【摘 要】
：
在焊接领域中对结构加强筋的焊接是一类常见的工程。结构加强筋是指用来在结构设计中为了加强结构面的承载能力而设计的一类构件,这一类构件往往在前期固定时往往会存在些许变形和大量的飞溅干扰点,以往对这一类工件的焊接一般依靠人工手动操作,焊接的工作量大,重复性高且焊接现场环境复杂存在危险。在自动焊接阶段大部分的焊缝定位方法是基于二维图像结合几何方法提取出焊缝,该方法提取出的焊缝对结构加强筋缺乏适用性,整体定
【基金项目】
：
某电气公司结构加强筋焊接升级预研项目；
论文部分内容阅读
在焊接领域中对结构加强筋的焊接是一类常见的工程。结构加强筋是指用来在结构设计中为了加强结构面的承载能力而设计的一类构件,这一类构件往往在前期固定时往往会存在些许变形和大量的飞溅干扰点,以往对这一类工件的焊接一般依靠人工手动操作,焊接的工作量大,重复性高且焊接现场环境复杂存在危险。在自动焊接阶段大部分的焊缝定位方法是基于二维图像结合几何方法提取出焊缝,该方法提取出的焊缝对结构加强筋缺乏适用性,整体定位精度还有一定的提升空间。针对上述存在的问题,本文结合3D视觉传感器设计构建了结构加强筋焊缝定位系统,主要的研究内容如下:（1）设计结构加强筋焊缝的视觉定位系统,分析视觉定位系统的基本组成,结合定位的结构加强筋类型确定整个系统的定位流程;根据结构加强筋的实际焊接要求设计了衡量系统的三个指标:稳定性、准确性和快速性,其中准确性要求手眼标定误差在±0.5mm,焊缝的最终定位误差在±2mm,快速性要求算法的执行总耗时小于2s。（2）设计定位系统中关键的手眼标定算法,根据实际焊接需求确定出视觉传感器的安装方式,在分析了定位系统中涉及的两个坐标变换的基础上推导出手眼标定方程,利用自制的三维标定板结合校准坐标轴配准方法实现对方程参数的求取。对手眼转换矩阵进行实验求取,结合三维标定板上的标记点对手眼标定进行误差分析,实验的平均误差为0.52mm,符合准确性指标中对手眼标定精度的要求。（3）研究薄板样条插值变形配准的原理,分析其数学模型并引入软配准技术和确定性退火优化来实现目标结构加强筋到模板结构加强筋的配准。通过在离线制作好的模板加强筋轮廓上按顺序标记出控制点,利用配准得到目标结构加强筋轮廓对应的控制点,由控制点确定出各型结构加强筋的焊接顺序,对目标轮廓上的控制点利用三次样条插值拟合出视觉传感器坐标下的连续焊缝。实验结果表明目标结构加强筋能较好地配准到模板加强筋上并能得到稳定的控制点,拟合出的焊缝连续且平滑。（4）设计定位系统的软件模块,根据焊接过程中的操作需求,对工控机软件进行功能设计,实现的主要功能模块有通信模块、相机模块、焊缝定位处理模块、标定模块、监控模块和显示模块;在触摸屏界面设计方面,利用Touch Win触摸屏画面编辑软件,搭建了主要包括焊接类型的选项操作、焊接轨迹实时变化显示、机器人复位控制和启停按钮等交互功能,这些设计增加了系统的交互性和焊接过程中数据的可追踪性。本系统在Visual Studio 2015开发平台上,使用C++语言,对定位系统中涉及到的各算法模块进行开发,利用搭建好的焊接定位平台对结构加强筋进行焊接实验,结合实际的焊接实验对系统的三个指标做了分析与评价,实验结果表明系统的算法执行耗时在1.7s左右,最终的定位精度在±2mm,满足系统的设计指标。
其他文献
多智能体系统的分布式协同控制近年来逐渐受到众多研究者的关注,在这个研究领域中,多智能体系统的安全性问题也逐渐成为了热门的新兴研究方向之一。在实际应用中,智能体之间的局部信息交换往往受到恶意攻击的影响。重放攻击是计算机黑客常用的攻击方式之一,其隐匿性往往对系统造成巨大的危害。由于无法预料攻击会发生在何时何地,因此必须提供有复原力的解决办法以削弱攻击带来的危害,确保多智能体系统在受到恶意攻击的情况下完
工业无线传感器网络（Industrial Wireless Sensor Networks,IWSN）在工业监控中起着重要作用,但IWSN通常位于人工干预少的环境中,且无线电传播的广播性质导致IWSN比有线传感器网络更容易受到窃听攻击。物理层安全性正在成为一种有希望的安全通信范式,利用无线信道内在的时变性、互易性和差异性等特性,其实质为减少窃听者获得的合法信息同时最大化合法节点之间的安全通信速率,
