CN116921817A - 自动tig焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法，首先，建立焊接参数、管道材质和保护气种类与电弧图像曝光度的映射模型，获得清晰的电弧图像；其次，建立焊接参数与边缘检测双阈值的映射模型，准确检测和截取电弧的区域；接着，基于电弧聚集度大小与电流、保护气体流速和电弧长度这三个因素有关，对电弧聚集度进行归一化处理；然后，基于归一化电弧聚集度与标准电弧聚集度比值，建立客观的电弧图像分类标准；最后，建立和训练机器人自动TIG焊的电弧聚集度预测模型，并根据预测模型输出的结果和处理方案，执行不同的预警。本发明能够实现电弧聚集度在线监测及智能预警，从而提高生产效率以及降低成本。
Description
技术领域
本发明属于机器人焊接技术领域，具体是一种应用于机器人自动TIG焊的电弧聚集度在线监测及预警方法。
背景技术
实际石化工艺管道TIG焊接过程中，电弧形态对于焊接过程的稳定性和焊接质量有着重要影响。焊接电弧形态代表热流密度分布，而热流密度分布直接影响管道坡口熔透情况以及焊缝成形质量，一般是电弧形态越聚集，热流分布越集中，坡口越容易被熔透。因此，工人一般通过面罩观察电弧形态并凭借经验来判断焊接过程的管道坡口是否被熔透以及管道背部成形质量。然而工人判断准确率波动性较大且无法长时间进行观察，因此存在工作量大且监测质量低下的问题，从而造成材料和人工的浪费以及生产效率的降低。
针对上述问题，人们一般利用工业相机拍摄熔池图像，并通过卷积神经网络预测模型进行预测，从而实现电弧形态的实时监测。然而实际情况下由于坡口尺寸变化导致焊接参数的改变，从而使得拍摄电弧图像清晰程度存在较大差别，因此卷积神经预测模型对于输入图像难以做出准确识别，导致预测准确率大大降低。同时对于卷积神经网络模型中电弧图像的分类主要依赖于人工经验，并未设立客观的标准，因此会导致图像集之间的区分度较低且混乱，难以训练出高准确率的模型。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种应用机器人自动TIG焊的电弧聚集度在线监测及智能预警方法，实现焊接过程实时焊缝质量预测，保证焊接的稳定性和焊接质量，其具体技术解决方案如下：
步骤1：建立自动TIG焊电弧曝光度调节模型以及标准电弧聚集度模型；
进一步的，自动TIG焊电弧曝光度调节模型包括：
曝光度调节模型计算公式如下：
其中，E为曝光度参数值，Xi和Yi分别为原始和处理之后的RGB值；
曝光度参数值是以电流值为150A及弧压值为10V的焊接参数下图像曝光参数值作为基准进行调节，具体计算公式如下：
其中，I为电流值，U为弧压值，α和β为常数，η与材质有关，λ与保护气体种类有关。
进一步的，标准的电弧聚集度模型包括：采用保护气流速为10L/min、电流值为150A、弧压值为10V的焊接参数下电弧区域的面积以及钨极尺寸计算标准电弧聚集度，具体公式如下：
其中，AG *为标准电弧形态，dmin为钨极尖端最小尺寸，D为钨极直径，θ为钨极端部角度，S*为电弧区域的面积。
步骤2：石化管道TIG焊接过程中通过工业相机拍摄焊接图像以及通过焊接参数采集装置实时采集焊接电信号，并每隔1-3s将拍摄的焊接图像传回到计算机中，同时基于自动TIG焊电弧曝光度调节模型进行图像曝光度调整。
步骤3：将曝光度调节之后的图像进行形态学处理，同时基于双阈值确定模型将形态学处理之后的图像进行边缘检测并截取电弧的区域。
进一步的，双阈值确定模型包括：
边缘检测中高阈值和低阈值计算具体公式如下：
其中，Th为高阈值，Tl为低阈值，a1、a2、b1、b2、c1和c2为常数。
步骤4：根据电弧区域内像素个数来计算电弧的面积，同时基于电弧聚集度大小与电流、保护气体流速和电弧长度这三个因素有关，对电弧聚集度进行归一化处理。
进一步的，归一化电弧聚集度计算公式如下：
其中，δ为归一化的电弧聚集度，S为电弧区域的面积，Q为保护气流速，I电流大小，U为弧压，ε、φ和ρ为常数。
步骤5：基于归一化电弧聚集度与标准电弧聚集度比值将电弧图像分类，并建立和训练机器人自动TIG焊的电弧聚集度预测模型；
进一步的，归一化电弧聚集度与标准电弧聚集度比值计算公式如下：
