基于学习的线结构光焊缝跟踪与增材路径纠偏装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于学习的线结构光焊缝跟踪与增材路径纠偏装置及方法，纠偏装置包括母板、焊枪、激光器、CCD相机和图像处理传输模块，在焊接或增材制造过程中由相机在线连续采集线结构光投射到基板的光条图像，再采用改进的VGG深度网络方法提取出线结构光中心光条和基于中心光条提取焊接或增材的特征点位，装置将特征点信息传输给机器人控制系统，以此来实现对焊接作业的焊缝跟踪和增材制造中的路径纠偏。本发明专利技术能够适用于多种作业种类，如各类焊接制造、激光增材和电弧增材；对于恶劣的作业环境的适应性极强，能够抗弧光、飞溅、烟尘等各类噪声干扰；同时也保证了工业上对于跟踪及纠偏精度要求。

Device and method of seam tracking and path correction based on learning for linear structured light

【技术实现步骤摘要】
基于学习的线结构光焊缝跟踪与增材路径纠偏装置及方法
本专利技术属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于学习的线结构光焊缝跟踪与增材路径纠偏装置及方法。
技术介绍
熔焊与增材制造技术早已渗透到航空航天、兵器装备、舰船海工、新能源新材料、核装备/承载设备、汽车轨道车辆等众多军事民生领域。熔焊是焊接的主要技术，占焊接总量的75％以上。增材即3D打印，是新兴整体制造技术，包括激光增材和电弧增材两种。大型厚板在船舶、高压容器等领域广泛应用，厚板结构一般采用多层多道焊，目前厚板结构焊接自动化程度低下。熔焊与增材制造是瞬态过程不断累积的工艺过程，机器人焊接可以提高生产效率和焊接质量，是未来发展趋势。机器人自动化焊接与增材制造，就必须拥有自动化的焊缝跟踪与路径纠偏系统进行轨迹检测与规划。目前，针对厚板机器人焊接多采用完全示教的方法，其对工装精度和坡口加工精度要求非常高，该方法需要知道焊接参数与每道焊缝成形的定量关系，才能很好规划出每层每道的焊缝轨迹，各焊道的累积误差以及焊接变形会对路径规划精度造成影响，同样的问题在增材过程中也存在，这严重影响厚板机器人焊接本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于学习的线结构光焊缝跟踪与增材路径纠偏装置，其特征在于，包括母板(1)、焊枪(2)、激光器(3)、CCD相机(4)和图像处理传输模块(5)；/n激光器(3)与CCD相机(4)之间呈一定倾角，两者均设置在焊枪(2)上，其中CCD相机(4)与焊枪(2)相对平行，所述图像处理传输模块(5)与CCD相机(4)连接；激光器(3)发射线结构光投射到母板(1)产生光条轮廓，由CCD相机(4)采集图像，图像处理传输模块(5)进行特征线与点位处理，并与机器人控制系统通信，实现焊缝跟踪与增材路径纠偏。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于学习的线结构光焊缝跟踪与增材路径纠偏装置，其特征在于，包括母板(1)、焊枪(2)、激光器(3)、CCD相机(4)和图像处理传输模块(5)；
激光器(3)与CCD相机(4)之间呈一定倾角，两者均设置在焊枪(2)上，其中CCD相机(4)与焊枪(2)相对平行，所述图像处理传输模块(5)与CCD相机(4)连接；激光器(3)发射线结构光投射到母板(1)产生光条轮廓，由CCD相机(4)采集图像，图像处理传输模块(5)进行特征线与点位处理，并与机器人控制系统通信，实现焊缝跟踪与增材路径纠偏。


2.根据权利要求1所述的基于学习的线结构光焊缝跟踪与增材路径纠偏装置，其特征在于，激光器(3)与CCD相机(4)之间呈30°-60°倾角。


3.一种基于权利要求1所述基于学习的线结构光焊缝跟踪与增材路径纠偏装置的纠偏方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，选用棋盘格作为标定板，对线结构光进行标定，同时对所用CCD相机进行标定，然后对CCD相机和与之相对固定机器人之间进行手眼标定；
步骤2，作业过程中CCD相机采集到线结构光投射到母板及子材上产生的光条轮廓和各种背景干扰，图像处理传输模块利用基于VGG深度网络学习的算法对图像进行处理，获取到无噪声的二维轮廓切线及焊接路径特征点；
步骤3，利用标定结果将二维信息还原至真实三维信息，获得真实作业路径三维情景与点位路线；通过图像处理传输模块与机器人系统通信，对焊接和增材路径进行实时监控及纠偏跟踪。


4.根据权利要求3所述的基于学习的线结构光焊缝跟踪与增材路径纠偏方法，其特征在于，步骤1中...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩静，柏连发，彭冲冲，赵壮，张毅，于浩天，陈霄宇，王景，孙岩，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32