熔滴—焊縫同步視覺焊接偏差測定方法

王小剛，王中任，劉海生

(1.武漢科技大學 機械自動化學院，湖北 武漢 430081；2.湖北文理學院 機械工程學院，湖北 襄陽 441053；3.智能制造與機器視覺襄陽市重點實驗室,湖北 襄陽 441053)

0 引言

焊接過程中讓焊接機器人自主感知焊接環(huán)境并實時調整焊槍位置進行焊縫跟蹤是焊接自動化的發(fā)展方向[1]。焊縫視覺跟蹤具有無接觸、跟蹤精度高等優(yōu)勢，已成為自動化焊接行業(yè)研究的熱點，一般可分為主動視覺傳感和被動視覺傳感兩大類[2-3]。以激光視覺為主的主動視覺傳感方法在機床式、手臂式等固定焊接機器人上有廣泛且成熟的應用[4-6]，該方法采用超前監(jiān)測方式，即視覺監(jiān)測位置與焊接位置存在著一定的前視距離。超前監(jiān)測的優(yōu)勢在于通過采集焊縫圖像，能夠有效避免焊接過程中電弧光和焊渣飛濺的干擾，焊縫圖像質量得到明顯提高，其缺點是為焊縫視覺跟蹤系統(tǒng)引入了超前監(jiān)測誤差。對于固定式焊接機器人，機器人坐標系相對位置固定，在任意時刻自身坐標已知，因此可以通過補償或路徑規(guī)劃方式消除超前監(jiān)測誤差[7-8]，提高焊縫跟蹤精度。被動視覺傳感方法是利用焊接過程中熔池的高亮狀態(tài)或對電弧光的反射來獲得焊縫圖像[9-11]，具有實時監(jiān)測熔池和觀測焊絲位置的優(yōu)勢，并且不存在超前監(jiān)測誤差，但焊接過程中電弧光和焊渣飛濺非常強烈，需要采用專業(yè)熔池相機來降低弧光干擾。

在石油化工、建筑等行業(yè)施工現(xiàn)場中，大型工件較多，且這些工件無法移動翻轉，焊接位置特殊。固定式焊接機器人存在工作范圍較小的局限性，大且重的機構也無法來回搬動，不能滿足施工現(xiàn)場需求。無軌爬行式焊接機器人尺寸小、重量輕，來回搬運方便，能夠較好地適應于各種施工現(xiàn)場，是研究的熱點[12-14]。目前，視覺焊縫跟蹤在無軌爬行式焊接機器人上的應用主要存在以下兩個問題：

(1) 在焊接過程中，無軌爬行式焊接機器人不受約束自由爬行，在重力和纜線牽引下會產生偏移，且偏移量和偏移角度無法確定，因此主動視覺傳感引入的超前監(jiān)測誤差無法通過補償或路徑規(guī)劃方式消除，導致跟蹤精度較低。

(2) 被動視覺傳感無超前監(jiān)測誤差，焊縫跟蹤精度較高，但需采用昂貴的專業(yè)熔池相機，其價格是普通相機的10倍以上，這會導致自動焊接設備成本增加，不利于自動焊接設備推廣應用。

為解決以上問題，在提高無軌爬行式焊接機器人焊縫跟蹤精度的同時不增加設備成本，本文采用普通CCD攝像機采集熔池圖像。但普通CCD攝像機經過濾光片、減光片等光學器件過濾弧光干擾后，依舊難以同時穩(wěn)定地采集到熔滴和焊縫清晰圖像，因此提出一種雙攝像機分離同步采集熔滴和焊縫圖像的方法。左相機采集熔滴圖像，右相機采集焊縫圖像，提取熔滴、焊縫輪廓信息，并融合到同一圖像坐標系中，同時建立焊接偏差量測定模型，利用熔滴和焊縫的位置關系測定焊接偏差量。該雙視覺系統(tǒng)采集方法能夠實時在線監(jiān)測熔滴和焊縫的位置，既提高了焊縫跟蹤精度，又控制了自動焊接設備成本，對被動視覺傳感方法在無軌爬行式焊接機器人上的應用具有借鑒意義。

