王澤蔭

（甘肅機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，甘肅 天水 741000）

在工業(yè)生產(chǎn)中，許多產(chǎn)品的制造過(guò)程少不了焊接這一重要的生產(chǎn)環(huán)節(jié)，焊接質(zhì)量的好壞，直接影響著產(chǎn)品質(zhì)量的高低。傳統(tǒng)的焊接方法主要有手動(dòng)焊接、半自動(dòng)焊接和自動(dòng)焊接，隨著制造業(yè)水平的不斷提高和市場(chǎng)需求的多元化，傳統(tǒng)的焊接技術(shù)已不能滿(mǎn)足時(shí)代對(duì)產(chǎn)品的要求，綠色、環(huán)保、高效、節(jié)能、智能化的生產(chǎn)手段和方式正在快速發(fā)展。作為智能化生產(chǎn)方式的代表，焊接機(jī)器人技術(shù)已逐漸應(yīng)用到了鋼結(jié)構(gòu)件、精密電子元件和汽車(chē)制造等行業(yè)中，目前焊接機(jī)器人在整個(gè)工業(yè)機(jī)器人中所占的比重超過(guò)了50%。

焊接機(jī)器人的工作過(guò)程主要分為以下四個(gè)步驟：一是焊縫的視覺(jué)識(shí)別（圖像采集）；二是視覺(jué)識(shí)別誤差的校正與優(yōu)化（圖像處理）；三是程序編寫(xiě)；四是程序下載與運(yùn)行。

1 焊縫的視覺(jué)識(shí)別

1.1 焊縫視覺(jué)識(shí)別時(shí)存在的問(wèn)題

在對(duì)焊縫的位置和形狀進(jìn)行信息采集（焊縫的視覺(jué)識(shí)別）時(shí)，由于焊接過(guò)程的特殊性，與搬運(yùn)、碼垛等作業(yè)方式相比，存在以下的困難：

（1）高溫環(huán)境，紅外線(xiàn)的干擾較大；

（2）高強(qiáng)弧光，對(duì)信息采集設(shè)備的光源干擾較大；

（3）煙塵干擾，導(dǎo)致圖像清晰程度不高。

（4）動(dòng)態(tài)的色彩變化，影響成像質(zhì)量。

（5）焊肉較薄，被測(cè)部位三維特征不明顯。

（6）焊縫的位置、厚度、角度的變化范圍大，難以用同一種方式解決。

（7）不同部位的焊接工藝要求不同（比如打底焊和蓋面焊的工藝要求），導(dǎo)致信息采集、信息處理、操作時(shí)的難度大。

1.2 焊縫視覺(jué)識(shí)別的方法

視覺(jué)識(shí)別技術(shù)是借助攝像機(jī)（照相機(jī)）等設(shè)備，對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行特征信息的提取，然后識(shí)別分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)物的檢測(cè)、監(jiān)控和定位[1]。

焊縫視覺(jué)識(shí)別的目的是為了采集清晰度高、分辨率高的焊縫圖像，確定焊縫的空間位置以及焊縫的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)[2]，并將圖像數(shù)據(jù)傳送到計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器進(jìn)行處理[1]。

機(jī)器人在焊接過(guò)程中的第一道工序是焊縫的視覺(jué)識(shí)別，其識(shí)別能力和水平?jīng)Q定著后續(xù)的焊接質(zhì)量，長(zhǎng)期以來(lái)一直受到了國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家的關(guān)注：Hairol Nizam MohdShah、Moradi、Dinham、覃科等人提出通過(guò)局部閾值法、圖像分割法、自適應(yīng)線(xiàn)增長(zhǎng)法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等方法來(lái)識(shí)別提高焊縫的位置精度、圖像質(zhì)量和焊接質(zhì)量[3-6]。

根據(jù)焊接機(jī)器人上所采用的照明光源種類(lèi)的不同，將視覺(jué)識(shí)別分為兩種：被動(dòng)視覺(jué)識(shí)別、主動(dòng)視覺(jué)識(shí)別[7]。

1.2.1 被動(dòng)視覺(jué)識(shí)別

被動(dòng)視覺(jué)識(shí)別的方式主要有雙目立體視覺(jué)識(shí)別，采用的傳感器是CCD攝像機(jī)。被動(dòng)視覺(jué)識(shí)別的特點(diǎn)是：檢測(cè)目標(biāo)（焊縫中心線(xiàn)）與被控對(duì)象（焊炬）在同一位置[8]，檢測(cè)目標(biāo)與被控對(duì)象兩者之間不存在超前檢測(cè)誤差，焊接時(shí)跟蹤控制精確。

