动生产率和生产管理水平等方面看，我国还不能算是一个焊接强国。按近年的各类电焊机和各类焊接材料的销售比例计算，目前我国的焊接机械化与自动化作业，仅占全国焊接工作量的２０％左右，而且主要是工序机械化自动化，很少有全过程自动化。只有部分金属结构制作骨干企业的焊接机械化自动化程度可达Ｎ５０％以上。

在本世纪前期，我国经济发展的指导思想是以信息化带动工业化。信息科技进步及加入ＷＴＯ与国际市场接轨，都将促使我国的焊接生产作业逐渐向全过程自动化的方向发展Ｉ２１。焊接过程的自动控制包括焊缝自动跟踪和焊接参数的自适应控制两方面的内容。由于目前在我国工件坡口的加工精度低，工件装配误差大，焊接过程中经常出现焊枪偏离甚至脱离焊缝的问题，因此焊缝自动跟踪成为目前我国焊接自动化技术中一个迫切需要解决的关键问题。在焊接自动化系统中，如何提高焊接速度也是提高焊接加工生产率的关键因素。在实际生产中，为了实现这一点，系统中不仅需要有高性能的高速３

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焊机，而且在焊缝自动跟踪系统中，针对形状较复杂的工件间隙，缩短识别工件间隙位置所需要的时间，提高系统的反应速度也是一个至关重要的问题。作为人类获取信息主要来源的视觉信号，同样地也能为高度自动化系统提供大量丰富的信息。

本课题的研究正是基于这样的背景下，将数字图像处理技术应用于自动化焊接系统中，并结合一定的控制技术实现了一个高度自动化的激光焊缝自动跟踪系统。

１．２激光焊缝跟踪技术的研究现状与发展趋势

在过去很长一段时间内，对焊接过程的实时焊缝跟踪进行了大量的研究，并取得了较大的成绩。发达国家弧焊过程的焊缝跟踪已进行了很多年的研究和探索，取得了可观的成绩【３１。

１．国外状况

１９８５年，保加利亚的Ｄ．Ｌａｋｏｖ提出用模糊模型描述弧焊过程的不确定性

【４１，借助于配置的非接触式激光传感器，它能按示教内容对焊缝进行跟踪，实验的结果表明，采用模糊集概念可以进行在线评估、预测和控制。同年，意大利ＡＮＳＡＬＤＯ焊接中心，采用硬件逻辑电路，对焊枪进行横向（ｚ）、高度方向（Ｙ）和纵向（ｘ）的自适应跟踪，保证坡口无论是Ｉ型或ｕ型都能连续施焊，是目前最先进的窄间隙埋弧焊设备之一，但其结构庞大，控制逻辑复杂，不利于使用和维修而且控制模式单一，限制了其功能的开发。１９８９年日本的Ｓ．Ｍｕｒａｋａｍｉｔ等人研制了基于模糊控制的焊缝跟踪系统１３１，该控制系统根据焊枪的振幅位置同焊丝与工件的距离关系判别焊点的水平和垂直位移，根据语言规则设计了模糊滤波器和模糊控制器，控制效果很好。１９９０年日本的Ｎ．Ｎａｙａｋ等人采用分级控制方法设计了自适应、实时和智能焊缝跟踪器【５，６１，该系统能够对未知的三维焊缝进行识别和跟踪。１９９４年日本人Ｙ．Ｓｕｇａ等人将神经网络运用到焊缝跟踪中１７】，在该系统中采用了视觉传感器并用神经网络进行图像处理以获得焊缝的形状数据，实验结果表明此系统具有较强的鲁棒性．能有效地进行焊缝跟踪。此外，日本的ＤＡＬＨＥＮ公司利用电极接触式传感器实现对焊接起始点与终止点的自动检测，配合电弧传感器开发了４

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ＡＬＭＥＧＡ．Ｇ０１弧焊机器人配套的ＬＩＮＥＭＡＳＴＥＲ系统。与此同期的Ｊ．Ｋａｒａｌ和Ｓ．Ｒｉｋｏ进行了一种神经网络型跟踪控制，设计了机器人关节空间和笛卡尔空间两种神经网络控制器，通过一个两关节ＳＣＡＲＡ机器人的实验表明，神经网络型控制器的路径跟踪精度比传统的机器人计算力矩控制法高得多。１９９５年Ｈ．Ｂ．Ｓｍａｒｔｔ将人工神经网络和模糊控制技术同时应用于焊缝跟踪的控制ｆ８ｌ，通过测量焊炬和焊缝的位置与方向偏差，应用模糊控制概念，实现焊炬的位置控制。但该模糊控制不具有学习功能，控制规则是根据经验预先总结确定，因而在较复杂的不确定的焊接过程进行控制时往往精度较低。

