CN116727958A - 一种自动化焊接装夹装置流水线及控制方法 - Google Patents

一种自动化焊接装夹装置流水线及控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种自动化焊接装夹装置流水线及控制方法,所述自动化焊接装夹装置流水线设置有焊接机器人、辅助加工装置、装夹机器人、材料架和成品架,所述焊接机器人设置在辅助加工装置左侧,辅助加工装置右侧依次安装装夹机器人、材料架和成品架,所述自动化焊接装夹装置流水线通过装夹机器人在材料架将材料夹取放置到辅助加工装置上,焊接机器人和辅助加工装置协同对材料进行加工,加工完成后由装夹机器人夹取后放置到成品架;所述焊接机器人采用高斯滤波降噪去除图像中的噪声,接着采用自适应阈值分割算法对图像进一步的分割,再利用Sobel算子强化焊接特征,最终提取出精准的焊接边界实现高精度的焊接工作,实现高精度的流水线式焊接作业。

Description

一种自动化焊接装夹装置流水线及控制方法
技术领域
本发明涉及自动焊接技术领域,具体为一种自动化焊接装夹装置流水线及控制方法。
背景技术
在工业生产加工过程中,很多工件都需要进行焊接加工,通过焊接加工得到我们需要的工件,一般普通焊接是通过焊接师傅使用焊机进行人工操作得到,但人工操作的焊接工件存在一定的误差和质量偏差,因为焊接质量的好坏和焊接人员,焊接工艺、材料、环境等因素影响,且焊接过程中产生的强光辐射对焊接师傅的健康也存在一定的影响,随着科技的发展,很多机械设备工件要求的焊接精度和质量都提高,焊接需求量也加大,人工焊机越来越不能满足加工生产的需求,而随着机器人科技的发展,在很多行业已经采用机器人代替人工工作,其效率和质量也有极大的提高,在焊接加工行业也有不少的焊接机器人投入使用,为此申请人根据一种加工圆盘和圆杆的焊接加工需求,设计制作一套自动焊接装夹装置的流水线,自动焊接装夹装置的流水线采用焊接机器人、辅助加工装置、装夹机器人、材料架和成品架设置流水线,焊接机器人***采用高斯滤波降噪去除图像中的噪声,接着采用自适应阈值分割算法对图像进一步的分割,再利用Sobel算子强化焊接特征,最终提取出精准的焊接边界实现高精度的焊接工作,实现高精度的流水线式焊接作业。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提出了一种自动化焊接装夹装置流水线及控制方法,通过设置焊接机器人、辅助加工装置、装夹机器人、材料架和成品架设置流水线,在焊接机器人设置在辅助加工装置左侧,辅助加工装置右侧依次安装装夹机器人、材料架和成品架,自动化焊接装夹装置流水线通过装夹机器人在材料架将材料夹取放置到辅助加工装置上,焊接机器人和辅助加工装置协同对材料进行加工,加工完成后由装夹机器人夹取后放置到成品架;焊接机器人采用高斯滤波降噪去除图像中的噪声,接着采用自适应阈值分割算法对图像进一步的分割,再利用Sobel算子强化焊接特征,最终提取出精准的焊接边界实现高精度的焊接工作,实现高精度的流水线式焊接作业。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案是:
一种自动化焊接装夹装置流水线,包括有焊接机器人、辅助加工装置、装夹机器人、材料架和成品架,其特征在于:所述自动化焊接装夹装置流水线设置有焊接机器人,所述焊接机器人右侧安装辅助加工装置,所述辅助加工装置右侧安装装夹机器人,所述装夹机器人右侧安装材料架和成品架,所述材料架位于成品架的下部。
进一步的,所述自动化焊接装夹装置流水线设置有焊接机器人,所述焊接机器人设置结构有龙门架、滑轨、齿条、机器臂底座、齿轮电机、齿轮、大臂旋转底座、大臂旋转电机、大臂、小臂旋转电机、小臂、焊接头旋转电机、焊接模块、焊枪、视觉检测模块和信号处理模块,所述焊接机器人设置龙门架,所述龙门架上设置两条滑轨,所述滑轨上设置有齿条,所述滑轨上安装机械臂底座,所述机械臂底座上安装齿轮电机和大臂旋转底座,所述齿轮电机上设置有齿轮,所述齿轮与齿条齿合;所述大臂旋转底座上安装大臂旋转电机和大臂,大臂前端安装所述小臂旋转电机和小臂,所述小臂前端安装焊接头旋转电机和焊接模块,所述焊接模块设置有焊枪、视觉检测模块和信号处理模块,所述焊枪在最前端,视觉检测模块位于焊枪的后侧,信号处理模块位于视觉检测模块的后端。