1 系統(tǒng)組成

1.1 系統(tǒng)結構

以焊接大型鋼板V型坡口為例，如圖1所示為本文采用的熔滴—焊縫同步視覺測控系統(tǒng)，系統(tǒng)主要由無軌爬行式焊接機器人、焊機系統(tǒng)、PLC控制系統(tǒng)、熔滴—焊縫同步視覺系統(tǒng)組成。無軌爬行式焊接機器人由4個磁輪吸附，通過步進電機驅動爬行、橫擺、上下3個方向運動，利用爬行和橫擺的聯(lián)動實現(xiàn)對焊縫跟蹤掃描。為保證左、右視覺系統(tǒng)采圖的同步性，將雙相機與焊槍連接在同一個結構件上，使運動方式保持一致，這樣在同一時刻下觸發(fā)左、右相機采集到的圖像是同步的。PLC控制系統(tǒng)通過485總線與焊機系統(tǒng)通訊來控制焊槍起弧，同時與工控機通訊實現(xiàn)圖像采集指令的發(fā)送與焊接偏差量的接收。在焊接過程中，熔滴—焊縫同步視覺系統(tǒng)測出焊槍位置偏差量和焊槍擺幅偏差量，并將偏差量發(fā)送給PLC控制系統(tǒng)，PLC控制系統(tǒng)調整焊槍的位置和擺幅大小，實現(xiàn)自主焊接。

1.2 視覺傳感系統(tǒng)

如圖2所示，左、右視覺采集系統(tǒng)結構和組成基本一致，不同之處在于熔滴監(jiān)測相機鏡頭前增加了焊接減光片。在熔化極活性氣體保護焊(Metal Active Gas welding,MAG)焊接過程中，弧光和焊渣的飛濺對圖像采集影響很大，需要將光學器件組合使用才能有效削弱弧光和焊渣飛濺的影響。左視覺系統(tǒng)負責監(jiān)測熔滴，熔滴是焊接過程中弧光的中心點且亮度最大，受干擾也最為嚴重，因此需要增加減光能力較強的焊接減光片來削弱弧光。經試驗發(fā)現(xiàn)，7號焊接減光片最適合熔滴圖像采集，在削弱弧光的同時能夠保留熔滴輪廓信息。右視覺系統(tǒng)負責監(jiān)測焊縫，焊縫輪廓信息是利用弧光在V型坡口上反射產生的，則削弱弧光的同時要保留少量弧光，因此采取了濾光片和偏振片的組合方法。再調整左、右視覺系統(tǒng)鏡頭光圈和相機曝光參數(shù)，以適應不同監(jiān)測任務，達到各自能夠采集到穩(wěn)定圖像的效果。本文視覺采集系統(tǒng)由CCD攝像機、12 mm鏡頭、中心波長650 nm(±30 nm)的窄帶濾光片、焊接減光片、偏振片以及玻璃片組成，玻璃片的作用是阻擋焊渣飛濺，以免損壞偏振片。

2 圖像校正與融合

如圖2所示，左、右相機與焊槍安裝夾角在45°左右，因此采集的是熔滴和焊縫傾斜圖像，這會導致焊縫上、下邊緣呈喇叭形狀，影響焊接偏差量測定精度，因此需要進行圖像校正。如圖3所示，熔滴和焊縫信息在不同像素坐標系下，需要將兩者信息進行融合，統(tǒng)一到新的圖像像素坐標系下，才能進行偏差量測定。

2.1 圖像校正方法

本文采用一塊自制精密加工矩形陶瓷板作為標定板，其大小為60 mm×60 mm。 將矩形標定板平行放置在左、右相機的公共成像區(qū)域，且標定板需包含熔滴和焊縫成像區(qū)域。首先計算標定板4個角點坐標，建立4個角點坐標的齊次投影變換矩陣，再通過投影變換來校正圖像。

齊次投影變換矩陣公式為：

(1)

其中：M為待計算的3×3投影變換矩陣，Q為投影圖像對應點，P為原圖中對應點，即4個角點坐標。由于標定板大小為60 mm×60 mm，不妨將投影圖像的大小設置成600×600，則矩陣

(2)

在標定圖像中，已知P、Q矩陣，則

M=QP-1。

(3)

在目標圖像校正中，為提高目標圖像校正精度，采用的是亞像素投影變換，其投影變換公式為：

(4)

2.2 圖像校正與融合結果

通過式(3)計算出MLeft、MRight分別為：

(5)

如圖4所示為圖像校正與融合處理結果顯示圖，標定板校正后的圖像和熔滴—焊縫融合后的新圖像像素坐標系大小均為600×600。 從圖中可以看出，熔滴、焊縫圖像經校正后，邊緣輪廓特征更加清晰，有利于熔滴和焊縫特征提取。從融合后的圖像上可以看出，熔滴融合到焊縫圖像上的位置與實際位置幾乎重合，從而證明采取的融合方法較好。

