焊接机器人智能化的几项关键技术

科技   2024-10-12 14:25   北京  


会议通知

2024年11月13-15日,第二届全国智能化焊接工艺创新论坛”将在山东济南准时召开,届时业内石油石化、船舶制造、钢结构、海工、工程机械、核电制造等领域的顶级专家、学者将为我们带来干货满满的智能化焊接工艺创新技术报告,另外还将有超过250人的专业人士出席,想了解智能化焊接方面的焊接同仁赶快报名吧。

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    近年来,随着我国劳动力成本的逐渐提升,以廉价劳动力为支撑的“中国制造”经济模式难以为继,尤其是疫情的影响,越来越多的加工制造企业关注以焊接机器人为代表的焊接自动化技术。机器人不再是工业界的奢侈品,如何用机器人代替人的焊接也是几代焊接人的梦。以信息技术为牵引的智能化焊接技术,是一类融合人的感官信息(焊接过程视觉、听觉、触觉)、经验知识(熔池行为、电弧声音、焊缝外观)、推理判断(焊接经验知识学习、推理与决策)、焊接过程控制以及工艺优化各方面专门知识的交叉学科。

焊接机器人现状

    目前应用中的焊接机器人仍然是“示教再现型”,其焊接路径和工艺参数是预先设置的,对作业条件的一致性要求非常严格,并且在焊接过程中缺少对外部信息传感反馈和实时调节的功能。

    为了克服焊接过程中各种不确定性因素对精密焊接质量的影响,迫切需要采用信息反馈、智能控制等技术提高现行焊接机器人的适应性及智能化水平。

技术关键1:焊缝初始位置识别与导引

     利用视觉 CCD 传感获取初始焊位信息并自主导引焊枪准确移动到初始焊接位置,是局部自主智能焊接机器人的关键技术之一。首先利用 CCD宏观识别整体焊缝;其次分离出实际焊缝视觉信息,通过数据拟合出焊缝曲线方程,计算初始焊位的初值;以初值坐标为基准,建立搜索窗口,精确计算初始焊接位置坐标值(x、y)。

技术关键2:基于被动视觉的焊缝跟踪

    局部环境焊缝路径自主规划是在自然光或辅助光源条件下进行计算,考虑到焊接过程热变形、工艺等因素的影响,还需进一步在焊接过程中实时纠偏先前规划的焊缝路径。利用复合滤光系统实时获取 MAG 电弧及焊缝前端的图像信息如图所示,通过图像处理算法获得焊缝和电弧轮廓信息,并据此计算偏差量,修改机器人的运动路径,从而实现焊缝跟踪。图 a 图像处理流程为均值滤波,边缘检测,膨胀,腐蚀,面积滤波,类焊缝边缘寻找,焊缝定位;图 b 处理流程为自适应阈值分割,轮廓最宽处自适应搜索。

    焊缝偏差定义为电弧轮廓中心到焊缝的距离。采用上述算法进行平板对接焊缝跟踪结果及误差曲线如下图所示。

    结合机器人氩弧焊自动焊接需求,下图为一套基于被动视觉和弧压复合传感系统。通过被动视觉传感部分完成左右方向的跟踪、电弧弧压实现高度方向偏差信息的实时调整。

技术关键3:摆动电弧焊缝跟踪   

    电弧传感器作为一种实时传感器件与其他类型传感器相比,具有结构简单、成本低和响应快等特点,也是目前弧焊机器人传感器的一个重要发展方向。基于摆动电弧传感的弧焊机器人跟踪系统示意如图所示,其核心功能模块主要包括:弧焊机器人、传感器及信号采集、DSP 控制器、通讯和仿真调试。

技术关键4:焊接动态过程建模和控制    

    智能化焊接机器人系统实现对焊接质量的有效控制需要对焊接动态过程的规律或模型进行描述。由于电弧焊接动态过程是涉及大量不确定因素的复杂过程,获取精确的数学模型极为困难。考虑从焊接过程传感器测量的直接和间接实验数据,运用粗糙集知识获取算法,建立焊接过程的知识模型,并作为机器人焊接过程智能控制器设计的重要依据。以知识模型 M 为核心构成的焊接过程粗糙集知识处理系统结构如图所示,包括:系统的知识模型 M、数据扩展方法、离散化方法、模型输出形式的转换方法、知识推理方法等部分,主要用于根据系统输入预测系统输出。

    焊接过程是一个瞬时动态非平衡过程,焊缝成形质量受焊接过程各种因素影响,使得焊接动态过程控制变得极为复杂。下图为针对焊接系统设计的模糊监督与自适应复合智能控制器示意图。

结语    

    随着现代制造对性能、可靠性、效率、成本等方面要求愈来愈高,以信息和计算机技术为先导的智能化焊接制造,已成为一种现实、迫切的需要。

来源:Flama,编辑:张维官,审核:游小秀
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