CN108344693B - 一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量装置及方法，装置包括：支撑结构本体、用于采集焊缝对接处图像信息的图像采集单元、用于给图像采集单元提供稳定光学环境的背光源装置、用于对焊接工件夹紧的夹紧装置、用于控制焊枪摆动的安装机构、用于接收处理图像信息的图像处理平台和固定机构；固定机构、图像采集单元和背光源装置按从上到下的次序依次排列的安装于支撑结构本体的一侧；安装机构和夹紧装置按从上到下的次序依次排列的安装于支撑结构本体的另一侧；图像采集单元与图像处理平台连接。本发明的视觉测量装置利用图像采集单元采集焊缝处的图像，通过错边量提取算法对图像进行实时处理，实现焊缝错边量的高精度精确测量。

Description

一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量方法

技术领域

本发明属于视觉测量领域，尤其涉及一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量方法。

背景技术

随着自动化焊接技术和图像处理技术的发展，基于视觉感知的自动化焊接系统已经被广泛应用于汽车制造、航空航天和电力电子等众多工业领域。目前，在变压器储油柜制造领域，金属波纹式储油柜在我国电力设备装备中已占据重要的市场份额，但是，该型储油柜内部镂空而外部呈现环状的波片状设计，实现各波纹管部件薄板处的自动化焊接存在诸多技术难题，因此该领域尚未实现波纹式储油柜的大规模自动化焊接工业生产。实际上，采用人工焊接的方案对焊接工人的技术要求高，用人成本高昂，并且施工难度大，不利于实现大规模的工业生产，该领域亟待一种能够实现高精度自动化焊接的系统。

传统方法中，进行一组储油柜波纹管部件薄板处的焊接，需要先用人工焊接的方式进行点焊对接，但焊点间隔处仍会留有细小缝隙和毫米级误差的对接错边差，这极大地增加了人工焊接的操作难度，另外，工人凭借各自的经验进行焊接的方法具有一定的不确定性，容易出现焊接缺陷。根据工业上波纹式储油柜外体焊接的技术要求，自动焊接系统在焊接之前，需要测量精确的错边量，测量精度需要控制在1.0mm以下，以便自动焊接系统能够根据储油柜对接处焊缝的错边量精准地控制焊枪的偏转角度和偏转方向，以实现金属波纹式储油柜的自动化焊接。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决工业应用领域中存在的焊缝错边量测量不精确的问题，本发明提供一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量方法。

(二)技术方案

为了达到上述的目的，本发明采用的主要技术方案包括：

一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量装置，包括：支撑结构本体、用于采集焊缝对接处图像信息的图像采集单元、用于给所述图像采集单元提供稳定光学环境的背光源装置、用于对焊接工件夹紧的夹紧装置、用于控制焊枪摆动的安装机构、用于接收处理所述图像信息的图像处理平台和用于与其它设备衔接的固定机构；所述固定机构、所述图像采集单元和所述背光源装置按从上到下的次序依次排列的安装于所述支撑结构本体的一侧；所述安装机构和所述夹紧装置按从上到下的次序依次排列的安装于所述支撑结构本体的另一侧；所述图像采集单元与所述图像处理平台连接。

进一步的，所述图像采集单元包括第一图像采集装置和第二图像采集装置；所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置均包括安装基座和内窥镜摄像头，所述安装基座与所述支撑结构本体相连接，所述安装基座设置有圆柱形通孔，所述内窥镜摄像头通过所述圆柱形通孔安装于所述安装基座的内部，所述内窥镜摄像头通过所述圆柱形通孔的圆形开口采集所述焊缝对接处的图像信息，所述图像信息区域呈圆形。

更进一步的，所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置关于所述测量装置的中心线左右对称；所述第一图像采集装置用于采集焊缝对接处一侧的图像信息；所述第二图像采集装置用于采集焊缝对接处另一侧的图像信息；所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置的所述内窥镜摄像头与水平线夹角调节范围为10°≤θ≤20°。

更进一步的，所述图像处理平台用于接收处理所述图像采集单元传输的所述焊缝对接处的图像信息，提取所述焊缝对接处的错边量测量值。

进一步的，所述夹紧装置用于对焊接工件的夹紧，所述夹紧装置包括压缩机和夹片。

进一步的，所述安装机构包括自上而下依次排列的电机安装座、传动中轴和摆动部件；所述摆动部件用于安装焊枪。

一种如上所述的面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量装置的方法，包括：

S01：调整好所述图像采集单元距离所述焊缝中心的位置，调整好所述第一图像采集装置距离所述焊缝对接处的距离与倾斜角度，调整好所述第二图像采集装置距离所述焊缝对接处的距离与倾斜角度；

