CN117564404A - 一种基于ai视觉的大型钢筋网的自动焊接方法 - Google Patents
一种基于ai视觉的大型钢筋网的自动焊接方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117564404A CN117564404A CN202311587756.6A CN202311587756A CN117564404A CN 117564404 A CN117564404 A CN 117564404A CN 202311587756 A CN202311587756 A CN 202311587756A CN 117564404 A CN117564404 A CN 117564404A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- reinforcing mesh
- welding
- model
- reinforcing
- connecting section
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003466 welding Methods 0.000 title claims abstract description 186
- 230000003014 reinforcing effect Effects 0.000 title claims abstract description 174
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 229910001294 Reinforcing steel Inorganic materials 0.000 claims abstract description 22
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 claims description 22
- 239000010959 steel Substances 0.000 claims description 22
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 8
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
- B23K9/00—Arc welding or cutting
- B23K9/0026—Arc welding or cutting specially adapted for particular articles or work
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
- B23K9/00—Arc welding or cutting
- B23K9/12—Automatic feeding or moving of electrodes or work for spot or seam welding or cutting
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
- B23K9/00—Arc welding or cutting
- B23K9/32—Accessories
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Plasma & Fusion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Numerical Control (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,包括工作平台和工控机,所述工作平台包括导轨以及沿导轨移动的机座,所述机座上转动设置有支臂,所述支臂上滑动设置有机器人,所述机器人上设有焊枪和第二视觉装置,所述支臂上设有第一视觉装置,所述工作平台还包括设置在机器人的下方的操作台,还包括如下步骤:建立三维模板、铺设钢筋网、第一次初定位、精定位、翻面、第二次初定位和精定位。与现有技术相比,本发明通过第一视觉装置完成钢筋网的初步定位,然后通过第二视觉装置提高钢筋网的定位精度,满足机器人焊接的要求。使的钢筋网的焊接速度快,效率高。尤其是在焊接大型的钢筋网时,其焊接速度远远超过采用人工示教进行焊接的机器人。
Description
技术领域
本发明涉及钢筋网焊接技术领域,尤其是涉及一种基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法。
