湯 宇,柯希林,王小剛,王中任

(湖北文理學院機械工程學院,湖北 襄陽 441053)

1 引 言

隨著“工業(yè)制造2025”發(fā)展目標的提出,制造業(yè)朝著自動化、智能化的方向發(fā)展[1]。由于視覺技術的成熟,越來越多的企業(yè)把結合視覺技術的工業(yè)機器人應用到企業(yè)生產中[2-3]。在化工企業(yè)的建造和維護過程中,常常涉及到管道焊接作業(yè)。如何把與機器視覺相結合的機器人技術應用在管道焊接這個高危險、高污染的行業(yè),一直是業(yè)內的一個重要研究方向和課題[4]。

目前,國內外應用到工業(yè)現場的焊接機器人大多采用傳統(tǒng)示教模式。隨著制造業(yè)的發(fā)展,工作效率成為檢測工業(yè)自動化程度的一個重要的指標,傳統(tǒng)示教模式越來越難以滿足工業(yè)生產的需要。首先,操作人員在焊接初期必須花費大量的時間對焊接機器人進行參數設置,人工導引機器人末端執(zhí)行器完成預期的焊接動作；其次,示教機器人在工作過程中只能按照示教好的軌跡運行,不能根據實際情況自適應地調整路徑；最后,示教器以及多數焊接遙控器與機器人之間采用的是硬接線連接方式,該方式在環(huán)境復雜的焊接現場曝露出嚴重的不足。

隨著機器視覺技術的快速發(fā)展,其非接觸、高精度等優(yōu)點而在自動引導焊接中大量使用[5-6]。對于激光視覺焊縫跟蹤系統(tǒng),由于激光視覺傳感器超前于焊槍,因此激光條紋與焊槍有一定間距。該間距愈小,焊縫跟蹤的實時性越高。然而,當間距減少時,受焊接電弧光、飛濺、煙塵等因素影響,現場采集的焊縫圖像將覆蓋大量噪聲,從而導致特征信號不明顯甚至被淹沒,使得實際焊縫特征獲取精度難以達到系統(tǒng)的理論精度,焊縫糾偏控制會產生誤差,影響焊接質量。描述焊縫,最重要的工作就是找到拐點,確定了拐點即可準確提取焊縫的特征參數[7]。傳統(tǒng)的模板匹配算法[8]在強烈噪聲干擾下識別焊縫特征參數存在著或算法復雜,或準確性不理想等問題。

針對此情況,本文設計出一種基于無線遙控與視覺跟蹤的焊接控制系統(tǒng),實現對焊接機器人的無線操控。同時提供一種基于粒子濾波的焊縫圖像跟蹤方法,通過粒子濾波能夠對圖像大目標區(qū)域搜索,可減少焊縫位置發(fā)生突變或焊縫圖像缺失時跟蹤失效的問題；該方法能夠在強烈噪聲干擾下快速、準確地識別焊縫特征位置,為焊縫跟蹤提供一種有效方法。

2 系統(tǒng)組成

2.1 系統(tǒng)結構

本文設計的基于無線遙控與視覺跟蹤的焊接控制系統(tǒng)主要由視覺單元、控制單元和執(zhí)行單元三部分組成,系統(tǒng)架構如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)架構

視覺單元包括工業(yè)相機、線激光器和工控機。視覺傳感器由工業(yè)相機和線激光器組而成,實際焊接時,若視覺傳感器距離焊槍太近,則弧光飛濺會使工業(yè)相機采集到的圖像出現大量噪聲,若二者距離太遠則影響焊縫圖像跟蹤的精度,為使本系統(tǒng)焊接效果達到最優(yōu),將視覺傳感器與焊槍間隔50 mm左右的距離,一起安裝在擺動運動的導軌末端,用于采集焊縫圖像信息。根據視覺傳感器采集的信息,工控機通過圖像跟蹤算法獲取圖像中焊縫的尺寸和位置信息,并計算出偏移量。

