机器人焊接过程中, 焊枪与焊缝中心都会存在一定误差, 而且焊接过程又是一个复杂、非线性、干扰因素较多的过程, 焊接工件热变形、咬边、错边, 以及焊缝间隙的变化等是不可预知的, 这些因素都会直接影响到焊接质量。

在“示教再现”或轨迹规划应用的基础上,实时焊缝纠偏可以进一步提高焊接精度, 尤其适用于辅助工程上焊接易变形、装配复杂等自动焊难以控制的工件生产。

以铝合金材3 mm 薄板的对接焊接为例，针对脉冲钨极惰性气体保护焊( GT AW) 焊接方法, 对平板直缝和平板法兰进行焊缝跟踪试验, 将传统的“示教再现”型机器人开发成具有实时焊缝跟踪的弧焊机器人系统。

使用的是ABB焊接机器人+创想机器人焊缝***。考虑到铝合金薄板的焊接性, 采用交流脉冲焊进行焊接, 脉冲频率为2 H z, 基值电流为50 A,峰值电流为125 A, 焊接速度为2. 6 mm/ s.

采用“小窗口”获取焊缝特***息, 在焊缝区域开了一个100 帧x120 帧的小窗口, 仅对此窗口内的图像进行处理. 该窗口包含了进行焊缝跟踪所需要的特***息, 又削减了大量不必要的图像信息. CCD 摄像机和送丝嘴都固定在焊枪上, 也就是焊枪、钨极、送丝嘴在图像平面投影的相对位置是不变的, 同时在试验前已经将CCD 摄像机的轴心、焊枪轴心以及焊缝调节到了同一个平面上, 如此, 焊枪的轴线在图像平面上的投影为一条水平线, 为后续的跟踪提供了便利条件。

焊缝***先提取到焊缝的上下边缘, 经过去除伪点之后进行***小二乘法拟合, 得到焊缝中心线. 图像处理算法流程主要包括图像复原、中值滤波、边缘寻找、伪点去除及***小二乘法拟合。

采用了逆滤波器方法来进行图像复原, 同时选用3x3 模板中值滤波, 当前像素点的灰度值由它的8 邻域的像素灰度值的中间值获得。

在对图像进行了观察和分析后, 发现即焊缝边缘和其他区域相比, 灰度变化极大. 因此, 根据灰度值变化的速率来确定焊缝边缘点, 即每一列中速率变化***大的2 个点作为为焊缝的上下边缘点. 用此种边缘检测算法是基于3 mm 薄板的特性, 没有坡口使焊缝处较大的灰度变化在整幅图像中极易***, 同时此类算法较小的计算量也不会影响到图像处理的实时性。

图像处理算法所得到的焊缝位置与实际焊缝位置的误差在 0.1 mm 以内，完全满足实际焊接的需求。

创想机器人焊缝***原理是, 固定激光视觉传感器在焊枪正前方, 通过直接观察焊枪与焊缝中心线的位置关系, 提取偏差信息, 输出纠偏控制电压。