S02：启动所述夹紧装置，使所述夹紧装置的所述夹片夹紧焊缝，开启所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置，采集焊缝对接处两侧的图像信息；

S03：利用所述图像处理平台中的焊缝错边量提取算法从所述图像信息中提取焊缝的错边量。

进一步的，所述S03中的所述焊缝错边量提取算法包括初始化程序模块、改进的Canny边缘检测算法和图像列扫描算法；所述初始化程序模块具体包括：

L01：对所述初始化图像信息设定ROI区域，获得所述ROI区域设置参数；

L02：确定所述ROI区域内焊缝错边量的测量点，并对所述测量点进行对齐操作，获取测量点的定位参数；

L03：通过测量到的所述测量点处的错边量像素数与游标卡尺测量的所述测量点处的错边量物理测量值计算出高度差转换系数；

L04：进行Canny算子阈值调节，以获取所述Canny算子的两个阈值参数。

更进一步的，所述改进的Canny边缘检测算法具体包括：

M01：采用高斯滤波和中值滤波对所述图像采集单元采集的图像进行预处理，以得到适合Canny算子处理的二值灰度图像；

M02：使用Canny边缘检测算子对所述二值灰度图像进行处理，计算得到所述二值灰度图像中各像素的水平梯度G_x、垂直梯度G_y以及梯度方向；

M03：根据所述水平梯度G_x、垂直梯度G_y计算梯度值，当计算得到的所述梯度值大于设定的第一像素阈值时，对焊缝对接处两侧的梯度值进行比较，如果当前测量点的梯度值大于同一方向上的其他测量点的梯度值时，当前测量点的所述梯度值保持不变；如果当前测量点的梯度值不大于同一方向上的其他测量点的梯度值时，将当前测量点的所述梯度值设置为0，此为非极大值抑制；

M04：根据设置的上限阈值和下限阈值，对所述梯度值进行判断。

更进一步的，所述图像列扫描算法具体包括：

N01：基于所述ROI区域测量点所在的图像列，分别由上及下和由下及上进行所述测量点的扫描，确定焊缝一侧的上边缘测量点坐标和下边缘测量点坐标并记录，基于同样的方法得到焊缝另一侧下的上边缘测量点坐标和下边缘测量点坐标；

N02：根据得到的薄板焊缝两侧的测量点坐标，计算所述测量点的像素高度差，然后根据所述高度差转换系数，计算得到所述测量点的错边量值，判断所述错边量值是否大于历史记录值，如果所述错边量值大于历史记录值则更新错边量值的极值，并对新的极值进行存储。

(三)有益效果

本发明的有益效果是：

本发明提供的一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量装置及方法，视觉测量装置包括：按从上到下的次序依次排列的安装于支撑结构本体的一侧的固定机构、图像采集单元和背光源装置；按从上到下的次序依次排列的安装于支撑结构本体的另一侧的安装机构和夹紧装置。由于波纹式储油柜的波纹管拼接处附近有很多间距约为2.0cm的凹槽，且凹槽内无法放入任何型号的传感设备，致使采集焊缝两侧的图像带来了极大地困难，本发明的测量装置采用了倾角可调的内窥镜摄像头来获取多凹槽的波纹储油柜焊缝区域的图像，在可容忍误差范围内，能够得到满足精度要求的焊缝图像。采用夹紧装置来消除对接处焊点间的狭小缝隙，进一步保证了焊缝错边量的提取精度。

利用图像采集单元采集焊缝处的图像，然后通过图像处理平台中的焊缝错边量提取算法对图像进行处理，可得到稳定的处理效果和高精度的焊缝错边量测量值，测量精度可控制在1.0mm以下。本发明的测量装置不仅操作简便，而且焊缝错边量提取算法稳定性好，能满足实际场景的技术要求，具有检测速度快、稳定性强、测量精度高和生产成本低等优势，填补了该领域的技术空白，为波纹储油柜的自动化高效焊接和大规模生产提供了可能。

同时，通过安装机构可以将本测量装置与自动焊接系统相连接，自动焊接系统根据测量装置的测量数据精确控制焊枪的偏转度和方向，从而实现精确焊接。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量装置的结构正视图；

图2为本发明实施例提供的一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量装置的结构侧视图；

图3为本发明实施例提供的一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量装置的结构后视图；

图4为本发明实施例提供的一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量方法的错边量提取算法流程图。