背景技术
在建筑行业中,大量的钢筋网结构预制件被广泛应用。目前的钢筋网结构预制件一般是由人工对钢筋网中的十字交叉点进行绑扎或者焊接,但人工焊接存在局限性,如焊接质量不稳定,施工效率低下,焊接成本高,没法在高温、高压等极端条件下工作等。目前机械自动焊接技术已经广泛运用在汽车、航天、工业制造等多种领域,但通常需要依靠高精度的工件限位,并配合多次机械臂焊枪的路径示教来满足焊接工艺要求。然而钢筋本身会有弯曲,弯折的钢筋由于弹模的特性也会存在误差,拼接后的钢筋网必然不规整,且钢筋之间的间隙不均匀,钢筋之间也会有高差,这些可能导致起不了弧、中途断弧、碰撞的发生,最终导致自动机械焊接失败。
发明内容
本发明提供一种基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,用以解决大型钢筋网不规整、间隙大难以自动焊接的问题。
本发明提供一种基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,包括工作平台和工控机,所述工作平台包括导轨以及沿导轨移动的机座,所述机座上转动设置有支臂,所述支臂上滑动设置有机器人,所述机器人上设有焊枪和第二视觉装置,所述支臂上设有第一视觉装置,所述工作平台还包括设置在机器人的下方的操作台,还包括如下步骤:
建立三维模板:建立工作平台的3D模型模板,所述3D模型模板包括:机器人的坐标位置、操作台的坐标位置、导轨的坐标位置、机座的坐标位置、支臂的坐标位置和第一视觉装置的坐标位置,所述3D模型模板包括在操作台上预先建立的第一钢筋网模型和第二钢筋网模型,所述第二钢筋网模型为第一钢筋网模型翻转180度,所述第一钢筋网模型和第二钢筋网模型均包括多个连接段的坐标位置,工控机分别对第一钢筋网模型的连接段和第二钢筋网模型的连接段进行排序,所述连接段包括焊缝,所述焊缝的长度小于连接段的长度,所述连接段和焊缝一一对应;
铺设钢筋网:将多个钢筋铺设在操作台形成钢筋网,相邻的钢筋之间通过操作台上的夹具进行固定;
第一次初定位:机座沿导轨移动带动支臂从钢筋网的一端移动到另外一端,支臂在移动的过程中,第一视觉装置对钢筋网进行连续拍照并生成第一实物3D模型;将第一钢筋网模型的连接段和第一实物3D模型的连接段进行比较,获取第一实物3D模型的连接段在第一钢筋网模型的偏移量;
精定位:根据偏移量以及3D模型模板,机器人运动到第一个连接段处;第二视觉装置对第一个连接段进行图像采集得到第一个连接段的3D模型,通过第一个连接段的3D模型,工控机获得第一连接段内的焊缝A的位置坐标,然后通过预设的间隙值调整焊缝A的起点位置;焊枪在焊缝A的起点处的一个钢筋上起弧,然后在摆动中行进到两个钢筋的中间位置D处,然后再以D处为起点在摆动中沿着钢筋的延伸方向行进完成第一个连接段的焊接;
重复精定位步骤,机器人完成剩余连接段的焊接;
翻面:松开夹具,将钢筋网翻转180度,使钢筋网的反面朝上;
第二次初定位:机座沿导轨移动带动支臂从钢筋网的一端移动到另外一端,支臂在移动的过程中,第一视觉装置对钢筋网进行连续拍照并生成第二实物3D模型;将第二钢筋网模型的连接段和第二实物3D模型的连接段进行比较,获取第二实物3D模型的连接段在第二钢筋网模型的偏移量;
通过精定位步骤完成钢筋网的反面的焊接。
优选的,通过预设的间隙值调整焊缝A的起点位置的具体步骤为;如果焊缝A的起点的间隙小于预设值,则焊缝A的起点为当前位置;如果焊缝A的起点的间隙大于预设值,则焊缝A由起点位置向较窄的方向移动Lmm,移动后的焊缝A的起点的间隙小于预设值则焊缝A的起点为当前位置,否则重复上述过程,直至焊缝A的起点的间隙小于预设值。
优选的,所述焊枪在焊缝A的起点处的一个钢筋上起弧的步骤中:通过第一个连接段的3D模型获得焊缝A的起点的间隙Wmm,位于焊缝A的起点中间位置处的焊枪偏移一半的Wmm后再偏移Hmm后,焊枪上的焊丝与一个钢筋相接触,其中,H为钢筋螺纹的螺纹深度。
优选的,在精定位的过程中,焊枪根据第一个连接段的3D模型中两个钢筋的坐标位置调整焊枪的姿态,以使焊枪始终垂直于两个钢筋所在的平面。
优选的,在精定位的过程中,如果焊缝的间隙小,则焊枪的行进速度快、送丝的速度慢,如果焊缝的间隙大,则焊枪的行进速度慢、送丝的速度快。
优选的,精定位步骤中:工控机根据偏移量以及3D模型模板计算出第一钢筋网模型的连接段的空间位置信息,然后机器人根据第一钢筋网模型的连接段的空间位置信息运动到第一个连接段处;或者工控机根据偏移量以及3D模型模板计算出第二钢筋网模型的连接段的空间位置信息,然后机器人根据第二钢筋网模型的连接段的空间位置信息运动到第一个连接段处。
优选的,所述操作台为两个,两个所述操作台分别位于导轨的两侧,机器人在一个所述操作台上焊接钢筋网时,另一个所述操作台进行钢筋网的铺设或翻转。