进一步的,所述自动化焊接装夹装置流水线设置有辅助加工装置,所述辅助加工装置设置结构有电机箱、三爪卡盘、辅助转架、控制箱、传动丝杆、移动台、圆杆支撑架、顶针、顶针遥杆和设备底座,所述辅助加工装置设置设备底座,所述设备底座左端安装电机箱,所述电机箱下部设置有控制箱,所述电机箱右侧设置三爪卡盘,所述电机箱右侧的设备底座上设置两条滑轨和传动丝杆,滑轨和传动丝杆上安装移动台,所述移动台上设置有圆杆支撑架,滑轨右端设置有辅助转架,所述辅助转架右端设置有顶针,所述顶针后端设置有顶针遥杆。
进一步的,所述自动化焊接装夹装置流水线设置有焊接机器人,所述焊接机器人采用自适应阈值分割的高精度焊接特征提取方法进行***控制,***采用高斯滤波降噪去除图像中的噪声,接着采用自适应阈值分割算法对图像进一步的分割,再利用Sobel算子强化焊接特征,最终提取出精准的焊接边界实现高精度的焊接工作,实现高精度的流水线式焊接作业,其具体步骤为:
步骤一、视觉检测模块采集图像;
步骤二、对采集的图像进行灰度处理,处理过程表述为:
H(i,j)=W×R(i,j)+U×G(i,j)+V×B(i,j)
式中,H(i,j)表示坐标(i,j)灰度处理后得到的像素值,R(i,j)、G(i,j)和B(i,j)分别是三个通道的像素值,W、U、V分别为RGB通道的权重系数,根据理论和相关经验,此处的值分别为:0.299、0.578和0.114;
步骤三、高斯滤波降噪,处理过程表述为:
式中,GS(i,j)表示高斯滤波之后获得的坐标(i,j)处的像素值,σ为标准差;
步骤四、自适应阈值分割,处理过程表述为:
对高斯滤波之后得到的图像GS(i,j),其对应的灰度滤波级i的像素数记为xi,灰度级在[0,N]范围内,那么对于xi的概率pi为:
选择阈值θ对高斯滤波图像进行分割操作,则对产生两个集合像素点S1和S2,即:S1∈[0,θ]、S2∈(θ,N],S1和S2表示的集合概率分别为:
S1和S2对应的高斯滤波后的灰度图像的均值分别为:
高斯滤波后的灰度图像的总体灰度值为:
则S1和S2的类间方差为:
V2(θ)=p1(θ)(W1-W)2+p2(θ)(W2-W)2
通过计算出最大类间方差来选择阈值θ:
步骤五、采用Sobel算子进行图像边缘定位,处理过程为,坐标(i,j)的i和j方向的梯度di和dj分别为:
步骤六、获取精确的焊接边界数据,执行焊接工作。
本发明提供一种自动化焊接装夹装置流水线,通过设置焊接机器人、辅助加工装置、装夹机器人、材料架和成品架设置流水线,在焊接机器人设置在辅助加工装置左侧,辅助加工装置右侧依次安装装夹机器人、材料架和成品架,自动化焊接装夹装置流水线通过装夹机器人在材料架将材料夹取放置到辅助加工装置上,焊接机器人和辅助加工装置协同对材料进行加工,加工完成后由装夹机器人夹取后放置到成品架;焊接机器人采用高斯滤波降噪去除图像中的噪声,接着采用自适应阈值分割算法对图像进一步的分割,再利用Sobel算子强化焊接特征,最终提取出精准的焊接边界实现高精度的焊接工作,实现高精度的流水线式焊接作业,带来的好处是:
1、自动化焊接装夹装置流水线的设置简单,能自主完成焊接操作,焊接范围广,效率高,焊接质量高;
2、自动化焊接装夹装置流水线采用高斯滤波降噪去除图像中的噪声,接着采用自适应阈值分割算法对图像进一步的分割,再利用Sobel算子强化焊接特征,最终提取出精准的焊接边界实现高精度的焊接工作,实现高精度的流水线式焊接作业。
附图说明
图1是本发明整体结构示意图;
图2是本发明焊接机器人结构示意图;
图3是本发明焊接机器人局部结构示意图一;
图4是本发明焊接机器人局部结构示意图二;
