在機(jī)械加工、汽車制造等國家支柱行業(yè)和集裝箱、船舶等制造業(yè)里,焊縫軌跡檢測是焊接過程必要的一步,也是零部件生產(chǎn)過程中最重要的工藝之一。復(fù)雜構(gòu)件具有焊縫類型多、焊縫寬度不一致及母材厚度變化大等特點(diǎn),每個(gè)構(gòu)件的工藝參數(shù)也不同,而且由于受到工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的影響,例如弧光、煙塵等,使得焊縫檢測易出現(xiàn)不能夠?qū)崟r(shí)、精準(zhǔn)的獲取焊縫的信息等情況。因此,在智能焊接中提高焊縫檢測的精度和效率是研究的主要問題�，F(xiàn)有國內(nèi)外的焊縫識別的方法基本通過激光和立體視覺中的邊緣提取、模板匹配等技術(shù)等提取焊縫的位置信息,激光掃描儀成本較高,結(jié)構(gòu)復(fù)雜且易受環(huán)境噪聲干擾;僅從圖像濾波去噪后通過幾何形狀或灰度值分布統(tǒng)計(jì)特征來提取焊縫特征點(diǎn),缺乏魯棒的特征表示能力,不能保證焊縫穩(wěn)定的自動(dòng)跟蹤。在對焊縫的分類問題上,大多數(shù)都是采用人工判斷的方式,然后再選擇工藝參數(shù),自動(dòng)化程度較低。因此,針對上述對比度低、弧光干擾的復(fù)雜環(huán)境和實(shí)時(shí)性低的缺點(diǎn),本文從焊縫識別分類和跟蹤方面展開了研究,設(shè)計(jì)線結(jié)構(gòu)光立體視覺技術(shù)焊縫檢測的軟件開發(fā)系統(tǒng)。根據(jù)線結(jié)構(gòu)光投射在焊縫表面具有的畸變特點(diǎn),得到焊縫的二維信息;通過相似度量對左右兩幅圖像的信息進(jìn)行初匹配,然后... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

復(fù)雜構(gòu)件Fig.1-1ComplexComponent復(fù)雜構(gòu)件所具有的這些特點(diǎn)，對于焊接機(jī)器人來說是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，具體表

的系統(tǒng)設(shè)計(jì)構(gòu)光發(fā)出多條結(jié)構(gòu)光線投影在在焊縫，所以光線在構(gòu)件表面會產(chǎn)生調(diào)制，可以得到焊縫構(gòu)件表面的物理信息。件的表面，兩個(gè)相機(jī)分別采集焊縫圖方法，就可以算出焊縫的三維信息。的信息量增加，所以具有準(zhǔn)確性高、相機(jī)1 相機(jī)

圖 2-4 單目標(biāo)定結(jié)果Fig.2-4 Single Camera Calibration Result2.2.2 立體校正在實(shí)際三維測量中，需要計(jì)算兩個(gè)相機(jī)的視差，但兩個(gè)成像平面不可能完全行對準(zhǔn)，因此需要進(jìn)行立體校正，使兩相機(jī)的像平面各旋轉(zhuǎn)一定的角度，然后對左右兩幅圖像分別進(jìn)行重投影，最后使它們在同一平面上。在左圖像上的特征點(diǎn)，在對應(yīng)的極線上一定可以找到右圖像上的匹配特征點(diǎn)。一般情況下兩幅圖像不共面的情況如圖 2-5 所示，空間中點(diǎn)一點(diǎn) P 在兩個(gè)成像平面的對應(yīng)點(diǎn)分別是lC 和rC ，左圖像中的點(diǎn)對應(yīng)在右圖像中的直線上，但是無法確定該點(diǎn)具體對應(yīng)在直線上的位置。P

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于脈沖渦流無損檢測的金屬焊縫自動(dòng)跟蹤研究[D]. 張陳.江蘇理工學(xué)院 2018
[2]多線激光傳感器Ⅴ型焊縫軌跡識別[D]. 張瑞雪.南昌大學(xué) 2018
[3]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路視覺檢測[D]. 陳家華.廣西大學(xué) 2018
[4]焊接機(jī)器人焊縫識別及軌跡規(guī)劃研究與應(yīng)用[D]. 楊毅久.廣西大學(xué) 2018
[5]無損檢驗(yàn)機(jī)器人焊縫識別技術(shù)研究[D]. 孫雷.深圳大學(xué) 2017
[6]管道焊縫識別方法研究與焊縫超聲掃查裝置的設(shè)計(jì)[D]. 嚴(yán)滔.深圳大學(xué) 2016
[7]雙目視覺與編碼結(jié)構(gòu)光結(jié)合的三維重建技術(shù)的研究[D]. 李學(xué)鋒.北京理工大學(xué) 2016



本文編號：3470539