基于激光位移傳感器的焊縫跟蹤實驗研究

甘文龍，劉海生，王中任

（1.湖北文理學院機械與汽車工程學院，湖北襄陽441053；2.武漢科技大學機械工程學院，湖北武漢430081）

基于激光位移傳感器的焊縫跟蹤實驗研究

甘文龍1，2，劉海生1，王中任1

（1.湖北文理學院機械與汽車工程學院，湖北襄陽441053；2.武漢科技大學機械工程學院，湖北武漢430081）

自動焊接技術是一種提厚壁管道焊接生產率和焊接質量的解決方案。采用基恩士線位移傳感器，基于激光三角法原理可以精確提取焊接母材的坡口邊緣特征及焊縫中心位置。爬行機器人根據測得的坡口深度和寬度的變化，來自動調節焊頭的高度和擺幅。對30°的焊接母材坡口進行了實驗，可以掃描得到焊接接頭的3D輪廓，測得中心基準偏差為0.6～1 mm左右，為最終實現焊縫視覺跟蹤提供了依據。

焊接；激光位移傳感器；機器視覺；管道

焊接是用于連接金屬的常用工藝技術，在汽車、船舶和石油化工等工業領域中工廣泛使用。但是目前的自動化水平低下，大部分焊接工作是手動完成的，即使采用了焊接機器人，大多是采用“示教”的工作模式。這種焊接模式固定單一，缺乏柔性，對于焊材的形狀和焊接的位置有嚴格的要求，且工作形式固定，對環境要求高。完成全自動焊接的一個重要的影響因素是由于焊接過程中焊接母材的金屬熱變形導致在焊接過程中焊縫跟蹤定位很難提取。在國內外研究焊縫跟蹤定位常用的是邊緣特征點定位確定焊縫中心[1-2]及通過焊接熔池中心點偏差來確定焊縫中心[3]。為了更精確的跟蹤定位焊接過程中焊接焊縫，本文基于基恩士的線位移傳感器可以準確的獲得焊縫中心和線基準的偏差量，研究焊接過程焊縫中心的變化的規律的影響因素。

1 線位移傳感器測量原理及焊縫跟蹤系統構成

1.1 線位移傳感器定位系統測量原理

線位移傳感器基恩士基于激光三角法測量原理，如圖1所示，激光發射器發出波長為405 nm的藍色半導體高亮度激光，激光線總長為固定長度40 mm，當激光發射器跟隨小車在焊接母材上運動時，在焊接母材上產生遵循焊接表面的輪廓的激光條紋。激光條紋圖像經濾光器和聚焦透鏡在像平面上可形成出如圖1的V形坡口圖像。在以往的研究中，激光條紋的提取有很多方式，比如高斯接近法，質心法等[4-5]。為了形成一個閉環的跟蹤焊接系統，焊接接口輪廓的特征點必須被精確的提取和定位，在本文中，采用提取特征拐點的方法對激光條紋進行處理得到中心位置，焊接母材上的特征拐點即為激光條紋與焊接坡口的轉折點以及焊縫接口最低點，其特征如圖2（a）所示，在圖2（b）表示一個9×14的像素列陣，其提取特征點即像素坐標為（1，3），（5，7），（1，11）等。

圖1 激光傳感器原理

圖2 特征點提取

1.2 線位移傳感器焊縫跟蹤系統構成

本文的線位移傳感器焊縫跟蹤系統由焊接母材管道、焊機、送絲機、保護氣以及爬行焊接機器人等組成。焊接母材管道規格為Φ625×25，即管道直徑625 mm，坡口厚度為25 mm.焊接接口坡口角度為30°，形成坡口寬度為29 mm，打底焊材為ER50-6.采用擺動加停留的焊接方式實現自動焊接，根據焊接母材完成焊接的具體焊接參數如表1所示，型號為LJ-V7080的中等距離型基恩士線位移傳感器打出“一字”形高亮度條紋。焊機及爬行機器人如圖3所示。

表1 焊接工藝參數

圖3 焊機及測量系統組成

2 實驗及結果分析

實驗所用傳感器打出的激光線的總線長為40 mm固定不變，故激光直接發射會打出長度為40 mm的“一字”形的直線，當打在焊接母材后會遵循著焊接的坡口形狀形成一個V型，坡口實際的寬度會根據管徑的大小形成的坡口大小不同而有所變化。實驗用管道的實際坡口寬度計算為29 mm，故激光線的長度可以完整的打在焊接坡口上。由于焊接的是多層多道焊接，為了保證焊接中焊縫的定位精確，故提取焊接坡口的拐點為全程焊接過程的特征點，因為在第一層焊接后焊縫的接口處的特征點將被埋沒[6]，無法提取。坡口的轉折點為明顯的特征提取點，而該特征點即我們需要用來計算焊縫中心的依據點。

根據現場實際的焊接條件以及焊接工藝，保證自動焊接的實現和視覺系統的穩定，在視覺系統前面加上弧光遮擋，為了最大精度的保證焊接過程，焊槍的末端與激光器的相對夾角位置范圍值[7，8]為55～60°，且相對距離為50～80 mm.

