机器人视觉焊缝轨迹跟踪及深度信息提取

ABSTRACTWords：Imagealgorithm,thestudied．n他weldalgorithm,缸adaptiveedgeilllagt：matchingseamofexperimeⅡtissingleinformationfrombinocularmethodssimplifiedcompetitionbclwccnandwork-piececalculated．oftlaeplatformsystemseam,reeogaitionalgorithmimagepretreatmentmedianfilterrectification．Andcomparisonalgorithmsbasedprramid,SSDApyramidsystem．Secondly,theexperimentaccomplished．flu'thel"optimizationmatchinginformation．11lePIDthatreal-timeh嬲11measlu'emcntdesigned．Underimages，gatheredsegmentationmeosurcmcntapplieddepthprecisemotionalmatching；Seamtracking；Binocular,lq,thmeasurementByusingadaptivethresholdSSDAfastwaveletpyramid，thetrackingcrawlingrobottakenunderCCD．Also，sinceithardobtaintheonlyCCD．avisionadopted．BymcasurcnlclltverticaldistanceCCDShasbeenThepaperincludetheseparts：Firstly,thehardwareweldestablished．andweldinggatheredCCDenhancedbyaccordingseveraladoptedseam-trackingThroughacquiredeviationresultscontrollershowprocessing900dgood缸aekingeffect．Finally,theidealsetting,thefeatherleftrightCCDs，isextractedwaycannydetectoperator．Afindmatchpointthengetinformation,whichlaysfoundationeonla'01．KeytostereoeonlanisallOnaSIoIISOtStainanⅡ学位论文作者签名：刚f职学位论文作者签名(手写)：剐i习何崎日期：>砷年l签字日期：弘哆年f硐增2月移咱学位论文独创性声明学位论文版权使用授权书为获得直昌太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与本学位论文作者完全了解直昌盔堂有关保留、使用学位论文盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权直昌太堂可以将学位论文的全本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确I的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁部或部分 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和精度提高到一定程度时，就需要用到工件、焊缝、熔池等目标的空间坐标、位置状态等三维信息。因此，将三维计算机视觉系统应用于焊接领域具有重大的意义。双目视觉是三维计算机视觉中的一种，也是比较简单常用的一种立体视觉方式。它模拟人眼的视觉功能，用双摄像机从不同角度同时获取目标物体的两幅数字图像，通过立体视觉原理，可重建周围景物的三维形状和位置[41。