基于無線遙控與視覺跟蹤的焊接控制系統(tǒng)

湯 宇,柯希林,王小剛,王中任

(湖北文理學(xué)院機械工程學(xué)院,湖北 襄陽 441053)

1 引 言

隨著“工業(yè)制造2025”發(fā)展目標的提出,制造業(yè)朝著自動化、智能化的方向發(fā)展[1]。由于視覺技術(shù)的成熟,越來越多的企業(yè)把結(jié)合視覺技術(shù)的工業(yè)機器人應(yīng)用到企業(yè)生產(chǎn)中[2-3]。在化工企業(yè)的建造和維護過程中,常常涉及到管道焊接作業(yè)。如何把與機器視覺相結(jié)合的機器人技術(shù)應(yīng)用在管道焊接這個高危險、高污染的行業(yè),一直是業(yè)內(nèi)的一個重要研究方向和課題[4]。

目前,國內(nèi)外應(yīng)用到工業(yè)現(xiàn)場的焊接機器人大多采用傳統(tǒng)示教模式。隨著制造業(yè)的發(fā)展,工作效率成為檢測工業(yè)自動化程度的一個重要的指標,傳統(tǒng)示教模式越來越難以滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要。首先,操作人員在焊接初期必須花費大量的時間對焊接機器人進行參數(shù)設(shè)置,人工導(dǎo)引機器人末端執(zhí)行器完成預(yù)期的焊接動作；其次,示教機器人在工作過程中只能按照示教好的軌跡運行,不能根據(jù)實際情況自適應(yīng)地調(diào)整路徑；最后,示教器以及多數(shù)焊接遙控器與機器人之間采用的是硬接線連接方式,該方式在環(huán)境復(fù)雜的焊接現(xiàn)場曝露出嚴重的不足。

隨著機器視覺技術(shù)的快速發(fā)展,其非接觸、高精度等優(yōu)點而在自動引導(dǎo)焊接中大量使用[5-6]。對于激光視覺焊縫跟蹤系統(tǒng),由于激光視覺傳感器超前于焊槍,因此激光條紋與焊槍有一定間距。該間距愈小,焊縫跟蹤的實時性越高。然而,當間距減少時,受焊接電弧光、飛濺、煙塵等因素影響,現(xiàn)場采集的焊縫圖像將覆蓋大量噪聲,從而導(dǎo)致特征信號不明顯甚至被淹沒,使得實際焊縫特征獲取精度難以達到系統(tǒng)的理論精度,焊縫糾偏控制會產(chǎn)生誤差,影響焊接質(zhì)量。描述焊縫,最重要的工作就是找到拐點,確定了拐點即可準確提取焊縫的特征參數(shù)[7]。傳統(tǒng)的模板匹配算法[8]在強烈噪聲干擾下識別焊縫特征參數(shù)存在著或算法復(fù)雜,或準確性不理想等問題。

針對此情況,本文設(shè)計出一種基于無線遙控與視覺跟蹤的焊接控制系統(tǒng),實現(xiàn)對焊接機器人的無線操控。同時提供一種基于粒子濾波的焊縫圖像跟蹤方法,通過粒子濾波能夠?qū)D像大目標區(qū)域搜索,可減少焊縫位置發(fā)生突變或焊縫圖像缺失時跟蹤失效的問題；該方法能夠在強烈噪聲干擾下快速、準確地識別焊縫特征位置,為焊縫跟蹤提供一種有效方法。

2 系統(tǒng)組成

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

本文設(shè)計的基于無線遙控與視覺跟蹤的焊接控制系統(tǒng)主要由視覺單元、控制單元和執(zhí)行單元三部分組成,系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

視覺單元包括工業(yè)相機、線激光器和工控機。視覺傳感器由工業(yè)相機和線激光器組而成,實際焊接時,若視覺傳感器距離焊槍太近,則弧光飛濺會使工業(yè)相機采集到的圖像出現(xiàn)大量噪聲,若二者距離太遠則影響焊縫圖像跟蹤的精度,為使本系統(tǒng)焊接效果達到最優(yōu),將視覺傳感器與焊槍間隔50 mm左右的距離,一起安裝在擺動運動的導(dǎo)軌末端,用于采集焊縫圖像信息。根據(jù)視覺傳感器采集的信息,工控機通過圖像跟蹤算法獲取圖像中焊縫的尺寸和位置信息,并計算出偏移量。

