(WORD)-外文翻译--管道焊接机器人的可视焊缝追踪系统（中文）-其他专业

(WORD)-外文翻译--管道焊接机器人的可视焊缝追踪系统（中文）-其他专业 中文4370字 管道焊接机器人的可视焊缝追踪系统 袁立,德旭，严志国，和闵谭 1. 综合系统和智能科学重点实验室，自动化协会，中国科学院 2. 北京中国科学院研究生学院，100080P.R.中国(徐德，李园，谭) @compsys.ia.ac.cn/Zhgyan04@mails.gucas,ac,cn 摘要:人们提出了一种以产生可视光线为基础的焊缝追踪系统，这种系 统被应用于管道焊接机器人中。首先，在对焊接表面激光反射和照相机的位 置，激光所在的平面以及焊接后激光条纹图像的效果进行分析的基础上，设 计出了视觉传感器。为了防止在焊缝图像中出现严重的反射扰乱，人们开发 了图像处理和特征抽取的运算法则。为了对管道焊接进行焊缝追踪，人们采 取了一种图像视觉控制系统。人们通过控制管道焊接机器人的焊缝追踪实验 来证实这个系统的性能。 1 引言 在涉及机器人焊接的相关问题中，焊缝追踪是其中的一个重要的问题，它也是进行高质量的自动化焊接的基础。工业上的焊接机器人大部分用于教学，并且机器人重复这个路径以满足焊接中光束的位置要求。在焊接机器人的这种工作模式中存在一些问题，例如焊接位置的不精确性，由热量扩散而导致焊接处的变形与扭曲。这些问题导致光束偏离其理论上的焊接路径，所以在焊接的过程中控制 [1]光束的焊缝轨迹是必要的。其次，管道焊接机器人不能预先对焊缝进行定义，因为当管道改变方向时，焊缝可能偏离管道内部的位置。焊缝的轨迹可以随着轴线方向上管子的移动而改变。在这种情况下，这种模式就不适合进行管道的焊接，并且焊接机器人需要修正光束和即时焊接时焊缝之间偏移。 为了避免在移动管道时出现焊缝的偏离，Prestion-Eastin Inc.提出了一种程序 [2][3]来控制轴线方向上管子的移动。Ref参与讨论了当管道方向改变时管子在轴线方向上移动的原理。解决问题的办法是用三自由度多机械手来升降管子，调整管子的位置，并摆正管子的方向。这两种方法仅和管子的移动有关。事实上，当管子改变方向时，焊缝将偏离其原来的位置。然后，在进行高质量的焊接时就需要焊缝追踪系统。 T.-J. Tarn et al. (Eds.):机器人.焊接.，智能和自动化，LNCIS 362，pp.391-399，2007 Springerlink.com Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2007 有一些种类的焊缝追踪系统通过不同种类的传感器开发出来。这种以激光作为光线的可视传感器被广泛的应用，因为焊缝具有可靠性以及大量的信息，并 且用于焊缝追踪系统的可视传感器被看做为自动焊接中前景很好的一种传感方[4]法。严重的干扰会影响可视传感器所形成的光线图像，例如在光亮的表面会有大量的反射，并且在焊接过程中图像会非常模糊。这些干扰会导致加大焊接图像处理和特征抽样的难度，并且会导致其不精确。基于模糊的逻辑和空闲的网络， [5-7]人们开发了一些运算法则来排除这些干扰并识别焊缝，但是对于可视信息抽取的可靠性和精确性，目前仍然一些问题和挑战。 在这篇文章中，测量系统中的视觉传感器会在第2部分中进行分析;第3部分讨论图像处理和特征抽取。第4部分介绍了管道焊接机器人的控制系统，第5部分是试验的结果。最后，第6部分对这篇文章进行了总结。 2 焊缝追踪的视觉测量系统 焊缝追踪中一种高度发展的技术是可视的构造光线。但是有很多重要的因素对视觉传感器有很大的影响，例如管子表面大量的反射以及管子之间的相对位置。人们需要分析这两方面的因素。 2.1 激光反射的分析 为了改善焊接处的焊接质量，焊接处通常需要用磨轮磨平，以便去除焊接处表面的铁锈和杂质。当光束照在光滑的焊接表面时，由于强烈的激光反射，光束散布在管子的表面，这经常会在焊缝图像的反射时产生混乱，并降低视觉传感器图像的质量，使激光条纹变形，并且增加特征抽取的困难。 当光线照在物体的表面上时，反射光线有散射和镜面反射，如图1所示。 图1.物体表面的散射和镜面反射 [8]根据Ref,反射光线的强度计算公式如下(1): s2I,I，I，Ids12, (1) ,,22222,，，，，,Irdcos,/，，fr，Ik,,,,,,,，Ikeidisciciis214 I是总的反射光线强度; I是部分光线的强度; i I是散射光线的强度; d I是在光滑表面上理想的镜面反射光线的强度，并且反射方向服从反射定s1 律; I是在实际表面上镜面反射光线的强度。