CN110153534B - 适应焊接变形的多层多道机器人焊接路径规划方法及*** - Google Patents
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Abstract
本公开提出了适应焊接变形的多层多道机器人焊接路径规划方法及***,包括:获得焊接工件表面形成的激光条纹图像,进行图像处理,得到第i‑1层焊完坡口横截面顶端两顶点之间的距离,据此根据几何关系计算出待焊第i层的横截面面积Si;采用等高型填充策略,对第i层的焊道进行规划;确定该层各焊道的起弧点坐标、焊枪位置与姿态、摆幅、焊接电流和焊接速度;采用实时视觉检测方法,获得第i层所有焊道焊接完成后坡口横截面顶端两顶点之间的距离,计算获得后续一层焊缝的横截面面积,再对该层焊道进行路径规划和焊接。本公开实时检测出两顶点之间的距离,根据距离的变化实时修正路径规划结果,即可以实现变形情况下坡口填充的动态焊道规划,提高路径规划策略对于条件改变的适应性。
Description
技术领域
本公开涉及厚板焊接技术领域,特别是涉及适应焊接变形的多层多道机器人焊接路径规划方法及***。
背景技术
目前,点焊机器人与薄板弧焊机器人已广泛应用于工业生产中,但是在中厚板焊接生产中,机器人的应用仍然受到相当大的限制。其原因之一在于厚板在焊接过程中随着焊道数量的增加,焊件累积变形较大,目前焊缝跟踪技术相对不成熟,无法及时进行纠偏。例如,使用电弧跟踪时,检测软件必须检测焊接电流在坡口两侧变化的平衡差,无法进行单边跟踪。因此,在多层多道焊接条件下,只能通过电弧跟踪根部焊道位置,其余焊道位置以第一道焊缝为零点通过偏移确定。这种方法需要相当高的坡口加工精度。但是对于中厚板工件,从加工成本考虑多采用火焰切割下料和加工坡口,在切割过程中极有可能出现坡口尺寸、角度不一致的情况。同时在焊接过程中,随着热输入量的增加,工件有可能发生热变形,引起坡口位置、角度的变化,造成与焊前规划的误差。
对于中厚板坡口加工容易出现误差的问题,目前已使用精度较高的加工方式替代,如使用坡口加工机器人或数控机床加工。针对中厚板焊接容易发生变形的问题,则以开发焊缝视觉跟踪***为主。其中焊缝主动视觉跟踪***,使用激光扫描工件表面,利用CCD或CMOS摄像头拍摄工件表面图像,通过图像处理算法和控制***,实现工件的定位与焊道轨迹的修正。
在焊接过程中由于焊接变形的存在,导致坡口横截面顶端两顶点之间的距离在不断地发生变化。距离变化就会导致焊层的总面积发生变化,从而引起焊缝的总道数发生变化。最终导致整个规划结果发生变化。
发明内容
本说明书实施方式的目的是提供适应焊接变形的多层多道机器人焊接路径规划方法,实时检测出坡口横截面顶端两顶点之间的距离,根据距离的变化实时修正焊接路径规划结果,即可以实现变形情况下坡口填充的动态焊道规划,提高路径规划策略对于条件改变的适应性。
本说明书实施方式提供适应焊接变形的多层多道机器人焊接路径规划方法,通过以下技术方案实现:
包括:
获得焊接工件表面形成的激光条纹图像,进行图像处理,得到第i-1层焊完坡口横截面顶端两顶点之间的距离,据此根据几何关系计算出待焊第i层的面积Si;
采用等高型填充策略,对第i的焊道进行规划;确定该层各焊道的起弧点坐标、焊枪位置与姿态、摆幅、焊接电流和焊接速度;
