孫增光 王士軍 周永鑫 張臨松 陳 偉
(山東理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,山東淄博255000)
隨著焊接技術(shù)的不斷發(fā)展,其在生產(chǎn)和施工中的應(yīng)用日益廣泛,已成為一種重要的加工方法。由于焊接過(guò)程產(chǎn)生強(qiáng)烈的熱量、煙霧和電弧,現(xiàn)場(chǎng)工作環(huán)境惡劣,工人的健康受到威脅,采用自動(dòng)化、機(jī)器人化的焊接系統(tǒng)是將人從手工焊接的惡劣環(huán)境中解放出來(lái)的根本途徑[1]。
目前學(xué)者多用結(jié)構(gòu)光法對(duì)焊縫跟蹤,需要加裝線激光,在焊接前要對(duì)焊件打磨拋光,如果不平整會(huì)導(dǎo)致線激光散射[2]。此外線激光在焊件上形成的線不是直線,會(huì)隨著照射面的結(jié)構(gòu)變化而變化,形成的拐點(diǎn)就是焊縫位置,這樣在實(shí)際生產(chǎn)中需要處理大量圖像才能由拐點(diǎn)形成焊縫中心線,由于以上弊端提出了主動(dòng)光法。該方法采用視覺傳感器把采集到的焊縫圖像實(shí)時(shí)傳到電腦中,實(shí)時(shí)處理焊縫圖像最終獲取焊縫中心線,通過(guò)調(diào)整焊槍與焊縫中心線之間的位置偏差,從而使得焊接具有實(shí)時(shí)性和高準(zhǔn)確度[3]。
焊縫跟蹤系統(tǒng)主要有四部分組成:圖像采集模塊、計(jì)算機(jī)、控制器和機(jī)械執(zhí)行機(jī)構(gòu)[4]。設(shè)計(jì)的系統(tǒng)原理圖,如圖1所示。

焊縫實(shí)時(shí)跟蹤的工作原理為:圖像采集模塊獲取工件的焊縫圖像,實(shí)時(shí)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中進(jìn)行處理,提取焊縫輪廓并生成焊縫中心線。在焊接時(shí)控制焊槍始終與焊縫中心對(duì)齊,實(shí)現(xiàn)焊縫的實(shí)時(shí)跟蹤。
根據(jù)系統(tǒng)原理設(shè)計(jì)出焊縫實(shí)時(shí)跟蹤系統(tǒng),其組成如圖2所示。

跟蹤機(jī)構(gòu)的焊槍和相機(jī)通過(guò)安裝板剛性連接,焊槍和相機(jī)的中點(diǎn)連線要始終保持一條直線[5]。相機(jī)安裝在焊槍前方一定距離,使采集到的焊縫圖像避開強(qiáng)烈的弧光。由于焊接過(guò)程中存在飛濺、弧光和煙塵的影響,通常會(huì)給焊縫的準(zhǔn)確提取帶來(lái)困難,因此需要加入防護(hù)罩進(jìn)行機(jī)械防護(hù)。
對(duì)電弧光譜分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)弧光波長(zhǎng)的范圍在600~760 nm時(shí),焊接電弧相對(duì)強(qiáng)度比較穩(wěn)定,鏡頭前加入濾光片可以減弱弧光影響,所以選用中心波長(zhǎng)為660 nm的窄帶濾光片。
選擇的acA1300-30uc工業(yè)相機(jī),具有體積小,質(zhì)量輕,功耗低的優(yōu)點(diǎn),分辨率達(dá)到1296像素×966像素,最大幀率30幀/s,可以通過(guò)USB線直接供電或者傳輸,通過(guò)Windows操作系統(tǒng)開發(fā)的應(yīng)用軟件進(jìn)行曝光控制。
計(jì)算機(jī)主要起計(jì)算像素值的作用,要求具有處理圖像速度快,性能穩(wěn)定可靠的特點(diǎn)。又由于工作環(huán)境惡劣,設(shè)計(jì)選用了M4650工控PC機(jī),該P(yáng)C機(jī)具有抗干擾、防塵且多擴(kuò)展的優(yōu)點(diǎn)[6]。
機(jī)械執(zhí)行機(jī)構(gòu)采用ABB IRB 1410弧焊機(jī)器人,它的結(jié)構(gòu)堅(jiān)固可靠,重復(fù)定位精度高[7]。借助離線編程軟件RobotStudio,可在不影響生產(chǎn)的前提下編程和優(yōu)化任務(wù),降低生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),縮短換線時(shí)間,提高生產(chǎn)效率。建立焊接機(jī)器人工作站如圖3所示。

彩色圖像獲取后可以看出焊縫和邊緣分界不明顯,不利于提取焊縫重要信息。為使圖像中焊縫明顯,與工件區(qū)分大,就要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理提高對(duì)比度。處理后的圖像如圖4所示。

經(jīng)過(guò)預(yù)處理后可以看出圖4b圖像提高了對(duì)比度,焊縫明顯,區(qū)分度高,方便后期處理。
為了減少圖像信息,加快后續(xù)處理速度,需要對(duì)彩色圖像進(jìn)行灰度處理,這樣處理后不影響圖像的輪廓主要信息,僅包含亮度信息,不含色彩信息的圖像。通過(guò)比較發(fā)現(xiàn),直接灰度處理焊縫和工件的輪廓區(qū)分度不高,不利于提取焊縫邊緣。對(duì)灰度處理后的圖像需要進(jìn)行后處理。常用的方法有圖像均衡化,圖像規(guī)定化,如圖5所示。