它可应用于焊接机器人路径规划、焊缝跟踪、焊炬姿态优化控制、熔池三维重建等。目前，将双目视觉应用于焊接领域的相关研究还不是很成熟，因此，展开这方面的研究对提高我国的智能焊接水平具有巨大的推动作用。本文主要研究了单目视觉焊缝轨迹识别跟踪及双目视觉深度信息提取，这将为后期对双目视觉进一步深入研究打下了良好的基础。1．2焊接机器人线性系统中，使得焊缝跟踪进入一个崭新的时代——智能焊缝跟踪时代【11】。在众多种类的机器人中，工业机器人数量最多，截止到2005年全世界的在役工业机器人约为914000套，日本装备的工业机器人占总量的50％，继续保持“机器人王国”地位，美国和德国分列二、三位。其中，工业机器人大约一半是焊接机器人15,61。焊接机器人大致可分为三代【7J：第一代是示教再现工作方式的焊接机器人，由于操作简便，在焊接生产中得到大量应用；第二代是基于一定传感器信息的离线编程的焊接机器人；第三代是装有多种传感器，接受作业指令后能根据客观环境自行编程的高度适应智能焊接机器人。我国在20世纪70年代末开始研究焊接机器人，经过20多年的发展，在焊接机器人技术领域取得了很大的进步。对我国工业自动化发展起到了积极的推动作用。根据到2001年的统计，我国共有焊接机器人1040台(不包括港、澳、台)，汽车制造和汽车零部件生产企业中的焊接机器人占全部焊接机器人的76％，是我国焊接机器人最主要的用户嗍。目前国内外对焊接机器人技术的研究主要集中在焊缝跟踪技术、多台焊接机器人及外围设备的协调控制技术、机器人专用弧焊电源技术、焊接机器人系统仿真技术与机器人焊接工艺方法五个方面【9】。(1)焊缝跟踪技术和控制理论方法焊接机器人跟踪技术主要以传感器技术和控制理论方法为主。目前传感器主要以电弧传感器和光学传感器为主lIo】。电弧传感器利用电弧本身作为传感器，不存在传感器先行问题，具有实时性好，抗弧光、高温及强磁场干扰等优点，又因其成本也低，是目前焊缝自动跟踪研究的一个热点；视觉传感器因其信息量丰富、直观等优点被认为最有发展前途的传感技术。目前应用较成熟的传感器主要有旋转电弧跟踪和激光跟踪两大类，如图1．1所示。在跟踪控制理论方法上，由于模糊数学和神经网络的出现，并将其应用到焊接这一复杂的非(2)多台焊接机器人及外围设备的协调控制技术随着机器人控制技术的发展和焊接机器入应用范围的扩大，尤其为适应现代产品换代快和多品种小批量生产的需要，要求焊接机器人与变位机、弧焊电源等周边设备实现柔性化集成。在焊接过程中，焊接机器人与周边设备的柔性化协调控制有助于减少辅助时间，提高生产效率【121。第l章引言2(3)机器人专用弧焊电源技术采用电器性能良好的专用弧焊电源可以充分发挥焊接机器人高效优质的特点。目前，弧焊机器人一般采用熔化极气体保护焊(MlG焊，MAG焊，C02焊)或非熔化极气体保护焊ffia、等离子弧焊1方法。熔化极气体保护焊焊接电源主要有晶闸管电源与逆变电源。目前，弧焊电源的发展不断向着数字化方向迈进，弧焊机器人焊接电源的发展方向是采用全数字化焊机【111。(4)仿真技术机器人在研制、 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 和试验过程中，经常需要对其运动学、动力学性能进行分析以及迸行轨迹规划设计，而机器人又是多自由度、多连杆空间机构，其运动学和动力学问题十分复杂，计算难度和计算机都很大。若将机械手作为仿真对象，运用计算机图形技术、CAD技术和机器人学理论在计算机中形成几何图形，并动画显示，然后对机器人的机构设计、运动学正反解分析、操作臂控制以及实际工作环境中的障碍避让和碰撞干涉等诸多问题进行模拟仿真，这样就可以很好地解决研发机械手过程中出现的问题。(5)机器人焊接工艺方法目前弧焊机器人普遍采用气体保护焊方法，主要是熔化极气体保护焊即富氢混合气体保护焊和熔化极(脉冲)氢弧焊；其次是钨极氢气保护焊，等离子弧焊、切割及机器人激光焊数量有限、比例较低。国外先进国家的弧焊机器人已较为普遍的采用高速、高效气体保护焊接工艺，如双丝气体保护焊、tI．