导读:本文包含了焊缝跟踪系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:客车,对接焊缝,激光跟踪,机器人
焊缝跟踪系统论文文献综述
张珈玮,周剑秋[1]（2019）在《客车底盘骨架对接焊缝的视觉跟踪系统》一文中研究指出根据客车底盘骨架对接焊缝的特点,设计了基于激光视觉传感的焊缝跟踪系统。针对图像处理运算量大的特点,为减少图像处理时间,提出了加窗处理算法。视觉传感系统采集并分析焊缝图像得出焊缝偏差,控制系统根据焊缝偏差指导机器人移动焊枪进行实时纠偏控制。实验结果表明,所设计的焊缝跟踪系统满足焊缝跟踪的精度要求,可以用于底盘骨架的焊接。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2019年04期）
倪礼威,倪鹏,陆城炜[2]（2019）在《基于结构光视觉的螺旋焊缝跟踪系统研究》一文中研究指出目前,螺旋板式换热器焊接存在焊缝跟踪困难,焊接所导致的偏差存在的缺陷。本文设计和研发了一套基于主动光视觉技术的螺旋焊缝实时跟踪焊接系统,通过焊接前的焊缝特征点提取,焊接时核相关滤波目标跟踪算法进行焊缝的识别和自动跟踪,实验测试表明该方法能够达到螺旋板式换热器的全自动焊接跟踪精度要求。(本文来源于《价值工程》期刊2019年20期）
郭亮,张华[3]（2019）在《狭小空间不连续折线焊缝识别移动机器人跟踪系统》一文中研究指出以自主移动焊接机器人为平台,主要解决船舶制造中船舱底部狭小空间的不连续折线焊缝识别跟踪焊接问题。介绍了移动机器人的硬件结构和工作原理,采用旋转电弧和激光视觉双传感方式,对采集到的电流和图像信号进行处理,分别用于焊缝跟踪和流水孔特征识别。对机器人折线运动进行了分析,对十字滑块和机器人本体的运动进行了规划,通过规划和实时控制相结合的方式进行焊缝跟踪。在开发的硬件平台上,结合VC编程实现信号的采集、处理及控制,经试验和生产现场试用,结果表明,该系统便携灵活适用于狭小空间不连续折线焊缝作业,识别和跟踪效果良好。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年17期）
钟少涛[4]（2019）在《基于电流波形特征的旋转电弧焊缝跟踪系统》一文中研究指出搭建基于旋转电弧传感器的焊缝跟踪系统并进行电流波形特征分析。首先研究电弧旋转频率、焊接高度、坡口角度与焊接电流波形特征之间的关系,获得最佳焊接参数;然后探究焊接过程中焊接偏差和焊接轨迹转折点对电流波形的影响,得出在焊接偏差和轨迹拐点处相对应的电流波形特征;最后进行旋转电弧焊缝跟踪试验。结果表明,旋转电弧焊缝跟踪系统具有良好的跟踪效果。(本文来源于《自动化与信息工程》期刊2019年03期）
刘强[5]（2019）在《油井加热电缆钢铠焊缝自动跟踪系统研究》一文中研究指出本课题研究的油田用电加热器钢铠长度达几千米,其纵缝采用TIG焊,连续焊接时间可达几天甚至十几天,由于焊接温度场、设备模具的波动以及钢带误差等因素,很容易造成纵缝位置的偏差,目前只能手动去调整焊枪,因此质量难以保证,劳动强度大。本课题针对上述问题,设计一个基于摄像机的焊缝跟踪系统,采用图像处理方法给出偏离信息并将信息传送给下位机,下位机对焊枪进行纠偏,从而达到焊缝自动跟踪的目的。课题中采用HD1080P摄像头作为视觉传感器,配备5-50mm长焦镜头,抗弧光、抗烟尘干扰能力较强,保证了在合适的范围内获得清晰的图像。本文在对图像处理算法研究的基础上,针对具体实际情况,采用Visual Basic 6.0设计图像处理程序。为了便于研究,设计的程序可以打开图片、视频以及实时视频采集,具有柔化、锐化、二值化、边缘检测等算法,同时具备基本算法的组合功能,使研究效率大大提高。