２．国内状况

在国内，清华大学潘际銮院士、陈强教授和何方殿教授等人对弧焊跟踪系统中传感器和其中的控制系统分别进行了研究［９，１６】，详尽论述了用于焊缝跟踪系统的各种传感器，并提出了一种基于焊缝ＣＣＤ图像模式特征的焊缝轨迹识别的新算法，该算法将焊缝分成段，每段的灰度分布用特征向量来描述，利用前一段的特征向量来识别下一段的特征向量，从而实现焊缝识别，具有对各种坡口快速、准确地识别并能自适应局部和整体噪声等特点。天津大学赵家瑞等人利用声电匹配和聚集透镜技术，研究出１．１５ＭＨＺ高灵敏度、高分辨率空气超声波传感器，设计了单片机信号采集、处理控制软硬件系统和纠偏执行机构，首次实现了扫描式、固定式超声传感二维自动跟踪。华东船舶工业学院蒋鹏飞和美国里海大学的Ｊｏｈｎ及Ｄ．Ｗｏｏｄ利用缝隙对声发射波传播有影响的现象，研制成一种利用声发射一微机处理器控制的焊缝跟踪系统。重庆大学孙孝纯等人进行了ＭＺ．１０００埋弧焊机自动跟踪系统性能的研究，该研究是在ＭＺ．１０００埋弧焊机上配以自动跟踪装置，跟踪传感器采用ＣＤ．ＴＳ型双向接触式焊缝跟踪传感器，可进行水平横向调节和高度垂直方向调节。华北石油管理局的范国强、周精宝研究开发了埋弧螺旋焊管外焊缝自动跟踪装置，该装置利用ＣＣＤ面阵摄像机作为前端焊缝检测传感器，ＳＴＤ工控机作图像数字处理、识别，确定焊缝位置并控制焊头移动机构来实现对焊缝在线自动跟踪实时纠偏，取得了较好的效果。太原工业大学的萧波等人还开发了针对埋弧焊的具有遥控监视功能的焊缝自动跟踪图像处理系统。中科院光电技术研究所徐继友、朱眷样，利用小波变换技术提取边缘，他们利用高斯函

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数的一阶导数作为小波母函数对静态物体边缘的提取进行了计算机模拟。王秀媛博士，已经初步将小波边缘提取算法，应用于ＴＩＧ焊焊缝跟踪系统当中

【１９】。另外，华中理工大学朱光喜等人利用分形理论对图像的边缘提取进行了较深入研究。

在控制方面，以往的焊缝跟踪系统一般都以经典控制理论为基础，采用相应的控制器进行控制。但是焊接是一个非常复杂的过程，由于焊缝坡口的加工、焊件装卡、焊接小车行走偏差和焊接热变形等原因，都会引起焊炬与焊缝位置的偏差。而这些影响因素都是不确定的和非线性的。因此，在焊缝自动跟踪系统中采用经典控制理论的方法进行控制，实际中得到的结果往往不令人满意。因此，近年来，以模糊控制理论和神经网络理论为代表的智能控制技术被广泛应用于焊缝自动跟踪系统当中。’

由于焊接过程是一个时变、多因素、非线性的复杂系统，强烈的弧光、电网电压波动、焊接工艺规范以及工件的高温变形等因素的干扰，使得采用传统的控制系统难以实现焊缝的精确跟踪。在焊接实际中，很难得到用精确的控制模型和用确定的数学函数来描述输入和输出参量之间的关系。而模糊控制不需要精确的数学模型，它运用专家的实践知识，根据控制对象的输出结果及其发展趋势是否符合人们的要求，来判断输入参量的调整方向。由于加入了人的干预，故是一种人工智能控制。模糊控制系统包括精确量的模糊化，模糊控制算法及模糊决策。模糊推理方法有ＭＡＸ．ＰＲＯＤＵＣＴ法等，模糊决策有加权平均法，求重心法及隶属度最大值法。自适应模糊控制则还需要加入性能检测，控制量校正和控制规则修正环节。近年来，随着模糊控制理论和技术的大力发展，特别是它有着较为完善的数学理论基础，模糊控制在焊缝跟踪中得到了广泛的应用。