图5是本发明辅助加工装置结构示意图;
图6是本发明辅助加工装置局部结构示意图;
图7是本发明焊接机器人加工步骤示意图。
图中标记为:1、焊接机器人;1-1、龙门架;1-2、滑轨;1-3、齿条;1-4、机器臂底座;1-5、齿轮电机;1-5-1、齿轮;1-6、大臂旋转底座;1-7、大臂旋转电机;1-8、大臂;1-9、小臂旋转电机;1-10、小臂;1-11、焊接头旋转电机;1-12、焊接模块;1-12-1、焊枪;1-12-2、视觉检测模块;1-12-3、信号处理模块;2、辅助加工装置;2-1、电机箱;2-2、三爪卡盘;2-3、辅助转架;2-4、控制箱;2-5、传动丝杆;2-6、移动台;2-7、圆杆支撑架;2-8、圆盘;2-9、圆杆;2-10、顶针;2-11、顶针遥杆;2-12、设备底座;3、装夹机器人;4、材料架;5、成品架。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述:
如图1所示:所示为一种自动化焊接装夹装置流水线,包括有焊接机器人1、辅助加工装置2、装夹机器人3、材料架4和成品架5,如图1所示,所示自动化焊接装夹装置流水线设置有焊接机器人1,所示焊接机器人1右侧安装辅助加工装置2,焊接机器人1能自动完成辅助加工装置2上的材料或工件焊接工作,辅助加工装置2作为焊接材料或工件的加工平台,主要完成对加工材料或工件的夹持,固定、支撑、旋转等辅助加工的支持,实现对放入的物体自动夹持或释放等,所示辅助加工装置2右侧安装装夹机器人3,装夹机器人3实现对待加工材料或工件的抓取夹持,并将其放置到指定的地方,所示装夹机器人3右侧安装材料架4和成品架5,所示材料架4位于成品架5的下部,材料架4用于存放待加工的材料或工件,成品架5用于存放加工完成的材料或工件,材料架4和成品架5作为缓冲和过渡区使用。
如图2-4所示,所示自动化焊接装夹装置流水线设置有焊接机器人1的结构示意图,所示焊接机器人1设置结构有龙门架1-1、滑轨1-2、齿条1-3、机器臂底座1-4、齿轮电机1-5、齿轮1-5-1、大臂旋转底座1-6、大臂旋转电机1-7、大臂1-8、小臂旋转电机1-9、小臂1-10、焊接头旋转电机1-11、焊接模块1-12、焊枪1-12-1、视觉检测模块1-12-2和信号处理模块1-12-3,所示焊接机器人1设置龙门架1-1,龙门架1-1作为支撑主体安装于加工区地面,所示龙门架1-1上设置两条滑轨1-2,所示滑轨1-2上设置有齿条1-3,所示滑轨1-2上安装机械臂底座1-4,机械臂底座1-4作为机械臂在水平方向左右滑动的需求,所示机械臂底座1-4上安装齿轮电机1-5和大臂旋转底座1-6,所示齿轮电机1-5上设置有齿轮1-5-1,所示齿轮1-5-1与齿条1-3齿合,通过齿轮电机1-5带动齿轮1-5-1转动,实现机械臂底座1-4在滑轨1-2上的运动;所示大臂旋转底座1-6上安装大臂旋转电机1-7和大臂1-8,大臂旋转电机转动实现大臂1-8的转动,大臂1-8前端安装所示小臂旋转电机1-9和小臂1-10,小臂旋转电机1-9运动实现小臂1-10的转动,所示小臂1-10前端安装焊接头旋转电机1-11和焊接模块1-12,所示焊接模块1-12设置有焊枪1-12-1、视觉检测模块1-12-2和信号处理模块1-12-3,所示焊枪1-12-1在最前端,焊枪1-12-1实现对材料或工件的焊接作业,视觉检测模块1-12-2位于焊枪1-12-1的后侧,信号处理模块1-12-3位于视觉检测模块1-12-2的后端,视觉检测模块1-12-2实现对焊接作业的视觉图像采集,采集的图形经信号处理模块1-12-3处理,最后指导控制焊枪1-12-1对对材料或工件的焊接作业。