控制單元包括嵌入式工業(yè)PC、角度傳感器和相關電氣元件。嵌入式工業(yè)PC完成焊接機器人的邏輯控制,接收視覺系統(tǒng)發(fā)送的偏移信息,轉換成對應的指令控制執(zhí)行單元動作。角度傳感器用于檢測焊機機器人在管道上的傾斜角度,實時將該信息傳送到嵌入式工業(yè)PC,嵌入式工業(yè)PC最小掃描周期是50 μs,與工業(yè)上常用的毫秒級掃描周期的PLC相比較,運算速度更快,更充分地滿足本系統(tǒng)對數據處理速度和信息傳輸實時性的要求。本系統(tǒng)將控制單元封裝到焊接機器人內部,二者組成一個整體,與傳統(tǒng)焊接系統(tǒng)中焊機機器人與控制箱相互獨立的方案相比,系統(tǒng)體積可減少65 %以上。

執(zhí)行單元為一臺焊接機器人及一臺數字化焊接。焊接機器人為磁吸附式四輪機器人,通過內部的三臺步進電機驅動爬行(x)、擺動(y)、焊槍升降(z)三個方向運動；數字化焊機接收控制單元發(fā)送的指令信號后,進行焊接作業(yè),焊縫跟蹤過程中,主要通過控制擺動電機的正反轉來實現糾偏,因此選用高精度的擺動電機。圖2為系統(tǒng)示意圖。

圖2 系統(tǒng)示意圖

2.2 視覺單元

視覺單元由工控機、工業(yè)相機、線激光器、濾光片和視覺結構殼體等組成,如圖3所示。首先,線激光器投射一個激光光條到待焊管道的焊縫上,由激光三角法原理[9]可知,激光條紋隨著焊縫深度的變化產生偏折。其次,通過工業(yè)相機周期性的拍攝激光條紋圖像,并通過運行圖像處理算法工控機處理采集到的圖像,計算出被測焊縫的位置坐標和尺寸信息。最后,工控機將計算出的焊縫信息與上一幀圖像處理結果進行比較,得到焊縫實際偏移量并發(fā)送至控制單元,控制單元發(fā)送相應的指令給執(zhí)行單元,從而完成實時糾偏。加入窄帶濾光片的目的是過濾弧光引起的干擾噪聲,提高圖像采集質量。

圖3 視覺單元示意圖

2.3 控制單元及工作流程

控制單元可以分為兩個子系統(tǒng),無線人機交互系統(tǒng)和嵌入式工業(yè)PC控制系統(tǒng)。

2.3.1 無線人機交互系統(tǒng)

無線人機交互系統(tǒng)主要有操作面板、發(fā)射器和接收器組成,控制流程如圖4所示。

圖4 無線控制流程

為了進一步縮小產品體積,優(yōu)化產品結構,本系統(tǒng)將操作按鈕布置在操作面板上,并與發(fā)射器組合到一起。通過發(fā)射器把操作信息編譯成對應的無線信號發(fā)射出去,接收器接收無線信號,同時解碼成遵從Modbus協(xié)議的指令信息發(fā)送給嵌入式工業(yè)PC。為提高無線傳輸性能,增加遙控距離,發(fā)射器與接收器之間采用工作頻率為433 MHz的無線通信,其穩(wěn)定通信距離達200 m。

2.3.2 嵌入式工業(yè)PC控制系統(tǒng)

嵌入式工業(yè)PC控制系統(tǒng)按照功能可以劃分為通信模塊、焊機模塊、機器人運動模塊。本文選用的C6015嵌入式工業(yè)PC,體積小、重量輕,嵌入在內部空狹窄的焊機機器人中。C6015采用Intel?AtomTM四核處理器,2G內存,實現圖像的信息處理、實時數據運算以及控制信號傳輸的任務。

TwinCAT軟件為C6015信息處理及邏輯控制功能的實現提供了平臺。TwinCAT 軟PLC與傳統(tǒng)的PLC相比,CPU、存儲器和內存提升較大,系統(tǒng)最小掃描周期可達50 μs,數據運算速度快；為了提高焊縫跟蹤精度,本系統(tǒng)采用TwinCAT 軟件NC控制功能,實現焊接機器人爬行、擺動和焊槍升降三個方向運動的精確控制。

