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摘要：在实现焊接自动化的过程中，焊缝自动跟踪技术是十分关键的一点。本文以弧焊机器人系统为例，在其传统的模式上，设计了一种由激光视觉所引导的机器臂焊缝跟踪系统。本文在了解激光焊缝跟踪系统结构的基础上，进一步分析了激光焊缝对于图像的处理以及激光焊缝跟踪控制算法，并最终从对实验结果的分析过程中证明了激光视觉焊缝跟踪系统具有十分广阔的应用前景。
关键词：激光视觉；机器臂；焊缝跟踪系统；应用
1.引言
近几年，我国的金属制造业发展十分迅速。在加工金属的过程中，应用最为普遍的加工方法是焊接技术，随着金属制造业的大幅度增加，实现自动化的金属加工具有十分重要的意义。焊缝跟踪技术具有十分显著的作用，主要包括：一是可以对焊缝的位置信息进行实时的传送；二是让焊炬的运动控制这一模块变成一种自适应的闭环焊接系统，正是由于其所具有的上述优点，所以国内外相关企业以及研究机构都对这一技术进行了连续的研究，并在研究的过程中不断开发新的传感器以及焊缝跟踪技术。
现阶段视觉传感技术在检测图像以及控制运动等方面依然是使用的计算机平台，因此在控制软件开发的过程中存在很大的难度。为解决这一问题，有研究者提出对于图片的处理通过可编程控制器FPGA或者是单片机平台进行，但是经过实验发现这两种方法都存在低速以及低精度的弊端，此外，对于这些跟踪系统来说，其对检测到的跟踪偏移量信息的通信过程是依靠一些比较繁琐的通信协议完成的，因此很难方便的连接到行业内部的主流焊接设备系统，也就是说，这些方法在实际应用中存在着一定的限制。
对于激光视觉所引导的传感跟踪技术来说，其特点主要包括以下几点：第一点是该技术包含大量的信息；第二点该技术其可以实现在垂直以及水平双维度上的跟踪；第三点是该技术具有比较高的灵敏度与精确度；第四点是因为该技术不接触被焊工件因而其适合任何一种破口的形状，适用性比较好。正是因为激光视觉所引导的传感跟踪技术解决了传统的电弧传感方法以及机械传感方法的弊端，因为其在现实生活中的应用前景是十分广阔的。
本文在了解激光焊缝跟踪系统结构的基础上，进一步分析了激光焊缝对于图像的处理以及激光焊缝跟踪控制算法，并最终从对实验结果的分析过程中证明了激光视觉焊缝跟踪系统具有十分广阔的应用前景。
2.激光焊缝跟踪系统的结构
本研究中所研究的机器人系统主要部分有以下几个：其一是工业机器人本体；其二是ASNAC-XRC控制柜；其三是Motoweld-S350焊机，此外该系统还包括以下几种外部设备：其一是机器人供电系统；其二是双轴变位机；其三是送丝机构等。本研究主要是在原有的机器人系统上增设了一套激光图像传感子系统，可以在实际的工作中监测焊缝的位置偏差情况。激光焊缝跟踪系统的结构图如图1所示。
图1激光焊缝跟踪系统的结构图
该激光焊缝跟踪系统的工作流程主要如图2所示。
图2激光焊缝跟踪系统的工作流程
3.激光焊缝对于图像的处理
对焊缝的图像处理主要包括以下几个步骤：其一是滤除掉噪音；其二是进行二值化；其三是提取激光条纹的中心线等。从获得的激光条纹的中心线就可以获得焊缝的位置信息。此外，为了能够进一步提高对焊缝跟踪的精度，在提取焊缝相关特征时候的进度通常要达到亚像素级别。
在本研究中为了获取焊缝的图像信息，使用到的激光检测头类型是MT10，这是以DSP-DM642为基础经由TI公司扩展之后形成的TDS642EVM板来采集激光焊缝的图像信息，并在处理信息完成后输出焊缝的中心位置。图3中的（a）图是在CO2焊接环境下所采集到的焊缝原始图像，在焊接的过程中会存在着诸如烟尘、电弧光以及来自周边环境的电干扰和磁干扰的影响，因而尽管传感器已经安装滤光片在透镜上，可以起到对反射光的滤波功能，但是原始图依然会存在噪音。为了减少噪音的影响，本实验对图像进行了一定的预处理，预处理的方式主要有以下几种：一种是中值滤波法；另一种是形态学运算法；还有一种是图像分割法；此外还有轮廓提取法等，这些方法可以通过直线拟合分割后的所有通域的方法来实现对焊缝特征点图像坐标值的确定，拟合直线的方法主要有以下几种：其一是设置斜率的范围；其二是设置间隙；其三是设置台阶尺寸的阈值。相关的示意图如图3（b）到（d）所示。
图3焊缝图像处理以及轮廓的提取
4.激光焊缝跟踪控制算法
