在機械加工、汽車制造等國家支柱行業(yè)和集裝箱、船舶等制造業(yè)里,焊縫軌跡檢測是焊接過程必要的一步,也是零部件生產(chǎn)過程中最重要的工藝之一。復雜構件具有焊縫類型多、焊縫寬度不一致及母材厚度變化大等特點,每個構件的工藝參數(shù)也不同,而且由于受到工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的影響,例如弧光、煙塵等,使得焊縫檢測易出現(xiàn)不能夠?qū)崟r、精準的獲取焊縫的信息等情況。因此,在智能焊接中提高焊縫檢測的精度和效率是研究的主要問題�，F(xiàn)有國內(nèi)外的焊縫識別的方法基本通過激光和立體視覺中的邊緣提取、模板匹配等技術等提取焊縫的位置信息,激光掃描儀成本較高,結構復雜且易受環(huán)境噪聲干擾;僅從圖像濾波去噪后通過幾何形狀或灰度值分布統(tǒng)計特征來提取焊縫特征點,缺乏魯棒的特征表示能力,不能保證焊縫穩(wěn)定的自動跟蹤。在對焊縫的分類問題上,大多數(shù)都是采用人工判斷的方式,然后再選擇工藝參數(shù),自動化程度較低。因此,針對上述對比度低、弧光干擾的復雜環(huán)境和實時性低的缺點,本文從焊縫識別分類和跟蹤方面展開了研究,設計線結構光立體視覺技術焊縫檢測的軟件開發(fā)系統(tǒng)。根據(jù)線結構光投射在焊縫表面具有的畸變特點,得到焊縫的二維信息;通過相似度量對左右兩幅圖像的信息進行初匹配,然后... 

【文章來源】：廣東工業(yè)大學廣東省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

復雜構件Fig.1-1ComplexComponent復雜構件所具有的這些特點，對于焊接機器人來說是一個巨大的挑戰(zhàn)，具體表

的系統(tǒng)設計構光發(fā)出多條結構光線投影在在焊縫，所以光線在構件表面會產(chǎn)生調(diào)制，可以得到焊縫構件表面的物理信息。件的表面，兩個相機分別采集焊縫圖方法，就可以算出焊縫的三維信息。的信息量增加，所以具有準確性高、相機1 相機

圖 2-4 單目標定結果Fig.2-4 Single Camera Calibration Result2.2.2 立體校正在實際三維測量中，需要計算兩個相機的視差，但兩個成像平面不可能完全行對準，因此需要進行立體校正，使兩相機的像平面各旋轉一定的角度，然后對左右兩幅圖像分別進行重投影，最后使它們在同一平面上。在左圖像上的特征點，在對應的極線上一定可以找到右圖像上的匹配特征點。一般情況下兩幅圖像不共面的情況如圖 2-5 所示，空間中點一點 P 在兩個成像平面的對應點分別是lC 和rC ，左圖像中的點對應在右圖像中的直線上，但是無法確定該點具體對應在直線上的位置。P

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于雙目視覺的焊縫跟蹤系統(tǒng)研究[J]. 馮進良,曹晨鳴,孫銘,王浩浩,李世濤.  長春理工大學學報(自然科學版). 2019(01)
[2]帶墊板焊縫的超聲檢測回波識別[J]. 邢艷亮,甘正紅,丹紅兵.  焊管. 2019(01)
[3]單目圖像序列光流三維重建技術研究綜述[J]. 張聰炫,陳震,黎明.  電子學報. 2016(12)
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[5]一種基于立體視覺的焊縫成形質(zhì)量評價方法[J]. 張鵬賢,李明,馮毅.  上海交通大學學報. 2015(01)
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碩士論文
[1]基于脈沖渦流無損檢測的金屬焊縫自動跟蹤研究[D]. 張陳.江蘇理工學院 2018
[2]多線激光傳感器Ⅴ型焊縫軌跡識別[D]. 張瑞雪.南昌大學 2018
[3]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的道路視覺檢測[D]. 陳家華.廣西大學 2018
[4]焊接機器人焊縫識別及軌跡規(guī)劃研究與應用[D]. 楊毅久.廣西大學 2018
[5]無損檢驗機器人焊縫識別技術研究[D]. 孫雷.深圳大學 2017
[6]管道焊縫識別方法研究與焊縫超聲掃查裝置的設計[D]. 嚴滔.深圳大學 2016
[7]雙目視覺與編碼結構光結合的三維重建技術的研究[D]. 李學鋒.北京理工大學 2016



本文編號：3470539