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波纹腹板H型焊接算法

阅读:4发布:2021-11-25

专利汇可以提供波纹腹板H型焊接算法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供一种波纹 腹板 H型 钢 焊接 算法 ,包括下述步骤:步骤S1,利用摄像头采集焊接部位的影像,然后利用canny算子检测图像中焊接线的 位置 ;步骤S2,利用camshift算法 跟踪 焊枪 激光点的位置,将焊接线位置和激光点位置作比较形成完整的闭环控制,保证焊接的准确性;步骤S3,利用kalman算法预估焊枪激光点的下一位置,使焊枪及时调整;步骤S4,根据预估点移动焊枪的同时检测焊接线的位置,及时调整焊枪进行焊接。本发明使得H型钢波纹腹板生产焊接工艺方法工序科学合理,焊接准确性,产品 质量 显著提高,降低了劳动强度。,下面是波纹腹板H型焊接算法专利的具体信息内容。

1.一种波纹腹板H型焊接算法,其特征在于,包括下述步骤:
步骤S1,利用摄像头采集焊接部位的影像,然后利用canny算子检测图像中焊接线的位置
步骤S2,利用camshift算法跟踪焊枪激光点的位置,将焊接线位置和激光点位置作比较形成完整的闭环控制,保证焊接的准确性;
步骤S3,利用kalman算法预估焊枪激光点的下一位置,使焊枪及时调整;
步骤S4,根据预估点移动焊枪的同时检测焊接线的位置,及时调整焊枪进行焊接。
2.如权利要求1所述的波纹腹板H型钢焊接算法,其特征在于:
步骤S2具体包括:
初始化激光点所在搜索窗口,搜索窗口略大于激光点的大小,窗口质心位置为:
其中M00为搜索窗口的零阶矩,M10、M01为搜索窗口的一阶矩:
式中,(u,v)为搜索窗口内的像素点坐标,(u,v)在投影图中对应的灰度值为I(u,v);
接着调整搜索窗口的大小,移动搜索窗口的中心到其质心;重新搜索直到运算次数达到预设值或质心与中心间的移动距离小于事先设定的阈值,即认为已经收敛,然后在下一图像中进行新的搜索,循环执行以实现对激光点位置的跟踪;新的搜索窗口的宽度w及长度l分别为:
其中:
M20、M11、M02为搜索窗口的二阶矩:
3.如权利要求2所述的波纹腹板H型钢焊接算法,其特征在于:
搜索窗口比激光点大20%~50%。
4.如权利要求1所述的波纹腹板H型钢焊接算法,其特征在于:
步骤S3中,包括一个基于Kalman滤波器的焊枪激光点运动估计过程:
初始化Kalman滤波器,即初始化激光点的位置和速度,位置的初始值为手动选择得到的目标或检测得到的目标的位置;若速度未知,可设为0,并记录当前时刻;然后利用当前的激光点运动状态和协方差矩阵,预测焊枪激光点在下一帧中的位置和速度,获得先验估计值;最终利用反馈的方法,结合新的实际观测值与先验估计值获取后验估计,并将其作为本帧的焊枪激光点位置和速度信息,利用当前帧camshift的跟踪结果得到的位置信息更新Kalman滤波器,重新预测焊枪激光点在下一帧的位置和速度,循环执行下去。

说明书全文

波纹腹板H型焊接算法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种型钢生产方法,特别是一种波纹腹板H型钢生产的工艺方法。

背景技术

[0002] 钢结构行业的创新产品波纹腹板H型钢,腹板由平板改用波纹形状,可以避免平腹板产生的局部弯曲,从而采用更薄的钢板实现更强的承载,大大减少建筑结构的用钢量,是符合国家发展“低经济”的产业政策的产能环保新型材,必将深刻影响国内H型钢市场的现有格局。波纹腹板H型钢产品前景市场很大,产品推广重点需解决工业化生产问题。目前H型钢波纹腹板的焊接工艺有各种不同的形式,普遍存在工序不合理,生产效率低,劳动强度大,质量难以保证等问题。

发明内容

[0003] 本发明的目的在于克服现有技术中存在的不足,提供一种波纹腹板H型钢焊接算法,使得H型钢波纹腹板生产焊接工艺方法工序科学合理,焊接准确性,产品质量显著提高,降低了劳动强度,提高了生产效率。本发明采用的技术方案是:
[0004] 一种波纹腹板H型钢焊接算法,包括下述步骤:
[0005] 步骤S1,利用摄像头采集焊接部位的影像,然后利用canny算子检测图像中焊接线的位置
[0006] 步骤S2,利用camshift算法跟踪焊枪激光点的位置,将焊接线位置和激光点位置作比较形成完整的闭环控制,保证焊接的准确性;
[0007] 步骤S3,利用kalman算法预估焊枪激光点的下一位置,使焊枪及时调整,提高焊接的速度和效率;
[0008] 步骤S4,根据预估点移动焊枪的同时检测焊接线的位置,及时调整焊枪进行焊接。
[0009] 本发明与现有技术比较所具有的有益效果是:由于采用上述技术方案,使得H型钢波纹腹板生产焊接工艺方法工序科学合理,焊接准确性,产品质量显著提高,降低了劳动强度,提高了生产效率,适用于生产多种技术要求的产品。附图说明
[0010] 图1为本发明的波纹腹板H型钢焊接装置示意图。
[0011] 图2为本发明的算法流程图