采用实时视觉检测方法,获得第i层所有焊道焊接完成后坡口横截面顶端两顶点之间的距离,基于等高型填充策略和几何关系,计算获得后续一层焊道横截面面积,再对该层焊道进行路径规划和焊接;
重复以上步骤,完成整个坡口的填充。
本说明书实施方式提供基于焊接变形实时检测的多层多道机器人焊接路径规划***,通过以下技术方案实现:
包括:
视觉传感器,设置在焊接工件上方,获得焊接工件表面形成的激光条纹图像并传输至计算机中;
在计算机中进行图像处理得到第i-1层焊完坡口横截面顶端两顶点之间的距离,据此根据几何关系计算出待焊第i层的横截面面积Si;
采用等高型填充策略,对第i的焊道进行规划;确定该层各焊道的起弧点坐标、焊枪位置与姿态、摆幅、焊接电流和焊接速度;
采用实时视觉检测方法,获得第i层所有焊道焊接完成后坡口横截面顶端两顶点之间的距离,基于等高型填充策略和几何关系,计算获得后续一层焊道的横截面面积,再对该层焊道进行路径规划和焊接;
所述计算机将每次的动态焊接路径规划结果传递至焊接机器人控制器中,控制焊接机器人的焊枪按新的路径规划结果焊接该层焊缝;
重复上述过程,完成整个坡口的填充。
本说明书实施方式还提供一种焊接机器人,所述焊接机器人包括控制器及焊枪,所述控制器被配置为接收动态焊接路径规划结果,所述动态焊接路径规划结果的获得方式为:
获得焊接工件表面形成的激光条纹图像,进行图像处理,得到第i-1层焊完坡口横截面顶端两顶点之间的距离,据此根据几何关系计算出待焊第i层的横截面面积Si;
采用等高型填充策略,对第i层的焊道进行规划;确定该层各焊道的起弧点坐标、焊枪位置与姿态、摆幅、焊接电流和焊接速度;
采用实时视觉检测方法,获得第i层所有焊道焊接完成后坡口横截面的顶端距离,基于等高型填充策略和几何关系,计算获得后续一层焊道面积,再对该层焊道进行路径规划和焊接;
重复以上步骤,完成整个坡口的填充。
与现有技术相比,本公开的有益效果是:
本公开实时检测出坡口横截面顶端两顶点之间的距离,根据距离的变化实时修正路径规划结果,即可以实现变形情况下坡口填充的动态焊道规划,提高路径规划策略对于条件改变的适应性。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。
图1本公开实施例子的V型坡口横截面填充示意图;
图2(a)-图2(b)本公开实施例子的焊枪倾角示意图;
图3本公开实施例子的V型坡口焊接流程示意图;
图4本公开实施例子的V型坡口监测示意图;
图5本公开实施例子的多层多道机器人焊接焊枪位置示意图;
图6本公开实施例子的V型坡口焊枪碰壁模型示意图;
图7本公开实施例子的V型坡口坐标示意图;
图8本公开实施例子的板厚及坡口角度示意图;
图9(a)-图9(b)本公开实施例子的焊枪的摆动过程示意图;
图10本公开实施例子的熔宽较大梯形焊道的焊枪摆动示意图;
图11为本公开实施例的***示意图。
具体实施方式
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例子一
该实施例公开了适应焊接变形的多层多道机器人焊接路径规划方法,该方法的总体思想是:一层焊道焊接完成后,采用实时视觉检测技术,获取该层填充完成后坡口横截面顶端两顶点之间的距离,基于等高型填充策略和几何关系,计算获得后续一层焊道的横截面面积,实现对后续一层焊道的焊接路径规划。该步骤循环执行,可以完成整个坡口的填充。