通过研究确定了识别模式:利用焊枪的中心与焊缝中心偏差,实现焊缝偏差检测。图像处理步骤包括:图像预处理、二值化、边缘提取等,针对焊缝的特点提出了红光投影法,快速的检测出焊缝的位置,提高了算法的效率。程序中还利用缩小处理区域的方法,减小处理量,大大提高了处理速度,最终的整体运算时间小于200ms,可以满足焊缝跟踪的需要。设计的程序界面友好,采用鼠标点击选区范围,配合后台记事本,可以方便的将处理范围保存。程序中还将识别的偏差进行了软件滤波,使数据稳定,提高了抗干扰性。设计中,VB与PLC通讯借助了VB中的MSComm通讯控件,实现了通讯接口。通讯方式采用通用性强、应用广泛的Modbus通讯协议,完成了位、双字节、多字节的传输,满足了数据交换及电机控制的需求。焊接工艺试验表明:焊缝自动跟踪系统能够满足生产需要,对于长直焊缝能够自动纠偏,保证产品质量,可以大幅度降低工人劳动强度,文中红光-投影法的提出能准确锁定焊缝中心位置,设计的算法可以高效、稳定的给出焊缝偏差,达到预期目标。该软件实用性强,可以为其它领域图像处理算法研究提供借鉴与帮助。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2019-05-25）
王静仪[6]（2019）在《基于PSD的薄板平面对接焊缝跟踪系统开发》一文中研究指出针对目前薄板焊接自动跟踪系统存在的焊板反光、对光学聚焦系统要求高和计算量大等问题,结合PSD传感器对光斑敏感、鲁棒性强等特性,设计了基于PSD的薄板平面对接焊缝跟踪系统,并对PSD畸变校正、焊缝角点提取和焊缝轨迹分段拟合算法进行了研究。研究内容有以下几个方面:(1)采用了基于PSD的激光扫描式方案,建立了光路模型,并选取关键器件,通过调整PSD的放置角度提高其光敏面利用率,对实际采集数据分析,优化为暗场光路模型,对各器件的位置布局进行合理的安排。(2)针对PSD传感器本身存在的非线性畸变,建立了改进的双叁次插值模型,效果明显;根据PSD的输出位移与时间曲线的特点,提出了提取焊缝角点信息的算法,找到曲线突增的始末点,实现对角点的实时获取。(3)提出一种焊缝轨迹实时分段拟合算法。首先判断分段点的位置,再运用最小二乘多项式拟合轨迹;同时提出了判断最佳多项式拟合阶数的方法,结合拟合效果与拟合优度,选择最佳多项式阶数。(4)基于焊缝跟踪实验平台,运用本文提出的算法,对两种综合焊缝进行采集并拟合。结果表明,轨迹交点的拟合值与测量值的距离均小于0.5mm;且与直线轨迹相比,斜线和曲线轨迹的角点集与人工测量得到的轨迹方程均差较大,说明系统对直线的角点采集效果较好。本系统能够实现对薄板对接焊缝轨迹的实时准确拟合。(本文来源于《武汉科技大学》期刊2019-05-14）
邓耀文[7]（2019）在《基于激光位移传感器的机器人焊缝跟踪系统研究》一文中研究指出随着现代工业的快速发展,实现焊接自动化,智能化已经成为未来的必然趋势,弧焊机器人开始广泛应用于工业生产中。将传感技术与弧焊机器人有机融合,实现焊接自动化、智能化具有重要意义。本文以ABB公司IRB-1410弧焊机器人为平台,采用激光位移传感器对焊缝坡口进行实时扫描,对焊缝坡口特征进行检测,同时对在焊接过程中存在的偏差进行实时修正与检测。本文研究的主要内容包括:焊缝跟踪系统的搭建与硬件的设计,机器人运动学分析,焊缝坡口弧长信号的处理,离线编程模块,焊缝坡口特征识别,焊缝偏差检测以及焊缝跟踪实验与分析。本文通过ABB焊接机器人、激光位移传感器、激光位移传感器控制器、弧焊电源模块、单片机、IRC5机器人控制柜、通讯模块、离线编程模块等搭建实验平台;根据ABB焊接机器人的连杆参数,建立机器人D-H模型,进行正逆运动分析,求解出机器人末端焊枪的相对位姿。