由實驗測得焊縫跟蹤偏差值波動圖如圖5所示，在前0～70 s的范圍內基準偏差值在小范圍之內，其平均誤差為0.6～1 mm左右，基本可以滿足焊接要求，在70～80 s的范圍內基準偏差已經超過了1 mm實驗要求，表示小車已經偏移了實際的焊接軌跡，無法滿足焊接工藝要求,觀察實時性強。從實驗結果分析可知，基于激光線的特征點提取焊縫的跟蹤有以下幾個優勢：1）采用激光線的線結構光視覺結構簡單，激光穩定性強，抗干擾能力強，容易實現；2）特征點明顯，提取簡單快速，可以保證較高的精度。焊縫跟蹤定位影響因素很多，其主要的產生誤差的主要因素有：1）小車自身機械的結構、爬行電機等因素，導致爬行出現一定的誤差；2）焊接母材管道的圓度會造成小車磁輪貼合不全，運行過程中出現偏差，帶來誤差；3）打磨坡口的平整性會導致拐點提取精度下降帶來誤差。

圖5 偏差值分析

在本文的焊縫跟蹤定位實驗中，還得到了焊縫區域的二維形貌和3D輪廓，如圖6所示，三維輪廓可以根據焊縫區域的不同位置來顯示高度值，以顏色深淺來表示。掃描得到的三維輪廓可以為檢測焊接質量提供一定的依據。

圖6 焊縫輪廓

3 結束語

本文基于線位移傳感器開展了焊縫跟蹤的實驗研究，初步得到了焊縫中心基于激光中心的偏差值，討論了基于線位移傳感器提取中心偏差的優勢以及影響該偏差值的因素，生成了焊縫區域的三維輪廓圖，對最終實現焊縫機器人視覺引導有一定的指導意義。

[1]Fang ZJ，Xu D，Tan M.Vision-based initial weld point posi tioning using the geometric relationship between two seams[J]. Int J Adv Manuf Technol，2013，66（9-12）：1535－1543.

[2]Gu WP，Wan W.Autonomous seam acquisition and tracking system for multi-pass welding based on vision sensor[J].Int J Adv Manuf Technol，2013，69（1）：451－460.

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[5]Shi YH.Mathematical modeling of rotational arc sensor in GMAW and its applications to seam tracking and endpoint de tection[J].Sci Tech Weld Join，2006，11（6）：723-730.

[6]Dinham M，Fang G.Autonomous weld seam identificationand localisation using eye-in-hand stereo vision for robotic arc welding[J].Int J Comput Integr Manuf，2013，29（5）：288–301.

[7]李鶴喜.基于視覺反饋的焊接機器人自動示教關鍵技術研究[D].廣州：華南理工大學，2010.

[8]王璇.焊接機器人焊縫信息視覺檢測系統研究[D].天津：河北工業大學，2013.

Experimental Study on Welding Seam Tracking Based on Laser Displacement Sensor

GAN Wen-long1，2，LIU Hai-sheng，WANG Zhong-ren2
（1.Hubei Liberal Arts College School of Mechanical and Automotive Engineering，Xiangyang Hubei 441053，China；2.Wuhan University of Science and Technology Institute of Mechanical Engineering，Wuhan Hubei 430081，China）

Automatic welding technology is a solution to improve welding productivity and quality for thick-wall pipe.Based on the principle of laser triangulation，the laser displacement sensor was applied to detect the welding groove edge characteristics and weld centerof the parent metal.The weld head height and sway were automatically adjusted by the crawling robot according to the depth and width of the welded groove measured.For parent metal welding groove of 30°，the 3D profile of the welded joint was obtained and the measured reference center deviation is about 0.6 to 1 mm.The study provide theory and experimental basis for final welding tracking.

welding；laser displacement sensor；machine vision；pipe

TP242

A

1672-545X（2017）03-0087-03

2016-12-05

甘文龍（1991-），男，湖北天門人，在讀研究生，研究方向為機器人視覺；王中任（1974-），男，湖北黃梅人，博士，教授，研究方向為智能制造與機器視覺。