灰度圖處理后,會(huì)產(chǎn)生對(duì)比度不足的缺點(diǎn),使圖像中的細(xì)節(jié)分辨不清晰,這時(shí)需將灰度范圍進(jìn)行線性擴(kuò)展。灰度變換是基于點(diǎn)操作的增強(qiáng)方法,它將每一個(gè)像素的灰度按照一定的數(shù)學(xué)變換公式轉(zhuǎn)換為一個(gè)新的灰度值[8]。
采用線性變換對(duì)圖像中每一個(gè)像素做線性拉伸,將有效地改善圖像視覺效果。設(shè)預(yù)想為f(x,y),其灰度范圍為[a,b];變換后的圖像為g(x,y),其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

如果圖中大部分像素的灰度級(jí)分布在區(qū)間[a,b]內(nèi),原圖的最大灰度級(jí)為maxf,只有小部分的灰度超出此區(qū)間,為了改善增強(qiáng)效果,可以令:

灰度線性變化后,并對(duì)圖像局部灰度范圍進(jìn)行擴(kuò)展,通過(guò)局部拉伸把[0.1,0.5]內(nèi)的灰度拉伸為[0,1],這樣可以使得圖像明暗對(duì)比增強(qiáng),圖像較亮。處理后的圖像,如圖6所示。
與圖像均衡化和圖像規(guī)定化相比較,灰度線性變化后圖像如圖6a焊縫清晰,輪廓明顯,對(duì)比度較高,為后續(xù)處理帶來(lái)方便。

圖像二值化就是將圖像上的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255,將整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果的過(guò)程[9]。圖像的二值化有利于圖像的進(jìn)一步處理,使圖像變得簡(jiǎn)單,突出焊縫的輪廓。
若二值化后的圖像會(huì)存在雜點(diǎn)則需要進(jìn)行散點(diǎn)祛除,通過(guò)散點(diǎn)祛除除掉白色的干擾點(diǎn)和黑色的雜點(diǎn),但不會(huì)影響焊縫的輪廓。
散點(diǎn)祛除后進(jìn)行圖像求反,方便與原焊縫圖像作對(duì)比,便于提取輪廓進(jìn)行邊緣檢測(cè)。通過(guò)一系列處理后,可以看出求反后的圖像中間白色焊縫與原始圖像焊縫基本一致,如圖7所示。

常用的邊緣檢測(cè)有:Roberts算子檢測(cè),Prewitt算子檢測(cè),Canny算子檢測(cè),LOG算子檢測(cè),如圖8所示。

邊緣檢測(cè)后通過(guò)比較,發(fā)現(xiàn)Prewitt算子邊緣檢測(cè)不能滿足要求,其邊緣輪廓不清晰,不能提取完整焊縫。其他邊緣檢測(cè)算法處理后圖像和原始圖像對(duì)比發(fā)現(xiàn),焊縫輪廓和原始圖像焊縫輪廓一致吻合,證明圖像處理合格。
圖像的骨架提取就是以目標(biāo)中心為基準(zhǔn),對(duì)目標(biāo)進(jìn)行細(xì)化,提取圖形的一部分取中心線,這樣可以去掉不必要的信息,方便識(shí)別。將提取中心線后的圖像顯示在坐標(biāo)系中,選擇多個(gè)特殊點(diǎn)進(jìn)行直線擬合,所得的直線與焊縫所求中心線幾乎重合,在機(jī)器人控制時(shí),只需按選取的這些特殊點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行控制即可,這樣就能實(shí)現(xiàn)焊縫的自動(dòng)跟蹤[10],如圖9所示。

通過(guò)多次試驗(yàn)得出圖像處理的一般流程,如圖10所示。

在平面焊縫的焊接過(guò)程,常見的焊縫有直線、圓弧、折線等情況。根據(jù)得出的圖像處理流程,按同樣的方法也可以處理采集到的圖像,并且能夠準(zhǔn)確得出帶有焊縫中心線的圖像,如圖11所示。

為了使采集到的焊縫圖像處理方便,設(shè)計(jì)焊縫跟蹤實(shí)時(shí)處理系統(tǒng),可以將采集到的圖像迅速地處理成帶有中心線的圖像,如圖12所示。
在焊接時(shí),焊件固定在工作臺(tái)上,相機(jī)實(shí)時(shí)獲取焊槍運(yùn)動(dòng)前方的焊縫圖像,通過(guò)設(shè)計(jì)的焊縫實(shí)時(shí)處理系統(tǒng),進(jìn)行焊縫輪廓提取、生成中心線,通過(guò)控制機(jī)器人調(diào)整焊槍的方向和距離,確保焊槍始終與焊縫中心對(duì)齊,從而實(shí)現(xiàn)焊接過(guò)程中焊縫實(shí)時(shí)跟蹤。

本文首先通過(guò)對(duì)采集到的圖像進(jìn)行γ值調(diào)整,然后進(jìn)行灰度拉伸,可以提高對(duì)比度,使其變?yōu)橐子谧R(shí)別焊縫的圖像。圖像經(jīng)過(guò)二值化處理后轉(zhuǎn)變?yōu)橹挥泻诎仔Ч膱D像,突出了焊縫輪廓。圖像求反后進(jìn)行邊緣檢測(cè),與采集到的圖像對(duì)比后發(fā)現(xiàn)輪廓一致,同時(shí)生成了帶有中心線的焊縫圖像。為了使采集到的焊縫圖像處理方便,設(shè)計(jì)焊縫跟蹤實(shí)時(shí)處理系統(tǒng),通過(guò)研究焊縫的實(shí)時(shí)跟蹤技術(shù)為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)焊接提供了可靠保證。