优选的,第一次初定位的步骤中:支臂在移动的过程中,第一视觉装置对钢筋网进行图像采集的同时也对操作台进行图像采集,第一视觉装置对采集图像进行处理得到操作台模型上的第一实物3D模型。
优选的,所述钢筋网包括多个第二钢筋和多个呈直线的第一钢筋,所述第二钢筋的一端或两端为弯曲状。
优选的,翻面步骤中:旋转支臂,使支臂不停留在操作台的上方,通过吊具将钢筋网翻转180度。
与现有技术相比,本发明中,第一视觉装置沿着钢筋网从头到尾连续拍照获得钢筋网的坐标位置,虽然钢筋网的精度低,但获得钢筋网位置的速度快、效率高。然后通过获得的钢筋网的坐标位置,移动到每个连接段的附近通过第二视觉装置拍照获得各个连接段的3D模型,然后通过连接段的3D模型,调整焊缝的起点位置,偏移焊枪使焊枪的焊丝与钢筋相接触,通过设置两个起伏点的方式完成连接段的焊接,在焊接过程中,调整焊枪的姿态使焊枪始终垂直于两个钢筋所在的平面。从而确保能够顺利起弧,在焊接过程中不断弧,保证焊接的干伸长度参数的稳定性,保证焊接溶池的效果,确保焊接工序顺利执行下去。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的俯视图;
图2为本发明的主视图;
图3为本发明的左视图;
图4为本发明调节焊枪姿态的结构示意图;
图5为本发明调整焊缝起点的结构示意图;
图6为本发明焊枪行进路径示意图。
附图标记:
100.工作平台,1.导轨,2.机座,3.支臂,4.机器人,5.操作台,6.夹具,7.钢筋网。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
参照附图1-3,本实施例提供了一种盖梁钢筋网的焊接方法,包括工作平台100和工控机,工作平台100包括导轨1以及沿导轨1移动的机座2,机座2上转动设置有支臂3,支臂3上滑动设置有机器人4,机器人4上设有焊枪8和第二视觉装置,支臂3上设有第一视觉装置,工作平台100还包括设置在机器人4的下方的操作台5,操作台5上设置有多个夹具6,还包括如下步骤:
建立三维模板:建立工作平台100的3D模型模板,3D模型模板包括:机器人4的坐标位置、操作台5的坐标位置、导轨1的坐标位置、机座2的坐标位置、支臂3的坐标位置和第一视觉装置的坐标位置,3D模型模板包括在操作台5上预先建立的第一钢筋网模型和第二钢筋网模型,第二钢筋网模型为第一钢筋网模型翻转180度,第一钢筋网模型和第二钢筋网模型均包括多个连接段200的坐标位置,工控机分别对第一钢筋网模型的连接段200和第二钢筋网模型的连接段200进行排序;连接段200包括焊缝300,焊缝300的长度小于连接段200的长度,连接段200和焊缝300一一对应,每个连接段200包含一个焊缝300,定位了连接段200的位置就相当于定位了焊缝300的位置。钢筋网7焊接第一面(正面)之后,需要翻转过来焊接另一面(反面),所以需要在操作台5上建立两个钢筋网7模型。连接段200为钢筋网7中两个钢筋71合拢的部分,连接段200中两个钢筋71有的地方相接触有的地方不接触但间隙比较小。(在图中标出来)
铺设钢筋网7:将多个钢筋71铺设在操作台5形成钢筋网7,相邻的钢筋71之间通过操作台5上的夹具6进行固定;钢筋网7是由需要跟钢筋71拼接而成的,拼接过程中会出现很多误差,例如钢筋71自身的不直、钢筋71的弹模特性,这些都会导致拼接好的钢筋网7与3D模型模板内的钢筋网7出现差异,这些差异可能会引起起弧不成功、焊接过程中出现断弧、干伸长度发生变化等等,从而影响钢筋网7的自动焊接。
第一次初定位:机座2沿导轨1的起始点移动到导轨1的终点,从而带动支臂3从钢筋网7的一端移动到另外一端,支臂3在移动的过程中,第一视觉装置对钢筋网7进行连续拍照并生成第一实物3D模型;在这个过程中,支臂3的高度位置是确定的,即第一视觉装置的高度位置是确定的,第一视觉装置对钢筋网7进行图像采集的同时也对操作台5进行图像采集,第一视觉装置对采集图像进行处理得到操作台5模型上的第一实物3D模型,第一实物3D模型包括钢筋网7的模型和操作台5的模型,而操作台5自始至终没有变化,它的坐标位置是确定的,将第一钢筋网模型的连接段200和第一实物3D模型的连接段200进行比较时,可以将操作台5作为它们的共同参照点,将3D模型模板的操作台5和第一实物3D模型的操作台5重合后,获取第一实物3D模型的连接段200在第一钢筋网模型的偏移量;然后通过该偏移量,就能够获得钢筋网7的连接段200的坐标位置。该步骤中,钢筋网7(实物)的连接段200的坐标位置是通过移动第一视觉装置进行图像采集处理得来的,速度快,效率高。然而为了在宽度方向上将钢筋网7全部拍摄到,第一视觉装置的位置设置的较高,导致拍摄的精度不够,因此获得的筋网的连接段200的坐标位置是存在一定误差的,该精度难以满足机器人4焊接需求。