控制單元包括嵌入式工業(yè)PC、角度傳感器和相關(guān)電氣元件。嵌入式工業(yè)PC完成焊接機器人的邏輯控制,接收視覺系統(tǒng)發(fā)送的偏移信息,轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的指令控制執(zhí)行單元動作。角度傳感器用于檢測焊機機器人在管道上的傾斜角度,實時將該信息傳送到嵌入式工業(yè)PC,嵌入式工業(yè)PC最小掃描周期是50 μs,與工業(yè)上常用的毫秒級掃描周期的PLC相比較,運算速度更快,更充分地滿足本系統(tǒng)對數(shù)據(jù)處理速度和信息傳輸實時性的要求。本系統(tǒng)將控制單元封裝到焊接機器人內(nèi)部,二者組成一個整體,與傳統(tǒng)焊接系統(tǒng)中焊機機器人與控制箱相互獨立的方案相比,系統(tǒng)體積可減少65 %以上。

執(zhí)行單元為一臺焊接機器人及一臺數(shù)字化焊接。焊接機器人為磁吸附式四輪機器人,通過內(nèi)部的三臺步進電機驅(qū)動爬行(x)、擺動(y)、焊槍升降(z)三個方向運動；數(shù)字化焊機接收控制單元發(fā)送的指令信號后,進行焊接作業(yè),焊縫跟蹤過程中,主要通過控制擺動電機的正反轉(zhuǎn)來實現(xiàn)糾偏,因此選用高精度的擺動電機。圖2為系統(tǒng)示意圖。

圖2 系統(tǒng)示意圖

2.2 視覺單元

視覺單元由工控機、工業(yè)相機、線激光器、濾光片和視覺結(jié)構(gòu)殼體等組成,如圖3所示。首先,線激光器投射一個激光光條到待焊管道的焊縫上,由激光三角法原理[9]可知,激光條紋隨著焊縫深度的變化產(chǎn)生偏折。其次,通過工業(yè)相機周期性的拍攝激光條紋圖像,并通過運行圖像處理算法工控機處理采集到的圖像,計算出被測焊縫的位置坐標和尺寸信息。最后,工控機將計算出的焊縫信息與上一幀圖像處理結(jié)果進行比較,得到焊縫實際偏移量并發(fā)送至控制單元,控制單元發(fā)送相應(yīng)的指令給執(zhí)行單元,從而完成實時糾偏。加入窄帶濾光片的目的是過濾弧光引起的干擾噪聲,提高圖像采集質(zhì)量。

圖3 視覺單元示意圖

2.3 控制單元及工作流程

控制單元可以分為兩個子系統(tǒng),無線人機交互系統(tǒng)和嵌入式工業(yè)PC控制系統(tǒng)。

2.3.1 無線人機交互系統(tǒng)

無線人機交互系統(tǒng)主要有操作面板、發(fā)射器和接收器組成,控制流程如圖4所示。

圖4 無線控制流程

為了進一步縮小產(chǎn)品體積,優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu),本系統(tǒng)將操作按鈕布置在操作面板上,并與發(fā)射器組合到一起。通過發(fā)射器把操作信息編譯成對應(yīng)的無線信號發(fā)射出去,接收器接收無線信號,同時解碼成遵從Modbus協(xié)議的指令信息發(fā)送給嵌入式工業(yè)PC。為提高無線傳輸性能,增加遙控距離,發(fā)射器與接收器之間采用工作頻率為433 MHz的無線通信,其穩(wěn)定通信距離達200 m。

2.3.2 嵌入式工業(yè)PC控制系統(tǒng)

嵌入式工業(yè)PC控制系統(tǒng)按照功能可以劃分為通信模塊、焊機模塊、機器人運動模塊。本文選用的C6015嵌入式工業(yè)PC,體積小、重量輕,嵌入在內(nèi)部空狹窄的焊機機器人中。C6015采用Intel?AtomTM四核處理器,2G內(nèi)存,實現(xiàn)圖像的信息處理、實時數(shù)據(jù)運算以及控制信號傳輸?shù)娜蝿?wù)。

TwinCAT軟件為C6015信息處理及邏輯控制功能的實現(xiàn)提供了平臺。TwinCAT 軟PLC與傳統(tǒng)的PLC相比,CPU、存儲器和內(nèi)存提升較大,系統(tǒng)最小掃描周期可達50 μs,數(shù)據(jù)運算速度快；為了提高焊縫跟蹤精度,本系統(tǒng)采用TwinCAT 軟件NC控制功能,實現(xiàn)焊接機器人爬行、擺動和焊槍升降三個方向運動的精確控制。