综上所述，焊缝自动跟踪技术到目前为止已经得到很大的发展。其中在使用各种不同的传感器及控制方式的系统中，基于视觉传感器技术和人工智能控制技术的焊缝自动跟踪系统尤为引人注目。另外，由于使用视觉传感器的自动焊缝跟踪系统中，通过视觉传感器不仅可以得到有关焊缝的信息，而且还可以通过对熔池进行观测，实现在焊接过程当中对焊接质量的实时控制。因此，使用视觉传感器和利用图像处理技术的自动焊系统，是自动焊接６

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发展的必然趋势。

１．３焊缝自动跟踪的主要方式

本文根据焊缝跟踪所用传感器的不同对焊缝跟踪进行分类，主要分为直接电弧式跟踪系统、接触式跟踪系统与非接触式跟踪系统。

１．３．１直接电弧式焊缝跟踪

该跟踪系统利用电弧和电压的变化获得焊炬与焊缝横向与高低偏差信息。当焊炬与工件距离变化时，电弧摆动扫描焊缝的坡口，电流相应变化，因此电弧电流的变化反映了焊炬高度的变化。该传感器的优点是不需要在焊接区附加其它传感装置，电弧传感器的信号检测点就是焊接电弧点，不存在传感器位置前导误差，可实现对坡口状态、焊炬高度等实时传感。另外其不怕电弧的飞溅、烟尘、弧光等的干扰，成本较低，已成功用于弧焊机器人及自动焊接设备的焊缝自动跟踪。但其缺点也是显而易见的，由于电弧被埋住，只能获得焊接区的局部信息，不能获得焊炬的高度匹配度、焊缝间隙、焊缝形势等重要的信息，因而限制了使用范围。

１．３．２接触式焊缝跟踪

最初的焊缝自动跟踪系统就是采用的接触式传感器。该传感器结构相对简单、操作维修方便且不怕电弧的磁、光、烟尘、飞溅等干扰。传感器的探头直接与焊缝的坡口接触，直接对偏差进行检测，可进行水平横向调节和高度垂直方向调节。

检硼器

图１－１接触式传感器示例图

如果焊丝偏离焊缝或焊丝伸长变化过大，传感器则发出相应的电信号，通过伺服控制系统来减少或消除。该传感器成本较低，但有时会因坡口及焊缝的加工装配不均匀影响传感的测量精度和焊接质量。对于不同坡口需要不７

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同形式的探头；探头磨损大，易变形。

１．３．３非接触式焊缝跟踪

目前，用于焊缝跟踪的非接触式传感器很多，主要有电磁传感器、超声波传感器、红外传感器及视觉传感器等。

１．电磁传感器

电磁传感器的原理如图１－２所示，一次线圈中流过后高频激磁电流在二次线圈上产生感应电势Ｕｚｌ、以２。偏差屯的存在将使左右两个二次线圈的磁路出现不对称。利用巩１，巩２之差可以反映偏差６。的大小和方向，为抑制错边、点固定引起的干扰信号，现研制出漏磁抑制式、电势抑制式和扫描式电磁传感器【１０１。‘

ｔｌ茸霹＜二二］［二］

图１－２互感式电磁传感器原理

电磁式传感器适用于对接、搭接和角焊缝，其体积较大，适用灵活性差，且对磁场干扰和工件装配条件比较敏感。一般应用于对精度要求不慎严格的场合。

２．超声波传感器

非接触式超声波焊缝跟踪传感器是一种新型的传感器，对电弧焊产生的强光以及电、磁场等干扰不敏感。因此，在焊缝自动跟踪中有着广泛的应用前景。其检测原理就是利用超声波传感器发射超声波，在空气中传播，遇到罕见金属表面时，超声波信号被反射回来，并由超声波传感器接收，如图１—３所示。

通过计算超声波由传感器发射到接收的声程时间％，可以得到传感器与焊件之间的垂直距离Ⅳ，从而实现焊枪与工件之问的高度测量。８

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日，ＴｏＣｌ２（Ｃ为超声波在空气介质中的传播速度）

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图１－３焊缝左右偏差检测原理图 ｝———－－—－－－－——————｝———－—－———－－——－—－斗ｌ茎州