3 焊接偏差量測定

3.1 焊接偏差量測定原理

從石油化工施工現(xiàn)場調研發(fā)現(xiàn)，不管采用坡口機還是人工加工坡口，加工后的焊縫坡口形狀多變，寬窄不一。在實際焊接過程中，如果焊槍的擺幅是固定值，則在焊接寬度不一致的焊縫時會出現(xiàn)咬邊、成型不良等缺陷。因此，在焊縫跟蹤過程中既要保證焊槍位置不偏離焊道，又要使焊槍擺幅適應焊縫寬度變化。目前，焊接偏差測定方法有很多種，包括標定法、幀差法、標記法等，不同方法選擇采圖點的位置也各不相同，因此對相機幀率和運動控制精度的要求也不相同。本文結合圖像采集和焊接工藝要求采取了基準比對法，該方法操作簡單，對相機幀率和運動控制精度要求相對較低。

圖5所示為焊槍運動軌跡示意圖，焊槍在直線導軌驅動下左右擺動。根據(jù)焊接工藝要求，焊槍在運動到焊縫兩側邊緣時，需停頓300 ms～350 ms以充分熔透管壁，故焊槍在左右擺動方向呈加減速運動狀態(tài)。為了避免相機在運動狀態(tài)下采集圖像會導致物體存在拖影的現(xiàn)象，利用焊槍在焊縫兩側邊緣需停頓的運動特性，將停頓點同時設定為采圖點，使采集的熔滴與焊縫輪廓圖像較為清晰。為了區(qū)分采圖點位置，將焊槍運動到焊縫內側停頓點時標記為采圖點1，焊槍運動到焊縫外側停頓點時標記為采圖點2，根據(jù)采圖點位置計算焊接偏差量。

如圖6所示，將熔滴和焊縫信息融合到新的圖像像素坐標系下后，可以求解焊縫邊緣與熔滴圖像中焊絲尖端的位置關系。首先建立焊縫邊緣直線方程:

(6)

然后將提取的焊絲尖端設為(x0,y0)，則可根據(jù)焊絲尖端距離焊縫邊緣直線的距離計算出焊接偏差量。

如圖6中第i幀圖像所示，當焊槍運動到采圖點1位置時，計算出Di和Wi。

則焊槍位置像素偏差量Dp(單位：pixels)為：

Dp=Di-Db1。

(7)

焊槍擺幅像素偏差量Wp(單位：pixels)為：

Wp=Di+Wi-Wb。

(8)

如圖6中第j幀圖像所示，當焊槍運動到采圖點2位置時，計算出Dj和Wj。

則焊槍位置像素偏差量Dp(單位：pixels)為：

Dp=Dj-Db2。

(9)

焊槍擺幅像素偏差量Wp(單位：pixels)為：

Wp=Dj+Wj-Wb。

(10)

由上文可知，標定板的大小為60 mm×60 mm，新圖像像素大小為600×600，由此可得：

(11)

因此，可由像素偏差量求出實際偏差量。

焊槍位置偏差量D(單位：mm)為

D=Dp×0.1 mm。

(12)

焊槍擺幅偏差量W(單位：mm)為

W=Wp×0.1 mm。

(13)

3.2 焊絲尖端與焊縫邊緣提取

通過分析焊接試驗采集的熔滴圖像可以發(fā)現(xiàn)，由于焊絲的遮擋，熔滴圖像出現(xiàn)峰形殘缺，該殘缺部分即為焊絲輪廓。如圖7所示，熔滴圖像經校正后，焊絲輪廓特征更加明顯，因此可以通過提取熔滴圖像中的焊絲尖端來進行焊接偏差量測定。

焊絲尖端提取可以采用凹點區(qū)域檢測方法[15]，其基本步驟為：首先，提取熔滴的亞像素邊緣輪廓，將亞像素輪廓視作多邊形，并將輪廓描述為有序的坐標點集；然后，判斷坐標點集中各點的凹凸性，將輪廓上所有凹點構成新的多邊形，對新的多邊形再判斷凹點并提取凹點集，經過多次迭代搜索，直到找到焊絲尖端的可疑凹點區(qū)域；最后，利用焊絲尖端存在的范圍對可疑點區(qū)域進行篩選，得到焊絲尖端真實凹點區(qū)域，再將凹點區(qū)域內的多個凹點進行加權平均，得到最終的焊絲尖端。

判斷熔滴亞像素輪廓上點的凹凸性方法如下：按照順時針方向，將輪廓點集Bk中的點依序描述為{B1,…，Bi,…,BN}，i為輪廓上像素點的索引值。則Bi=(xi,yi)與其前序點Bi-1=(xi-1,yi-1)和后序點Bi+1=(xi+1,yi+1)構成的方向向量分別為vi-1與vi+1(如圖8),