此外，被動(dòng)視覺(jué)識(shí)別方式具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、價(jià)格低廉、無(wú)需外加光源、自適應(yīng)控制性強(qiáng)、能檢測(cè)小間隙對(duì)接焊縫等優(yōu)點(diǎn)，在GTAW、GMAW和PAW等焊接方法中應(yīng)用較多。同時(shí)被動(dòng)視覺(jué)識(shí)別方式在圖像處理、高度偏差與接頭形式提取方面，因?yàn)殡y度大、過(guò)程復(fù)雜等缺點(diǎn)，限制了它的應(yīng)用。

1.2.2 主動(dòng)視覺(jué)識(shí)別

主動(dòng)視覺(jué)識(shí)別的照明光源為激光發(fā)生器。主動(dòng)視覺(jué)識(shí)別通過(guò)改變攝像機(jī)的位置和方向（位姿）來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的跟蹤，主動(dòng)視覺(jué)識(shí)別的主要方式有：

（1）將攝像機(jī)安裝在旋轉(zhuǎn)云臺(tái)上，控制云臺(tái)在水平和垂直兩個(gè)方向轉(zhuǎn)動(dòng)，在云臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)程中，可以實(shí)現(xiàn)攝像機(jī)方向的改變。

（2）調(diào)整攝像機(jī)的焦距進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。

主動(dòng)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)中的關(guān)鍵部件是視覺(jué)傳感器，機(jī)器人中常用的主動(dòng)視覺(jué)傳感器有兩種類(lèi)型，即：結(jié)構(gòu)光式傳感器、激光掃描式傳感器。結(jié)構(gòu)光式傳感器工作時(shí)：首先，光學(xué)掃描鏡將激光點(diǎn)光源發(fā)出光投射到被測(cè)工件的表面；然后，由工件表面反射后的激光被CCD攝像機(jī)所接收，通過(guò)測(cè)量反射光束與CCD攝像機(jī)主光軸的夾角；最后，根據(jù)已知的透射光束與掃描鏡面的夾角、CCD攝像機(jī)與掃描鏡面的距離等數(shù)據(jù)，計(jì)算出每一束激光在工件表面的投射點(diǎn)與CCD鏡面之間的距離，這樣就可以獲得焊縫的端面剖面圖[9，10]，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)焊縫實(shí)時(shí)跟蹤。

主動(dòng)視覺(jué)傳感器的外形尺寸較小、安裝方便、占用空間小、采集到的信息量較大、信息采集時(shí)傳感器與被測(cè)物體不接觸、采集到的信息清晰直觀[11]，應(yīng)用較為廣泛，但主動(dòng)視覺(jué)識(shí)別方式存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、價(jià)格高、需要外加光源、不能檢測(cè)小間隙對(duì)接焊縫等缺點(diǎn)。

2 圖像處理

圖像處理就是將從攝像頭獲取到的圖像進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換，主要包括圖像增強(qiáng)處理、圖像噪聲處理、圖像數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化[12]。

在進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理時(shí)，首先利用Sobel、Prewitt、Roberts、Canny算子等算法提取有用的圖像特征，然后對(duì)所提取的圖像進(jìn)行初步檢測(cè)，最后利用邊緣的空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行協(xié)調(diào)，以增強(qiáng)邊緣效果[7，12]。

圖像噪聲處理：其目的是抑制噪聲的非線(xiàn)性信號(hào)，常用的處理方法有小波變換圖像去噪和非線(xiàn)性中值濾波去噪等。小波變換圖像去噪是在低通濾波的同時(shí)保留圖像邊緣特征的非線(xiàn)性信號(hào)處理，中值濾波是在排序統(tǒng)計(jì)理論[12]的基礎(chǔ)上，對(duì)非線(xiàn)性信號(hào)進(jìn)行處理。

3 焊縫視覺(jué)識(shí)別誤差的校正與優(yōu)化

在視覺(jué)識(shí)別的過(guò)程中，難免會(huì)有誤差存在，如何快速精準(zhǔn)的采集圖像、處理圖像、擬合焊縫軌跡、編寫(xiě)程序是獲得高質(zhì)量焊縫的前提。由于視覺(jué)識(shí)別時(shí)存在各種因素的干擾，導(dǎo)致最終擬合出的焊槍運(yùn)行軌跡有可能偏離實(shí)際焊縫的位置，針對(duì)這一問(wèn)題，需要對(duì)焊縫視覺(jué)識(shí)別時(shí)產(chǎn)生的誤差進(jìn)行校正，常用的校正技術(shù)有雙目立體視覺(jué)校正。

