水下焊接

LOGO水下焊接视觉传感器设计哈尔滨工业大学（威海）指导老师：陈波汇报人：陈勇，胡诣哲CompanyLogoContents1.课题简介.2.密封外壳设计3.图像处理及视觉跟踪4.总结CompanyLogo课题简介水下焊接是一个强干扰的过程，各种不同的干扰相互影响，从而会产生焊接位置偏差我们的目的是制作一个基于激光结构光基础上的水下焊接视觉传感器，使其可以在水下强干扰的情况下，可以应对各种干扰的影响，从而克服偏差，进行焊缝跟踪控制和焊缝质量控制系统硬件CompanyLogoCompanyLogo密封外壳的设计CCDWAT902HU我们采用的CCD型号为WAT902HU，这种CCD是为矿井内部拍摄设计的，因此在光线暗的条件下也能有较好的采集效果，适合于水下焊接。激光器选用的是线性一字激光器，波长为650nmCompanyLogo密封外壳的设计外壳选材前端透光部分内部设计密封设计1.考虑水的腐蚀性和压力我们选用的外壳材料为铝。由于实验室水下焊接条件较好，所以我们前端先采用普通石英玻璃，若进行海底实验将更换为钢化玻璃内部通过支架固定激光器和摄像机，使其呈25度角，角度小范围可调由于玻璃只受到向上的浮力，所以采用简单密封胶密封；连线采用填料函密封；壳体与盖采用O形垫圈密封CompanyLogo密封外壳设计图像处理设备–650nm激光、工业相机、650nm窄带滤光片图像预处理算法–LOG灰度拉伸及二值化–中值滤波图像处理核心算法–提取激光带中心线–线性插值算法–Hough变换提取主直线–面积法求焊缝中心线CompanyLogo图像处理及视觉跟踪图像处理设备选取合适的激光和滤光片能大大简化图像处理难度–弧光中650nm段的光强度很弱–市面上650nm激光较为便宜，但中心波长有偏移，必须实测其光谱。据此，选取合适的窄带滤光片。CompanyLogo图3.1650nm激光器图像处理设备CompanyLogo根据实测激光中心波长为662nm，我们定制了中心波长662nm，带宽8nm的窄带滤光片。图3.2激光光谱图原始图像CompanyLogo激光和滤光片选择恰当，有效抑制了弧光和自然光干扰焊缝特征明显。图3.3U型焊缝图3.4V型焊缝图像预处理算法从原始图像，可以看出激光带存在渐变的金属反射光，通过灰度拉伸来增强对比度。LOG灰度拉伸：由于对数曲线的性质，可知LOG灰度拉伸使得“暗的更暗，亮的更亮”。中值滤波：方便快捷地消除了孤立噪声的影响CompanyLogolog(1)[]255[]log(256)IFI图像预处理效果演示CompanyLogo灰度化LOG灰度拉伸原始图二值化中值滤波图像处理核心算法提取激光带中心线及线性插值–图像预处理完成后，提取激光带中心线，并对断点位置进行线性插值，建立完备的特征曲线方程CompanyLogoxy()yLaserLinex图像核心算法Hough变换求取主直线–将激光带中心线上的点映射到Hough变换域上，利用Hough变换求取主直线方程.CompanyLogo()yMainLinex从条纹曲线沟槽底部开始,分别沿条纹两侧方向搜索,当条纹曲线上的点与主直线距离小于临界值时,得到边界点b1，b2。图像处理核心算法利用如下公式，提取出的沟槽图形中心点即是坡口对接类焊缝结构光图像的特征点.CompanyLogo2121[()()]int[()()]bxbbxbxLaserLinexMainLinexmidpoLaserLinexMainLinex数字滤波由于在水下焊接中存在各种干扰和不确定性，除了在硬件方面采取措施抑制干扰，还要在软件上对计算结果进行处理，才能得到可靠的输出数据。解决方案–限幅滤波–递推平均滤波CompanyLogo数字滤波限幅滤波：设定两次采样允许的最大偏差值，记为A。每次检测到新值时判断。如果本次值与上次值之差≤A，则本次值有效，反之则本次值无效，放弃本次值，用上次值代替本次值。平均递推滤波：设置一个长度为N的队列，每次采样到一个新数据放入队尾，并扔掉原来队首的数据(即先进先出原则)，把队列中的N个数据进行算术平均运算，作为队列最后一个数据的值。CompanyLogo数字滤波采用限幅递推滤波法对检测结果进行数字滤波，既能有效克服因偶然脉冲干扰所引起的采样值偏差，又可以平滑采样结果，提高其精度。CompanyLogo图像处理核心算法CompanyLogoU型焊缝最终处理效果图图像处理核心算法CompanyLogoV型焊缝最终处理效果图图像处理核心算法该套算法的核心是利用Hough变换精准的得到主直线方程以及利用“面积法”求取焊缝中心线。与较为普遍地利用斜率法求得两转折点，再求中心点的方法相比大大地提高的抗干扰性和精确度。CompanyLogo激光焊缝跟踪上位机界面该软件是基于Windows系统的标准Win32应用程序,功能丰富,可移植性强,人机界面友好,操作简单易学。该软件焊缝跟踪部分由初始设置、焊缝图像采集及预处理、焊缝偏差神经网络识别以及、PID控制器、跟踪结果记录和跟踪曲线显示等模块组成。CompanyLo模型建立与求解CompanyLogo图中0为焊接起始位置，实线r(t)为实际焊缝坡口中心偏移量曲线，虚线y(t)为焊枪运动输出量曲线，它是步进电机驱动焊枪的调节量对时间的累积。△所示为当前焊枪所在位置，当前CCD检测到的是焊枪向前运行时间τ后所到达位置的焊缝坡口图像。e1为t刻检测到的超前坡口位置和当前t-τ时刻焊枪所在位置的偏差量，即：其中，1()()()etrtyt/dCompanyLogo焊枪行走t时间后与焊缝坡口中心的实际位置偏差为也可以说在t时刻作为控制量送入控制器的是“预测”偏差量e(t)。做拉普拉斯变换得：1()()(()())etetytyt1()()(1)()sEsEseYs设C(s)焊缝跟踪系统控制器，P(s)是执行机构(步进电机)传递函数，基于位置偏差的焊缝跟踪系统控制结构如CompanyLogo因为坡口的视觉采集系统固定在焊枪上部，经过图像处理后识别出来的是坡口的中心位置与图像中心线位置也即焊枪位置的偏差量，即直接得到e1(t).后期研究方向尚未采集过水下图像，预计需优化图像预处理算法，消除水对激光图像的干扰。进一步完善焊缝图像处理软件，增强算法和系统的鲁棒性；在老师的指导下，进行大量水下焊接跟踪实验，设计出合适的控制算法；完善所设计的系统，实现产品定型。CompanyLogoLOGO