采用限幅滤波与均值滤波双重滤波对传感器控制器采集信号进行处理,提升焊缝坡口弧长信号的平滑度与焊缝坡口信息的还原度。分别用最大距离法与斜率分析法进行焊缝坡口特征进行分析。建立了焊缝坡口弧长模型,通过MATLAB分析焊枪水平偏差和高度偏差、焊缝坡口角度对焊缝坡口弧长H(t)的影响,利用坡口角度、水平偏差和高度偏差叁种变量之间的关系,提出了一种焊缝偏差检测的方法,成功将焊枪水平偏差与焊枪高度偏差从采集的信号中提取出来。设计了弧焊机机器人与焊缝跟踪系统通信模块,本文的通讯模块主要分为叁部分:单片机与PC机的通讯、PC机与焊接机器人控制器通讯、离线编程模块与机器人控制器。PC机与焊接机器人采用串口通信的方法,利用串口通信方法通过MCU将数据发送PC机,机器人控制器与PC主机采用的是C/S结构,通过网络接口将PC机与焊接机器人控制器进行连接,采用Socket Message通讯实现两者的数据交换。通过搭建实验平台进行焊接实验,在焊接过程中,焊缝跟踪系统的工作性能稳定、实时性好,同时对焊后的焊缝进行工艺评定,各项焊缝的工艺性能均达到要求,达到实验预期,从而验证了所研制的焊缝跟踪系统的可行性与准确性,为激光位移传感器应用于焊缝跟踪提供了理论基础。(本文来源于《湘潭大学》期刊2019-05-01）
刘炜聪[8]（2019）在《K-TIG焊接窄间隙焊缝视觉跟踪系统研究》一文中研究指出焊接技术广泛应用于各个生产制造领域,是生产制造中重要的一环。而在传统焊接领域,焊接过程大多由工人或机器人示教完成,导致焊接自动化程度低、效率低下,因此,实现焊接自动化具有重要意义。为了达到这一目的,本文为K-TIG焊开发了一套焊缝跟踪系统,该系统是通过高动态相机拍摄焊接过程中焊接区域图像,并根据图像信息计算出焊接偏差,最后根据焊接偏差控制机器人驱动焊枪沿着焊缝运动完成焊缝跟踪任务。在开发这套系统的过程中,做了如下研究:为了能够从含有工件表面纹理和噪声所造成的干扰中准确地提取出熔池边缘和焊缝边缘,本文提出小波变换+K-means+随机森林的算法对焊接图像进行边缘检测。在此基础上,本文提出一种根据熔池边缘和焊缝边缘计算焊接偏差的方法,首先对熔池边缘进行椭圆拟合,将椭圆中心近似作为焊枪尖端中心在工件的投影点,接着将椭圆按比例放大,与焊缝边缘的相交点作为焊枪下一运动目标点。由焊枪尖端中心在工件投影点和焊枪下一运动目标点在世界坐标系的关系,可以计算出焊接偏差。为了使焊接偏差检测算法能够满足焊缝跟踪系统的实时性要求,本文根据小波变换、K-means和随机森林的计算特点,对算法进行并行优化和CUDA编程,使算法在GPU上进行并行计算。经过并行优化的算法的运算时间为62.34ms,相对于在CPU上运行加速比可达123.79。最后,对本文开发的焊缝跟踪系统分别在直线、折线、曲线上进行焊缝跟踪精度实验,以检验系统的跟踪精度和鲁棒性。试验结果表明,焊缝跟踪系统对直线焊缝的跟踪偏差在±0.12mm内,对折线焊缝的跟踪偏差在±1.65mm内,对曲线焊缝的跟踪偏差在±1.76mm内。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-11）
陈璨[9]（2019）在《基于OpenMV的螺旋埋弧焊钢管焊缝跟踪系统研究》一文中研究指出随着工业4.0革命的全面开展,工业领域中焊接自动化引起全社会广泛关注,而在焊接自动化实现过程中,焊缝自动跟踪一直是重难点,其原因在于焊接过程中产生的强光、烟尘、电弧等外部环境的干扰。如何通过传感器来准确识别焊缝位置,从而对外部设备进行准确引导一直困扰着广大研究学者。本课题以武汉钢铁集团有限公司螺旋管焊接自动化改造需求为切入点,利用市场上成熟的机器视觉模块设计一套视觉焊缝跟踪系统,以提高焊接生产力,并在降低工人生产强度的同时,保证焊接效率。