模型预测控制（Model predictive control,MPC）在处理复杂约束、多变量系统的控制问题时表现出了巨大的潜力,已经在众多工业领域中获得了成功的应用,并逐渐成为现代工业环境中最常见的优化控制策略之一。传统的模型预测控制方法采用周期滚动优化的模式,并且优化控制问题通常较为复杂,使得在线计算量较大,限制了其在实际控制系统里的应用范围。尤其是当需要控制的系统通信和计算资源受限时,更加难
目前,在日益提升的计算力与海量的标注数据的推动下,以深度学习为代表的人工智能实现快速的发展,但在其高准确率的背后也存在着通用智能水平弱,计算力依赖度高等局限性。以第三代人工神经网络-脉冲神经网络（Spike neuron network,SNN）为代表的类脑计算借鉴了大脑的高效率和低能耗的计算特点,被认为是有望解决人工智能问题的重要途径。由于SNN的快速乃至实时的仿真需求以及明显的分布式计算特征,
人类大脑智能水平高、功耗低,其计算模式非常值得借鉴。类脑计算通过模仿生物大脑的运行机制来实现信息处理,它主要以脉冲神经网络（SNN,Spiking Neural Networks）为基础,实现方式主要分为硬件实现和软件实现两种。硬件实现方法普遍采用专用类脑计算芯片与系统来实现脉冲神经网络。该种方法可以提供更佳的能效指标,但代价高、适应性差,当其与应用负载不匹配时,计算能效表现往往会大打折扣。软件实
随着工业设计的不断创新,工业设备与人的数字化进程正在迅速加快。工业信息物理系统（Industrial-Cyber-Physical-System,ICPS）通过无线网络结合信息系统和物理设备,实现工业智能化计算、通信和控制。但是ICPS通信网络的脆弱性使得系统容易受到数据注入攻击的破坏,造成工业设备故障,系统运行性能显著下降,甚至系统崩溃。ICPS在极端工业环境下计算、电池设备等通信资源是有限的,
智能设备的兴起,基于位置的服务的社会和商业需求显著增加。在室外环境中长期以来使用GNSS进行导航或确定准确的位置信息。由于GNSS信号无法穿透建筑物以及复杂的室内环境,GNSS无法在室内环境中提供可靠的基于位置的服务。MEMS传感器在智能手机中的部署为行业和学术界带来了新的机遇和挑战。室内环境中基于位置的服务的需求和潜力迫使研究人员研究更可靠、准确、低成本的室内定位方法。基于智能手机的室内定位技术
随着物联网产业的蓬勃发展,无线传感器网络为其提供了区域感知、数据采集等多方面的应用支撑,而信息路由协议是影响是影响传感网性能的重要研究领域。各传感器节点一旦被放置则难以改变位置更换电池,节点间一般采用单跳或多跳的形式实现自组织通信,单一的随意路由选择极易造成网络资源浪费,形成“能量空洞”等现象。因此,应对不同应用场景,链路的不同需求,应设计具有针对性的网络路由算法。论文针对层次型路由算法在节点异构
随着机器人应用领域不断扩展,机器人智能化控制技术愈见短板。常用的机器人控制方式主要是通过示教器或者离线编程的方法。这种固定的点到点的操纵控制方式,不能够应对复杂的抓取环境,需要机器人具有更高的智能化。此外,传统的机器人抓取针对的是特定的检测工件,通过人工设计特征提取,并使用模板匹配等方法。该种方法可移植性不强,鲁棒性较低。因此,面对类别多样、姿态各异的抓取对象,本课题提出一套在ROS（Robot
目前,微纳技术发展迅速,使得微机器人已经广泛应用于血栓疏通、靶向药物输送、近距离放射治疗和热疗等医学生物领域,体现出革命性的应用前景。此外,磁场驱动技术具有无损伤、兼容性强以及无线调控等特性,广泛应用于微机器人的驱动控制中,所以开展复杂环境中磁场驱动技术的研究具有重要意义。而现有的磁场驱动系统存在磁场梯度小、工作空间小等缺点,同时在复杂环境中微机器人动/静态障碍物避障的一系列难题亟待解决。为了解决