(1)通信模塊:實現嵌入式PC與視覺單元和接收器之間的信息傳輸。

(2)焊機模塊:控制焊接電源的送氣、送絲、起弧等功能。

(3)機器人運動模塊:控制焊接機器人行走、擺動和焊槍上升下降等操作。

控制系統(tǒng)流程如圖5所示。

圖5 控制系統(tǒng)流程

3 初始化焊縫特征提取

3.1 圖像處理流程

線激光投射到焊縫上會產生偏折,視覺單元通過獲取兩個偏折點的坐標,結合實際焊縫尺寸對焊縫圖像進行標定,可以計算出焊縫的實際寬度和中心點坐標。

本文獲取焊縫實際信息的處理過程如下:首先,使用圖像縮減算子,減少圖像面積,提高后續(xù)圖像處理效率。其次,通過對模板部分的預處理,消除如弧光、焊渣飛濺等干擾信號引起的圖像噪聲。最后,通過圖像分割算法提取焊縫邊緣信息,并將得到的邊緣信息進行直線擬合以完成對焊縫特征區(qū)域的二次定位。最終得到準確的焊縫實際信息。圖6為圖像處理流程。

圖6 圖像處理流程

3.2 圖像標定與坐標轉換

相對于絕對坐標系,平面坐標系中的圖像存在著變形,為了把采集到的圖像上的特征信息轉化為實際的焊縫信息,根據相機的視場大小,本文選擇60 mm×60 mm的平面圓點靶標作為標定板,對相機拍攝的圖像進行標定,以確定其對應的實際坐標,坐標轉換函數[10]如下:

xreal=Ximage={-b+[b2-4k(ximage-ximage0)]1/2}×dreal/2k

dreal×b′)

其中,(ximage,yimage)和(xreal,yreal)分別是圖像的平面坐標和絕對坐標。(ximage0,yimage0)是原點O(0,0)在圖像平面坐標系上的坐標。k,k′和b,b′分別X,Y軸上的比例因子和截距。dreal是靶標相鄰兩個圓心的間距,X和Y分別是圖像平面坐標和絕對坐標之間,橫坐標、縱坐標的關系函數。根據標定系統(tǒng)確定的數學關系,將圖像上的焊縫中心點坐標轉換成實際焊縫中心點的坐標。

3.3 獲取焊縫中心點坐標

采集到的圖像經過預處理、圖像分割和目標區(qū)域提前后,得到特征圖像,如圖7(a)所示。為了提高焊縫信息的精確度,首先,分別將目標區(qū)域進行膨脹、腐蝕,然后將處理后的區(qū)域進行相減操作,利用相減區(qū)域對目標圖像進行選擇,最后通過Canny算子提取所摳圖像的邊緣[11],利用skeleton算法提取焊縫中心線,效果圖如圖7所示。

圖7 邊緣提取

對圖像進一步處理,利用“長度”加“列坐標”的特征篩選圖像,最終獲得左右兩條清晰平直的激光線段。令左側線段點坐標集合為L[xi,yi],右側線段點坐標集合為R[xi,yi],焊縫中心點坐標集合為M[xi,yi]。取左側點集L中的列坐標最大值yl_max作為焊縫左偏折點,取右側點集R中的列坐標最小值yr_min作為焊縫右偏折點,令焊縫中心點列坐標為ymid,則:

ymid=(yl_max+yr_min)÷2

如圖8所示,焊縫中心線提取結果精確度高,抗干擾能力強。

圖8 中心線

4 粒子濾波焊縫圖像跟蹤

4.1 跟蹤原理

在實際焊接過程中,一直伴隨著弧光、煙塵和焊渣飛濺等復雜因素,同時高溫引起的焊件形變、機械振動也會對采集到的圖像造成各種噪聲,這些干擾提高了對焊縫位置進行精確測量的難度。為保證焊縫偏折點跟蹤的精度及其響應速度,需要采取合適的視覺目標跟蹤方法[12]。

粒子濾波算法[13]是基于蒙特卡羅理論的采樣跟蹤算法,在解決非線性、非高斯問題上具有優(yōu)勢,本文提出一種基于粒子濾波的焊縫圖像跟蹤方法,通過粒子濾波能夠對圖像大目標區(qū)域進行搜索,減少焊縫位置發(fā)生突變或焊縫圖像缺失時跟蹤失效的問題,確保視覺單元能夠在強烈噪聲干擾下快速、準確地識別焊縫特征位置,即激光線拐點坐標。

4.2 粒子濾波跟蹤流程

粒子濾波跟蹤方法流程如圖9所示。

圖9 粒子濾波流程

4) 焊縫定位:候選粒子狀態(tài)位置處的梯度方向直方圖和目標的梯度方向直方圖之間相似度體現了該區(qū)域是目標的置信度。根據與跟蹤目標的相似度進行概率計算的權重,估計出最優(yōu)粒子狀態(tài)確定的焊縫位置；

