激光视觉纠偏在机器人焊接中的应用

"基于示教与视觉纠偏的机器人自动焊接方法研究" 本文主要探讨了机器人自动焊接中的一种融合示教与视觉纠偏技术的方法。在传统的示教再现机器人系统中，通过激光视觉传感器来测量实际焊接路径与预先示教路径之间的偏差。这种偏差调整策略对于精确的焊缝跟踪至关重要。 3.2 视觉位置偏差反馈 视觉模块在机器人控制器中的作用是提供位置偏差信号，这些信号源自摄像机捕获并处理的图像。图像处理环节是视觉模块的核心，包括确定焊缝区域、自适应阈值计算、提取条纹轮廓、应用Hough变换找到主直线以及计算特征点等步骤。这些步骤帮助识别焊缝的位置，以便机器人能够准确调整其运动。 3.2.1 图像处理 图像处理算法的流程图揭示了从激光条纹图像到特征点计算的过程。首先，摄像机捕捉到的图像通过图像采集卡传输到处理单元，然后通过一系列算法步骤确定焊缝位置。虽然具体细节未详述，但可以参考相关文献了解更多。 3.2.2 信号转换 为了适应机器人控制器的需求，图像特征点的坐标需要转换为电压信号。这通过公式(1)实现，将图像坐标映射到0-10V的电压范围，确保控制器能正确理解并响应传感器的输入。 3.3 机器人控制器的偏差调整策略 机器人末端采用工具坐标系，确保焊接过程中保持特定姿态。控制器接收的电压信号（Δx, Δz）与参考电压信号对比，反映焊枪相对于焊缝的偏差。根据电压偏差，控制器计算出末端偏移量（如式(2)和式(3)所示），使得焊枪能够沿着焊缝中心线移动。 实验结果显示，这种结合示教与视觉纠偏的方法能够有效实现机器人自动焊接，通过激光视觉传感器实时校正焊接路径，提高了焊接精度和效率。这种方法适用于六自由度机器人，且已在实验中得到了验证。 关键词：视觉传感器、图像处理、焊缝跟踪 总结来说，该研究提出了一种创新的机器人焊接技术，它结合了预先编程的路径和实时视觉反馈，以提高焊缝跟踪的准确性。视觉系统通过复杂的图像处理算法解析焊缝位置，然后通过信号转换将这些信息转化为机器人可以理解的指令，进而调整其动作。这种方法在实际应用中表现出良好的效果，有助于提升机器人自动焊接的质量和效率。