焊缝左右偏差的检测，通常采用寻棱边法，其基本原理就是在超声波声程检测原理的基础上，利用超声波反射原理进行检测信号的判别和处理。众所周知，声波的传输与光的传输有类似的特点，即当声波遇到工件时会发生反射，当声波入射到工件坡口表面时，由于坡口表面与入射波的角度不是９０。，因此其反射波就很难返回到传感器，也就是说，传感器接收不到回波信号，利用声波的这一特性，就可以判别是否检测到了焊缝坡ＩＥＩ的边缘１１１】。３．视觉传感器

据日本焊接技术学会对在日本使用的弧焊机器人的调查结果显示，引领未来焊缝跟踪传感器的主要是光学传感器。其中以视觉传感器最引人注目，由于视觉传感器所获得的信息量大，结合了计算机视觉和图像处理的最新技术成果，大大增强了焊缝跟踪系统的外部适应能力。视觉传感器采用的光电转换器件最简单的是单元感光器件，如光电二极管等；其次是一维的感光单元线阵，如线阵ＣＣＤ（电荷耦合器件）；应用最多的是结构最复杂的二维感光单元面阵，如面阵ＣＣＤ，是二维图像的常规感光器件，它代表着目前传感器发展的最新阶段，因而应用日益广泛【１２】。在焊缝跟踪系统中，使用何种视觉传感方法是首先需要确定的问题，根据使用的照明光的不同，可以把视觉方法分为“被动视觉”和“主动视觉”两种。这里被动视觉只利用弧光或普通光源和摄像机组成的系统，而主动视觉一般只使用具有特定结构的光源与摄像机组成的视觉传感系统。９

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在大部分被动视觉方法中，电弧本身就是检测位置，所以没有热变形等因素所引起的超前检测误差，并且能够获得接头和熔池的大量信息，这对焊接自适应控制非常有利。但是直接观测法易受到电弧的严重干扰，信息的真实性和准确性有待提高。它较难获得接头的三维信息，也不能用于埋弧焊。

为获得接头的三维轮廓，人们研究了基于三角测量原理的主动视觉方法。由于采用的光源的能量大都比电弧的能量小，一般把这种传感器放在焊枪前面以避开弧光直射的干扰。主动光源一般为单光面或多光面的激光或激光束。为简单起见，分别称之为结构光和激光扫描法【１３】。由于光源是可控的，所获得的图像受环境的干扰可除掉，真实性好一些。其图像的底层处理稳定、简单、实时性也较好。

①结构光视觉

在视觉测量系统中，国内外关于结构光视觉的研究较多，国外已进入实用化阶段１３６１。

所谓结构光法（ＳｔｒｕｃｔｕｒｅｄＬｉｇｈｔ）就是将平面光束照射在物体上以形成光带，光带的偏转数据反映了物体表面的三维形状信息，如图１－４所示。用这种方法可以精确地获取物体的三维信息。借助于一组平行的平面光，或将物体置于专门的旋转工作台上通过一束平面光，都可以利用偏转数据直接地计算出深度信息，称这种方法为结构光方法【１７Ｊ。结构光方法适合于限制条件下，局部范围内需要精确测量的情况，用于不规则表面的三维建模。

工件

图１－４结构光视觉测量原理图

国内对结构光视觉进行了大量的研究，中国科学院自动化所也对结构光视觉进行了探讨，实验结果表明结构光视觉算法简单，实时性好。结构光视１０

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觉的优点是实现较简单，成本较低，实时性好，但不足之处为精度相对较低。另外，在结构光照射到光洁的金属表面时，会产生强烈的镜面反射，往往会导致视觉的后续处理失败。许多文献标明，结构光视觉是视觉跟踪中最有发展前途的方法。国内在结构光视觉测量方面作了大量的工作。目前，基于位置的视觉伺服、基于图像的视觉伺服和混合视觉伺服这三种方法，在实际生产中得到成功应用的视觉伺服主要是基于位置的视觉伺服，而基于图像的视觉伺服和混合视觉伺服的实际应用尚未见报道。