M．E焊、热丝TIG焊、热丝等离子焊等先进的工艺方法，这些工艺方法不仅有效地保证了优良的焊接接头，还使焊接速度和熔敷效率提高数倍至几十倍。第l章引言(a)旋转电弧传感器跟踪(b)激光视觉传感器跟踪图1．I焊缝跟踪传感器件，如图1．2所示，(a)为工业机器人，适合焊接大批量的焊件，泐为爬行机器1．3数字图像处理就机器人本体机构来说，常见的有工业焊接机器人和移动式焊接机器人。这两种结构的机器人各有优点，前者适合工业生产线上大批量焊件的焊接；后者适合大场景下的全位置焊接，活动范围大，可应用于造船厂、球罐等大型构人，它不仅可以在水平面上焊接，也可以在各种其他环境下实现自动焊接【13,14]。1．3．1数字图像处理概述数字图像处理亦称计算机图像处理，指将图像信号转换为数字格式并利用计算机进行处理的过程【”】。据统计，在人类接受的信息中，视觉信息占70％以上。在许多场合中，图像传递的信息比其他任何形式更加丰富和真切。数字图像处理技术起源于20世纪20年代，采用数字压缩技术，通过海底电缆从英国伦敦传输了一幅照片到美国纽约。20世纪50年代，人们开始对数字图像处理技术进行系统的研究。1964年，美国加利福尼亚的喷气推进实验室使用数字计算机，处理了太空船“旅行者7号”发回的月球照片，这是数字图像处理技术的一个重要的里程碑，标志着第三代计算机问世后数字图像处理概念开始得到应用。到了20实际70年代初，随着数字图像处理理论和计算机技术的迅猛发展，数字图像处理已经形成了较完善的科学体系，并成为--f]独立的新学科【161。数字图像处理技术涉及的知识非常广泛，传统的图像处理技术主要集中在第1章引言(a)工业机器人图1．2焊接机器人(”爬行机器人4图像的获取、变换、增强、恢复(还原)、压缩编码、分割与边缘提取等方面。近些年，出现了一些新兴的图像处理技术：图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、图像数字水印等。这些技术反映了人类的智力活动，使用计算机模仿、延伸和扩展了人的智能，具有智能化处理功能，因而称为智能图像处理技术。1．3．2视觉传感技术在焊缝跟踪中的发展目前，数字图像处理的应用越来越广泛，它参透到许多领域，如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。其中，视觉传感应用于焊接工业领域中尤其广泛，如焊缝成形控制、实时 检测 工程第三方检测合同工程防雷检测合同植筋拉拔检测方案传感器技术课后答案检测机构通用要求培训 焊接温度场、焊缝跟踪1171等，尤其以焊缝跟踪相关研究占绝大多数。一般可以把视觉传感方式分为“被动视觉”和“主动视觉”两种。被动视觉主要是指只利用弧光或普通光源和摄像机组成的系统【埔】；主动视觉指使用特定结构的光源(一般采用激光)和摄像机组成的视觉传感系统。其中，目前采用较多的是主动视觉方式。焊缝跟踪技术起源于20世纪70年代，是随着焊接机器人的产生而发展起来的，那时的焊接机器人都是示教再现的。示教再现在批量焊接时要求有高精度的夹具，还要求工件的尺寸必须一致，这些要求在实际应用时必须用昂贵的代价才能满足，并且机器人不具备自适应性，适应能力差。70年代末80年代初，涌现出了大量的光电传感控制焊接过程，但是受计算机速度的限制，机器人视觉还是基于视觉反馈而进行的路径补偿。例如，由美国Unimation公司和日本发的产品。其基本原理都类似：焊接前，机器人进行严格的示教，批量焊接时，根据摄得的图像记下实际路径和示教路径的差别，然后沿着被校正后的路径进行焊接。随后，美国的Automatix公司又开发了一种视觉系统，比以往的系统较优越．但是都免不了预先示教，所以都不是真正的实时焊接。真正不需要任何示教的焊缝视觉跟踪系统是由瑞典ASEA公司首先推出的。ASEA在1978年就推出了它的第一台视觉传感控制的自适应弧焊机器人，1986年又推出了LaserTral【视觉跟踪系统，这种系统无须对焊缝路径进行预先示教，能自动找到焊缝的起点，并跟踪焊缝直到最后完成焊接。