基于T的大小将电弧图像分类。当T值在1-2之间时，定义电弧聚集度良好；当T值在2-5之间时，定义电弧聚集度一般；当T值在5以上时，定义电弧聚集度不合格。将分类后的电弧图像按照7:2:1比例制作训练集、验证集和测试集。
进一步的，采用AlexNet卷积神经网络进行钨极烧损状态预测模型的建立，其包含5个卷积层、3个汇聚层和3个全连接层，最后一层使用Softmax函数作为输出层；采用ReLU作为非线性激活数，在全连接层之间采用50%的神经元激活为0的Dropout。
进一步的，电弧聚集度预测模型的训练是将数据集加载到模型中进行多轮次训练，并将验证准确率最高的模型作为最终的电弧聚集度预测模型，最后将测试集加载到模型内验证模型的预测准确率。
步骤6：根据电弧聚集度大小制定不同的处理方案；
进一步的，不同的电弧聚集度制定以下不同的处理方案：
（1）电弧聚集度良好时，则继续焊接；
（2）电弧聚集度一般时，则在当前管道焊接完成情况下可停弧更换钨极；
（3）电弧聚集度不合格时，则立即停止焊接并更换钨极。
步骤7：根据预测模型输出的结果和处理方案，执行不同的预警。
进一步的，根据预测模型输出的结果和处理方案，执行以下不同的预警：
（1）电弧聚集度良好时，计算机界面不出现任何提示；
（2）电弧聚集度一般时，计算机界面弹出当前管道焊接完成情况下停弧更换钨极的预警提示；
（3）电弧聚集度不合格时，计算机界面弹出停止焊接并更换钨极的提示并向控制***反馈，执行停止焊接命令。
本发明与现有技术相比，其显著优点：1）本发明能够在线进行电弧聚集度的监测，并实时输出电弧状态，从而能够及时更换钨极，减少生产材料和时间的浪费，极大提高生产效率和焊接质量；2）本发明通过对电弧聚集度进行归一化处理以及与标准电弧聚集度进行对比，从而排除干扰因素，实现电弧聚集度准确的判断；3）本发明基于归一化电弧聚集度与标准电弧聚集度比值进行图像客观的分类，避免了因人工主观分类图像带来图像集之间交叉混乱的问题，有利于训练出高准确率的预测模型； 4）本发明采用曝光度调节模型，能够清晰的提取不同焊接参数下电弧区域的图像，有利于神经网络预测模型识别图像，从而提高预测准确率。
附图说明
图1是本发明自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法的试验平台。
图2是本发明自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法流程图。
图3是本发明自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法中不同焊接参数下的电弧状态。
图4是本发明自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法中钨极形貌图。
图5是本发明自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法中电弧聚集度从良好到不合格的过程原始图像、处理后的图像。
图6是本发明实施例管-法兰实例中卷积神经网络结构图。
图7是本发明电弧聚集度预测模型训练结果。
图8是本发明电弧聚集度预测模型验证结果。
具体实施方式
下面结合说明书附图和实施例对本发明作进一步说明。
针对实际情况下由于坡口尺寸变化导致焊接参数的改变，从而使得拍摄电弧图像清晰程度存在较大差别以及同电弧图像分类未设立客观标准的问题，本发明提出了一种应用于管-法兰机器人自动TIG打底焊的电弧聚集度在线监测及预警方法，本发明建立图像曝光度和边缘检测阈值大小与焊接参数之间的映射模型，实现了得到了清晰的电弧图像；同时建立评价电弧聚集度的大小的客观标准，实现了电弧图像精准分类，从而实现了高预测准确率的预测模型。本发明通过卷积神经网络建立电弧聚集度的预测模型，实现电弧聚集度在线监测及智能预警，从而提高生产效率以及降低成本。
实际在管-法兰打底焊之前搭建试验平台，如图1所示，焊接管道母材1选用不同直径的碳钢和不锈钢。电弧视觉传感***包括工业相机3和计算机4，工业相机3使用夹具固定在焊接机器人的焊枪2上，工业相机3以30Hz的频率采集图像。
具体按照以下步骤实施，具体流程如图2所示：
步骤1：建立自动TIG焊电弧曝光度调节模型以及标准电弧聚集度模型。
进一步的，如图3所示，不同的焊接参数下电弧表现出不同的亮度，其中电流值越小，电弧越暗淡，因此需要提高曝光度使得电弧更明显的显现出来。自动TIG焊电弧曝光度调节模型包括：
