基于机器视觉的弧焊跟踪控制系统研究

论文摘要

弧焊跟踪控制系统是广州电视塔自动焊接机器人的前期研究工作。本系统主要有三个组成部分:图像采集系统、图像处理系统和运动控制系统。图像采集系统采用激光结构光作为主动光源,有效地提高了图像采集的信噪比。在综合比较处理效果和速度后,选用高斯滤波减弱噪声的影响。另外,通过镜头前放置窄带滤光片,焊炬与摄像机之间放置遮光板,在削弱弧光影响的同时可以很好保留激光条纹的信息。本文还通过彩色摄像机和彩色图像卡采集图像,在把24位彩色图像转化为8位灰度图像时,只提取红色分量,进一步把特定波长的光放大,削弱其它波长的光。图像处理系统的流程为:阈值变换,边缘提取,提取特征点位置。通过阈值变换,在把信号不太强的噪声彻底消除,同时保留激光条纹信息。在比较几种常见边缘检测算子后,对其效果和实时性做了实验,选定数学形态学方法为本系统的边缘检测算法。提取特征点时,进一步加强系统的容错能力,提取水平段位置信息时,采用黑色像素行累加值的办法,准确定位条纹位置。运动控制系统采用技术成熟的运动控制卡为主要控制部件,可以达到系统的精度要求,同时加快了系统的开发速度。选用运动控制卡的直线插补模式,用直线段来拟合焊缝轨迹。在获取焊接点前方一定距离全部的位置信息后,用直线插补的方法实现跟踪。此弧焊跟踪控制系统以工控机为核心,以图像采集及处理为手段,用交流伺服电机来控制焊炬与焊缝的相对位置。本系统可以准确地识别焊缝特征并提取足够的信息,实时跟踪焊缝。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 弧焊跟踪控制系统现状
• 1.1.1 传感器技术
• 1.1.2 光源及图像处理技术
• 1.1.3 控制算法
• 1.2 弧焊跟踪控制系统的发展趋势
• 1.2.1 PC 机与焊接机器人的结合应用
• 1.2.2 多智能体焊接机器人系统的研究
• 1.3 本课题的学术背景和意义
• 1.4 本研究课题来源及主要研究内容
• 1.4.1 本课题来源
• 1.4.2 论文的中心内容
• 第二章 弧焊跟踪控制系统的设计
• 2.1 系统的特点
• 2.1.1 实时性
• 2.1.2 精确性
• 2.1.3 可靠性
• 2.2 系统硬件结构
• 2.2.1 图像采集卡
• 2.2.2 运动控制卡
• 2.3 系统软件设计
• 2.3.1 操作系统和开发工具简介
• 2.3.2 面向对象的方法
• 2.3.3 软件基本功能分析
• 2.3.4 多线程在 MFC 编程中的应用
• 2.4 应用程序的操作界面及其功能
• 2.5 系统图像处理格式
• 2.6 本章小结
• 第三章 焊缝图像采集及预处理
• 3.1 图像采集
• 3.1.1 结构光检测原理
• 3.1.2 图像的采集过程
• 3.2 图像预处理
• 3.2.1 彩色图像黑白化
• 3.2.2 图像滤波
• 3.3 本章小结
• 第四章 焊缝图像信息提取
• 4.1 图像的灰度图分析
• 4.2 图像分割
• 4.3 图像边缘提取
• 4.3.1 边缘检测方法
• 4.3.2 几种算子的比较
• 4.4 图像归一化
• 4.4.1 图像旋转
• 4.4.2 焊缝中心线的提取
• 4.4.3 图像特征点的提取
• 4.5 本章小结
• 第五章 跟踪系统运动控制
• 5.1 DMC 运动控制卡的安装与调试
• 5.1.1 DMC－18×2 控制卡的安装方法
• 5.1.2 运动控制卡的调试
• 5.2 运动控制卡运动模式选择
• 5.3 基于 DMC－1842 运动控制系统基本原理
• 5.4 运动控制策略
• 5.5 示教控制模块设计
• 5.6 本章小结
• 第六章 本课题研究结论及展望
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