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先進激光視覺傳感技術及其在焊接中的應用

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關鍵詞:激光視覺傳感,焊接

      簡單地說,焊接的操作過程就是控制能量或熱源作用在兩塊或多塊材料上,使之形成一個完整的接頭。例如,對電弧焊來說,其操作過程是由人、機器人或專用機器把持焊槍,以一定的速度沿著焊縫運動,同時以一定的工藝參數施加能量。除了正確的工藝參數外,焊槍是否準確地跟蹤焊縫是保證焊接質量的重要環節。

      手工或半自動焊接是依靠操作者肉眼的觀察和手工的調節來實現對焊縫的跟蹤。對于機器人或自動焊接專機等全自動化的焊接應用,主要靠機器的編程和記憶能力、工件及其裝配的精度和一致性來保證焊槍能在工藝許可的精度范圍內對準焊縫。通常,機器的重復定位精度、編程和記憶能力等已能滿足焊接的要求。然而,在很多情況下,工件及其裝配的精度和一致性不易滿足大型工件或大批量自動焊接生產的要求,其中還存在因過熱而導致的應力和變形的影響。因此,一旦遇到這些情況,就需要有自動跟蹤裝置,用來執行類似于手工焊中人眼與手的協調跟蹤與調節的功能。

      在諸多焊接過程信息傳感方法中,視覺方法是當前公認的信息量最大、效果最好的傳感方法。早在20 世紀80 年代初,國內外的很多研究人員就已開始研究視覺傳感方法,包括以電弧光為光源的被動視覺傳感和采用激光輔助照明的主動視覺傳感。被動視覺方法中,電弧本身就是監測位置,沒有因熱變形等因素所引起的超前檢測誤差,能夠直接獲取焊縫接頭和熔池的信息,有利于焊接質量的自適應控制。然而,直接觀測易受到電弧的嚴重干擾,至今還沒有成熟的工業應用的報道。因而,主動光視覺特別是基于激光三角測量原理的結構光或掃描方法已成為目前焊接工業應用中主要的視覺傳感方法。激光視覺傳感的最大特點是能夠獲取焊縫截面的精確幾何形狀和空間位置的信息,適合實時焊縫跟蹤和自適應工藝參數控制。

    一、激光視覺傳感的原理

      激光視覺傳感的基本原理就是光學的三角測量原理,如圖1 所示。激光束照射到目標物體的表面,形成一個光斑點,經過攝像頭上的透鏡在光敏探測器上產生一個像點。由于激光器與攝像頭的相對位置是固定的,當激光傳感器與目標物體的距離發生變化時,光敏探測器上的像點位置也相應發生變化,所以根據物像的三角形關系可以計算出高度的變化,即測量了高度變化。當激光束以一定的形狀掃描( 掃描方式) 或通過光學器件變換以光面的形式在目標物體的表面投射出線形或其他幾何形狀的條紋( 結構光方式) ,在面陣的光敏探測器上就可以得到表征目標截面的激光條紋圖像,如圖2 所示。而當激光傳感器沿著物體表面掃描前進時,就能得到所掃描表面形狀的輪廓信息。所獲得的信息可用于焊縫搜索定位、焊縫跟蹤、自適應焊接參數控制、焊縫成形檢測等。

     

      

     

    二、激光視覺傳感的新進展及其應用

      目前,已在焊接中應用的激光視覺傳感器主要有掃描和結構光兩種形式。掃描方式主要有線形掃描和圓形掃描,其中圓形掃描的圖像處理方式要復雜一些。相對而言,對于反光的處理,掃描方式比結構光方式要容易。此外,掃描方式傳感器的視場深度大,可達280mm或更大。但受到掃描激光斑點的影響,掃描激光傳感器的精度,尤其是橫向分辨率相對較低,通常>0.3mm。同時,受機械掃描的影響,掃描速度不高。掃描式激光傳感器大多只用于大厚度工件的焊縫跟蹤和自適應控制。在高精度和高速度跟蹤或檢測中應用的激光視覺傳感器大多為結構光方式的傳感器。因此,以下主要以ServoRobot Inc . ( 賽融公司) 的新技術為例介紹激光視覺傳感器的新近進展及應用情況,其主要進展體現在數字化、抗反光、焊縫檢測、雙傳感、多層焊、集成化、小型化和網絡化等方面。