本文介绍了焊缝跟踪研究的发展现状及前沿动态,螺旋管埋弧焊设备的组成以及生产过程。以焊缝自动跟踪系统的实现流程为主线来介绍整个焊缝跟踪的工作原理。主要可分为叁大部分,图像采集工作,相关图像处理技术识别焊缝信息,驱动电机以调节焊炬位置。研究结合市场上成熟的OpenMV机器视觉模块,通过MicroPython来进行编程,设计焊缝图像处理的程序以提取焊缝的位置信息,利用该模块扩展性强的特点,将焊炬偏移方向和距离通过I/O输出为电机可识别指令达到调整的目的。实验过程,主要验证不同光照强度、角度条件下的螺旋管焊缝特征,不同视觉采集角度对图像质量的影响,通过对比来得到最佳的光学条件,而针对图像处理部分,通过查阅学者们的相关研究,确定处理流程中涉及到的核心算法,针对图像处理的每一步流程,都通过实验对比不同方法的处理效果、硬件运行效率等表现,来决定最终所采用的处理方案,通过多次在生产现场进行测试来考验设备的焊缝跟踪效果,针对现场出现的问题对仪器的软硬件进行调整。根据现场的试验结果得出:光照强度高的光源照明能够突出焊缝处的直线特征,有利于焊缝识别;中值滤波能够有效抑制生产过程中环境产生的随机干扰,一定程度上提高了焊缝特征提取的准确性;结合前期焊缝识别的结果,通过优化后的算术均值滤波能够有效防止光学噪点对跟踪系统的影响。(本文来源于《长江大学》期刊2019-04-01）
陈璨,王军民,杨昌乐,刘威,方诗[10]（2019）在《基于OpenMV的螺旋管内焊缝自动跟踪系统研究》一文中研究指出针对我国部分钢材加工厂采用人工判断焊缝位置、手动调节来纠正焊偏的控制方式,自动化水平低,且长时间工作,导致视觉疲劳容易造成误判,影响螺旋管焊接质量的问题。本系统通过OpenMV机器视觉模块采集图像,采用图像处理技术实时提取焊缝特征信息,经过统计筛选来计算焊枪偏移量,结合控制技术来实现焊枪的自动纠偏。现场试验结果表明:本系统能够满足要求,稳定、准确地实现焊缝自动跟踪。(本文来源于《焊接技术》期刊2019年02期）
焊缝跟踪系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前,螺旋板式换热器焊接存在焊缝跟踪困难,焊接所导致的偏差存在的缺陷。本文设计和研发了一套基于主动光视觉技术的螺旋焊缝实时跟踪焊接系统,通过焊接前的焊缝特征点提取,焊接时核相关滤波目标跟踪算法进行焊缝的识别和自动跟踪,实验测试表明该方法能够达到螺旋板式换热器的全自动焊接跟踪精度要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
焊缝跟踪系统论文参考文献
[1].张珈玮,周剑秋.客车底盘骨架对接焊缝的视觉跟踪系统[J].机械制造与自动化.2019
[2].倪礼威,倪鹏,陆城炜.基于结构光视觉的螺旋焊缝跟踪系统研究[J].价值工程.2019
[3].郭亮,张华.狭小空间不连续折线焊缝识别移动机器人跟踪系统[J].机械工程学报.2019
[4].钟少涛.基于电流波形特征的旋转电弧焊缝跟踪系统[J].自动化与信息工程.2019
[5].刘强.油井加热电缆钢铠焊缝自动跟踪系统研究[D].沈阳工业大学.2019
[6].王静仪.基于PSD的薄板平面对接焊缝跟踪系统开发[D].武汉科技大学.2019
[7].邓耀文.基于激光位移传感器的机器人焊缝跟踪系统研究[D].湘潭大学.2019
[8].刘炜聪.K-TIG焊接窄间隙焊缝视觉跟踪系统研究[D].华南理工大学.2019
[9].陈璨.基于OpenMV的螺旋埋弧焊钢管焊缝跟踪系统研究[D].长江大学.2019
[10].陈璨,王军民,杨昌乐,刘威,方诗.基于OpenMV的螺旋管内焊缝自动跟踪系统研究[J].焊接技术.2019