曝光度调节模型计算公式如下：
其中，E为曝光度参数值，Xi和Yi分别为原始和处理之后的RGB值；
曝光度参数值是以电流值为150A及弧压值为10V的焊接参数下图像曝光参数值作为基准进行调节，具体计算公式如下：
其中，I为电流值，U为弧压值，α和β为常数，η与材质有关，λ与保护气体种类有关。
进一步的，标准的电弧聚集度模型包括：采用保护气流速为10L/min、电流值为150A及弧压值为10V的焊接参数下电弧区域的面积以及钨极尺寸计算标准电弧聚集度，其中钨极形貌如图4所示，具体公式如下：
其中，AG *为标准电弧形态，dmin为钨极尖端最小尺寸，D为钨极直径，θ为钨极端部角度，S*为电弧区域的面积。
步骤2：石化管道TIG焊接过程中通过工业相机拍摄焊接图像以及通过焊接参数采集装置实时采集焊接电信号，并每隔1-3s将拍摄的焊接图像传回到计算机中，同时基于自动TIG焊电弧曝光度调节模型进行图像曝光度调整。
步骤3：将曝光度调节之后的图像进行形态学处理，同时基于双阈值确定模型将形态学处理之后的图像进行边缘检测并截取电弧的区域，如图5所示。
进一步的，将电弧彩色图像进行灰度转换。
进一步的，基于线性变换公式对电弧图像进行亮度和对比度调节，线性变换方式如下：
式中，f（i，j）为原始图像的像素值，g（i，j）为图像处理之后的像素值。
进一步的，采用孔径为3拉普拉斯算子对电弧图像进行3次锐化处理。
进一步的，边缘检测中高阈值和低阈值计算具体公式如下：
其中，Th为高阈值，Tl为低阈值，a1、a2、b1、b2、c1和c2为常数。
进一步的，采用结构元素为3×3膨胀形态学处理电弧图像。
进一步的，对图像中像素值为255的连通域进行标记，并计算处各连通域的大小，最后保留最大的连通域，得到完整电弧边缘图像。
步骤4：根据电弧区域内像素个数来计算电弧的面积，同时基于电弧聚集度大小与电流、保护气体流速和电弧长度这三个因素有关，对电弧聚集度进行归一化处理。
进一步的，归一化电弧聚集度计算公式如下：
其中，δ为归一化的电弧聚集度，S为电弧区域的面积，Q为保护气流速，I电流大小，U为弧压，ε、φ和ρ为常数。
步骤5：基于归一化电弧聚集度与标准电弧聚集度比值将电弧图像分类，并建立和训练机器人自动TIG焊的电弧聚集度预测模型；
进一步的，归一化电弧聚集度与标准电弧聚集度比值计算公式如下：
基于T的大小将电弧图像分类。当T值在1-2之间时，定义电弧聚集度良好；当T值在2-5之间时，定义电弧聚集度一般；当T值在5以上时，定义电弧聚集度不合格。将分类后的电弧图像按照7:2:1比例制作训练集、验证集和测试集。
进一步的，采用AlexNet卷积神经网络进行电弧聚集度预测模型的建立，其包含5个卷积层、3个汇聚层和3个全连接层，最后一层使用Softmax函数作为输出层；采用ReLU作为非线性激活数，在全连接层之间采用50%的神经元激活为0的Dropout；第一个卷积层的卷积核和步长设置为11和4，第二个卷积层的卷积核和步长设置为5和1，第三、四和五个卷积层的卷积核和步长皆设置为3和1；3个汇聚层的卷积核和步长皆设置为3和2，如图6所示。
进一步的，电弧聚集度预测模型共训练20轮，并将训练模型中的验证集准确率最高作为最终训练模型。第20轮的训练集和验证集的准确率在97%以上，如图7和图8所示。因此，选择第20轮作为最终训练模型。最后将测试集加载到模型内，预测准确率在95%以上。
步骤6：根据电弧聚集度大小制定不同的处理方案；
进一步的，不同的电弧聚集度制定以下不同的处理方案：
（1）电弧聚集度良好时，则继续焊接；
（2）电弧聚集度一般时，则在当前管道焊接完成情况下可停弧更换钨极；
（3）电弧聚集度不合格时，则立即停止焊接并更换钨极。
步骤7：根据预测模型输出的结果和处理方案，执行不同的预警。
进一步的，根据预测模型输出的结果和处理方案，执行以下不同的预警：
（1）电弧聚集度良好时，计算机界面不出现任何提示；
（2）电弧聚集度一般时，计算机界面弹出当前管道焊接完成情况下停弧更换钨极的预警提示；
（3）电弧聚集度不合格时，计算机界面弹出停止焊接并更换钨极的提示并向控制***反馈，执行停止焊接命令。
Claims (8)
1.一种自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：建立自动TIG焊电弧曝光度调节模型以及标准电弧聚集度模型；