精定位:根据偏移量以及3D模型模板,机器人4运动到第一个连接段200处;第二视觉装置对第一个连接段200进行图像采集得到第一个连接段200的3D模型,通过第一个连接段200的3D模型,工控机获得第一连接段200内的焊缝300A的位置坐标,然后通过预设的间隙值调整焊缝300A的起点位置;参照附图6,焊枪8在焊缝300A的起点处的一个钢筋71上C点起弧,然后在摆动中行进到两个钢筋71的中间位置D处,然后再以D处为起点在摆动中沿着钢筋71的延伸方向行进到E点完成第一个连接段200的焊接。该步骤中,工控机获得第一连接段200内的焊缝300A的位置坐标,获得焊缝300A的位置坐标解决了钢筋网7实物与3D模型模板内的钢筋网7的差异,但是焊缝300A起点的间隙如果过大可能会导致起不了弧和焊接不了,因此需要通过预设的间隙值调整焊缝300A的起点位置,以便确保焊缝300A的起点的间隙满足焊枪8起弧要求,避免出现起不了弧和焊接不了的情况,确保焊接工序能顺利执行下去。第二,使焊枪8在焊缝300A的起点处的一个钢筋71上起弧,这是第一个起弧点,第一次起弧中焊枪8的焊丝9与钢筋71接触(确保顺利起弧),然后在摆动中行进到两个钢筋71的中间位置D处,D处为第二起弧点,然后再以D处为起点在摆动中沿着钢筋71的延伸方向行进完成第一个连接段200的焊接,第一起弧点到D处的焊接后的金属条确保第二次起弧中焊枪8的焊丝9与金属条接触(确保顺利起弧)。设置两个起弧点确保电焊能百分百的起弧,保证了焊接工序能顺利执行下去。
重复精定位步骤,机器人4焊接完成剩余的连接段200;例如,根据偏移量以及3D模型模板,机器人4运动到第二个连接段200处;第二视觉装置对第二个连接段200进行图像采集得到第二个连接段200的3D模型,通过该第二个连接段200的3D模型工控机获得第二连接段200内的焊缝300B的位置坐标,然后通过预设的间隙值调整焊缝300B的起点位置的方法得到焊缝300位置;焊枪8在焊缝300B的起点处的一个钢筋71上起弧,然后在摆动中行进到两个钢筋71的中间位置D处,然后再以D处为起点在摆动中沿着钢筋71的延伸方向行进完成第二个连接段200的焊接。
翻面:松开夹具6,将钢筋网7翻转180度,使钢筋网7的反面朝上;
第二次初定位:机座2沿导轨1移动带动支臂3从钢筋网7的一端移动到另外一端,支臂3在移动的过程中,第一视觉装置对钢筋网7进行连续拍照并生成第二实物3D模型;将第二钢筋网模型的连接段200和第二实物3D模型的连接段200进行比较,获取第二实物3D模型的连接段200在第二钢筋网模型的偏移量;
通过精定位步骤完成钢筋网7的反面的焊接。
其中,通过预设的间隙值调整焊缝300A的起点位置的具体步骤为;如果焊缝300A的起点的间隙小于预设值,例如焊缝300A的起点的间隙小于10mm,则焊缝300A不需要偏移;参照附图5,如果焊缝300A的起点O的间隙大于10mm,则焊缝300A由起点O向较窄的方向移动2mm到达P(焊缝300A在O点处向两端延伸,则必然有一端为窄,另一端为宽。否则钢筋网7需要重新进行固定),判断移动后的焊缝300A的起点P的间隙是否大于10mm,如果小于10mm则焊缝300A的起点为P,否则重复上述过程,直至焊缝300A的起点的间隙小于10mm。
其中,焊枪8在焊缝300A的起点处的一个钢筋71上起弧的步骤中:通过第一个连接段200的3D模型获得焊缝300A的起点的间隙Wmm,例如焊缝300A的起点的间隙为10mm,位于焊缝300A的起点中间位置处的焊枪8偏移5mm后再偏移Hmm,焊枪8上的焊丝9与一个钢筋71相接触。一个连接段200内有两个钢筋71,焊枪8上的焊丝9一般是与钢筋网7内侧的钢筋71相接触。第二视觉装置扫描后判断的最低点为焊缝300A的起点的中间位置,但是钢筋网7拼接过程中存在误差,从焊缝300A的起点的中间位置起弧容易失败。为了保证起弧的成功,就需要在传统的中间位置起弧做一个偏移,以确保焊丝9与钢筋71相接触,从而有一个稳定的起弧点。钢筋71之间的间隙值是动态的,因此先偏移5mm消除钢筋71间隙误差,但是钢筋71上有螺纹,一般将螺纹深度H设为5mm,因此需要再偏移5mm,才能使焊丝9与钢筋网7内侧的钢筋71相接触。
其中,精定位步骤中:工控机根据偏移量以及3D模型模板计算出第一钢筋网模型的连接段200的空间位置信息,然后机器人4根据第一钢筋网模型的连接段200的空间位置信息运动到第一个连接段200处;或者工控机根据偏移量以及3D模型模板计算出第二钢筋网模型的连接段200的空间位置信息,然后机器人4根据第二钢筋网模型的连接段200的空间位置信息运动到第一个连接段200处。