6) 重采樣與粒子狀態(tài)轉移:依重要性采樣與粒子狀態(tài)轉移,根據粒子的權重,對粒子進行重采樣,根據步驟3)獲得的相似度重新撒粒子,相似度高的粒子周圍多撒,相似度低的地方少撒。根據重采樣的結果來預測下一幀焊縫粒子候選狀態(tài)位置；重采樣對粒子候選狀態(tài)進行轉移后,回到步驟2)進行下一幀焊縫圖像的跟蹤。

5 實驗結果與分析

為了驗證本焊接控制系統(tǒng)的準確性和穩(wěn)定性,選取直徑300 mm、壁厚16 mm、V型坡口上端最大寬度為23 mm的管道作為焊接對象。焊槍與視覺傳感器之間安裝隔熱擋板,在保護視覺傳感器的同時,阻擋弧光。為了進一步提高采集圖像的質量,在工業(yè)相機前安裝(660±10)nm波長的窄帶濾光片濾光片,降低噪聲干擾。焊接設備為松下YD-350GS焊機,實驗時焊接電流為145 A,焊接電壓為18.0 V,焊絲直徑為1.2 mm。

實驗裝置的控制單元為倍福C6015嵌入式工業(yè)PC,體積小,運算速度快,為視覺單元龐大的數據處理任務提供硬件條件,通過步進驅動器實現對機器人爬行、擺動和焊槍升降三個高精度步進電機的控制,三個維度重復定位精度可達0.1 mm。

在焊接過程中,無線人機交互系統(tǒng)的接收器利用485總線以Modbus協(xié)議實現焊接系統(tǒng)的參數設置和動作控制。發(fā)射器發(fā)出起始指令,系統(tǒng)開始焊接作業(yè)后,視覺單元周期性地將計算出的焊縫信息與上一幀圖像處理結果進行比較,并將得到焊縫實際偏移量發(fā)送至控制單元,控制單元通過調整擺動方向電機的位置來控制焊槍的位置,從而實現焊槍對焊縫的跟蹤。

為了分析焊縫跟蹤的穩(wěn)定性,實驗中重點關注有較大干擾噪聲的圖像的處理效果。圖10為焊接現場有較大焊渣飛濺情況下的焊縫跟蹤圖像處理結果。如圖10(a)、圖10(b)所示,在強弧光干擾下,在基于雙模板匹配圖像跟蹤方法處理出現錯誤的情況下,基于粒子濾波的圖像跟蹤方法仍可以實現焊縫的準確跟蹤。

圖10 大噪聲圖像跟蹤結果

為了定量驗證焊接控制系統(tǒng)的精度與穩(wěn)定性,分別采用雙模板匹配跟蹤方法和粒子濾波跟蹤方法,對隨機選取的50幀受弧光等噪聲干擾的圖像進行糾偏測試,焊縫跟蹤誤差曲線如圖11所示,采用雙模板匹配跟蹤方法糾的偏誤差最大值為0.38 mm,采用粒子濾波跟蹤方法的糾偏誤差最大值為0.12 mm。

圖11 焊縫跟蹤誤差曲線

實驗證明,基于粒子濾波的焊縫軌跡跟蹤算法準確穩(wěn)定,糾偏誤差小于0.12 mm,焊縫成型效果好,可滿足焊接工藝要求,實際焊接效果圖12所示。

圖12 焊接效果圖

6 總 結

本文針對V型焊縫的管道焊接設計了一套基于無線遙控與視覺跟蹤的焊接控制系統(tǒng)。采用無線遙控操作的方法,消除了由于現場線纜纏繞產生的安全隱患,提高了焊接的便利性,采用了基于粒子濾波的焊縫跟蹤方法,提高了焊縫信息準確性和穩(wěn)定性,為控制系統(tǒng)的良好焊接提供了基礎。

實驗證明,本焊接控制系統(tǒng)精確度達0.12 mm,焊接精確度高,穩(wěn)定性強,焊接效果良好,滿足實際焊接需求。

在后續(xù)的研究工作中,將進一步降低外部噪聲的干擾,優(yōu)化視覺單元,提高獲取初始圖像的質量；采用深度學習的方法提取焊縫信息,與本文采用的方法進行對比,進一步提升焊接系統(tǒng)的精確性和穩(wěn)定性。