基于数字化视觉技术的焊接实训系统构建

基于数字化视觉技术的焊接实训系统构建

程兴胜

江苏省徐州技师学院 江苏 徐州221000

摘要：焊接实训中，焊接参数是教学重点也是难点，要求准确地选择并设置合适的参数。大多数情况下，这个工作仍然需要经验丰富的技术工人按照给定的边界条件来优化选择焊接参数。对于刚接触焊接的学生来说，理解较为困难。因此，采用三维运动仿真实现实验测试的数字化分析，完成焊接过程的视觉表现，并构建最佳的三维重构系统，为焊接实训难点的解决提供可靠的解决方案。

关键词：数字化视觉技术；焊接实训系统；构建策略

1视觉识别技术在焊接中的研究现状

世界各国都在研究焊接自动化技术。江西省南昌大学的高大雁峰等人研究了90°曲线角焊缝；同时，江西省南昌大学杨泉对焊接端子的检测进行了研究；来自江西省南昌大学的熊振宇对对接焊、横向焊和仰焊进行了研究。

高速运行电弧传感器的数学分析模型，并开发了GMAW系统和高速运行电弧感应器的数学模型。结果表明，高速电弧焊接时弦长的变化比电极伸长率的变化更为明显。同时，模拟的焊接电流波形与实际焊接电流波形一致，证明了数学分析模型的准确性。江西南昌大学还对旋转电弧传感器在水中的高压焊接电弧进行了模拟计算，发现随着标准压力从0.1MPa升至1MPa，电弧环境温度也随之升高，电极周围的温度场也随之扩大，这与观察到的电弧颜色随环境影响的增加而增加的现象是一致的。电弧温度梯度由钟形变为倒蛋形；在两种不同标准气压下对焊件表面温度的测量表明，要在高压下熔化同一焊件，必须增加较高的电源额定功率。

不仅国家对旋转电弧传感器跟踪焊缝进行了研究，国外也进行了研究。铃田裕二和日本的其他人也使用焊接智能机器人建造桥梁。韩国的SangKwonJeong等人也对旋转电弧感应器和焊缝跟踪进行了研究。

在航运业和钢结构工厂区域有大量的方形角焊缝。Ku介绍了焊接造船公司双层结构钢构件移动焊接设备的发展趋势。然而，这种智能机器人必须有一个滑轨，而且它的体积也很大，不利于在太空中焊接。在这个阶段，世界上最流行的全自动焊接车将焊枪固定在车上，焊接点位于两个驱动轮与垂直厚钢板接触面的连接线上。因此，全自动焊接车只焊接平行线焊缝。当平行线焊缝在垂直方向或相对高度弯曲时，焊枪远离焊缝，焊接效果较差。江西省南昌大学的张华等人研究了基于旋转电弧传感器的智能机器人对圆弧角焊缝的跟踪。原文反映出全自动焊接车无法焊接三维焊缝。焊接过程中，会产生磁场、强电光、大量飞溅物和灰尘。许多传感器无法正常工作。用于焊缝跟踪的传感器主要包括机器视觉系统和电弧传感器。江西省南昌大学的毛志峰研究了基于移动焊接智能机器人的角焊缝跟踪。此类参考不涉及空间布局焊缝的跟踪。

2数字化视觉技术的焊接实训系统构建

2.1基于智能视觉识别技术在空间焊缝智能识别

为了实现复杂焊缝的跟踪焊接，选择激光机器视觉系统来识别焊缝位置。激光机器视觉系统由激光传感器和监控摄像机组成。数字图像处理控制板根据焊件表层的形状和工业生产摄像机拍摄的焊缝图像，对采集的焊缝图像进行修复，以识别焊缝的焊接位置，然后将传输信号发送给焊接自动控制系统，以操作焊枪适配运动，消除焊接误差。焊接点为找平厚钢板与钢管的交线。通过数字图像处理，可以识别焊缝图像中焊接点的位置，从而切换到智能机器人平面坐标中的焊缝位置，实现焊缝的位置识别。

2.2零件焊接

零件的焊接实践包括自动化技术的整个焊接过程，自动化技术是成型和牵引电机侧架的核心。整个焊接过程通常由高级技术人员完成。完成这一过程的自动化技术在生产率和精度方面也有很大的优势，但它面临以下两个困难：复杂的焊接路径；沿焊接路径的焊缝间隙总宽度。