事实上，反射表面是由许多微小的s2 镜面组成的。所以反射方向和强度服从Gaussian分布。 r，k和k是反射率系数;θ是表面系数;r是距离;d ds1s2 是孔的直径;f是焦点;θ是照相机的观察角度;Φ是光发生散射时的比率的角cc 度。 在上述所有反射中，当视觉传感器中有合适的信号时，散射可以清晰的反映出激光条纹的图像;平面反射通常反映出整个图像，并且会引起图像中条纹所在区域的发光。所以应对视觉传感器进行定位以避免平面反射，并清晰的呈现出激光条纹的图像。 在公式(1)中，可以在一个很大的角度范围内接收到散射;而平面反射仅能在一个很小的范围内被接收到，并且接收方向服从反射定律。所以，为了使图像清晰，照相机应避免出现在反射平面的方向上。 2.2 三角形测量原理 以光线为基础的视觉传感器三角形测量原理如图2所示。L是激光所在的平面，L’是平面反射光线所在的平面;C是照相机的视觉轴线。α角是照相机的视觉轴线和焊接表面之间的夹角;θ是照相机的视觉平面与激光所在平面之间的夹角。 在图像坐标系中槽d’的深度和宽度可以如下计算得到: ,kdsind (2) d,’，，sin,,, 在公式(2)中，d是焊槽的宽度;kd图像坐标系的比例系数。d’越大，条纹槽的特征越明显，用角度α和θ来清晰的表现条纹图像。 根据以上的讨论和分析，在设计视觉传感器时可以得出以下一些结论: 1.应该避免使照相机的视觉轴线(C)出现在反射平面的方向上，这样可以减少由于光线的集中对激光条纹图像造成的干 扰。 2. 根据公式(2)，为了在照相机坐标系中得到有关结合点的适当的形状信息，应当适当的选择角度α，θ。当实际的α是π/2，θ是π/6，d’是0.58kd，就可以得到合适而又清晰的条纹图像。 视觉传感器的结构如图3所示。为了增加传感器的可靠性和信息，人们采用了如下三条条纹。 3 图像处理与特征抽取 为了探测激光条纹的各部分及其边缘，人们开发了一些有关图像处理的运 [9,10]算法则。但是在焊接的情况下，很难在有严重干扰的同时可靠的提取信息。在这篇文章中，为了防止焊接表面严重的反射干扰，尤其是这三条激光条纹之间的相互作用，人们开发了一种关于图像处理和特征提取的运算法则。这个过程包括依次对三条激光条纹进行目标区域的搜索，对适当的起点的选择，对侧影的提取，这些侧影是以强化了并分配好的柱状条纹为基础，以及特征的选择与提取。 3.1 图像的处理 照相机中的图像的尺寸是640X480像素。为了加快图像的处理并减小图像的干扰，应该探测有关的图像区域(ROI)。在图像平面中有关的激光条纹是水平的，根据强度配可以固定ROI。通常投影的三个高峰相当于图像空间中条纹的图像位置，通过条纹的位置和假设的空白，人们推断出了条纹的三个区域。 在黑色的背景下，典型的激光图形可以很清楚的展现出来，通过起点把图像中的条纹分段是合适的。低强度的背景的像素使柱状图中的低强度的区域结合起来;条纹上的像素使高强度了的空间结合起来。 人们计算出了从高到低的强度水平中每一级的像素的数量。当所积累的像素达到所指定的数量时，强度水平被看作是图像各部分的起点。 通过柱状物的分配强度，焊接槽的侧影被抽取出来。每一个柱状物上的像素的强度分配依次在三个区域上计算出来，最大值的点作为侧影上的点被抽取出来[11]。同时，人们提出了空间上的连续性的标准来检测提取点的连续性。然后采用中央过滤器和均匀过滤器来减少脉冲干扰并测量噪音。 3.2 特征提取 由于焊接槽中心点的强度和稳定性，所以人们选择它们作为图像特征来提取。 首先，通过Hough转移方式探测条纹的主要线段。显著地是这些主要的线段和条纹侧影可以组成焊接结合区域的图像。边界上的点是根据主要线段与条纹侧影之间的距离来探测的。从结合区域来搜索条纹侧影，当距离很短时，边界点和图像就固定了。然后通过图像的中心点就可以提取出三个特征点。通过这三个特征点就可以计算出焊缝图像中的一般的特征点并增加视觉传感器的强度。 图4是原始图像和特征的提取结果;焊接槽的中心点被依次提取出来。 图4.焊缝的激光构建图与特征提取的结果 4 焊缝追踪控制系统 焊接机器人由底座，垂直架，和水平机械手组成;它由步进电动机来驱动。激光发生器和视觉传感器被安装在水平机械手的末端;管道设置在滚轴上。在激光发生器与焊缝之间有两个自由度，即水平方向与竖直方向上运动的自由度。