一种超大型人字闸门门体焊接装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种超大型人字闸门门体焊接装置，包括：侧部支撑板、辊轴安装块、辊轴、定位板、人字闸门定位组件、Z轴梁、Y轴梁、X轴梁、焊接机械臂基座、第一焊接机械臂、第二焊接机械臂、焊接组件、图像采集装置、X轴伺服驱动装置、Y轴伺服驱动装置、Z轴伺服驱动装置以及工控机；图像采集装置设置于所述焊接组件的一侧，所述图像采集装置用于在焊接过程中采集人字闸门门体焊接区域的图像并将所述图像传输至工控机进行焊接缺陷的识别，解决现有的超大型人字闸门门体的生产过程中焊接工作量大，容易产生如气孔、凹坑、焊瘤等焊接缺陷，由于焊缝数量多，依赖人工完成焊缝缺陷识别大大影响了工作效率的问题。作效率的问题。作效率的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种超大型人字闸门门体焊接装置


[0001]本专利技术涉及机械设备
，具体涉及一种超大型人字闸门门体焊接装置。

技术介绍

[0002]人字闸门的左右两扇门叶分别绕水道边壁内的垂直门轴旋转，关闭水道时，俯视形成“人”字形状的闸门，左右两扇门叶分别绕水道边壁内的垂直门轴旋转，关闭水道时，俯视形成“人”字形状的闸门。人字闸工作时，两扇门叶构成三铰拱以承受水压力；水道开时，两扇门叶位于边壁的门龛内，不承受水压力，处非工作状态。人字闸门一般只能承受单向水压力，而只能在上、下游水位相等，静水状况下操作运行，最用于通航河道的船闸，作为工作闸门布置在上、下闸首。目前对于超大型人字闸门门体的加工制作中需要采用焊接工艺，现有的超大型人字闸门门体的生产过程中焊接工作量大，容易产生如气孔、凹坑、焊瘤等焊接缺陷，由于焊缝数量多，依赖人工完成焊缝缺陷识别大大影响了工作效率，因此，有必要设计一种超大型人字闸门门体焊接装置，以解决上述问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种超大型人字闸门门体焊接装置，以解决现有的超大型人字闸门门体的生产过程中焊接工作量大，容易产生如气孔、凹坑、焊瘤等焊接缺陷，由于焊缝数量多，依赖人工完成焊缝缺陷识别大大影响了工作效率的问题。
[0004]本专利技术提供一种超大型人字闸门门体焊接装置，包括：侧部支撑板、辊轴安装块、辊轴、定位板、人字闸门定位组件、Z轴梁、Y轴梁、X轴梁、焊接机械臂基座、第一焊接机械臂、第二焊接机械臂、焊接组件、图像采集装置、X轴伺服驱动装置、Y轴伺服驱动装置、Z轴伺服驱动装置以及工控机，所述第一焊接机械臂、第二焊接机械臂、焊接组件、图像采集装置、X轴伺服驱动装置、Y轴伺服驱动装置、Z轴伺服驱动装置与所述工控机通信连接；两个所述侧部支撑板相对平行设置，所述辊轴安装块设置于所述侧部支撑板的顶部，数个所述辊轴转动连接在两个辊轴安装块之间，所述定位板设置在所述辊轴安装块上，所述定位板上设置有数个等间距间隔分布的人字闸门定位组件，所述侧部支撑板的外侧两端设置有Z轴梁，两个侧部支撑板外侧的相对的两个Z轴梁之间设置有Y轴梁，所述Y轴梁在Z轴伺服驱动装置的控制下在Z轴方向滑动连接于两个Z轴梁之间，两个Y轴梁之间连接有X轴梁，所述X轴梁在Y轴伺服驱动装置的控制下在Y轴方向滑动连接于两个Y轴梁之间，所述焊接机械臂基座设置在所述X轴梁上，所述焊接机械臂基座在X轴伺服驱动装置的控制下在X轴方向滑动连接于所述X轴梁上方，所述第一焊接机械臂的一端与所述焊接机械臂基座的顶部转动连接，所述第二焊接机械臂的一端与所述第一焊接机械臂的另一端转动连接，所述焊接组件转动连接在所述第二焊接机械臂的另一端，所述焊接组件用于对辊轴上的人字闸门门体进行焊接，所述图像采集装置设置于所述焊接组件的一侧，所述图像采集装置用于在焊接过程中采集人字闸门门体焊接区域的图像并将所述图像传输至工控机进行焊接缺陷的识别。