这两种类型的轮廓不一定重叠。由于弯曲轮廓是根据需要在铜板上通过激光切割获得的，而圆角轮廓是通过弯曲金属板获得的，因此沿焊接路径的两个轮廓之间的间隙完全不同，因此无法准确预测和分析焊缝间隙规格。根据焊接路径中每个点焊焊缝间隙的总宽度，可以适当调整焊枪位置、送丝速度、电气参数等工艺指标，使焊枪中心线与焊缝间隙中心轴重叠，并给出适当的熔融金属量。这种调整可以快速、自动地获得具有良好物理性能的焊道。是否应调整工艺指标，使焊枪的中心线与接头间隙的中心轴重叠，并应输送适量的熔融金属。这种类型的熔合允许以快速自动方法获得更好的焊道物理性能。

2.3三维数字仿真

为了研究上述牵引电机部件的最佳设置，选择视觉系统的三维模型进行数字仿真。可用视觉系统的第一个限制与焊接部件的尺寸有关。与视觉系统相比，牵引电机机架组件的尺寸非常大。因此，考虑进行部分焊接试验。三维运动仿真是为了找到焊接和焊枪的黄金位置。

充分考虑一个非常重要的约束条件，即为了识别焊接运动轨迹和总间隙宽度，视觉系统应始终根据焊枪前视觉系统的损坏情况调整主要焊接参数。整个焊接过程模拟中的碰撞试验发现，焊枪到达了要求的位置，但没有击中该位置的路线。在对不同零件的定向焊枪趋势进行了大量模拟后，确定了自动化技术实验测试的最终设置。为了使焊枪能够到达xy平面焊缝的每个点，焊枪的趋势沿X轴旋转45°，这相当于视觉系统的45°倾斜。

2.4焊接控制参数

根据视觉系统采集的信息，调整焊枪位置、速度、送丝速度和电气参数等工艺指标。根据视觉系统获得的图像，计算出问题解决后焊枪的获取方式。在焊接过程中，视觉系统获得xy平面图中的轨迹图。根据样条曲线轴，在两个连续点之间插入10个点。对于每个xy坐标，匹配间隙长度的值是在数字图像处理和计算后得出的。

根据视觉系统采集的图像，经过处理后提取特征，并自动调整主要焊接参数以提高焊缝质量。特别是，焊缝间隙长度的规格一方面可以校正焊枪在焊缝中间的位置，另一方面可以调整整个过程中的其他主要参数，如送丝速度、焊枪速度和电气参数。当总间隙宽度增加时，焊炬速度降低或送丝速度增加，并及时调整相应的电气参数（如设置更高的工作电压）。

2.5空间焊缝焊接工艺参数的专家系统

研究焊枪相对于焊缝的位姿不同时，即分别研究水平偏差e，伸出长l，焊枪在竖直面内的倾角α，焊枪沿着焊接方向的倾角θ不同时，对焊缝成形质量的影响。建立数据库，分别采用单一变量法和多变量法，研究焊枪相对于焊缝的位姿对焊接工艺参数影响的数学模型。以平焊焊缝为例，研究焊枪沿着焊接方向的倾角θ变化时对焊接工艺的影响；以立焊焊缝为例，研究焊枪在竖直面内的倾角α变化时对焊接工艺的影响。根据焊枪相对于焊缝的位姿，根据建立的焊枪姿态和焊接工艺参数关系的数学模型，实现焊接工艺参数的实时调整，使电弧更加稳定，提高焊接的质量和焊缝跟踪的准确度。通过大量的工艺试验建立焊接工艺的数据库，实际焊接时，机器人根据当前检测到的焊接情况，根据工艺参数数据库，利用优化算法，得出当前最合理的焊接工艺参数，提高焊接的质量和生产效率。

结论

本文创新性的将数字化视觉技术与焊接实训相融合，并以工件焊接实训实际案例进行研究。该系统能够通过软件程序根据视觉系统收集的信息来自动调整焊接工艺参数。为了该视觉焊接系统应用于实际的工业生产及实训中，按照零部件的尺寸及三轴运动装置限制对系统进行了最佳重构。视觉传达过程的仿真能够确定并验证焊接方案的最佳配置。

参考文献：

[1]徐江波，姚启明，高党寻，等.弧焊机器人焊缝跟踪系统在实践教学中的应用[J].设备管理与维修，2020(3):111-112.

[2]乐健，黄玉水，张华，等.焊接机器人在自动化专业实验教学中的应用[J].实验技术与管理，2020,37(1):187-190.

[3]肖宇星，刘志旭.基于焊接机器人虚拟仿真平台的教学资源展示系统[J].新疆农垦科技，2019,42(4):46-49.

[4]陈海初，羡浩博.基于Android的焊接机器人移动远程示教控制系统研制[J].热加工工艺，2018,47(13):188-191.