雙目立體視覺(jué)校正技術(shù)是采用兩個(gè)相機(jī)從不同位姿拍攝被測(cè)物體，然后計(jì)算出兩個(gè)相機(jī)拍攝的圖像中對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的視差，最后實(shí)現(xiàn)圖像信息由二維空間向三維空間的轉(zhuǎn)換。

采用基于結(jié)構(gòu)光的雙目立體視覺(jué)技術(shù)，可以從不同角度同時(shí)拍攝焊縫圖像、測(cè)量焊縫的深度等信息特征，再運(yùn)用Matlab工具箱實(shí)現(xiàn)雙目相機(jī)的標(biāo)定，獲取相機(jī)的參數(shù)，然后通過(guò)Bouguet[2]算法實(shí)現(xiàn)立體校正、達(dá)到提高焊縫識(shí)別測(cè)量精度的目的。

采用雙目立體視覺(jué)校正技術(shù)時(shí)，需要對(duì)焊縫中的某一點(diǎn)P（x，y，z）成像，成像時(shí)需要經(jīng)過(guò)由世界坐標(biāo)系（Ow-XwYwZw）—相機(jī)坐標(biāo)系（Oc-XcYcZc）—圖像物理坐標(biāo)系（O-xy）—圖像像素坐標(biāo)系（uv）的多次轉(zhuǎn)換，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后得到：

式中：mxf——相機(jī)在u方向上的等效焦距，myf——相機(jī)在v方向上的等效焦距；M1——相機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣，M2——相機(jī)的外參數(shù)矩陣[2]。

在上述轉(zhuǎn)變過(guò)程中，相機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣M1中鏡頭焦距f、圖像中心位置（u0，v0）以及外參數(shù)矩陣M2中旋轉(zhuǎn)矩陣R和平移向量T都會(huì)影響到成像的準(zhǔn)確度，其中影響最大的有兩個(gè)因素：一是，鏡頭徑向曲率發(fā)生無(wú)規(guī)則變化引起的徑向畸變；二是，鏡頭的幾何中心與光學(xué)中心不一致產(chǎn)生的切向畸變。因此，還需要利用相機(jī)的畸變系數(shù)和計(jì)算公式來(lái)校正圖像的畸變。

采用焊接機(jī)器人進(jìn)行焊接時(shí)，首先要通過(guò)掃描（或成像）技術(shù)來(lái)采集焊縫的位置和形狀信息（一般為圖像信息），然后對(duì)該信息進(jìn)行處理并生成焊接機(jī)器人運(yùn)行系統(tǒng)能夠識(shí)別的程序，再將程序傳輸給焊接機(jī)器人的控制系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)行。

4 程序編寫(xiě)

焊接機(jī)器人的程序編寫(xiě)有示教編程和離線(xiàn)編程兩種方式。示教編程過(guò)程繁瑣、效率低、精度靠示教者的目測(cè)和經(jīng)驗(yàn)決定，對(duì)復(fù)雜軌跡難以精確示教；離線(xiàn)編程效率高、精度高、程序修改方便，在實(shí)際生產(chǎn)中應(yīng)用較多[13]。

離線(xiàn)編程的軟件種類(lèi)較多，如Robot Master、RobotArt、RobotStudio等。它可以將采集到的信息和參數(shù)進(jìn)行機(jī)器人場(chǎng)景建模、路徑規(guī)劃、程序編制、參數(shù)設(shè)置、仿真演示等。程序編寫(xiě)好之后即可輸出給現(xiàn)場(chǎng)機(jī)器人應(yīng)用。

5 結(jié)論

（1）焊接機(jī)器人的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，是未來(lái)焊接智能化生產(chǎn)的主要方式。

（2）視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)對(duì)焊接機(jī)器人生產(chǎn)方式、生產(chǎn)質(zhì)量都起著至關(guān)重要的作用。視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)的方式較多，各有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，主動(dòng)視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)在外形尺寸、信息量采集、圖像的清晰度等方面具有較大是優(yōu)勢(shì)，是目前研究和應(yīng)用的熱點(diǎn)。視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)的研究與應(yīng)用將會(huì)推動(dòng)整個(gè)焊接機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展。

（3）無(wú)論是機(jī)器人還是視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)，都是綜合性的技術(shù)，該技術(shù)的發(fā)展在很大程度上受到與之相關(guān)的邊緣學(xué)科的影響。