【附图标记说明】

1：支撑结构本体；2：固定机构；31a-31b：内窥镜摄像头；32a-32b:安装基座；4；夹紧装置5：背光源装置；6：电机安装座；7：焊枪；8：传动中轴；9：摆动部件。

具体实施方式

为了更好地解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。

实施例1

一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量装置，如图1-3所示，包括：支撑结构本体1、用于采集焊缝对接处图像信息的图像采集单元、用于给图像采集单元提供稳定光学环境的背光源装置5、用于对焊接工件夹紧的夹紧装置4、用于控制焊枪7摆动的安装机构、用于接收处理图像信息的图像处理平台，图像处理平台位于服务器中(附图中未示出)和用于与其它设备衔接的固定机构2；支撑结构本体1是其它组件和部件的固定母体，本实施例中的支撑结构本体1由多块条形刚构件组合链接而成。固定机构2、图像采集单元和背光源装置5按从上到下的次序依次排列的安装于支撑结构本体1的一侧；安装机构和夹紧装置4按从上到下的次序依次排列的安装于支撑结构本体1的另一侧；图像采集单元与图像处理平台连接。

图像采集单元包括第一图像采集装置和第二图像采集装置；第一图像采集装置和第二图像采集装置均包括安装基座32a、32b和内窥镜摄像头31a、31b，安装基座32a、32b与支撑结构本体1活动连接，安装基座32a、32b与支撑结构本体1的倾斜角度可以调节，安装基座32a、32b设置有圆柱形通孔，内窥镜摄像头31a、31b通过圆柱形通孔安装于安装基座32a、32b的内部，内窥镜摄像头31a、31b通过圆柱形通孔的圆形开口采集焊缝对接处的图像信息，图像信息区域呈圆形，本实施例中的内窥镜摄像头31a、31b均为微距式工业内窥镜摄像头。

第一图像采集装置和第二图像采集装置关于测量装置的中心线左右对称；第一图像采集装置用于采集焊缝对接处一侧的图像信息；第二图像采集装置用于采集焊缝对接处另一侧的图像信息；第一图像采集装置和第二图像采集装置的内窥镜摄像头31a、31b与水平线夹角的调节范围为10°≤θ≤20°，与焊缝的高度距离应保持在2.8-3cm范围内，距离支撑结构本体1中心轴线的距离为6cm，同时，为保证内窥镜摄像头31a、31b采集视频图像的质量，在图像采集单元的正上方设置有背光源装置5为内窥镜摄像头31a、31b采集视频图像提供稳定的光学环境，背光源装置5与支撑结构本体1的中轴中心固定连接，本实施例中背光源装置5为输出可调式单路条形背光源，该光源输出电压可调，从而可调节照明亮度，得到合理的焊缝处理光学环境，可调式单路条形背光源安装在内窥镜摄像头31a、31b上方10cm处。

图像处理平台用于接收处理图像采集单元传输的焊缝对接处的图像信息，提取焊缝对接处的错边量测量值。

夹紧装置4用于对焊接工件的夹紧，夹紧装置4包括压缩机(图中未示出)和夹片，本实施例中夹紧装置4位于支撑结构本体1的最下方，夹片位于夹紧装置4的最下方压缩机为气动式高压空气压缩机。

安装机构包括自上而下依次排列的电机安装座6、传动中轴8和摆动部件9，摆动部件9用于安装焊枪7。

一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量方法，包括：

S01：调整好视觉测量装置的图像采集单元距离焊缝中心的位置，包括：调整好第一图像采集装置距离焊缝对接处的距离与倾斜角度，调整好第二图像采集装置距离焊缝对接处的距离与倾斜角度；使用两个内窥镜摄像头31a、31b距离焊缝水平位置的高度为1cm，且内窥镜摄像头31a、31b与水平面的倾角为10°；

S02：启动视觉测量装置的夹紧装置，打开气动式高压空气压缩机开关，高压空气压力达到标准值后，打开控制气动阀开关，使夹紧装置的夹片产生压力夹紧焊缝薄壁，使得焊点间的间隙闭合，开启第一图像采集装置和第二图像采集装置的内窥镜摄像头31a、31b，采集焊缝对接处两侧的图像信息；

S03：利用图像处理平台中的焊缝错边量提取算法从图像信息中提取焊缝的错边量。

S03中的焊缝错边量提取算法包括初始化程序模块、改进的Canny边缘检测算法和图像列扫描算法，如图4所示为错边量提取算法流程图。

本实施例的软件环境为WINDOWS 7系统，采用OpenCV(Open Source ComputerVision Library，简称OpenCV)计算机视觉库进行图像处理。