      簡單地說,焊接的操作過程就是控制能量或熱源作用在兩塊或多塊材料上,使之形成一個完整的接頭。例如,對電弧焊來說,其操作過程是由人、機器人或專用機器把持焊槍,以一定的速度沿著焊縫運動,同時以一定的工藝參數施加能量。除了正確的工藝參數外,焊槍是否準確地跟蹤焊縫是保證焊接質量的重要環節。

      手工或半自動焊接是依靠操作者肉眼的觀察和手工的調節來實現對焊縫的跟蹤。對于機器人或自動焊接專機等全自動化的焊接應用,主要靠機器的編程和記憶能力、工件及其裝配的精度和一致性來保證焊槍能在工藝許可的精度范圍內對準焊縫。通常,機器的重復定位精度、編程和記憶能力等已能滿足焊接的要求。然而,在很多情況下,工件及其裝配的精度和一致性不易滿足大型工件或大批量自動焊接生產的要求,其中還存在因過熱而導致的應力和變形的影響。因此,一旦遇到這些情況,就需要有自動跟蹤裝置,用來執行類似于手工焊中人眼與手的協調跟蹤與調節的功能。

      在諸多焊接過程信息傳感方法中,視覺方法是當前公認的信息量最大、效果最好的傳感方法。早在20 世紀80 年代初,國內外的很多研究人員就已開始研究視覺傳感方法,包括以電弧光為光源的被動視覺傳感和采用激光輔助照明的主動視覺傳感。被動視覺方法中,電弧本身就是監測位置,沒有因熱變形等因素所引起的超前檢測誤差,能夠直接獲取焊縫接頭和熔池的信息,有利于焊接質量的自適應控制。然而,直接觀測易受到電弧的嚴重干擾,至今還沒有成熟的工業應用的報道。因而,主動光視覺特別是基于激光三角測量原理的結構光或掃描方法已成為目前焊接工業應用中主要的視覺傳感方法。激光視覺傳感的最大特點是能夠獲取焊縫截面的精確幾何形狀和空間位置的信息,適合實時焊縫跟蹤和自適應工藝參數控制。

    一、激光視覺傳感的原理

      激光視覺傳感的基本原理就是光學的三角測量原理,如圖1 所示。激光束照射到目標物體的表面,形成一個光斑點,經過攝像頭上的透鏡在光敏探測器上產生一個像點。由于激光器與攝像頭的相對位置是固定的,當激光傳感器與目標物體的距離發生變化時,光敏探測器上的像點位置也相應發生變化,所以根據物像的三角形關系可以計算出高度的變化,即測量了高度變化。當激光束以一定的形狀掃描( 掃描方式) 或通過光學器件變換以光面的形式在目標物體的表面投射出線形或其他幾何形狀的條紋( 結構光方式) ,在面陣的光敏探測器上就可以得到表征目標截面的激光條紋圖像,如圖2 所示。而當激光傳感器沿著物體表面掃描前進時,就能得到所掃描表面形狀的輪廓信息。所獲得的信息可用于焊縫搜索定位、焊縫跟蹤、自適應焊接參數控制、焊縫成形檢測等。

     

      

     

    二、激光視覺傳感的新進展及其應用

      目前,已在焊接中應用的激光視覺傳感器主要有掃描和結構光兩種形式。掃描方式主要有線形掃描和圓形掃描,其中圓形掃描的圖像處理方式要復雜一些。相對而言,對于反光的處理,掃描方式比結構光方式要容易。此外,掃描方式傳感器的視場深度大,可達280mm或更大。但受到掃描激光斑點的影響,掃描激光傳感器的精度,尤其是橫向分辨率相對較低,通常>0.3mm。同時,受機械掃描的影響,掃描速度不高。掃描式激光傳感器大多只用于大厚度工件的焊縫跟蹤和自適應控制。在高精度和高速度跟蹤或檢測中應用的激光視覺傳感器大多為結構光方式的傳感器。因此,以下主要以ServoRobot Inc . ( 賽融公司) 的新技術為例介紹激光視覺傳感器的新近進展及應用情況,其主要進展體現在數字化、抗反光、焊縫檢測、雙傳感、多層焊、集成化、小型化和網絡化等方面。

