线结构光立体视觉焊缝检测的方法研究

发布时间：2021-11-01 17:52

　　在机械加工、汽车制造等国家支柱行业和集装箱、船舶等制造业里,焊缝轨迹检测是焊接过程必要的一步,也是零部件生产过程中最重要的工艺之一。复杂构件具有焊缝类型多、焊缝宽度不一致及母材厚度变化大等特点,每个构件的工艺参数也不同,而且由于受到工业现场环境的影响,例如弧光、烟尘等,使得焊缝检测易出现不能够实时、精准的获取焊缝的信息等情况。因此,在智能焊接中提高焊缝检测的精度和效率是研究的主要问题。现有国内外的焊缝识别的方法基本通过激光和立体视觉中的边缘提取、模板匹配等技术等提取焊缝的位置信息,激光扫描仪成本较高,结构复杂且易受环境噪声干扰;仅从图像滤波去噪后通过几何形状或灰度值分布统计特征来提取焊缝特征点,缺乏鲁棒的特征表示能力,不能保证焊缝稳定的自动跟踪。在对焊缝的分类问题上,大多数都是采用人工判断的方式,然后再选择工艺参数,自动化程度较低。因此,针对上述对比度低、弧光干扰的复杂环境和实时性低的缺点,本文从焊缝识别分类和跟踪方面展开了研究,设计线结构光立体视觉技术焊缝检测的软件开发系统。根据线结构光投射在焊缝表面具有的畸变特点,得到焊缝的二维信息;通过相似度量对左右两幅图像的信息进行初匹配,然后... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

复杂构件Fig.1-1ComplexComponent复杂构件所具有的这些特点，对于焊接机器人来说是一个巨大的挑战，具体表

的系统设计构光发出多条结构光线投影在在焊缝，所以光线在构件表面会产生调制，可以得到焊缝构件表面的物理信息。件的表面，两个相机分别采集焊缝图方法，就可以算出焊缝的三维信息。的信息量增加，所以具有准确性高、相机1 相机

图 2-4 单目标定结果Fig.2-4 Single Camera Calibration Result2.2.2 立体校正在实际三维测量中，需要计算两个相机的视差，但两个成像平面不可能完全行对准，因此需要进行立体校正，使两相机的像平面各旋转一定的角度，然后对左右两幅图像分别进行重投影，最后使它们在同一平面上。在左图像上的特征点，在对应的极线上一定可以找到右图像上的匹配特征点。一般情况下两幅图像不共面的情况如图 2-5 所示，空间中点一点 P 在两个成像平面的对应点分别是lC 和rC ，左图像中的点对应在右图像中的直线上，但是无法确定该点具体对应在直线上的位置。P

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3470539