它能焊接Butt，Lap，Fillet三种类型的焊缝，焊接精度±O．4mm。焊接速度为120mm／min。时隔两年，1988年在美国Kawasaki公司合作开发的MODEL79系统，同时还有英国W．F．ClocksiII等人开第1章引言1．4立体视觉Corporation也开发了一种叫LARS(Lasersystem)的基于视觉引导的实时焊缝跟踪系统，与ASEA的Trak一样，这种系统也不需预先示教焊缝所在的工件表面及焊缝路径。它的最大特点是采用高能量的激光作为照明源(9roW)，并用三个摄像机同时摄取各个角度的焊缝图像，焊接速度达490cm／min。所能检测的焊缝类型也主要局限于Butt，Lap，Fil慨三种【嘲。国内对基于视觉传感的焊缝跟踪的研究比较晚。如今，基于视觉的焊缝跟踪技术已取得了长足的进步。但在工业应用中，真正意义上即不需要示教，又预先不告知焊缝类型的情况下，基于视觉传感的焊缝跟踪研究还有很长的路要走，还需更多的研究人员参与其中，进行更加深入的研究。Marr视觉理论Man从信息处理系统的角度出发，认为对此系统的研究应分为三个层次，即计算理论层次、表达与算法层次、硬件实现层次[201。计算理论层次主要解决系统各个部分的计算目的与计算策略，即各部分的输入输出是什么，之间的关系是什么变换或具有什么约束。Mart对视觉系统的总的输入输出关系规定了一个总的目标，即输入是二维图像，输出是由二维图像“重建”出来的三维物体的位置和形状。表达与算法层次主要研究的是给出各个部分的输入、输出和内部的信息表达，以及实现计算理论所规定的目标的算法，算法与表达有关，不同的表达方式完成同一计算的算法会不同。硬件层次主要回答的是“如何用硬件实现以上算法”。目前计算机视觉的研究工作主要在前两个层次上。对于硬件实现，对于如低层次的去噪、边缘提取等，目前发展得比较成熟；而对于简单二维物体识别及简单场景下的视觉方法，已有专用芯片或其他并行处理体系结构方面的研究。Mart从视觉计算理论出发，将系统分为自下而上的三个阶段，即视觉信息从最初的二维图像数据到最终的三维环境的表达经历三个阶段的处理。第一阶段构成所谓“要素图”或“基元图”，基元图由二维图像的边缘点、直线段、曲线、顶点、纹理等基本几何元素或特征组成；第二阶段，Mart称为对环境的2．5海军部的支持下，美国的MTS第1章引言System1．4．1ArticulatingRoboticLaser6(xl,M，毛)。维描述，就是重建三维物体以观察者为中心的坐标系下的三维形状和位置。事实上，从各种不同角度去观察物体。观察到的形状都是不完整的。因此，2,5维描述是不够的；第三阶段是对2．5维描述进一步处理得到物体的完整三维描述。而且必须是物体本身某一固定坐标系下的描述。1．4．2双目立体视觉根据获取图像信息的空间维数，视觉系统可划分为一维、二维和三维结构系统。视觉系统因其所用的视觉传感器及基本结构的不同而有不同的工作原理，并且各自的适用范围及优缺点也有很大差异。双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机(ccD)经过移动或旋转拍摄同一辐场景，通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。80年代美国麻省理工学院人工智能实验室的Mart提出了一种视觉计算理论并应用在双睛匹配上，使两张有视差的平面图产生在深度的立体图形，奠定了双目立体视觉发展理论基础12l】。相比其他类的体视方法，如透镜板三维成像、投影式三维显示、全息照相术等，双目直接模拟人类双眼处理景物的方式，简便可靠，在许多领域均具应用价值，如微操作系统的位姿检测与控制、机器人导航与航测、三维测量学及虚拟现实等田】。双目视觉模拟人的视觉功能，可用于焊接机器人路径规划、焊缝跟踪和焊炬姿态优化控制等。根据立体视觉原理，可以采用三角测量的方法，运用两个摄像头对同一景物从不同位置成像，并从视差中恢复距离。