如图5-6所示,所示自动化焊接装夹装置流水线设置有辅助加工装置2,所示辅助加工装置2设置结构有电机箱2-1、三爪卡盘2-2、辅助转架2-3、控制箱2-4、传动丝杆2-5、移动台2-6、圆杆支撑架2-9、顶针2-10、顶针遥杆2-11和设备底座2-12,所示辅助加工装置2设置设备底座2-12,所示设备底座2-12左端安装电机箱2-1,电机箱2-1内安装电机为装置提供动力,所示电机箱2-1下部设置有控制箱2-4,控制箱2-4控制辅助加工装置2的所有设备的运行,所示电机箱2-1右侧设置三爪卡盘2-2,三爪卡盘2-2主要为夹持圆盘2-8,通过电机箱2-1内的电机转动实现三爪卡盘2-2对圆盘2-8的夹持或释放,所示电机箱2-1右侧的设备底座2-12上设置两条滑轨和传动丝杆2-5,滑轨和传动丝杆2-5上安装移动台2-6,移动台2-6通过丝杆的转动实现其在滑轨上的运动,所示移动台2-6上设置有圆杆支撑架2-9,圆杆支撑架2-9主要功能为在放入圆杆2-9时对其进行支撑,滑轨右端设置有辅助转架2-3,所示辅助转架2-3右端设置有顶针2-10,所示顶针2-10后端设置有顶针遥杆2-11,辅助转架2-3设置有丝杆,通过丝杆转动实现其在滑轨上移动,移动时实现顶针2-10对圆杆2-9的固定,顶针遥杆2-11实现顶针2-10长短的调节。
如图7所示,所示焊接机器人加工步骤示意图,所示焊接机器人1采用自适应阈值分割的高精度焊接特征提取方法进行***控制,***采用高斯滤波降噪去除图像中的噪声,接着采用自适应阈值分割算法对图像进一步的分割,再利用Sobel算子强化焊接特征,最终提取出精准的焊接边界实现高精度的焊接工作,实现高精度的流水线式焊接作业,其具体步骤为:
步骤一、视觉检测模块采集图像;
步骤二、对采集的图像进行灰度处理,处理过程表述为:
H(i,j)=W×R(i,j)+U×G(i,j)+V×B(i,j)
式中,H(i,j)表示坐标(i,j)灰度处理后得到的像素值,R(i,j)、G(i,j)和B(i,j)分别是三个通道的像素值,W、U、V分别为RGB通道的权重系数,根据理论和相关经验,此处的值分别为:0.299、0.578和0.114;
步骤三、高斯滤波降噪,处理过程表述为:
式中,GS(i,j)表示高斯滤波之后获得的坐标(i,j)处的像素值,σ为标准差;
步骤四、自适应阈值分割,处理过程表述为:
对高斯滤波之后得到的图像GS(i,j),其对应的灰度滤波级i的像素数记为xi,灰度级在[0,N]范围内,那么对于xi的概率pi为:
选择阈值θ对高斯滤波图像进行分割操作,则对产生两个集合像素点S1和S2,即:
S1∈[0,θ]、S2∈(θ,N],S1和S2表示的集合概率分别为:
S1和S2对应的高斯滤波后的灰度图像的均值分别为:
高斯滤波后的灰度图像的总体灰度值为:
则S1和S2的类间方差为:
V2(θ)=p1(θ)(W1-W)2+p2(θ)(W2-W)2
通过计算出最大类间方差来选择阈值θ:
步骤五、采用Sobel算子进行图像边缘定位,处理过程为,坐标(i,j)的i和j方向的梯度di和dj分别为:
步骤六、获取精确的焊接边界数据,执行焊接工作。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非是对本发明作任何其他形式的限制,而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化,仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (4)

1.一种自动化焊接装夹装置流水线,包括有焊接机器人(1)、辅助加工装置(2)、装夹机器人(3)、材料架(4)和成品架(5),其特征在于:所述自动化焊接装夹装置流水线设置有焊接机器人(1),所述焊接机器人(1)右侧安装辅助加工装置(2),所述辅助加工装置(2)右侧安装装夹机器人(3),所述装夹机器人(3)右侧安装材料架(4)和成品架(5),所述材料架(4)位于成品架(5)的下部。