根據(jù)多邊形的凹凸性，在凹點和凸點處存在不同的符號函數(shù)sign(Vi),從而利于符號函數(shù)判定凹點和凸點,

(15)

Vi=(vi-1×vi+1)·n,i=1,2,…,N。 (16)

其中n為平面法向量。當sign(Vi)=1時，Bi表示多邊形的凹點；當sign(Vi)=0時，Bi表示多邊形的凸點。從而，熔滴圖像上所有點的凹凸性均可根據(jù)式(15)判定。例如圖8中，在多邊形輪廓C1上，Vi=(vi-1×vi+1)·n的值大于0，表示Bi點為凹點；在多邊形輪廓C2上，Vi=(vi-1×vi+1)·n的值小于0，表示Bi點為凸點。由圖9所示的焊絲尖端提取結果可以看出，利用熔滴輪廓的凹凸性來定位凹點區(qū)域，能夠得到焊絲尖端的位置，且定位精度較高。

焊縫邊緣提取可以采用最小二乘法擬合焊縫邊緣采樣點，得到焊縫內外側上邊緣直線方程。對于焊縫邊緣點采樣，可在焊縫圖像中設置矩形窗選定目標區(qū)域。計算測量區(qū)域內垂直于剖面線上單位像素間隔的灰度平均值，代表剖面線上該點的灰度值；為消除干擾，可使用高斯濾波進行光滑處理；光滑處理后對剖面線求導獲得極值，導數(shù)極值大于零的是灰度值由暗到亮(正向邊緣，positive)變化的邊緣點，導數(shù)極值小于零的是灰度值由亮到暗(負向邊緣，negative)變化的邊緣點。本文選取正向邊緣點作為目標輪廓的邊緣采樣點。

3.3 焊接偏差量的測定

在采用上述焊接偏差量測定原理和圖像處理方法后，可測出焊接過程中焊槍位置偏差量D和焊槍擺幅偏差量W，圖像處理結果如圖10所示，焊接偏差量測定數(shù)值如表1所示。如在第i幀焊接圖像中，焊槍位置偏差量為：D=(Di-Db1)×0.1=(34.604-33.781)×0.1=0.082 3 mm，焊槍擺幅偏差量為：W=(Di+Wi-Wb)×0.1=(34.604+105.574-139.722)×0.1=0.045 6 mm。 在第j+n幀圖像中，焊槍位置偏差量為：D=(Di-Db2)×0.1=(35.402-37.224)×0.1=-0.182 2 mm，焊槍擺幅偏差量為：W=(Di+Wi-Wb)×0.1=(35.402+102.918-139.722)×0.1=-0.140 2 mm。

表1 焊接偏差量測定數(shù)據(jù) pixels

4 試驗結果與分析

4.1 焊接試驗

本文試驗搭建的熔滴—焊縫同步視覺測控系統(tǒng)實物圖如圖11所示。圖中無軌爬行式焊接機器人在厚度為20 mm的鋼板上完成焊接試驗，V型焊縫上邊緣縫寬約為14 mm。左、右相機均采用型號為MV-13MG的華睿相機，其分辨率為1 280×1 024，最高采集幀率為60 fps。運動控制器采用型號為Fx3U-48mr的三菱PLC，通過PLC來控制無軌爬行式焊接機器人的爬行、橫擺和焊槍上下，這3個方向的重復定位精度可達0.1 mm。焊接設備采用的是松下YD-350GS氣體保護焊機，PLC通過485串行總線協(xié)議與焊機通訊實現(xiàn)對焊機電流、電壓等參數(shù)的控制。

焊接試驗材料和工藝參數(shù)如表2所示。在表2的焊接參數(shù)下，熔滴—焊縫同步視覺測控系統(tǒng)能夠實現(xiàn)平板V型焊縫的自主焊接，并且能夠根據(jù)測定的焊接偏差量實現(xiàn)自動糾偏過程。從圖12中可以看出，整體焊接效果較好，焊接表面比較細膩，焊接質量較好。