[0005]进一步地，所述人字闸门定位组件包括圆柱形推块、螺杆、螺杆连接块以及转动手
柄，所述螺杆螺纹连接在所述定位板上，所述圆柱形推块连接于所述螺杆的一端且位于所述定位板的内侧，所述螺杆连接块连接于所述螺杆的一端且位于所述定位板的外侧，所述转动手柄连接在所述螺杆连接块的两端且与螺杆垂直。
[0006]进一步地，所述工控机用于：获取图像采集装置采集的焊接图像；对所述焊接图像进行灰度处理；采用小波滤波的方式对灰度处理后的焊接图像进行去噪处理；判断去噪处理后的焊接图像中的焊缝区域的灰度值是否满足预设要求；如果去噪处理后的焊接图像中的焊缝区域的灰度值不满足预设要求，采用Sin函数对去噪处理后的焊接图像中的焊缝区域进行灰度增强：
[0007][0008]式中，f(x，y)、h(x，y)分别表示转换前后的焊缝区域像素灰度值，m和n分别为灰度增强前焊缝区域的最大和最小灰度值。
[0009]进一步地，所述工控机还用于：采用Ostu法自动寻找出焊接图像中的焊缝区域的最佳分割阈值，基于所述最佳分割阈值对焊缝区域进行分割后得到黑白二值图像。
[0010]进一步地，所述工控机还用于：采用Prewitt算子对黑白二值图像进行边缘检测，所述Prewitt算子是一种3
×
3模版下的全方向微分算子，将3
×
3模版当作核与像素的邻域求卷积加权，所求得的偏导数代表各方向的边缘强度，取其中绝对值大的值赋予该像素作为新像素值，以此方法遍历待检图像完成焊缝区域的边缘检测。
[0011]进一步地，所述工控机还用于：对于呈现为近似直线的两条焊缝边界，采用Hough变换利用点线对应关系，找出参数空间中相交直线的交点坐标从而得出焊缝边界直线方程，所得直线表达式记为：
[0012]j＝k1·
i+b1；j＝k2·
i+b2；
[0013]其中两条边界直线斜率分别为k1和k2，截距为b1和b2，已知所采焊接图像的焊缝斜率均大于0，用此条件对所得直线方程进行验证，且焊缝边界上和其区域内的所有点(i，j)均应该满足：
[0014][j
‑
(k1·
i+b1)]·
[j
‑
(k2·
i+b2)]＜0。
[0015]进一步地，所述工控机还用于：获取图像采集装置采集的焊接图像作为样本数据，焊接图像中包括不同形状、亮度的焊缝，对焊接图像中的焊缝进行标注，基于FPN网络结构创建和训练焊缝定位模型并优化焊缝定位模型；通过所述焊缝定位模型对焊接图像中的焊缝区域进行定位。
[0016]进一步地，所述焊接组件上还设置有激光传感器，激光传感器用于将激光投射到焊缝表面，形成具有一定特征的激光条纹，通过图像采集装置采集所述激光条纹，通过工控机对激光条纹进行焊缝特征信息提取，识别焊缝特征点位置，根据所述焊缝特征点位置进行焊接位置实时校准。
[0017]进一步地，所述工控机还用于：基于深度学习的语义分割模型上对焊缝上存在的气孔、凹坑缺陷进行进一步的识别，深度学习的语义分割模型采用交并比均值MIoU作为算法衡量标准，并比均值MIoU是将焊缝中包括背景、气孔、凹坑在内的每一类的交并比求平均值，每一类的交并比是属于该类的实际像素集合与预测像素集合的交集和并集之比，并比均值MIoU计算公式如下：
[0018][0019]式中pij表示本属于类i但被预测为类j的像素数量，pii为预测正确的像素数量，pji表示本属于类j但被预测为类i的像素数量；焊缝图像分为背景、气孔、凹坑3类，3类对应的k值分别为k＝0，1，2。
[0020]进一步地，所述工控机还用于：基于深度学习的语义分割模型上对焊缝上存在的气孔、凹坑缺陷进行进一步的识别，深度学习的语义分割模型采用像素精度均值MPA作为算法衡量标准，像素精度均值MPA是指分别计算背景、气孔、凹坑3类中每个类别分类正确的像素数和该类所有像素数的比例然后求平均，像素精度均值MPA的计算公式如下：