具体实施时,第i-1层焊接之后,坡口横截面顶端两顶点之间的距离由于焊接变形而变小,采用现有的实时视觉检测技术,检测得到第i-1层焊完坡口横截面顶端两顶点之间的距离,据此根据几何关系计算出待焊第i层的横截面面积Si;
采用等高型填充策略,对第i层的焊道进行规划;确定该层各焊道的起弧点坐标、焊枪位置与姿态、摆幅、焊接电流和焊接速度等;
采用实时视觉检测方法,获得第i层所有焊道焊接完成后坡口横截面顶端两顶点之间的距离,基于等高型填充策略和几何关系,计算获得后续一层焊缝的横截面面积,再对该层焊道进行路径规划和焊接。
重复以上步骤,完成整个坡口的填充。
实时检测规划方法的关键是采用视觉检测技术实时检测坡口横截面顶端两顶点之间的距离,以反映实时的角变形。在焊接过程中由于焊接变形的存在,导致两顶点之间的距离在不断地发生变化。距离变化就会导致焊层横截面面积发生变化,从而引起焊缝的总道数发生变化。最终导致整个规划结果发生变化。因此,只需要实时检测出两顶点之间的距离,根据距离的变化实时修正路径规划结果,即可以实现变形情况下坡口填充的动态焊道规划,提高路径规划策略对于条件改变的适应性。
在一实施例子中,图1是V型坡口横截面填充示意图,设板厚为t,坡口角度为θ,对接接头,建立如图1所示的坐标系。本公开拟采用等高型填充策略建立焊道规划模型,设打底焊道高度为hd,第二层及以上每层焊道高度为h。第一层焊道横截面以三角形拟合(当有坡口间隙时为梯形)。第二层及以上各层的初始焊道及中间焊道横截面采用菱形拟合,设其面积为Sr,最末焊道横截面采用梯形拟合,设其面积为St。对于菱形焊道,在焊接时焊枪位置处于菱形长对角线的中垂线上,焊枪倾角为焊枪与垂直方向的夹角,设为α,如图2(a)所示,图2(a)中星号表示起弧点位置。对于梯形焊道,焊枪位置处于其中心线上,如图2(b)所示,图2(b)中星号表示起弧点位置。
等高型填充策略的中心思想在于每层的高度相等,首先根据实际生产经验选择打底焊与填充焊焊缝的高度,一般来说,打底焊焊接工艺与填充焊的工艺要求差别较大,因此焊缝的高度选择也不相同。然后根据坡口的总高度,可以计算出完成坡口填充所需要的总层数。因为本申请将焊缝的形状简化成菱形,因此在确定层高后,单道菱形焊缝的横截面面积也随之确定。随后,可以计算出待焊层的横截面总面积,用总面积除以单道焊缝的面积便可以求出填满该层所需要的焊缝道数。计算流程如附图3所示。
由母材板厚t,打底焊道高度为hd,填充焊道高度为h,可根据式(1)求出填满坡口所需总层数n:
当n不为整数时,为了保证填满坡口,取大于式(1)计算结果的最小整数nz,同时因为取较大的整数时,焊缝金属的总横截面积会大于坡口的横截面积,导致焊缝填充凸起,产生余高。因此,我们需要对焊缝的层高进行一个修正,将修正后的层高取为hz,hz可以由式(2)计算:
参见附图4所示,假设已经焊完(i-1)层,在第i层之前,采用视觉检测技术确定坡口横截面顶端两顶点之间的距离,设其实测值为di,则可以计算出第i层的底边长度dib,顶边长度dit:
由相似比例关系可知:
根据梯形面积计算公式,第i层焊缝的横截面总面积Si为:
式中i∈[2,nz]。
每层高度为hz,则菱形焊道边长l与面积Sr分别为:
计算(Si/Sr)的比值Q,将Q的整数部分记为N,小数部分记为C。菱形焊道数目根据小数C来确定,以保证每层最末的梯形焊道具有适当的熔宽,本文取0.4为临界值,试验表明,临界值取0.4时焊缝成型较好。若C≥0.4,则第i层菱形焊道数目ri=N,可以推知最末梯形焊道面积为St=C*Sr,若C<0.4,则第i层菱形焊道数目ri=N-1,最末梯形焊道面积则为St=(C+1)*Sr。