4.2 焊接精度及誤差分析

為了檢驗熔滴—焊縫同步視覺方法對焊接偏差量測定的精度，本文采用“假說—演繹法”來進行驗證。假設將焊接機器人與焊縫擺放成一定的角度，在焊接過程中不對焊接機器人和焊槍做任何糾偏操作，讓焊接機器人處于一個自由運動的狀態(tài)，且焊接機器人受力方向始終沿著焊接機器人前進方向，則自由運動狀態(tài)下焊接機器人會逐漸向一側偏移。若焊縫趨近于直線，則可以推斷出焊絲尖端同樣會向一側偏移，且偏移方向和焊接機器人偏移方向一致。若焊縫寬度始終保持不變，則焊槍擺幅偏差量趨近于基準值，同時焊接機器人運動到采圖點1時測得的焊槍位置偏差量勢必與鄰近采圖點2測得的焊槍位置偏差量在數(shù)值上趨近于相等。

表2 MAG電弧擺動焊焊接材料和工藝參數(shù)

為驗證該假設的成立，設計了滿足該假設條件的試驗環(huán)境，通過實際焊接試驗來驗證該假設。該試驗的焊縫采用刨床加工，刨床加工的焊縫寬度一致且焊縫較直，屬于理想的試驗環(huán)境。在試驗之前將焊接機器人與焊縫成3°左右的夾角擺放，且呈逐漸靠近焊縫的趨勢。在焊接過程中，將送絲線和其他電線拽向焊接機器人的前進方向，保證受力方向始終沿著焊接機器人的前進方向。圖13所示為該環(huán)境下不對焊接機器人和焊槍做任何糾偏操作測定的焊接偏差量變化曲線，且該數(shù)據(jù)是由焊接過程中一段連續(xù)的焊接圖像處理計算產生的。在圖13中虛線表示基準圖像中的測定值，帶圈實線表示當前圖像的測定值。圖13a 中Di為焊槍擺動到采圖點1時測得的焊槍當前位置，圖13b 中Dj為焊槍擺動到采圖點2時測得的焊槍當前位置，圖13c 中w為焊槍擺動到采圖點時測得的焊縫寬度，擺動到采圖點1時w=Di+Wi，擺動到采圖點2時w=Dj+Wj，單位為pixels。在圖13a中，Di的值逐漸變大，而圖13b的Dj的值在逐漸變小，這說明焊絲尖端在逐漸向外側焊縫上邊緣靠近，同時也表明焊接機器人逐漸靠近焊縫。這驗證了上文自由運動狀態(tài)下焊絲尖端會隨著焊接機器人向同一方向逐漸偏移的推斷。

在上述試驗環(huán)境下，焊槍位置偏差量誤差值De(單位：pixels)的計算方法為：

De=|Dp|-|Dp+1|。

(17)

式中：Dp=Di-Db1為焊槍擺動到采圖點1時測得的焊槍位置像素偏差量；Dp+1=Dj-Db2為采圖點2測得的焊槍位置像素偏差量。從圖14a可以看出，De值的波動范圍在兩個像素范圍以內，這驗證了上文焊接機器人運動到采圖點1時測得的焊槍位置偏差量與鄰近采圖點2測得的焊槍位置偏差量在數(shù)值上趨近于相等的假設。由式(11)可知，1 pixel等于0.1 mm，說明焊槍位置偏差量的測量精度為：-0.2 mm≤De≤0.2 mm。

焊槍擺幅偏差量誤差值We(單位：pixels)的計算方法為：

We=w-Wb。

(18)

由于本次焊接試驗焊縫的寬度始終保持不變，即理論上w≈Wb，因此，We≈0，則We值的波動范圍即為焊槍擺幅偏差量的測量精度。如圖14b所示，We值的波動范圍在兩個像素以內，即焊槍擺幅偏差量的測量精度為：-0.2 mm≤We≤0.2 mm。

5 結束語

本文提出一種熔滴—焊縫同步視覺監(jiān)測的焊接偏差測定方法，并對該方法從原理到應用進行了詳細的研究說明。該方法采用雙視覺系統(tǒng)，通過光學設計分別采集到清晰的熔滴和焊縫圖像，屬于被動視覺傳感方法范疇。打破了采集熔滴圖像需要專業(yè)熔池相機的限制，避免了主動視覺傳感方法的超前誤差，保留了被動視覺傳感方法的焊縫跟蹤精度，降低了視覺系統(tǒng)的成本。經試驗驗證和分析誤差數(shù)據(jù)可以得出結論：該方法在實現(xiàn)上具有可行性，且焊縫跟蹤精度較高。在實際工程應用中焊縫的形狀復雜多變，后續(xù)研究將進一步改進光學成像系統(tǒng)，在焊接形狀復雜焊縫時仍能穩(wěn)定采集到清晰的熔滴和焊縫圖像，進一步優(yōu)化焊絲尖端和焊縫邊緣提取算法，以適應多變的焊接環(huán)境，滿足實際焊接需求。