具体实施方式

[0012] 下面结合具体附图和实施例对本发明作进一步说明。
[0013] 图1是波纹腹板H型钢焊接设备,利用图1的设备,本发明提出的波纹腹板H型钢焊接算法,包括下述步骤:第一步,利用摄像头4采集焊接部位的影像,然后利用canny算子检测图像中焊接线2的位置;第二步,利用camshift算法跟踪焊枪3激光点的位置,将焊接线位置和激光点位置作比较形成完整的闭环控制,保证焊接的准确性;第三步、利用kalman算法预估焊枪3激光点的下一位置,使焊枪及时调整,提高焊接的速度和效率;第四步:根据预估点移动焊枪的同时检测焊接线的位置,及时调整焊枪完成对波纹腹板H型钢1的焊接。图1中H型钢1的中间是波纹腹板101,波纹腹板101两端是翼板102。
[0014] 第一步中,利用canny算子检测图像中焊接线的位置,是目前比较常用的检测焊接线方法,本申请中不作为重点解释。
[0015] 第二步中,通过camshift算法跟踪图像中激光点的位置:
[0016] 初始化激光点所在搜索窗口,搜索窗口略大于激光点的大小,通常选择的搜索窗口比激光点大20%~50%即可;窗口质心位置为:
[0017]
[0018] 其中M00为搜索窗口的零阶矩,M10、M01为搜索窗口的一阶矩:
[0019]
[0020] 式中,(u,v)为搜索窗口内的像素点坐标,(u,v)在投影图中对应的灰度值为I(u,v);
[0021] 接着调整搜索窗口的大小,移动搜索窗口的中心到其质心;重新搜索直到运算次数达到预设值或质心与中心间的移动距离小于事先设定的阈值,即认为已经收敛,然后在下一图像中进行新的搜索,循环执行以实现对激光点位置的跟踪;新的搜索窗口的宽度w及长度l分别为:
[0022]
[0023]
[0024] 其中:
[0025]
[0026] M20、M11、M02为搜索窗口的二阶矩:
[0027]
[0028] camshift算法跟踪得到当前帧中焊枪激光点的位置后,将激光点的位置和当前帧中canny算子检测到的焊接线位置做对比,并根据位置误差调整焊枪位置,形成闭环以实现对焊缝的准确焊接。
[0029] 第三步中,为了提高焊接的效率,将camshift跟踪得到的激光点的位置作为kalman滤波算法的观测值输入,从而预测激光点的下一位置,并根据预测位置提前调整焊枪状态,从而缩短了对下一位置焊接过程中焊枪调整的时间;Kalman滤波是一种利用线性系统状态方程,通过输入输出的观测数据,对系统的状态进行最优估计的滤波算法;Kalman滤波算法的两个重要方程分别是:
[0030] 状态方程:
[0031] Xt=AXt-1+Wt-1   (7)
[0032] 观测方程:
[0033] Zt=HXt+Vt   (8)
[0034] 其中:A表示系统状态转移矩阵;Zt表示t时刻系统的观测向量;H和A分别为系统的观测矩阵和状态转移矩阵;Xt、Xt-1分别是t时刻、t-1时刻系统的状态向量;过程噪声向量Wt-1和观测噪声向量Vt均为均值为0的白噪声序列,其中Wt的协方差矩阵Qt为[0035]
[0036] Vt的协方差矩阵为Rt
[0037]
[0038] 由于在进行目标跟踪时两帧之间时间间隔△t较短,目标运动状态不会发生较大改变,所以可以将△t内目标的状态近似为匀速运动;假设系统状态向量Xt=(Sx,Sv,vx,vv);其中:Sx、Sv分别表示目标质心在X轴和Y轴上的坐标,vx、vy分别表示目标质心在X轴和Y轴上的速度;
[0039] 基于Kalman滤波器的焊枪激光点运动估计过程为:初始化滤波器,即初始化激光点的位置和速度,位置的初始值为手动选择得到的目标或检测得到的目标的位置;若速度未知,可设为0,并记录当前时刻;然后利用当前的激光点运动状态和协方差矩阵,预测焊枪激光点在下一帧中的位置和速度,获得先验估计值;最终利用反馈的方法,结合新的实际观测值与先验估计值获取后验估计,并将其作为本帧的焊枪激光点位置和速度信息,利用当前帧camshift的跟踪结果得到的位置信息更新滤波器,重新预测焊枪激光点在下一帧的位置和速度,循环执行下去。
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