(1)通信模塊:實現(xiàn)嵌入式PC與視覺單元和接收器之間的信息傳輸。

(2)焊機模塊:控制焊接電源的送氣、送絲、起弧等功能。

(3)機器人運動模塊:控制焊接機器人行走、擺動和焊槍上升下降等操作。

控制系統(tǒng)流程如圖5所示。

圖5 控制系統(tǒng)流程

3 初始化焊縫特征提取

3.1 圖像處理流程

線激光投射到焊縫上會產(chǎn)生偏折,視覺單元通過獲取兩個偏折點的坐標,結(jié)合實際焊縫尺寸對焊縫圖像進行標定,可以計算出焊縫的實際寬度和中心點坐標。

本文獲取焊縫實際信息的處理過程如下:首先,使用圖像縮減算子,減少圖像面積,提高后續(xù)圖像處理效率。其次,通過對模板部分的預(yù)處理,消除如弧光、焊渣飛濺等干擾信號引起的圖像噪聲。最后,通過圖像分割算法提取焊縫邊緣信息,并將得到的邊緣信息進行直線擬合以完成對焊縫特征區(qū)域的二次定位。最終得到準確的焊縫實際信息。圖6為圖像處理流程。

圖6 圖像處理流程

3.2 圖像標定與坐標轉(zhuǎn)換

相對于絕對坐標系,平面坐標系中的圖像存在著變形,為了把采集到的圖像上的特征信息轉(zhuǎn)化為實際的焊縫信息,根據(jù)相機的視場大小,本文選擇60 mm×60 mm的平面圓點靶標作為標定板,對相機拍攝的圖像進行標定,以確定其對應(yīng)的實際坐標,坐標轉(zhuǎn)換函數(shù)[10]如下:

xreal=Ximage={-b+[b2-4k(ximage-ximage0)]1/2}×dreal/2k

dreal×b′)

其中,(ximage,yimage)和(xreal,yreal)分別是圖像的平面坐標和絕對坐標。(ximage0,yimage0)是原點O(0,0)在圖像平面坐標系上的坐標。k,k′和b,b′分別X,Y軸上的比例因子和截距。dreal是靶標相鄰兩個圓心的間距,X和Y分別是圖像平面坐標和絕對坐標之間,橫坐標、縱坐標的關(guān)系函數(shù)。根據(jù)標定系統(tǒng)確定的數(shù)學(xué)關(guān)系,將圖像上的焊縫中心點坐標轉(zhuǎn)換成實際焊縫中心點的坐標。

3.3 獲取焊縫中心點坐標

采集到的圖像經(jīng)過預(yù)處理、圖像分割和目標區(qū)域提前后,得到特征圖像,如圖7(a)所示。為了提高焊縫信息的精確度,首先,分別將目標區(qū)域進行膨脹、腐蝕,然后將處理后的區(qū)域進行相減操作,利用相減區(qū)域?qū)δ繕藞D像進行選擇,最后通過Canny算子提取所摳圖像的邊緣[11],利用skeleton算法提取焊縫中心線,效果圖如圖7所示。

圖7 邊緣提取

對圖像進一步處理,利用“長度”加“列坐標”的特征篩選圖像,最終獲得左右兩條清晰平直的激光線段。令左側(cè)線段點坐標集合為L[xi,yi],右側(cè)線段點坐標集合為R[xi,yi],焊縫中心點坐標集合為M[xi,yi]。取左側(cè)點集L中的列坐標最大值yl_max作為焊縫左偏折點,取右側(cè)點集R中的列坐標最小值yr_min作為焊縫右偏折點,令焊縫中心點列坐標為ymid,則:

ymid=(yl_max+yr_min)÷2

如圖8所示,焊縫中心線提取結(jié)果精確度高,抗干擾能力強。

圖8 中心線

4 粒子濾波焊縫圖像跟蹤

4.1 跟蹤原理

在實際焊接過程中,一直伴隨著弧光、煙塵和焊渣飛濺等復(fù)雜因素,同時高溫引起的焊件形變、機械振動也會對采集到的圖像造成各種噪聲,這些干擾提高了對焊縫位置進行精確測量的難度。為保證焊縫偏折點跟蹤的精度及其響應(yīng)速度,需要采取合適的視覺目標跟蹤方法[12]。

粒子濾波算法[13]是基于蒙特卡羅理論的采樣跟蹤算法,在解決非線性、非高斯問題上具有優(yōu)勢,本文提出一種基于粒子濾波的焊縫圖像跟蹤方法,通過粒子濾波能夠?qū)D像大目標區(qū)域進行搜索,減少焊縫位置發(fā)生突變或焊縫圖像缺失時跟蹤失效的問題,確保視覺單元能夠在強烈噪聲干擾下快速、準確地識別焊縫特征位置,即激光線拐點坐標。

4.2 粒子濾波跟蹤流程

粒子濾波跟蹤方法流程如圖9所示。

圖9 粒子濾波流程

4) 焊縫定位:候選粒子狀態(tài)位置處的梯度方向直方圖和目標的梯度方向直方圖之間相似度體現(xiàn)了該區(qū)域是目標的置信度。根據(jù)與跟蹤目標的相似度進行概率計算的權(quán)重,估計出最優(yōu)粒子狀態(tài)確定的焊縫位置；