    1. 數字化

      本文的數字化主要指圖像的獲取和處理方面。最初的激光傳感器中采用的圖像獲取器件為模擬的CCD,通常其圖像獲取的最高幀率為60 幀/s 或30 幀/ s ,因而圖像處理或輸出控制等算法也隨之受到限制。隨著電子與信息技術的發展,如圖3 所示,激光傳感器中的圖像獲取器件逐漸采用了更為先進的數字CMOS 器件,圖像獲取的幀率最高可達3000 幀/ s 或10000 幀/ s ,為高速和高精度的傳感創造了條件。同時,采用了數字化技術可以很方便地實現對數字圖像目標區域的裁剪,消除臨近焊縫夾具的其他特征對焊縫識別的干擾。所以,在工件表面光亮、接頭旁邊有夾具影響或激光焊、焊縫成形與缺陷檢測等高速傳感要求的場合,采用數字CMOS 圖像探測器件的激光視覺傳感器具備了采用模擬CCD 的傳感器所無法達到的性能。

     

    2. 抗反光技術

      由于采用了數字化技術,除了成像質量大幅提高外,在圖像處理上也可以采用一些更好的算法,從而能很好地消除鋁合金、不銹鋼、鍍鋅板等光亮表面反光的干擾,清晰地識別角焊縫、V 形坡口等接頭的細節,如圖4 所示。在實現精確跟蹤的同時,準確測量接頭的間隙、錯邊和坡口截面積等幾何參數。圖4a 中激光條紋照射到不銹鋼角焊縫表面,圖4b為未采用抗反光技術獲得的圖像,圖4c 為采用抗反光技術獲得的圖像。

     

      圖5 是TX/ S 數字激光視覺傳感器在航天鋁合金大型構件自適應焊接中的應用實例。激光視覺傳感器檢測待焊坡口的幾何信息,實現焊槍的自動對中及高度的自動調整,同時根據檢測到的坡口間隙和截面積自動優化焊接參數并在線調整。圖5a 顯示了自適應焊接系統的主要構成。圖5b 顯示了TX/ S 傳感器及其在非常光亮的鋁合金V 形坡口上的檢測結果,完全消除反光的影響并準確測量出間隙、錯邊和截面積等參數。

    3. 焊縫檢測

      利用高速和高精度的激光視覺傳感器掃描焊縫表面,可以得到焊縫表面的3D 圖像,通過一定的算法可以測量焊縫成形的幾何參數如焊縫寬度、余高、焊趾角度等,還可探測咬邊、焊瘤和表面氣孔等缺陷,如圖6和圖7 所示。ARC—SCAN 和LAS—SCAN 傳感系統分別用于弧焊和激光焊等焊縫或密封縫的檢測,符合6σ質量控制的需求。

    4. 雙傳感技術

      在焊縫檢測時,除了要檢測焊縫寬度、余高、咬邊等焊縫成形有關的幾何參數,還要檢測焊縫上細小的氣孔等表面缺陷。采用雙傳感技術的激光視覺傳感器在焊縫上投射一道激光條紋,由兩個傳感器來獲取測距圖像。如圖8 所示,其中一個傳感器的視場較大,用于檢測焊縫成形參數,另一個傳感器的視場較小但具有較高的分辨率,集中在焊縫表面,用于檢測焊縫上可能的細小氣孔。

     

      圖9 是采用雙傳感技術的PX—10/ 25 激光視覺傳感器進行轎車車身激光釬焊焊縫自動檢測的照片。

    5. 多層焊功能

      激光視覺傳感的多層焊功能是專門針對大厚板多層多道焊的焊縫跟蹤與自適應參數調整的需求而開發的。根據不同的參數設置,激光傳感器可以識別根部焊道和隨后各層焊道的輪廓圖像,獲得焊縫的跟蹤點,并能根據焊縫坡口的截面規劃每一焊道的焊接參數。多層焊功能既可用于焊接專機,也可用于機器人焊接。但由于不同廠家的機器人對多層多道焊功能的支持是不一樣的,所以,目前只有一部分機器人可以和激光視覺傳感的多層焊功能配合使用。圖10 是采用M—SPOT 激光視覺傳感器的推土機構件的機器人自適應多層焊接的照片。