如图13所示，C1、c2为焦距及内部参数均相等的左右摄像头，他们的光轴互相平行，工轴互相重合，由于光轴与图像平面垂直，所以两个摄像头的图像坐标系x轴重合，Y轴互相平行。在这样的配置下，根据只与只的图像坐标可求得空间点尸的三维坐标目前，我国将双目视觉应用于机器人焊接领域的研究还比较少，主要的研究机构有：上海交通大学焊接技术研究所、清华大学、哈尔滨焊接研究所、南京理工大学、台湾国立中央大学I∞】及相关单位。第1章引言71．4．3双目立体视觉三维重建立体视觉测量过程通常可分为图像获取、摄像机标定、图像预处理和特征提取、立体匹配、三维重建五个步骤。其中，图像获取由CCD摄取图像后经图像采集卡可将模拟量转化为数字量，形成数字图像。下面主要介绍后面四个步(1)摄像机标定摄像机标定是为了确定摄像机的位置、属性参数和建立成像模型，以便确定空间坐标系中物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系。立体视觉的基本任务之一是从摄像机获取的图像信息出发计算三维空间中物体的几何信息，并由此重建和识别物体。空间物体表面某点的三维几何位置与图像中对应点之间的相互关系是由摄像机成像的几何模型决定的，这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验才能得到，这个过程被称为是摄像机标定。摄像机标定需要确定摄像机内部几何和光学特性(内部参数)和相对一个世界坐标系的摄像机坐标系的三维位置和方向(外部参数)。一般来说，摄像机的标定分为线性摄像机模型标定和非线性摄像机模型标定，具体可参考文献【20】。线性摄像机标定主要是确定摄像机的内外参数，而非线性标定还包括确定非线性畸变参数。在计算机视觉中，常使用多个摄像机，对每个摄像机都要校准。标定方法一般分为基于靶标的传统标定和自标定方法。骤[241：第1章引言图1．3双目立体视觉州气，H．毛)●0，，71．5本文的研究内容摄像机摄取的图像包含各种随机噪声和非线性畸变，因此需要对原始图像进行预处理，从而增强图像，改善图像质量，便于进行各种特征分析。特征提取是图像特征匹配的前提。由于目前还没有一种普遍适用的理论可运用于图像特征的提取，从而导致了立体视觉研究中匹配特征的多样性。常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征、边缘特征和面特征。图像匹配的精度直接取决于图像特征的选择。立体匹配是指根据对所选特征的计算，建立特征之间的对应关系，将同一个空间物理点在不同图像中的映像点对应起来。立体匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题。当空间三维场景被投影为二维图像时，同一景物在不同视点下的图像会有很大同，而且场景中的诸多因素，如光照条件，景物几何形状和物理特性、噪声干扰和畸变以及摄像机特性等，都被综合成单一的图像中的灰度值。因此，要准确地对包含了如此之多不利因素的图像进行无歧义的匹配，显然是十分困难的，至今这个问题还没有得到很好的解决。立体匹配的有效性有赖于三个问题的解决，即：选择正确的匹配特征，寻找特征间的本质属性及建立能正确匹配所选择特征的稳定算法。当得到空间匹配点对应坐标和两摄像机参数矩阵后，即可对空间点进行三维重建。通过建立该点的世界坐标为未知数的4个线性方程[201，可以用最小二乘法解得该点世界坐标[251。实际重建通常采用外极线约束法。通常影响测量精度的因素主要有数字量化效应、摄像机标定误差、特征检测与匹配定精度等。本文内容主要包括四个部分：硬件系统搭建、焊缝图像识别算法研究、单目视觉焊缝轨迹跟踪和双目视觉深度信息提取。具体如下：(1)搭建了一套硬件实验平台，设计加工了双目视觉传感器支架机构：(2)焊缝图像处理算法研究。首先对图像进行中值滤波及径向畸变矫正等预处理，然后通过几种基于图像金字塔的快速匹配算法性能的对比分析，得到适合本系统的识别算法，并在VC．H6．0中实现了上述算法；(2)图像预处理和特征提取(3)立体匹配(4)三维重建第1章引言9(3)单目视觉焊缝轨迹跟踪实验。