其中,在精定位的过程中,参照附图4,焊枪8根据第一个连接段200的3D模型中两个钢筋71的坐标位置调整焊枪8的姿态,以使焊枪8始终垂直于两个钢筋71所在的平面。钢筋网7拼接后,钢筋71之间存在高低起伏的情况,如果两者之间的高差超过一定范围,焊枪8就会在较高的钢筋71上碰枪,造成焊接中断。第二视觉装置通过立体建模得到各连接段200的3D模型,该3D模型不光会给出准确的焊缝300轨迹还会给出钢筋71的坐标位置,这时候就可以通过算法引导焊枪8做出一个z方向的角度偏移,让焊枪8始终垂直于两根钢筋71所在的平面,达到不碰枪,而且保证焊枪8末端相对于两个钢筋71的距离一致,保证焊接的干伸长度参数的稳定性,保证焊接溶池的效果。
其中,在精定位的过程中,根据焊缝300间隙的大小调整焊枪8的行进速度和送丝速度。如果焊缝300的间隙小,则焊枪8的行进速度快、送丝的速度慢,如果焊缝300的间隙大,则焊枪8的行进速度慢、送丝的速度快,该步骤中确保不断弧和填充量一致。送丝的速度可以通过电流大小调整,电流越大送丝的速度越快,电流越小送丝的速度越慢。
其中,焊枪8的摆幅为固定值,而不是根据焊缝300的宽度自动调整,该设置利于保证焊接的干伸长度参数的稳定性,保证焊接溶池的效果。焊接不断弧和保证填充量则由焊枪8的行进速度和送丝速度调整。
作为本发明的另一种实施方式:操作台5为两个,两个操作台5分别位于导轨1的两侧,机器人4在一个操作台5上焊接钢筋网7时,此时,支臂3旋转在该操作台5的上方,另一个操作台5进行钢筋网7的铺设或翻转,此时没有支臂3和机器人4的干涉,方便这些工序的进行。旋转支臂3的设置利于提高机器人4的焊接效率,也方便铺设和翻转钢筋网7。
钢筋网7包括多个呈直线的第一钢筋71和多个第二钢筋71,第二钢筋71的一端或两端为弯曲状,因为钢筋71的弹模特性,第二钢筋71制作出来后总会存在误差,这导致铺设的钢筋网7与第一钢筋网模型不一致。
翻面步骤中:旋转支臂3,使支臂3不停留在操作台5的上方,通过吊具将钢筋网7翻转180度,使钢筋网7的背面朝上,当然也可以通过吊具将钢筋71吊至操作台5上。
翻面步骤中:将承载架的一侧搭接在操作台5的上方,然后通过吊具将钢筋网7翻转到承载架上,然后将承载架移动到操作台5的上方。具体的,操作台5上固定有多个定位方管,承载架包括多个横梁(横梁也为方管),横梁的一端***定位方管内,吊具将钢筋网7翻转到承载架上,横梁沿定位方钢朝前移动直至横跨在操作台5上,此时钢筋网7通过横梁放置在操作台5上,定位方管设有倒角,方便钢筋网7越过定位方钢,横梁的高度大于夹具6的高度,以免夹具6影响到钢筋网7。
本发明中,第一视觉装置沿着钢筋网7从头到尾连续拍照获得钢筋网7的坐标位置,虽然钢筋网7的精度低,但获得钢筋网7位置的速度快、效率高。然后通过获得的钢筋网7的坐标位置,移动到每个连接段200的附近通过第二视觉装置拍照获得各个连接段200的3D模型,然后通过连接段200的3D模型,调整焊缝300的起点位置,偏移焊枪8使焊枪8的焊丝9与钢筋71相接触,调整焊枪8的姿态使焊枪8始终垂直于两个钢筋71所在的平面。从而确保能够顺利起弧,在焊接过程中不断弧,保证焊接的干伸长度参数的稳定性,保证焊接溶池的效果,确保焊接工序顺利执行下去。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,其特征在于,包括工作平台和工控机,所述工作平台包括导轨以及沿导轨移动的机座,所述机座上转动设置有支臂,所述支臂上滑动设置有机器人,所述机器人上设有焊枪和第二视觉装置,所述支臂上设有第一视觉装置,所述工作平台还包括设置在机器人的下方的操作台,还包括如下步骤:
建立三维模板:建立工作平台的3D模型模板,所述3D模型模板包括:机器人的坐标位置、操作台的坐标位置、导轨的坐标位置、机座的坐标位置、支臂的坐标位置和第一视觉装置的坐标位置,所述3D模型模板包括在操作台上预先建立的第一钢筋网模型和第二钢筋网模型,所述第二钢筋网模型为第一钢筋网模型翻转180度,所述第一钢筋网模型和第二钢筋网模型均包括多个连接段的坐标位置,工控机分别对第一钢筋网模型的连接段和第二钢筋网模型的连接段进行排序,所述连接段包括焊缝,所述焊缝的长度小于连接段的长度,所述连接段和焊缝一一对应;
铺设钢筋网:将多个钢筋铺设在操作台形成钢筋网,相邻的钢筋之间通过操作台上的夹具进行固定;
第一次初定位:机座沿导轨移动带动支臂从钢筋网的一端移动到另外一端,支臂在移动的过程中,第一视觉装置对钢筋网进行连续拍照并生成第一实物3D模型;将第一钢筋网模型的连接段和第一实物3D模型的连接段进行比较,获取第一实物3D模型的连接段在第一钢筋网模型的偏移量;