路径规划时,焊枪位置的确定:
附图5中,设第i层第j道焊道的横坐标、纵坐标分别为yij、zij。
打底焊道起弧点的横坐标、纵坐标为:y11=0,z11=0。
对于打底焊道以上各焊层,根据数学推导,每层除最末梯形焊道之外,其余菱形焊道横坐标为:
式中i∈[2,nz],j∈[1,ri],M为考虑熔池形状与焊枪摆动的修正因子,一般取1~3mm。
第i层最末梯形焊道起弧点横坐标为:
式中i∈[2,nz],j=ri+1,M为考虑熔池形状与焊枪摆动的修正因子,一般取1~3mm。
第i层上焊道纵坐标为:
zij=hd+(i-2)hz (12)
式中i∈[2,nz],j∈[1,ri+1]。
路径规划时,关于焊枪倾角规划:
为了保证焊缝成形,使焊缝截面实际形状尽量接近拟合的几何图形,在焊接菱形焊道时需要规划焊枪的倾斜角度αr,使得焊枪处于菱形长对角线中垂线上,焊丝指向起弧点,如附图2(a)所示。经过数学推导可以得出,第i层菱形焊道焊枪倾角αri为:
式中θi为第i-1层焊接完成后的坡口角度。
所有梯形焊道的焊枪倾角均为0°。
路径规划时,关于焊枪碰壁检测:
厚板坡口根部附近的焊道,由于其深度大,空间较小,焊枪容易与坡口侧壁接触碰撞,可达性较差。为避免这种情况出现,在焊接规划中一般取焊道起弧点与坡口上表面两顶点连线的角平分线作为焊枪位置,确定焊枪倾角。该方法虽然避免了焊枪与坡口侧壁的碰撞,但在厚板、特厚板焊接时,需要频繁改变焊枪倾角。因此,本申请建立一个模型用于检测焊枪与坡口侧壁是否发生碰触。正常情况下将菱形长对角线中垂线作为焊枪倾斜位置,一旦碰触发生,则改变焊枪倾角,不碰撞则无需改变焊枪倾角。这样焊枪的倾角就不需要频繁改变,更有利于自动化焊接,同时也有利于焊道实际截面形状与菱形的拟合。
附图6是检测焊枪碰壁的模型示意图,焊枪被简化为一个圆柱体,其中点划线ls是焊丝的中心线,即圆柱体中心线;线lb位于焊枪喷嘴外轮廓边缘;线lr则为坡口侧壁边缘。若要焊枪不触碰侧壁,只需要保证在焊接每层最靠近梯形焊道的菱形焊道时,焊枪与侧壁不接触即可,即附图6中线lb与线lr在坡口内不相交。设直线lb与ls斜率为kb,直线lr斜率为kr,焊枪喷嘴半径为rq。
焊接完成第i-1层,第i层为待焊层,坡口角度为θi,根据附图4的几何关系,θi为,
若θ<60°,如附图6所示,建立坐标系,可得直线lr的方程为:
焊丝所在直线ls方程为:
根据函数关系,可以求出直线lb的方程为:
式(17)与式(19)联立,求出纵坐标z值,只要板厚t满足t<z,即可避免焊枪与坡口发生碰触。
根据实际经验,在厚板多层多道机器人焊接中,每一层焊道数量一般不会超过所在层的层数。在附图6中,焊道数等于其所在层的层数,同时,第二层及以后每层焊道的高度一致,所有的菱形焊道的横截面又保持一致,因此,只要在焊接最底层的菱形焊道时焊枪不与坡口侧壁碰触,就可以保证在焊接后续各层菱形焊道时不碰壁。
在焊件较厚,坡口角度较小的情况下,焊件底部空间较小,第二层甚至第三层只需一道梯形焊道即可填满,如图7所示,所以,这里需要用使用第一条菱形焊道的起弧点坐标进行计算。将第一条菱形焊道起弧点坐标(yi1,zi1)带入式(17),可以得到截距b值为:
联立式(17)与式(19),代入b值,可以得到线lb与线lr交点纵坐标z为:
只需使式(21)中z值大于板厚t,便可以保证焊枪与坡口侧壁不发生碰触。由式(21)可以看出,交点纵坐标z的值由坡口角度θi,第一条菱形焊道坐标(yi1,zi1)以及焊枪喷嘴半径rq决定。对于熔化极气体保护焊,所用焊枪喷嘴半径一般为5~11mm。为更加直观的表示上述关系,这里假设焊枪喷嘴半径为10mm,附图8展示了在zi1取不同值的情况下,坡口角度与板厚上限值的关系。
根据图8,如果zi1值为15mm,坡口角度即使达到50°,那么焊接时允许的最大板厚也不超过30mm。同时,当坡口角度超过40°时,允许板厚的上限值将急剧增大。因此,厚板焊接时,为保证较低层焊道的焊枪可达性,可以适当增大坡口角度。再者,针对打底焊道和底层梯形焊道,在保证焊缝不烧穿的前提下,可以适当增大焊接热输入,因为坡口底层空间较小,增大焊接金属熔敷量可以实现焊缝高度快速增加,其次对于厚板而言,较大的焊接热输入可以保证打底焊道焊透,避免出现未焊透缺陷。
路径规划时,关于焊枪摆幅规划:
在焊接过程中增加焊枪摆动,可以增加焊道宽度,在一定程度上避免焊缝成型不均匀的情况。同时,焊枪摆动可以在一定程度上减少焊缝高度,提高焊缝金属力学性能,有利于实现多层多道焊接。
摆幅的数值不能过大也不能过小,摆幅过大时会导致焊枪触碰到侧壁,还会导致熔深过小达不到技术要求;摆幅过小时会形成侧壁未熔合缺陷。因此,必须选择一个合适的摆幅。图9(a)-图9(b)展示了焊枪的摆动过程。对于菱形焊道,焊枪位于其长对角线中垂线上。因为采用菱形拟合焊道,所以焊道高度hz一旦确定,长对角线AC长度也随之确定,第i层菱形焊道的摆幅R为:
式中θi为第i-1层焊接完成后的坡口角度,m为考虑熔池形状的修正因子,一般为2~3mm。
对于梯形焊道,首先用焊层的总面积除以单道菱形焊缝面积,再根据剩下的小数部分来计算梯形焊道截面积。当小数部分C小于0.4时,梯形部分的面积为St=(C+1)*Sr,在这种情况下可能会出现图10中箭头指向的焊道,焊道的熔宽较大,必须进行适当的焊枪摆动焊接才能获得良好的焊缝成型,第i层梯形焊道的焊枪摆幅R为,
式中θi为第i-1层焊接完成后的坡口角度,hz为焊层高度,hd为打底焊层高度,ri为第i层菱形焊道数目,m为考虑熔池形状的修正因子,一般为2~3mm。
实施例子二
本说明书实施方式提供基于焊接变形实时检测的多层多道机器人焊接路径规划***,通过以下技术方案实现:
包括:
视觉传感器,设置在焊接工件上方,获得焊接工件表面形成的激光条纹图像并传输至计算机中;
在计算机中进行图像处理得到第i-1层焊完坡口横截面顶端两顶点之间的距离,据此根据几何关系计算出待焊第i层的横截面面积Si;
采用等高型填充策略,对第i层的焊道进行规划;确定该层各焊道的起弧点坐标、焊枪位置与姿态、摆幅、焊接电流和焊接速度;
采用实时视觉检测方法,获得第i层所有焊道焊接完成后坡口横截面顶端两顶点之间的距离,基于等高型填充策略和几何关系,计算获得后续一层焊道的横截面面积,再对该层焊道进行路径规划和焊接;
所述计算机将每次的动态焊接路径规划结果传递至焊接机器人控制器中,控制焊接机器人的焊枪按新的路径规划结果焊接该层焊缝;
重复上述过程,完成整个坡口的填充。
该实施例子中的动态焊接路径规划结果的坐标计算公式参见实施例子一中的具体计算公式,此处不再进行详细说明。
实施例子三