步骤2：石化管道TIG焊接过程中通过工业相机拍摄焊接图像，并通过焊接参数采集装置实时采集焊接电信号，每隔1-3s将拍摄的焊接图像传回到计算机中，同时基于自动TIG焊电弧曝光度调节模型进行图像曝光度调整；
步骤3：将曝光度调节之后的图像进行形态学处理，同时基于双阈值确定模型将形态学处理之后的图像进行边缘检测并截取电弧的区域；
步骤4：根据电弧区域内像素个数来计算电弧的面积，同时基于电弧聚集度大小与电流、保护气体流速和电弧长度这三个因素有关，对电弧聚集度进行归一化处理；
步骤5：基于归一化电弧聚集度与标准电弧聚集度比值将电弧图像分类，并建立和训练机器人自动TIG焊的电弧聚集度预测模型；
步骤6：根据电弧聚集度大小制定不同的处理方案；
步骤7：将经过步骤4处理后的图像传输到电弧聚集度预测模型中，根据预测模型输出的结果和处理方案，执行不同的预警。
2.根据权利要求1所述的自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法，其特征在于，步骤1所述的建立自动TIG焊电弧曝光度调节模型包括：
曝光度调节模型计算公式如下：
，
其中，E为曝光度参数值，Xi和Yi分别为原始和处理之后的RGB值；
曝光度参数值是以电流值为150A及弧压值为10V的焊接参数下图像曝光参数值作为基准进行调节，具体计算公式如下：
，
其中，I为电流值，U为弧压值，α和β为常数，η与材质有关，λ与保护气体种类有关。
3.根据权利要求1所述的自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法，其特征在于，步骤1所述的建立标准电弧聚集度模型包括：采用保护气流速为10L/min、电流值为150A、弧压值为10V的焊接参数下电弧区域的面积以及钨极尺寸计算标准电弧聚集度，具体公式如下：
，
其中，AG *为标准电弧形态，dmin为钨极尖端最小尺寸，D为钨极直径，θ为钨极端部角度，S*为电弧区域的面积。
4.根据权利要求1所述的自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法，其特征在于，步骤3所述的双阈值确定模型包括：
边缘检测中高阈值和低阈值计算具体公式如下：
，
其中，Th为高阈值，Tl为低阈值，a1、a2、b1、b2、c1和c2为常数。
5.根据权利要求1所述的自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法，其特征在于，步骤4所述的电弧聚集度进行归一化处理包括：
归一化电弧聚集度计算公式如下：
，
其中，δ为归一化的电弧聚集度，S为电弧区域的面积，Q为保护气流速，I电流大小，U为弧压，ε、φ和ρ为常数。
6.根据权利要求1所述的自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法，其特征在于，步骤5所述的基于归一化电弧聚集度与标准电弧聚集度比值将电弧图像分类包括：
归一化电弧聚集度与标准电弧聚集度比值计算公式如下：
，
基于T的大小将电弧图像分类；当T值在1-2之间时，定义电弧聚集度良好；当T值在2-5之间时，定义电弧聚集度一般；当T值在5以上时，定义电弧聚集度不合格；将分类后的电弧图像按照7:2:1比例制作训练集、验证集和测试集。
7.根据权利要求1所述的自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法，其特征在于，步骤6所述的根据电弧聚集度大小制定不同的处理方案包括：
（1）电弧聚集度良好时，则继续焊接；
（2）电弧聚集度一般时，则在当前管道焊接完成情况下停弧更换钨极；
（3）电弧聚集度不合格时，则立即停止焊接并更换钨极。
8.根据权利要求1所述的自动TIG焊电弧聚集度在线监测及智能预警方法，其特征在于：步骤7所述的根据预测模型输出的结果和处理方案，执行不同的预警包括：
（1）电弧聚集度良好时，计算机界面不出现任何提示；
（2）电弧聚集度一般时，计算机界面弹出当前管道焊接完成情况下停弧更换钨极的预警提示；
（3）电弧聚集度不合格时，计算机界面弹出停止焊接并更换钨极的提示并向控制***反馈，执行停止焊接命令。
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