采用基于小波金字塔的自适应阈值SSDA快速匹配算法提取焊缝特征，并基于PID控制器进行了焊缝轨迹跟踪实验，对实验数据进行分析，结果表明了该算法的良好实时性：单目视觉焊缝轨迹跟踪软件平台在vC++6．0中开发的；(4)双目视觉深度信息提取。采用一种简化的基于竞争机制的立体视觉匹配方法，并在vC++6．0中编写程序实现了该算法，通过测距实验验证了该算法的第1章引言有效性。10第2章硬件系统2．1硬件系统结构2．2爬行机器人本文实验系统硬件部分主要包括：一对吉川JC-BP650黑白防雨摄像机、大恒图像采集卡CG400、ADLinkI／O控制卡、焊机、送丝机、PC机、爬行式焊接机器人1261。其基本原理：图像采集卡采集焊缝图像，通过图像处理算法得到系统的偏差量，经过控制器得到控制量后，由模拟输出卡输出多路控制量分别到机器人两侧电机驱动器，对焊缝进行跟踪，如图2．1所示。轮履永磁吸附方式小车，具有足够的吸附能力，负重能力强。同时具有一定的柔性，因此能够适应圆柱形，球形的储油罐的内外表面，有较强的越障能力。其驱动系统采用交流伺服系统，包括电机、放大器、减速机构和编码器，可以对电机转速进行精确的闭环控制。它的转弯主要是通过给两驱动轮一个速度差来实现的，不同的速度差，小车的转弯半径不同即转弯的程度不同。该机构同时具备轮、履两种结构的优点，能够实现运动平稳和转弯灵活控制。但由于它质量较大，吸力很强，从而使得机构较笨重，因此它的控制特性不好，响图2．1硬件系统结构图2．3双目视觉传感器应速度不够快，所以只用单一的爬行机构进行焊缝的轨迹跟踪是很难实现精确设计了一种简单的双目视觉传感器支架机构，机构如图2．3所示。该传感器采用被动光源，由左右两个CCD构成，它们固定在焊枪的两边。右边CCD主要是拍摄焊缝图像，进行焊缝图像处理提取偏差信息并进行焊缝跟踪；左边CCD拍摄熔池图像，实时进行焊接质量检测并可提供一个反馈量，使焊缝跟踪更加精确。同时根据立体视觉原理，运用两个CCD同时对同一景物从不同位置成像，可从视差中恢复距离，得到焊枪的高度信息。这不仅可恢复跟踪【27】。第2章硬件系统图2．2爬行机器人(a)示意图(”实物图图2．3双目视觉传感器阜量?晒白量堡，信号系统EI们CIR制式3．6ram(2．p16ram可选)焊缝三维信息，而且可以实时调整焊枪高度，便于非平面焊接材料上焊缝自动跟踪并进行焊接。2．3．1摄像机课题中CCD采用一对吉川JC．BP650黑白防雨摄像机，如图2．4所示，技术指标如下：工作温度同步系统内同步Internal尺寸$0mm*21mm长·直径2．3．2图像采集卡如图2．5所示，图像采集卡采用DH-CG400，DH．CG400是大恒图像公司研制的彩色／黑白图像采集卡。其硬件与软件的性能指标与CG200完全兼容并新增一个S．Video输入端口。DH-CG400基于高性能的PCI总线，使其能实时传送数字视频信号到显示存储器或系统存储器。输入的彩色视频信号经数字解码器、模／数转换器、比例缩放、裁剪、色空变换等处理，通过PCI总线传到VGA卡实时显示或传到计算机内存实时存储。数据的传送过程是由图像卡控制的，无需CPU参与，瞬间传输速度可达132Mb／s。主要特点如下：影像传感器1／3”Sony影像图素清晰度420TVL最低照度0．3Lux／F2．0信噪比CCD光圈1／50(60)to电源DCl2V重量可配镜头第2章硬件系统一20℃~50℃图2．4JC-BP650黑防雨摄像机CCD5lOH×492VEIA,500Hx582VCCIR>48dB1／100，000Sync1309一sec2．4模拟量输出卡标准PAL、NTSC彩色／黑白视频输入。输入方式(软件选择及切换)：六路CVBS输入；三路Y／C输入；六选一模拟视频输出。图像分辨率最高：PAL：768+576’24BIT；亮度、对比度、色调、色饱和度软件可调。可按单场(奇场或偶场)、单帧、连续场、连续帧、间隔几场或几帧等多种方式。通过填写屏蔽(MASK)模板，可实时显示和存储任意形状的输入图像。硬件完成输入图像的比例缩放(SCAI正)、裁剪