精定位:根据偏移量以及3D模型模板,机器人运动到第一个连接段处;第二视觉装置对第一个连接段进行图像采集得到第一个连接段的3D模型,通过第一个连接段的3D模型,工控机获得第一连接段内的焊缝A的位置坐标,然后通过预设的间隙值调整焊缝A的起点位置;焊枪在焊缝A的起点处的一个钢筋上起弧,然后在摆动中行进到两个钢筋的中间位置D处,然后再以D处为起点在摆动中沿着钢筋的延伸方向行进完成第一个连接段的焊接;
重复精定位步骤,机器人完成剩余连接段的焊接;
翻面:松开夹具,将钢筋网翻转180度,使钢筋网的反面朝上;
第二次初定位:机座沿导轨移动带动支臂从钢筋网的一端移动到另外一端,支臂在移动的过程中,第一视觉装置对钢筋网进行连续拍照并生成第二实物3D模型;将第二钢筋网模型的连接段和第二实物3D模型的连接段进行比较,获取第二实物3D模型的连接段在第二钢筋网模型的偏移量;
通过精定位步骤完成钢筋网的反面的焊接。
2.根据权利要求1所述的基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,其特征在于,通过预设的间隙值调整焊缝A的起点位置的具体步骤为;如果焊缝A的起点的间隙小于预设值,则焊缝A的起点为当前位置;如果焊缝A的起点的间隙大于预设值,则焊缝A由起点位置向较窄的方向移动Lmm,移动后的焊缝A的起点的间隙小于预设值则焊缝A的起点为当前位置,否则重复上述过程,直至焊缝A的起点的间隙小于预设值。
3.根据权利要求1所述的基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,其特征在于,所述焊枪在焊缝A的起点处的一个钢筋上起弧的步骤中:通过第一个连接段的3D模型获得焊缝A的起点的间隙Wmm,位于焊缝A的起点中间位置处的焊枪偏移一半的Wmm后再偏移Hmm后,焊枪上的焊丝与一个钢筋相接触,其中,H为钢筋螺纹的螺纹深度。
4.根据权利要求1所述的基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,其特征在于,在精定位的过程中,焊枪根据第一个连接段的3D模型中两个钢筋的坐标位置调整焊枪的姿态,以使焊枪始终垂直于两个钢筋所在的平面。
5.根据权利要求1所述的基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,其特征在于,在精定位的过程中,如果焊缝的间隙小,则焊枪的行进速度快、送丝的速度慢,如果焊缝的间隙大,则焊枪的行进速度慢、送丝的速度快。
6.根据权利要求1所述的基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,其特征在于,精定位步骤中:工控机根据偏移量以及3D模型模板计算出第一钢筋网模型的连接段的空间位置信息,然后机器人根据第一钢筋网模型的连接段的空间位置信息运动到第一个连接段处;或者工控机根据偏移量以及3D模型模板计算出第二钢筋网模型的连接段的空间位置信息,然后机器人根据第二钢筋网模型的连接段的空间位置信息运动到第一个连接段处。
7.根据权利要求1所述的基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,其特征在于,所述操作台为两个,两个所述操作台分别位于导轨的两侧,机器人在一个所述操作台上焊接钢筋网时,另一个所述操作台进行钢筋网的铺设或翻转。
8.根据权利要求1所述的基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,其特征在于,第一次初定位的步骤中:支臂在移动的过程中,第一视觉装置对钢筋网进行图像采集的同时也对操作台进行图像采集,第一视觉装置对采集图像进行处理得到操作台模型上的第一实物3D模型。
9.根据权利要求1所述的基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,其特征在于,所述钢筋网包括多个第二钢筋和多个呈直线的第一钢筋,所述第二钢筋的一端或两端为弯曲状。
10.根据权利要求7所述的基于AI视觉的大型钢筋网的自动焊接方法,其特征在于,翻面步骤中:旋转支臂,使支臂不停留在操作台的上方,通过吊具将钢筋网翻转180度。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311587756.6A CN117564404B (zh) | 2023-11-27 | 2023-11-27 | 一种基于ai视觉的大型钢筋网的自动焊接方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311587756.6A CN117564404B (zh) | 2023-11-27 | 2023-11-27 | 一种基于ai视觉的大型钢筋网的自动焊接方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117564404A true CN117564404A (zh) | 2024-02-20 |