由初始化程序模块控制进行的初始化操作具体包括：

L01：对初始化图像信息设定ROI(region-of-interest)区域，获得ROI区域设置参数，初始化图像信息的原始分辨率为640*480，ROI区域为所采集初始化图像信息的640*280且固定大小的条形区域，ROI区域的位置可由初始化程序模块调节。由于波纹式储油柜外体表面带有很多间距为2.0cm的凹槽，且外体表面非常光滑，其在背光源的照射下反射光强烈，致使所采集图像的非焊缝区域有条状的光斑，ROI区域的设置可消除光斑的干扰并提升图像处理算法的处理效率；

L02：确定ROI区域内焊缝错边量的测量点，并对测量点进行对齐操作，即内窥镜摄像头31a、31b中焊缝错边量检测点的位置要对应，分属于焊缝对接处两侧的同一位置，并获取测量点的定位参数；

L03：通过测量到的测量点处的错边量像素数与游标卡尺测量的测量点处的错边量物理测量值计算出高度差转换系数；

L04：进行Canny算子阈值调节，以获取Canny算子的两个阈值参数。

采用改进的Canny边缘检测算法进行焊缝边缘检测，并结合设置的双阈值参数，提取焊缝图像ROI区域中焊缝边缘，具体包括：

M01：对内窥镜摄像头31a、31b采集到的图像信息进行经图像灰度化和图像滤波增强操作处理，图像滤波增强操作包括均值滤波和中值滤波，首先分别采用均值滤波5*5和3*3的卷积核对图像进行滤波处理，然后采用中值滤波采用7*7的卷积核对图像信息进行滤波处理，最后采用高斯滤波器对处理后的图像进行平滑处理；

M02：通过Canny边缘检测算子计算得到二值灰度图像中各像素的水平梯度G_x、垂直梯度G_y以及梯度方向，并结合Canny算子的双阈值调节来得到最佳的边缘检测效果，并记录下此时的双阈值参数；计算完水平梯度G_x和垂直梯度G_y之后，可以利用反三角函数计算梯度方向，梯度方向的计算公式为：

θ＝arct(G_y,G_x)

梯度角θ范围是从-π到π，然后在四个方向上投影，四个方向分别表示水平方向、垂直方向和两个对角线方向，即(0°,45°,90°,135°)，在这四个方向上进行非极大值抑制，并根据近似度将每个像素的梯度方向投影到这四个方向，进一步可分割为(i＝1,3,5,7)四个区域，每个区域的梯度角给定一个特定的值，代表四个方向；

M03：根据水平梯度G_x、垂直梯度G_y计算各像素的梯度值，极大值抑制是一种边缘细化的方法，当计算得到的梯度值大于设定的第一像素阈值时，对焊缝对接处两侧的梯度值进行比较，如果当前测量点的梯度值大于同一方向上的其他测量点的梯度值时，当前测量点的梯度值保持不变；如果当前测量点的梯度值不大于同一方向上的其他测量点的梯度值时，将当前测量点的梯度值设置为0，此为非极大值抑制；

M04：根据设置的上限阈值和下限阈值，对梯度值进行判断，最终获得具有单像素焊缝边缘的二值图像；

Canny算子采用双阈值方法设置一个上限阈值和一个下限阈值，上限阈值和下限阈值是可调参数，通过两个阈值中当中的小阈值来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割。一般认为，由真实边缘引起的弱边缘点和强边缘点是相互连通的，而由噪声所引起的弱边缘点则不存在。例如，如果像素梯度值小于下限阈值，则被抛弃；如果像素梯度大于上限阈值，则被认为是边缘像素；在上限和下限之间的像素点则称为候选项(也称为弱边界)，且当这个像素点与高于上限值的像素点连接时我们才保留，否则删除。因此，该算法利用弱边缘点检测8连通域像素。如果存在强边缘点，则弱边缘点被认为是真实边缘被保留下来。上述阈值调整策略可用于指导焊缝提取过程中的双阈值调优。

图像列扫描算法具体包括：

N01：基于ROI区域测量点所在的图像列，分别由上及下和由下及上进行测量点的扫描，确定焊缝一侧的上边缘测量点坐标和下边缘测量点坐标并记录，基于同样的方法得到焊缝另一侧下的上边缘测量点坐标和下边缘测量点坐标；

N02：根据得到的焊缝两侧面的测量点坐标，计算测量点的像素高度差，然后根据高度差转换系数，计算得到测量点的错边量值，并对得到错边量进行存储，判断新得到的错边量值是否大于历史记录值，如果错边量值大于历史记录值则更新错边量值的极值，并对新的极值进行存储。

