焊接技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個生產(chǎn)制造領(lǐng)域,是生產(chǎn)制造中重要的一環(huán)。而在傳統(tǒng)焊接領(lǐng)域,焊接過程大多由工人或機器人示教完成,導(dǎo)致焊接自動化程度低、效率低下,因此,實現(xiàn)焊接自動化具有重要意義。為了達到這一目的,本文為K-TIG焊開發(fā)了一套焊縫跟蹤系統(tǒng),該系統(tǒng)是通過高動態(tài)相機拍攝焊接過程中焊接區(qū)域圖像,并根據(jù)圖像信息計算出焊接偏差,最后根據(jù)焊接偏差控制機器人驅(qū)動焊槍沿著焊縫運動完成焊縫跟蹤任務(wù)。在開發(fā)這套系統(tǒng)的過程中,做了如下研究:為了能夠從含有工件表面紋理和噪聲所造成的干擾中準確地提取出熔池邊緣和焊縫邊緣,本文提出小波變換+K-means+隨機森林的算法對焊接圖像進行邊緣檢測。在此基礎(chǔ)上,本文提出一種根據(jù)熔池邊緣和焊縫邊緣計算焊接偏差的方法,首先對熔池邊緣進行橢圓擬合,將橢圓中心近似作為焊槍尖端中心在工件的投影點,接著將橢圓按比例放大,與焊縫邊緣的相交點作為焊槍下一運動目標點。由焊槍尖端中心在工件投影點和焊槍下一運動目標點在世界坐標系的關(guān)系,可以計算出焊接偏差。為了使焊接偏差檢測算法能夠滿足焊縫跟蹤系統(tǒng)的實時性要求,本文根據(jù)小波變換、K-means和隨機森林的計算特點,對算法進行并行優(yōu)化和CUDA...

【文章頁數(shù)】：94 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 焊接偏差檢測研究現(xiàn)狀
        1.2.1 視覺傳感技術(shù)及其研究現(xiàn)狀
        1.2.2 電弧傳感焊接偏差檢測技術(shù)
    1.3 圖像處理技術(shù)中邊緣檢測算法的發(fā)展現(xiàn)狀
    1.4 課題來源
    1.5 本文的研究內(nèi)容與章節(jié)安排
        1.5.1 本文研究內(nèi)容
        1.5.2 章節(jié)安排
第二章 焊縫視覺跟蹤試驗平臺
    2.1 K-TIG焊縫跟蹤系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)
        2.1.1 CMOS視覺傳感器
        2.1.2 機器人控制系統(tǒng)
        2.1.3 K-TIG焊接電源
    2.2 相機標定
    2.3 軟件系統(tǒng)與結(jié)構(gòu)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 焊縫圖像處理與焊接偏差檢測
    3.1 焊接區(qū)域圖像獲取
    3.2 多尺度小波特征提取
        3.2.1 多尺度小波分解
        3.2.2 基于單棵決策樹的邊緣提取
        3.2.3 小波特征K-means聚類
    3.3 基于隨機森林的熔池與焊縫邊緣檢測
        3.3.1 基于隨機森林的小波特征融合
        3.3.2 基于隨機森林的邊緣檢測結(jié)果
    3.4 焊接偏差計算
        3.4.1 焊槍尖端投影點坐標的計算
        3.4.2 焊縫檢測點計算
    3.5 焊接偏差檢測精度試驗驗證
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于CUDA的圖像處理并行計算加速方法
    4.1 統(tǒng)一計算架構(gòu)CUDA
        4.1.1 GPU硬件架構(gòu)
        4.1.2 CUDA編程模型
    4.2 基于CUDA的焊縫圖像圖像處理并行計算加速
        4.2.1 并行多尺度小波分解
        4.2.2 并行K-means聚類
        4.2.3 并行隨機森林小波特征融合計算
    4.3 試驗結(jié)果
    4.4 本章小結(jié)
第五章 焊縫跟蹤控制試驗及分析
    5.1 工控機與機器人通訊和控制
    5.2 焊縫跟蹤精度試驗
        5.2.1 直線焊縫跟蹤試驗
        5.2.2 折線焊縫跟蹤試驗
        5.2.3 曲線焊縫跟蹤試驗
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    一、結(jié)論
    二、展望
參考文獻
攻讀博士/碩士學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
附件



本文編號：3815454