[0021][0022]式中pij表示本属于类i但被预测为类j的像素本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种超大型人字闸门门体焊接装置，其特征在于，包括：侧部支撑板(1)、辊轴安装块(2)、辊轴(3)、定位板(4)、人字闸门定位组件(5)、Z轴梁(6)、Y轴梁(7)、X轴梁(8)、焊接机械臂基座(9)、第一焊接机械臂(10)、第二焊接机械臂(11)、焊接组件(12)、图像采集装置(13)、X轴伺服驱动装置(91)、Y轴伺服驱动装置(81)、Z轴伺服驱动装置(71)以及工控机(90)，所述第一焊接机械臂(10)、第二焊接机械臂(11)、焊接组件(12)、图像采集装置(13)、X轴伺服驱动装置(91)、Y轴伺服驱动装置(81)、Z轴伺服驱动装置(71)与所述工控机(90)通信连接；两个所述侧部支撑板(1)相对平行设置，所述辊轴安装块(2)设置于所述侧部支撑板(1)的顶部，数个所述辊轴(3)转动连接在两个辊轴安装块(2)之间，所述定位板(4)设置在所述辊轴安装块(2)上，所述定位板(4)上设置有数个等间距间隔分布的人字闸门定位组件(5)，所述侧部支撑板(1)的外侧两端设置有Z轴梁(6)，两个侧部支撑板(1)外侧的相对的两个Z轴梁(6)之间设置有Y轴梁(7)，所述Y轴梁(7)在Z轴伺服驱动装置(71)的控制下在Z轴方向滑动连接于两个Z轴梁(6)之间，两个Y轴梁(7)之间连接有X轴梁(8)，所述X轴梁(8)在Y轴伺服驱动装置(81)的控制下在Y轴方向滑动连接于两个Y轴梁(7)之间，所述焊接机械臂基座(9)设置在所述X轴梁(8)上，所述焊接机械臂基座(9)在X轴伺服驱动装置(91)的控制下在X轴方向滑动连接于所述X轴梁(8)上方，所述第一焊接机械臂(10)的一端与所述焊接机械臂基座(9)的顶部转动连接，所述第二焊接机械臂(11)的一端与所述第一焊接机械臂(10)的另一端转动连接，所述焊接组件(12)转动连接在所述第二焊接机械臂(11)的另一端，所述焊接组件(12)用于对辊轴(3)上的人字闸门门体(100)进行焊接，所述图像采集装置(13)设置于所述焊接组件(12)的一侧，所述图像采集装置(13)用于在焊接过程中采集人字闸门门体(100)焊接区域的图像并将所述图像传输至工控机(90)进行焊接缺陷的识别。2.根据权利要求1所述的一种超大型人字闸门门体焊接装置，其特征在于，所述人字闸门定位组件(5)包括圆柱形推块(51)、螺杆(52)、螺杆连接块(53)以及转动手柄(54)，所述螺杆(52)螺纹连接在所述定位板(4)上，所述圆柱形推块(51)连接于所述螺杆(52)的一端且位于所述定位板(4)的内侧，所述螺杆连接块(53)连接于所述螺杆(52)的一端且位于所述定位板(4)的外侧，所述转动手柄(54)连接在所述螺杆连接块(53)的两端且与螺杆(52)垂直。3.根据权利要求1所述的一种超大型人字闸门门体焊接装置，其特征在于，所述工控机(90)用于：获取图像采集装置(13)采集的焊接图像；对所述焊接图像进行灰度处理；采用小波滤波的方式对灰度处理后的焊接图像进行去噪处理；判断去噪处理后的焊接图像中的焊缝区域的灰度值是否满足预设要求；如果去噪处理后的焊接图像中的焊缝区域的灰度值不满足预设要求，采用Sin函数对去噪处理后的焊接图像中的焊缝区域进行灰度增强：式中，f(x，y)、h(x，y)分别表示转换前后的焊缝区域像素灰度值，m和n分别为灰度增强前焊缝区域的最大和最小灰度值。4.根据权利要求3所述的一种超大型人字闸门门体焊接装置，其特征在于，所述工控机(90)还用于：采用Ostu法自动寻找出焊接图像中的焊缝区域的最佳分割阈值，基于所述最
佳分...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志超，吴伟文，高全永，蔡健卫，邱建军，龚文江，
申请(专利权)人：广东省源天工程有限公司，
类型：发明
国别省市：