通过本测量装置测得焊缝错边量的测量精度满足实际应用需求，最高测量精度可达1.0mm。

实施例2

本发明的一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量装置可与自动焊接系统配合使用，通过视觉测量装置的安装机构和图像处理平台与自动焊接系统的焊枪7相连接。

安装机构包括自上而下依次排列的电机安装座6、传动中轴8和摆动部件9，摆动部件9用于安装焊枪7，本实施例中，电机安装座6安装有直流式伺服电机。

在实际应用中，视觉测量装置的图像处理平台将得到的焊缝两侧错边量的测量值实时传送给自动焊接系统的伺服控制系统，由控制系统发出控制信号，驱动传动中轴8工作进而实现焊枪7的左右偏转运动，例如，当测得内窥镜摄像头31a视域下的错边量测量值大于内窥镜摄像头31b视域下的错边量测量时，焊枪7焊接的位置将向左偏转，反之亦然。这样的焊接过程可得到高质量的焊接质量，相比于人工焊接的方法，效率更高。

在实际应用中，通过控制波纹储油柜薄板焊缝的移动，视觉测量装置进入实时循环处理状态，可以测量整个焊缝错边量的测量值，同时，图像处理平台实时将测量值传送到自动焊接系统的伺服控制系统中心，通过焊缝两侧错边量的比较输出控制信号来控制焊枪的偏转方向和偏转量的大小，以实现焊缝自动检测跟踪焊接过程中的精确控制。另外，通过判断错边量测量值是否大于历史记录值来更新错边量极值。

需要理解的是，以上对本发明的具体实施例进行的描述只是为了说明本发明的技术路线和特点，其目的在于让本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，但本发明并不限于上述特定实施方式。凡是在本发明权利要求的范围内做出的各种变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种面向自动焊接的薄板焊缝错边量视觉测量方法，其特征在于，所述方法包括：

S01：调整好图像采集单元距离焊缝中心的位置，调整好第一图像采集装置距离焊缝对接处的距离与倾斜角度，调整好第二图像采集装置距离焊缝对接处的距离与倾斜角度；

S02：启动夹紧装置，使所述夹紧装置的夹片夹紧焊缝，开启所述第一图像采集装置和所述第二图像采集装置，采集焊缝对接处两侧的图像信息；

S03：利用图像处理平台中的焊缝错边量提取算法从所述图像信息中提取焊缝的错边量；

所述S03中的所述焊缝错边量提取算法包括初始化程序模块、改进的Canny边缘检测算法和图像列扫描算法；

所述初始化程序模块具体包括：

L01：对所述图像信息设定ROI区域，获得所述ROI区域设置参数；

L02：确定所述ROI区域内焊缝错边量的测量点，并进行所述测量点的对齐操作，获取测量点的定位参数；

L03：通过测量到的所述测量点处的错边量像素数与游标卡尺测量的所述测量点处的错边量物理测量值计算出高度差转换系数：

L04：进行Canny算子阈值调节，以获取所述Canny算子的两个阈值参数；

所述改进的Canny边缘检测算法具体包括：

M01：采用高斯滤波和中值滤波对所述图像采集单元采集的图像进行预处理，以得到适合Canny算子处理的二值灰度图像；

M02：使用Canny边缘检测算子对所述二值灰度图像进行处理，计算得到所述二值灰度图像中各像素的水平梯度G_x、垂直梯度G_y以及梯度方向；

M03：根据所述水平梯度G_x、垂直梯度G_y计算梯度值，当计算得到的所述梯度值大于设定的第一像素阈值时，对焊缝对接处两侧的梯度值进行比较，如果当前测量点的梯度值大于同一方向上的其他测量点的梯度值时，当前测量点的所述梯度值保持不变；如果当前测量点的梯度值不大于同一方向上的其他测量点的梯度值时，将当前测量点的所述梯度值设置为0，此为非极大值抑制；

M04：根据设置的上限阈值和下限阈值，对所述梯度值进行判断。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像列扫描算法具体包括：

N01：基于所述ROI区域测量点所在的图像列，分别由上及下和由下及上进行所述测量点的扫描，确定焊缝一侧的上边缘测量点坐标和下边缘测量点坐标并记录，基于同样的方法得到焊缝另一侧下的上边缘测量点坐标和下边缘测量点坐标；

N02：根据得到的薄板焊缝两侧的测量点坐标，计算所述测量点的像素高度差，然后根据所述高度差转换系数，计算得到所述测量点的错边量值，判断所述错边量值是否大于历史记录值，如果所述错边量值大于历史记录值则更新错边量值的极值，并对新的极值进行存储。

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