本说明书实施方式提供还提供一种焊接机器人,所述焊接机器人包括控制器及焊枪,所述控制器被配置为接收动态焊接路径规划结果,所述动态焊接路径规划结果的获得方式为:
获得焊接工件表面形成的激光条纹图像,进行图像处理,得到第i-1层焊完坡口横截面顶端两顶点之间的距离,据此根据几何关系计算出待焊第i层的横截面面积Si;
采用等高型填充策略,对第i层的焊道进行规划;确定该层各焊道的起弧点坐标、焊枪位置与姿态、摆幅、焊接电流和焊接速度;
采用实时视觉检测方法,获得第i层所有焊道焊接完成后坡口横截面顶端两顶点之间的距离,基于等高型填充策略和几何关系,计算获得后续一层焊道横截面面积,再对该层焊道进行路径规划和焊接;
重复以上步骤,完成整个坡口的填充。
该实施例子中的动态焊接路径规划结果的坐标计算公式参见实施例子一中的具体计算公式,此处不再进行详细说明。
可以理解的是,在本说明书的描述中,参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例~第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料等特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已,并不用于限制本公开,对于本领域的技术人员来说,本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (8)
1.适应焊接变形的多层多道机器人焊接路径规划方法,其特征是,包括:
获得焊接工件表面形成的激光条纹图像,进行图像处理,得到第i-1层焊完坡口横截面顶端两顶点之间的距离,据此根据几何关系计算出待焊第i层的横截面面积Si;
采用等高型填充策略,对第i层的焊道进行规划;确定该层各焊道的起弧点坐标、焊枪位置与姿态、摆幅、焊接电流和焊接速度;
采用实时视觉检测方法,获得第i层所有焊道焊接完成后坡口横截面顶端两顶点之间的距离,基于等高型填充策略和几何关系,计算获得后续一层焊道的横截面面积,再对该层焊道进行路径规划和焊接;
重复以上步骤,完成整个坡口的填充;
对于V型坡口,设板厚为t,坡口角度为θ,对接接头,设打底焊道高度为hd,第二层及以上每层焊道高度为h,第一层焊道横截面以三角形拟合,第二层及以上各层的初始焊道及中间焊道横截面采用菱形拟合,设其面积为Sr,最末焊道横截面采用梯形拟合,设其面积为St,对于菱形焊道,在焊接时焊枪位置处于菱形长对角线的中垂线上,焊枪倾角为焊枪与垂直方向的夹角,设为α,对于梯形焊道,焊枪位置处于其中心线上;
假设已经焊完(i-1)层,在第i层之前,采用视觉检测技术确定坡口横截面顶端两顶点之间的距离,设其实测值为di,修正后的焊层高取为hz,则可以计算出第i层的底边长度dib,顶边长度dit:
由相似比例关系可知:
4.如权利要求3所述的适应焊接变形的多层多道机器人焊接路径规划方法,其特征是,设第i层第j道焊道的横坐标、纵坐标分别为yij、zij;
打底焊道起弧点的横坐标、纵坐标为:y11=0,z11=0;
对于打底焊道以上各焊层,根据数学推导,每层除最末梯形焊道之外,其余菱形焊道横坐标为:
式中i∈[2,nz],j∈[1,ri],M为考虑熔池形状与焊枪摆动的修正因子;
第i层最末梯形焊道起弧点横坐标为:
式中i∈[2,nz],j=ri+1,M为考虑熔池形状与焊枪摆动的修正因子;
第i层上焊道纵坐标为:
zij=hd+(i-2)hz
式中i∈[2,nz],j∈[1,ri+1];θi为坡口角度,ri为第i层菱形焊道数目。
6.如权利要求1所述的适应焊接变形的多层多道机器人焊接路径规划方法,其特征是,将菱形长对角线中垂线作为焊枪倾斜位置,一旦碰触发生,则改变焊枪倾角,不碰撞则无需改变焊枪倾角。
7.基于焊接变形实时检测的多层多道机器人焊接路径规划***,其特征是,包括:
视觉传感器,设置在焊接工件上方,获得焊接工件表面形成的激光条纹图像并传输至计算机中;
在计算机中进行图像处理得到第i-1层焊完坡口横截面顶端两顶点之间的距离,据此根据几何关系计算出待焊第i层的横截面面积Si;
采用等高型填充策略,对第i层的焊道进行规划;确定该层各焊道的起弧点坐标、焊枪位置与姿态、摆幅、焊接电流和焊接速度;
采用实时视觉检测方法,获得第i层所有焊道焊接完成后坡口横截面顶端两顶点之间的距离,基于等高型填充策略和几何关系,计算获得后续一层焊缝的横截面面积,再对该层焊道进行路径规划和焊接;
所述计算机将每次的动态焊接路径规划结果传递至焊接机器人控制器中,控制焊接机器人的焊枪按新的路径规划结果焊接该层焊缝;
对于V型坡口,设板厚为t,坡口角度为θ,对接接头,设打底焊道高度为hd,第二层及以上每层焊道高度为h,第一层焊道横截面以三角形拟合,第二层及以上各层的初始焊道及中间焊道横截面采用菱形拟合,设其面积为Sr,最末焊道横截面采用梯形拟合,设其面积为St,对于菱形焊道,在焊接时焊枪位置处于菱形长对角线的中垂线上,焊枪倾角为焊枪与垂直方向的夹角,设为α,对于梯形焊道,焊枪位置处于其中心线上;
假设已经焊完(i-1)层,在第i层之前,采用视觉检测技术确定坡口横截面顶端两顶点之间的距离,设其实测值为di,修正后的焊层高取为hz,则可以计算出第i层的底边长度dib,顶边长度dit:
由相似比例关系可知:
8.一种焊接机器人,所述焊接机器人包括控制器及焊枪,所述控制器被配置为接收动态焊接路径规划结果,其特征是,所述动态焊接路径规划结果的获得方式为:
获得焊接工件表面形成的激光条纹图像,进行图像处理,得到第i-1层焊完坡口横截面顶端两顶点之间的距离,据此根据几何关系计算出待焊第i层的横截面面积Si;
采用等高型填充策略,对第i层的焊道进行规划;确定该层各焊道的起弧点坐标、焊枪位置与姿态、摆幅、焊接电流和焊接速度;
采用实时视觉检测方法,获得第i层所有焊道焊接完成后坡口横截面顶端两顶点之间的距离,基于等高型填充策略和几何关系,计算获得后续一层焊道的横截面面积,再对该层焊道进行路径规划和焊接;
对于V型坡口,设板厚为t,坡口角度为θ,对接接头,设打底焊道高度为hd,第二层及以上每层焊道高度为h,第一层焊道横截面以三角形拟合,第二层及以上各层的初始焊道及中间焊道横截面采用菱形拟合,设其面积为Sr,最末焊道横截面采用梯形拟合,设其面积为St,对于菱形焊道,在焊接时焊枪位置处于菱形长对角线的中垂线上,焊枪倾角为焊枪与垂直方向的夹角,设为α,对于梯形焊道,焊枪位置处于其中心线上;
假设已经焊完(i-1)层,在第i层之前,采用视觉检测技术确定坡口横截面顶端两顶点之间的距离,设其实测值为di,修正后的焊层高取为hz,则可以计算出第i层的底边长度dib,顶边长度dit:
由相似比例关系可知:
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