CN117564404B CN117564404B (zh) | 2024-06-14 |
Family
ID=89891455
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311587756.6A Active CN117564404B (zh) | 2023-11-27 | 2023-11-27 | 一种基于ai视觉的大型钢筋网的自动焊接方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117564404B (zh) |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108280456A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-07-13 | 湘潭大学 | 一种用于锅炉内壁相贯线焊缝的识别方法 |
CN109530852A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-29 | 江苏新时代造船有限公司 | 一种船舶分段的小组立件的焊接工艺 |
CN110524580A (zh) * | 2019-09-16 | 2019-12-03 | 西安中科光电精密工程有限公司 | 一种焊接机器人视觉组件及其测量方法 |
CN110605457A (zh) * | 2018-06-15 | 2019-12-24 | 上海振华重工电气有限公司 | 不等间隙工件单面焊接双面成型的机器人自动焊接装置 |
CN110605463A (zh) * | 2018-06-15 | 2019-12-24 | 上海振华重工电气有限公司 | 用于空间圆弧路径埋弧焊接的机器人自动焊接装置 |
CN111390915A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-07-10 | 上海智殷自动化科技有限公司 | 一种基于ai的自动焊缝路径识别方法 |
CN112122840A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-25 | 西安知象光电科技有限公司 | 一种基于机器人焊接的视觉定位焊接***及焊接方法 |
CN113334018A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-09-03 | 中建三局第二建设工程有限责任公司 | 视觉引导机器人自动焊接管道相贯线装置及方法 |
CN113385869A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-09-14 | 武汉理工大学 | 基于机器视觉的大型方格子构件机器人焊接装备及焊缝定位方法 |
CN114749848A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-07-15 | 深圳了然视觉科技有限公司 | 一种基于3d视觉引导的钢筋焊接自动化*** |
WO2023202031A1 (zh) * | 2022-04-22 | 2023-10-26 | 奇瑞新能源汽车股份有限公司 | 焊接方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
-
2023
- 2023-11-27 CN CN202311587756.6A patent/CN117564404B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108280456A (zh) * | 2018-01-17 | 2018-07-13 | 湘潭大学 | 一种用于锅炉内壁相贯线焊缝的识别方法 |
CN110605457A (zh) * | 2018-06-15 | 2019-12-24 | 上海振华重工电气有限公司 | 不等间隙工件单面焊接双面成型的机器人自动焊接装置 |
CN110605463A (zh) * | 2018-06-15 | 2019-12-24 | 上海振华重工电气有限公司 | 用于空间圆弧路径埋弧焊接的机器人自动焊接装置 |
CN109530852A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-29 | 江苏新时代造船有限公司 | 一种船舶分段的小组立件的焊接工艺 |