     

    6. 集成化

      激光視覺傳感的集成化體現在3 個方面: 多功能的集成、不同傳感方法的集成和傳感器與控制器的集成。

     ( 1) 多功能的集成 Digi —Las 系統就是多功能集成的典型代表。如圖11 所示,系統集成了焊前接頭裝配檢驗、高速焊縫跟蹤、激光焊接頭、自適應過程參數控制、激光焊熔池監視、焊后焊縫質量檢測六種功能。Digi —Las 采用了一前一后的兩個激光視覺傳感器,中間為激光焊接聚焦裝置和監視焊接熔池的CCD。前面的激光條紋用于檢測并記錄反映裝配質量的錯邊、間隙及接頭位置等參數,并實現高速焊縫跟蹤功能和激光焊接過程參數的自適應調整功能。后面的激光條紋用于檢測焊縫的幾何形狀和焊接缺陷并進行記錄。圖12 是Digi - Las 激光焊接頭在汽車TWB 激光拼焊中應用的照片。

     ( 2) 不同傳感方法的集成 圖13 所示的Digi —I/ S

      傳感器在激光視覺傳感的基礎上集成了電弧聲音傳感器。傳感器在具有激光視覺傳感的焊縫跟蹤與自適應焊接參數控制功能的同時,還能探測電弧發出的聲音,用于MIG/ MAG 焊短路過渡等的過程質量監控。圖14 所示的Robo —Pal 傳感器內部集成了超聲傳感器,可實現長距離的位置探測,有兩個十字交叉的激光視覺傳感實現對目標物體的精確定位。這種傳感器主要用于機器搬運、裝卸等。

    ( 3) 傳感器與控制器的集成 隨著電子技術的發展,現在的激光視覺傳感技術已經可以把激光傳感器的控制器部分集成到傳感器的內部,從而使激光視覺傳感系統使用和維護更為簡單,同時降低成本。圖14中的Robo —Pal 傳感器內部已經集成了系統的控制系統。圖15所示的Sense —i/ D 傳感器的控制系統也已經嵌入傳感器內部,傳感器可向外提供模擬接口、數字IO 接口和以太網接口,可以方便地和機器人或專機進行配套集成。

     

    7. 小型化

      在很多自動化焊接應用中,工件的形狀或者工裝夾具很復雜,這就降低了焊槍的可達性。因此,希望傳感器的體積越小越好。隨著集成度的提高,出現了很多小體積的傳感器,當前體積最小的激光視覺傳感器,包括防飛濺保護裝置在內,其大小尺寸僅為35mm×34mm×125mm。

    8. 網絡化

      隨著精益生產、網絡制造等先進制造思想的發展與推廣,制造企業對設備網絡化功能的需求也越來越多,激光視覺傳感也從原有的單機系統向網絡化的方向發展。新型的激光傳感器或系統已經具有工業以太網接口,可以很方便地與機器人或CNC 專機、PLC、焊接電源及PC等構成一個網絡化的生產制造系統。圖16 和圖17 分別是適合機器人和CNC 專機的IT—WELDTM 網絡平臺。I T—WELD 網絡平臺可以驅動多激光傳感頭,實現網絡化的激光視覺和過程控制,從而實現智能制造過程。

     

    三、結語

      在市場競爭的驅動下,自動化的焊接生產制造過程對傳感技術、質量監控與保證技術的需求越來越迫切。在很多自動化焊接制造場合,沒有傳感器和自動檢測手段,生產質量和成本將是難以接受的。以上所述的激光視覺傳感新技術正是為滿足自動焊接過程的需求而在近幾年內發展起來的。在電弧焊、激光焊及火焰切割或等離子切割等領域,它們已為焊接工業提供了焊縫搜索定位、焊縫跟蹤、焊接參數自適應控制、焊縫成形及缺陷的檢測等許多可靠的工業應用。這些新技術將為自動化焊接制造過程提供一些新的解決方案或思路。但是,由于焊接過程傳感與控制的復雜性,即使是這些最新發展的激光視覺傳感技術,仍難以完全滿足各種各樣的焊接過程的需求。因此,目前還有很多的公司或科研機構正為新的、更為可靠的或者成本更低的傳感技術和手段而努力。

    (審核編輯: 智匯張瑜)

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