基于視覺傳感的焊縫跟蹤技術(shù)（二）

　　為了驗證圖像處理算法的精度， 采用了激光測距傳感器對焊縫的實際位置進(jìn)行了精確定位。

　　在工裝一側(cè)豎立一塊表面光滑且與焊縫平行的金屬板， 然后對機(jī)器人示教一條準(zhǔn)確的沿焊縫路徑，并在變形不大的厚板上進(jìn)行試驗。 起弧后， 激光測距傳感器開始工作， 得到實時焊縫位置， 并與經(jīng)過圖像處理所得到焊縫位置進(jìn)行對比， 結(jié)果如圖3 所示， 中部的水平直線為示教焊縫路線， 折線為經(jīng)過圖像處理算法糾偏的焊槍實際路徑。

　　對比顯示， 本文中圖像處理算法所得到的焊縫位置與實際焊縫位置的誤差在 0. 15 mm 以內(nèi)。

　　綜上所述， 根據(jù)試驗分析和計算機(jī)數(shù)字圖像處理本身固有的誤差， 可以確定本文研究的焊接過程的圖像處理方法的精度能夠控制在 0. 15 mm 范圍內(nèi)， 完全滿足實際焊接的需求。

　　1. 3 焊縫跟蹤原理及實現(xiàn)

　　跟蹤方法原理是， 固定視覺傳感器在焊槍正前方， 通過直接觀察焊槍與焊縫中心線的位置關(guān)系， 提取偏差信息， 輸出糾偏控制電壓。

　　由于鋁合金具有較強(qiáng)的反光性， 在熔池前端區(qū)域有一個反光區(qū)， 檢測的間隙與實際間隙大小差異很大， 甚至無法看清， 所以， 本次項目檢測的焊縫中心距離熔池中心具有一定距離， 需通過曲線擬合的方法才能計算出當(dāng)前焊接位置的焊槍與焊縫中心的偏差量， 如圖4 所示。

　　1. 4 控制器設(shè)計

　　1. 4. 1 糾偏電壓與糾偏量關(guān)系建模

　　由于首鋼Mo toman 系列機(jī)器人糾偏卡是不開放的， 無法得知其運動細(xì)節(jié)， 建?？梢允乖撨^程簡單化。 對糾偏系統(tǒng)進(jìn)行建模后， 使用Mat lab 的Simulink 工具對控制器進(jìn)行離線設(shè)計。 經(jīng)過試驗， 在機(jī)器人運動過程中，在單位時間內(nèi)隨機(jī)給出不同的糾偏電壓， 并記錄該糾偏電壓下的偏差量。 選取連續(xù)的3 組共383 對數(shù)據(jù)作為樣本空間。 使用Mat lab 對3 組數(shù)據(jù)進(jìn)行建模， 得到了1 個線性回歸模型， 其對3 組數(shù)據(jù)都有很高的適配度， 分別為82. 3% ， 97. 16% 和95. 99%.

　　1. 4. 2 模糊PID 控制器設(shè)計

　　為了研究糾偏對焊接效果的影響， 分別用1 V、1. 5 V、2 。 5 V、3 V 的恒定糾偏電壓信號進(jìn)行糾偏。 試驗表明， 糾偏電壓為1 V 時， 由于糾偏力度太小， 雖然在執(zhí)行糾偏， 但是偏差仍舊越來越