2.根据权利要求1所述的一种自动化焊接装夹装置流水线,其特征在于:所述自动化焊接装夹装置流水线设置有焊接机器人(1),所述焊接机器人(1)设置结构有龙门架(1-1)、滑轨(1-2)、齿条(1-3)、机器臂底座(1-4)、齿轮电机(1-5)、齿轮(1-5-1)、大臂旋转底座(1-6)、大臂旋转电机(1-7)、大臂(1-8)、小臂旋转电机(1-9)、小臂(1-10)、焊接头旋转电机(1-11)、焊接模块(1-12)、焊枪(1-12-1)、视觉检测模块(1-12-2)和信号处理模块(1-12-3),所述焊接机器人(1)设置龙门架(1-1),所述龙门架(1-1)上设置两条滑轨(1-2),所述滑轨(1-2)上设置有齿条(1-3),所述滑轨(1-2)上安装机械臂底座(1-4),所述机械臂底座(1-4)上安装齿轮电机(1-5)和大臂旋转底座(1-6),所述齿轮电机(1-5)上设置有齿轮(1-5-1),所述齿轮(1-5-1)与齿条(1-3)齿合;所述大臂旋转底座(1-6)上安装大臂旋转电机(1-7)和大臂(1-8),大臂(1-8)前端安装所述小臂旋转电机(1-9)和小臂(1-10),所述小臂(1-10)前端安装焊接头旋转电机(1-11)和焊接模块(1-12),所述焊接模块(1-12)设置有焊枪(1-12-1)、视觉检测模块(1-12-2)和信号处理模块(1-12-3),所述焊枪(1-12-1)在最前端,视觉检测模块(1-12-2)位于焊枪(1-12-1)的后侧,信号处理模块(1-12-3)位于视觉检测模块(1-12-2)的后端。
3.根据权利要求1所述的一种自动化焊接装夹装置流水线,其特征在于:所述自动化焊接装夹装置流水线设置有辅助加工装置(2),所述辅助加工装置(2)设置结构有电机箱(2-1)、三爪卡盘(2-2)、辅助转架(2-3)、控制箱(2-4)、传动丝杆(2-5)、移动台(2-6)、圆杆支撑架(2-9)、顶针(2-10)、顶针遥杆(2-11)和设备底座(2-12),所述辅助加工装置(2)设置设备底座(2-12),所述设备底座(2-12)左端安装电机箱(2-1),所述电机箱(2-1)下部设置有控制箱(2-4),所述电机箱(2-1)右侧设置三爪卡盘(2-2),所述电机箱(2-1)右侧的设备底座(2-12上)设置两条滑轨和传动丝杆(2-5),滑轨和传动丝杆(2-5)上安装移动台(2-6),所述移动台(2-6)上设置有圆杆支撑架(2-9),滑轨右端设置有辅助转架(2-3),所述辅助转架(2-3)右端设置有顶针(2-10),所述顶针(2-10)后端设置有顶针遥杆(2-11)。
4.使用权利要求1-3任意一项所述一种自动化焊接装夹装置流水线的控制方法,其特征在于:所述自动化焊接装夹装置流水线设置有焊接机器人(1),其具体步骤为:
步骤一、视觉检测模块采集图像;
步骤二、对采集的图像进行灰度处理,处理过程表述为:
H(i,j)=W×R(i,j)+U×G(i,j)+V×B(i,j)
式中,H(i,j)表示坐标(i,j)灰度处理后得到的像素值,R(i,j)、G(i,j)和B(i,j)分别是三个通道的像素值,W、U、V分别为RGB通道的权重系数,根据理论和相关经验,此处的值分别为:0.299、0.578和0.114;
步骤三、高斯滤波降噪,处理过程表述为:
式中,GS(i,j)表示高斯滤波之后获得的坐标(i,j)处的像素值,σ为标准差;
步骤四、自适应阈值分割,处理过程表述为:
对高斯滤波之后得到的图像GS(i,j),其对应的灰度滤波级i的像素数记为xi,灰度级在[0,N]范围内,那么对于xi的概率pi为:
选择阈值θ对高斯滤波图像进行分割操作,则对产生两个集合像素点S1和S2,即:
S1∈[0,θ]、S2∈(θ,N],S1和S2表示的集合概率分别为:
S1和S2对应的高斯滤波后的灰度图像的均值分别为:
高斯滤波后的灰度图像的总体灰度值为:
则S1和S2的类间方差为:
V2(θ)=p1(θ)(W1-W)2+p2(θ)(W2-W)2
通过计算出最大类间方差来选择阈值θ:
步骤五、采用Sobel算子进行图像边缘定位,处理过程为,坐标(i,j)的i和j方向的梯度di和dj分别为:
步骤六、获取精确的焊接边界数据,执行焊接工作。
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