管道焊接机器人的结构设计如图5所示。 在图像空间中焊缝的最初的坐标系作为焊接前的参考位置被记录了下来。因为视觉传感器被安置在焊缝的上方，并且图像坐标系的v方向与焊缝的方向一致，所以控制系统被分离成两个方向。在图像坐标系中偏离u方向的像素相当于在Cartesian空间中偏离水平的位置，并且u方向的偏离相当于竖直方向的偏离。以图像为基础的追踪控制系统就是根据这种相关关系开发出来的。 Jacobian矩阵把焊接的空间转换为机器人图像空间的等式如下(3): ddJJd，，，，，，，，ux1112x,J, (3) ,,,,,,,,ddJJd2122vzz，，，，，，，， 根据公式(2)，J和J不断的被视觉传感器定义。因为当视觉传感器在水1122 平方向上移动时，图像空间中条纹的高度很难改变，J等于0。当传感器和激光21 发生器在竖直方向上移动时，由于照相机和焊接处的距离不断变化，条纹的水平位置和高度就会变化。因为焊接处的尺寸h远小于尺寸z，所以在图6中dx的值近似等于0。那么根据公式(4)，由距离变化所引起的水平位置的变化就可以被忽略，所以J就可以看做是0。 12 h，，d,dtan,,d,0 (4) xzzz 因此，Jacobian矩阵就可以简化成一个对角矩阵，以图像为基础的控制系统集中在它的工作空间。 可视控制结构如图7所示。在焊接的过程中，根据当前特征点与参考点之间的像素坐标系的分离来计算电动机的输出脉冲。 5 实验结果 用管道焊接机器人来进行的焊接实验是为了说明焊缝追踪系统的有效性。焊接的类型是水下电弧焊接;关节类型是V字形;焊接速度是0.5m/min。焊接物是一个直径为3.5m，厚为10mm的油箱。在焊缝追踪系统中，测量时间被设置为40ms，控制时间被设置为200ms。 图8所示的是在焊接实验过程中包含u和v方向的图像坐标系。图像坐标系的变化低于3个像素(u)和6个像素(v);这证实了追踪系统的精确性。v方向上的误差更大是因为带有激光发生器与其他附件的竖直电动机更重，并且，控制电动机的速度被设置的相对较低。 图9所示的是在焊接过程中竖直方向与水平方向电动机的输出脉冲。在水平方向上，电动机的输出是负方向的，并且是近似的直线，因为当转变方向时，在轴线方向上管道的移动是稳定的。在竖直方向上，电动机的输出适应了管道高度的变化。 这个实验说明，机器人能够稳定而又精确的追踪焊缝。视觉测量系统能够很好的工作是因为它具有强大的特征提取和信息融合的能力，并且控制系统能够适当的运行，这就说明了以图像为基础的控制结构的有效性。 6 结论 在这篇文章中呈现了以构建可视激光为基础并用于管道焊接机器人的焊缝追踪系统。对光滑表面的反射及激光测量原理进行了分析，并设计了一种视觉传感器。为了改善在严重干扰下所形成的焊缝图像，人们开发了图像处理与特征提取的运算法则。在控制系统中，人们采用了一种以图像为基础的焊缝追踪视觉控制结构。 实验结果证明焊缝追踪系统是稳定的，可靠的，精确的，并且它能够满足焊接的质量要求。 这篇文章讨论关于对复杂形状的焊缝进行追踪的问题，这是控制系统位置趋势的焊缝所进行的挑战。在这种情况下，为了调整焊接机器人的位置和姿势，具有三个激光平面的视觉传感器将会提供有关焊缝方向的信息。 鸣谢 感谢中国国家高科技研究与开发项目组织(2002AA422160)在资金方面给予这项工作的支持，并感谢国家核心项目研究与开发组织 (973.NO.2002CB312200)的支持。 参考文献 [1].L.Wu,S.Chen.智能焊接技术。国家防御工业出版社，北京，2000. [2].Prestion-Eastin Inc.Alignment considerations and safety issues in the use of turning rolls. [3].Y.Wang,M.Tan,F.Jing.运动学分析和多机械手协调控制大型物体的应用.机 器人，Vol.24,No.5,2002. [4].Xu D,Jiang Z M,Wang L K et al.受到干扰的焊缝的激光图像的特征提取.中 国关于控制，自动化，机器人，和视觉(ICRACV 2004)[C]的第8次国际会议.12 月，1559-1563，2004. [5].X.Gao,M.Yanamoto,A.Mohri.在弧形焊接机器人焊缝追踪中的模糊逻辑控制 的应用.IEEE工业电子协会第23次年度国际会议，New Orleann Lovisina， 1367-1372.