②激光扫描法

同结构光方法相比，激光扫描法将激光束集中于一点，测量时聚焦探测装置拍摄光点图像并使之相对于光点处于聚焦位置，光点的位置信息由聚焦探测装置给出，测量精度为，ｕｍ级【１４ｌ。但信噪比要比结构光大得多。目前用于激光扫描三角测量的敏感器主要有二维面型ＰＳＤ（位置敏感器件）、线型ＰＳＤ和ＣＣＤ。

目前，瑞典已研制出基于该原理的与焊枪集成在一起的系统，国内开展这方面的研究较少。哈尔滨工业大学完成的激光扫描式弧焊过程控制视觉系统，测量精度０．１ｍｍ，每秒测量１２次。

图１．５激光扫描测量原理图

１．４图像处理技术简介

人类传递信息的主要媒介是语音和图像。掘统计，在人类接受的信息中，听觉信息占２０％，视觉信息占６０％。其他如味觉、触觉、嗅觉总的加起来不

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过占２０％【２＂。所以，作为传递信息的重要媒体和手段～图像处理是十分重要的。从技术发展来看，数字图像处理技术起源于２０世纪２０年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，它采用了数字压缩技术。就１９２０年的技术水平来看，如果不压缩，传一幅图像要一星期时间，压缩后只需３小时。１９６４年美国的喷气推进实验室处理了太空船“徘徊者七号”发回的月球照片，这表明随着硬件技术的发展，数字图像处理概念开始得到应用［３１。其后，数字图像处理技术发展迅速，目前已在工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学等领域大显身手。图像处理技术可分为两大类：模拟图像处理和数字图像处理。

（１）模拟图像处理

模拟图像处理（ＡｎａｌｏｇＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）包括：光学处理（利用透镜）和电子处理，如照相、遥感图像处理、电视信号处理等。模拟图像处理的特点是速度快，一般为实时处理，理论上可达到光速，并可以并行处理。电视图像是模拟信号处理的典型例子，它处理的是活动图像，２５帧／秒。模拟图像处理的缺点是精度较差，灵活性差，很难有判断能力和非线性处理能力。（２）数字图像处理

数字图像处理（ＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）一般都用计算机处理或实时的

Ｉｍａｇｅ硬件处理，因此称之为计算机图像处理（ＣｏｍｐｕｔｅｒＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）。其优

点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。其缺点是处理速度还是一个问题，特别是进行复杂的处理更是如此。一般情况下处理静止画面居多，如果实时处理一般精度的数字图像处理需要具有ＩＯＯＭＩＰＳ的处理能力；其次是分辨率及精度尚有一定限度，如一般的图像５１２ｘ５１２ｘ８ｂｉｔ，分辨率高的可达２０４８ｘ２０４８×１２ｂｉｔ，如果精度及分辨率再高，所需处理时问将显著增加。

图像采集系统采集到的原始焊缝图像，经图像采集卡进行Ａ／Ｄ转换成数字图像，由计算机进行实时图像处理。由于原始图像中含有烟尘、飞溅等各种干扰，为了从图像中获得焊缝位嚣信息，需要利用计算机图像处理系统对图像进行处理与识别。①滤波去噪

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现场采集得到的原始图像上存在大量由飞溅、焊件烟尘及焊接电噪声产生的噪声信号。这些噪声会使特征信号被严重干扰淹没，不利于特征量的提取，因此必须进行预处理。图像预处理的主要作用就是去除干扰和噪声，以得到相对较清晰的图像，为实现图像边缘信息的提取提供良好的基础，常用的方法有：灰度变换法、邻域平均法、中值滤波法、空间域高（低）通滤波法等。

②边缘检测

边缘检测是图像分析中的一个重要内容，焊缝图像往往需要通过检测焊缝边缘对焊缝图像进行区域分割，将工件、焊接熔池和光源照射的焊缝坡口区别开来。对于被动光视觉所采集的图像，由于是对焊缝直接摄取图像，其边缘检测更重要。常采用的边缘检测算法有边缘模型参考法（Ｒｏｂｅｒｔｓ算子检测法、拉普拉斯算子检测法等）、Ｈｏｕｇｈ变换法（用于直线）、小波分析法等。③特征提取