在激光视觉所引导的焊缝跟踪系统中，视觉检测的关键所在指的是处理图像的算法，这一过程主要包括以下几种操作：一是提取二值化阈值操作；二是滤波操作；三是提取焊缝特征点操作。对于焊缝图像的二值化阈值来说，其主要的作用实现激光与背景光和电弧光之间的分离，采取合适的抽取阈值算法将背景光的强度与电弧光的强度降低到阈值之下，而激光的强度则是调整带阈值之上，然后再对图像使用二值化程序进行相应的处理，从而获得只存在激光的焊缝特征图像。滤波操作的主要目的是去除在经过二值化操作后图像中还剩下的诸如中值滤波之类的干扰，并结合结构光图像的特点实现对孤立光斑的判断以及消除，此外，还应该以左右激光的图像为依据将中心线提取出来。
对提取焊缝特征点的过程来说，主要的内容是检测线段，因为在焊缝位置处结构光特别容易出现弯折的情况，所以每一个破口处的激光图像都是有所差别的，在检测线段的时候所采用的算法一般是hough算法，然后再根据逻辑算法最终定位出焊缝的中心位置。根据直线方程所进行的空间上的变换设计出了hough变换计算法，该算法需要十分大的计算量以及存贮空间，因此该算法在本实验中是不适用的。
在分析焊缝图像特征的时候，具有倾斜直线的图像也可以通过斜率曲线得以反映，因为同一直线像素点的斜率几乎是不变的，只有在线段的边沿位置或者是线段发生了转折的情况下才会出现斜率的大幅度波动或者跳变。与hough变换算法相比，焊缝跟踪控制算法所具有的优势主要有以下几方面：第一方面是在横向维度填满单像素直线的情况下，计算所有焊缝的一次与二次斜率所消耗的总的时间远小于hough变换算法所消耗的时间；第二方面是从存储的需求角度进行分析，可以发现斜率分析算法在很大程度上节约了所需要的内存空间。在本实验中，对于一次以及二次斜率的记录是采用的浮点数组，为了能够节省存贮空间，本文在计算焊缝特征信息的时候是采用的激光视觉传感计算法，这一计算方法的核心内容是斜率分析计算，该算法的优点是可以十分迅速且准确的完成对焊缝特征的提取。焊缝跟踪控制算法流程图如图4所示。
在本实验中所采用的焊缝跟踪控制算法主要包括以下两个阶段：一个阶段是焊缝搜索阶段；而另一个阶段则指的是焊缝跟踪阶段。对于机器人来说，当其运行到事先所设置的第一个示教点的时候，会将校正准备信号发送给激光图像传感子系统，在完成这一操作后，程序触发激光传感器就可以进行采集图像这一步骤，并且与此同时，程序触发激光传感器还应该完成下面这一操作，也就是通过处理获得的图像信息达到提取焊缝特征信息的目的，如果提取到的焊缝特征信息与标定值之间不匹配，那么接下来检测反馈系统就应该将横向校正量发送到机器人的控制器上，这样机器人就可以沿横向以给定的步长为依据交替改变搜索方向，一直到找到焊缝之后再重新进入跟踪的模式，或者是在达到给定的搜索次数之后依然没有找到焊缝，那么在这种情况下机器人就应该给出相应的报警信号。
5.实验结果
本实验以机器人为基础研究了激光视觉引导机器臂焊缝跟踪系统，并对在了解激光焊缝跟踪系统结构的基础上，进一步分析了激光焊缝对于图像的处理以及激光焊缝跟踪控制算法。经过研究我们发现：在焊接的过程中会存在着诸如烟尘、电弧光以及来自周边环境的电干扰和磁干扰的影响，因而尽管传感器已经安装滤光片在透镜上，可以起到对反射光的滤波功能，但是原始图依然会存在噪音。为了减少噪音的影响，可以通过中值滤波法、形态学运算法、图像分割法以及轮廓提取法等对图像进行了一定的预处理，从而可以通过直线拟合分割后的所有通域的方法来实现对焊缝特征点图像坐标值的确定；焊缝跟踪控制算法与hough变换算法相比可以是在横向维度填满单像素直线的情况下，减少计算所有焊缝的一次与二次斜率，并且从存储的需求角度来看，可以发现斜率分析算法节约了所需要的内存空间。
6.结束语
在金属加工的过程中，使用最广泛的方法是焊接技术，随着金属制造业的大幅度增加，实现自动化的金属加工具有十分重要的意义。本文在经过一系列的研究发现激光视觉焊缝跟踪系统具有十分广阔的应用前景。
参考文献：
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[2]闫文才.视觉引导的焊接机器人焊缝跟踪控制技术的研究与开发[D].江南大学，2014.
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