6) 重采樣與粒子狀態(tài)轉(zhuǎn)移:依重要性采樣與粒子狀態(tài)轉(zhuǎn)移,根據(jù)粒子的權(quán)重,對粒子進行重采樣,根據(jù)步驟3)獲得的相似度重新撒粒子,相似度高的粒子周圍多撒,相似度低的地方少撒。根據(jù)重采樣的結(jié)果來預(yù)測下一幀焊縫粒子候選狀態(tài)位置；重采樣對粒子候選狀態(tài)進行轉(zhuǎn)移后,回到步驟2)進行下一幀焊縫圖像的跟蹤。

5 實驗結(jié)果與分析

為了驗證本焊接控制系統(tǒng)的準確性和穩(wěn)定性,選取直徑300 mm、壁厚16 mm、V型坡口上端最大寬度為23 mm的管道作為焊接對象。焊槍與視覺傳感器之間安裝隔熱擋板,在保護視覺傳感器的同時,阻擋弧光。為了進一步提高采集圖像的質(zhì)量,在工業(yè)相機前安裝(660±10)nm波長的窄帶濾光片濾光片,降低噪聲干擾。焊接設(shè)備為松下YD-350GS焊機,實驗時焊接電流為145 A,焊接電壓為18.0 V,焊絲直徑為1.2 mm。

實驗裝置的控制單元為倍福C6015嵌入式工業(yè)PC,體積小,運算速度快,為視覺單元龐大的數(shù)據(jù)處理任務(wù)提供硬件條件,通過步進驅(qū)動器實現(xiàn)對機器人爬行、擺動和焊槍升降三個高精度步進電機的控制,三個維度重復(fù)定位精度可達0.1 mm。

在焊接過程中,無線人機交互系統(tǒng)的接收器利用485總線以Modbus協(xié)議實現(xiàn)焊接系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置和動作控制。發(fā)射器發(fā)出起始指令,系統(tǒng)開始焊接作業(yè)后,視覺單元周期性地將計算出的焊縫信息與上一幀圖像處理結(jié)果進行比較,并將得到焊縫實際偏移量發(fā)送至控制單元,控制單元通過調(diào)整擺動方向電機的位置來控制焊槍的位置,從而實現(xiàn)焊槍對焊縫的跟蹤。

為了分析焊縫跟蹤的穩(wěn)定性,實驗中重點關(guān)注有較大干擾噪聲的圖像的處理效果。圖10為焊接現(xiàn)場有較大焊渣飛濺情況下的焊縫跟蹤圖像處理結(jié)果。如圖10(a)、圖10(b)所示,在強弧光干擾下,在基于雙模板匹配圖像跟蹤方法處理出現(xiàn)錯誤的情況下,基于粒子濾波的圖像跟蹤方法仍可以實現(xiàn)焊縫的準確跟蹤。

圖10 大噪聲圖像跟蹤結(jié)果

為了定量驗證焊接控制系統(tǒng)的精度與穩(wěn)定性,分別采用雙模板匹配跟蹤方法和粒子濾波跟蹤方法,對隨機選取的50幀受弧光等噪聲干擾的圖像進行糾偏測試,焊縫跟蹤誤差曲線如圖11所示,采用雙模板匹配跟蹤方法糾的偏誤差最大值為0.38 mm,采用粒子濾波跟蹤方法的糾偏誤差最大值為0.12 mm。

圖11 焊縫跟蹤誤差曲線

實驗證明,基于粒子濾波的焊縫軌跡跟蹤算法準確穩(wěn)定,糾偏誤差小于0.12 mm,焊縫成型效果好,可滿足焊接工藝要求,實際焊接效果圖12所示。

圖12 焊接效果圖

6 總 結(jié)

本文針對V型焊縫的管道焊接設(shè)計了一套基于無線遙控與視覺跟蹤的焊接控制系統(tǒng)。采用無線遙控操作的方法,消除了由于現(xiàn)場線纜纏繞產(chǎn)生的安全隱患,提高了焊接的便利性,采用了基于粒子濾波的焊縫跟蹤方法,提高了焊縫信息準確性和穩(wěn)定性,為控制系統(tǒng)的良好焊接提供了基礎(chǔ)。

實驗證明,本焊接控制系統(tǒng)精確度達0.12 mm,焊接精確度高,穩(wěn)定性強,焊接效果良好,滿足實際焊接需求。

在后續(xù)的研究工作中,將進一步降低外部噪聲的干擾,優(yōu)化視覺單元,提高獲取初始圖像的質(zhì)量；采用深度學(xué)習(xí)的方法提取焊縫信息,與本文采用的方法進行對比,進一步提升焊接系統(tǒng)的精確性和穩(wěn)定性。