经预处理后的图像不能马上用于特征点的检测。因为它有一定的宽度，而且中间还有断点，还必须经过一系列的处理才可以找到有用的信息。所以要对图像进行特征分析与形状描述，即在识别出焊缝或工件之后，还需要进行进一步的特征分析和形状描述。如焊缝坡口的位置信息的提取等等，并且将特征分析和形状描述的结果转换为相应的控制变量，为焊缝实时跟踪提供条件。对于结构光视觉，一般采取对焊缝图像进行斜率分析，找到焊缝左边缘和右边缘并求其平均值的方法找到焊缝中心。

１．５论文的主要内容

本论文研究了一套基于结构光法的激光焊缝跟踪系统，该系统以激光作为辅助光源照射在焊缝前方，ＣＣＤ摄像头接收从工件表面反射的激光光带图像，经过量化处理变成数字图像存储在计算机内存中。由计算机对摄取的图像进行处理和特征量识别，得到焊炬偏离焊缝中心线的横向偏差和纵向偏差，并对偏差进行纠正。

第一章主要论述了激光焊缝跟踪研究的背景、意义以及国内外的研究现状，介绍了跟踪系统的分类以及所应用的图像处理技术的内容。第二章介绍了激光焊缝跟踪系统中视觉系统，分析了视觉系统的原

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理并对焊缝跟踪系统的视觉部分进行了设计。

第三章在图像预处理过程，对采集的带有大量噪声的原始图像进行滤波、去噪，为后续的焊缝提取打下基础。

第四章讨论了对预处理后的图像进行特征识别，提取焊缝，转换坐标，检测特征点，为跟踪系统的偏差校正做好了准备。

第五章考虑了激光焊缝跟踪系统的在焊接过程中的实际情况，针对这些情况，对系统进行了设计。

第六章总结了全文内容，指出了本课题的不足以及进一步研究的方向。１４

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第二章激光焊缝跟踪的视觉系统分析

焊缝跟踪是焊接领域的一个重要发展方向，是保证焊接质量，实现焊接自动化的重要技术手段。因此，焊接工作者纷纷致力于实时跟踪系统的研制。由于本课题所研究的激光焊缝跟踪系统是基于图像识别的，视觉系统是整个跟踪控制系统的唯一信息来源，因此视觉系统的优劣直接影响到焊缝跟踪的精度和焊接的质量。本章将详细介绍用于激光焊缝跟踪的视觉系统设计。２．１基于视觉传感的焊缝跟踪系统

随着计算机视觉技术的发展，视觉传感技术也应用到了焊缝跟踪过程中。据统计，焊工在焊接过程中判断是否正确和做出必要调整，所依据的信息来源８０％以上来自视觉。利用视觉传感技术来获取焊缝特征信息，具有信息量大、与工件不接触、灵敏度和精度高、抗电磁干扰能力强等优点，适合各种坡口形状而且可以同时进行焊缝跟踪控制和焊接质量的控制，是最有发展前途的传感技术。

基于视觉技术的焊缝跟踪系统如图所示，主要有３个组成部分，分别是视觉传感、图像处理和跟踪控制。在焊缝跟踪过程中，视觉传感器获得焊缝的图像信息，并将信息传输到计算机，计算机对图像进行图像处理，减少图像中的噪声污染，并加强焊缝特征信息信号，通过一定的算法提取焊缝特征点，得到焊缝与电弧偏差。此偏差作为跟踪控制系统的输入条件，依据控制算法进行处理，最后获得驱动信号控制焊炬运动，实现焊缝跟踪过程实时控制。

在焊缝跟踪系统中，传感器主要是获取工件几何信息和电弧与焊缝的相对位置，在很大程度上决定了整个系统的精度。视觉传感器是将光信号转换成电信号，把入射到传感器光敏面上按空间分布的光强信息（可见光、激光、ｘ射线、红外线、紫外线或电子轰击等）转换成为按时序串行输出的电信号一——视频信号，该视频信号能再现入射光辐射图像。常见的视觉传感器主要有电耦合器件（ＣＣＤ）、ＭＯＳ图像传感器（又称自扫描光电二极管列阵，ＳＳＰＡ）和电荷注入器件（ＣＩＤ）。其中应用较广的是ＣＣＤ，分为线阵ＣＣＤ和面阵ＣＣＤ。线阵ＣＣＤ应用线阵集成电路作为传感器，只能获得一维图像。面阵ＣＣＤ可以

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