激光视觉焊缝跟踪系统设计与实验研究

"这篇硕士论文主要探讨了基于激光视觉的焊缝跟踪系统的设计与实现，旨在提高焊接质量。作者采用了650nm半导体激光二极管作为光源，并结合面阵CCD视觉传感器来获取焊缝图像。通过结构光法，构建了激光视觉传感器，该传感器由激光二极管、工业CCD、650nm窄带滤光片和镜头等组件构成。论文还介绍了由运动控制卡、步进电机、高精度十字滑架和行走机构等组成的焊缝跟踪实验平台。 论文中，作者利用Visual C++6.0开发了一款专用软件系统，用于处理接缝视觉图像和偏差信号检测，包含图像增强、二值化、轮廓提取和中心线计算等功能。为了满足焊缝自动跟踪的需求，论文提出了比例-模糊控制双模控制策略，建立了焊枪与焊缝偏差的控制模型，实现了焊枪的自动跟踪。此外，作者对整个跟踪系统进行了数字仿真，优化了模糊控制器的参数，确定了双模分段控制的最佳阈值。 论文还进行了精度和曲线跟踪等专项试验，深入分析了系统的响应速度和跟踪精度。通过V型、U型、1型焊缝的C焊工艺跟踪试验，验证了系统的良好跟踪能力，取得了优质的焊缝成型效果。关键词包括焊缝跟踪、激光视觉传感器、数字图像处理、数字仿真和比例-模糊双模控制。" 这篇硕士论文的核心知识点包括： 1. 激光视觉传感器：650nm半导体激光二极管和面阵CCD在焊缝跟踪中的应用，以及结构光法在图像获取中的作用。 2. 图像处理技术：包括图像增强、二值化、轮廓提取和中心线计算，这些都是实现焊缝跟踪的关键步骤。 3. 运动控制系统：涉及运动控制卡、步进电机、控制器和计算机等，构成了焊缝跟踪实验平台。 4. 控制策略：比例-模糊控制双模控制方法，用于精确调整焊枪与焊缝的相对位置。 5. 数字仿真：在系统设计阶段进行仿真，优化控制参数，提高跟踪性能。 6. 实验验证：通过不同类型的焊缝跟踪试验，评估系统的跟踪能力和焊接质量。 这些知识点对于理解和改进自动化焊接过程，尤其是在复杂工况下的焊缝跟踪，具有重要的理论和实践价值。