CN110524580A (zh) * | 2019-09-16 | 2019-12-03 | 西安中科光电精密工程有限公司 | 一种焊接机器人视觉组件及其测量方法 |
CN111390915A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-07-10 | 上海智殷自动化科技有限公司 | 一种基于ai的自动焊缝路径识别方法 |
CN112122840A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-25 | 西安知象光电科技有限公司 | 一种基于机器人焊接的视觉定位焊接***及焊接方法 |
CN113334018A (zh) * | 2021-06-18 | 2021-09-03 | 中建三局第二建设工程有限责任公司 | 视觉引导机器人自动焊接管道相贯线装置及方法 |
CN113385869A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-09-14 | 武汉理工大学 | 基于机器视觉的大型方格子构件机器人焊接装备及焊缝定位方法 |
WO2023202031A1 (zh) * | 2022-04-22 | 2023-10-26 | 奇瑞新能源汽车股份有限公司 | 焊接方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
CN114749848A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-07-15 | 深圳了然视觉科技有限公司 | 一种基于3d视觉引导的钢筋焊接自动化*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117564404B (zh) | 2024-06-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111496428B (zh) | 基于直焊缝轮廓识别的多层多道焊道规划方法及焊接工作站 | |
JP4060608B2 (ja) | 溶接装置 | |
WO2015186795A1 (ja) | 溶接条件導出装置 | |
CN105127551A (zh) | 一种基于可移动式厚板的自动焊接***及其焊接方法 | |
CN101274386B (zh) | 单面焊接装置及单面焊接方法 | |
TW202202258A (zh) | 移動式熔接機器人的控制方法、熔接控制裝置、移動式熔接機器人及熔接系統 | |
CN113118675B (zh) | 一种基于移动平台的机器人焊接***任务分配与路径规划方法 | |
CN110340485A (zh) | 一种悬臂结构的定向能量沉积五轴熔积方法 | |
CN112296480A (zh) | 一种片体结构件的焊接机器人及焊接工艺方法 | |
KR102584173B1 (ko) | 가반형 용접 로봇의 용접 제어 방법, 용접 제어 장치, 가반형 용접 로봇 및 용접 시스템 | |
CN117564404B (zh) | 一种基于ai视觉的大型钢筋网的自动焊接方法 | |
CN110076420B (zh) | 考虑角变形的厚板机器人动态焊接路径规划方法及*** | |
CN110560840A (zh) | 一种激光识别焊缝位置并自动焊接的***及焊接方法 | |
CN113664431A (zh) | 一种可实时调整姿态的钢结构件焊接臂及调整方法 | |
CN116921908A (zh) | 一种用于回转件的焊接方法以及焊接设备 | |
CN114713944B (zh) | 一种铁路货车端墙部件焊接方法 | |
WO2021205858A1 (ja) | ガスシールドアーク溶接方法及び鋼管の製造方法 | |
CN113681133B (zh) | 一种带视觉的冗余自由度机器人智能焊接方法 | |
JP2007090390A (ja) | 波形ウェブ桁の溶接方法 | |
JP4344847B2 (ja) | 多関節型ロボットを用いた加工装置及び方法 | |
CN105436661A (zh) | 摆弧焊接方法及弧焊机器人 | |
JP5149526B2 (ja) | 片面溶接装置 | |
JP3323784B2 (ja) | ビード継ぎ重ね溶接の制御方法 | |
JP2016150349A (ja) | 溶接システム | |
CN219581899U (zh) | 一种焊接小车辅助装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |