DE-GMAW電弧圖像處理及匹配算法研究.pdf

1、視覺傳感具有信息豐富等優(yōu)點，結(jié)合不斷更新的計算機和圖像處理技術(shù)，能有效解決人工焊接質(zhì)量波動大，生產(chǎn)效率低以及示教機器人對環(huán)境變換缺乏自適應能力等問題，對實現(xiàn)我國焊接機器人智能化具有重要意義。本文針對焊縫初始位置導引，提出了一種基于圖像特征的自適應SSDA匹配算法。同時，在實驗室現(xiàn)有條件下，搭建了DE-GMAW(Double electrode gas metal arc welding)焊接系統(tǒng)及電弧圖像采集系統(tǒng)，并對獲取的電弧圖像展開

2、了初步研究。
　　 首先，介紹了本課題所涉領域的研究現(xiàn)狀。包括目前圖像匹配算法的原理及不足之處，如ABS，NC，SSDA，改進的SSDA和相關(guān)特征匹配算法等，以及電弧圖像采集和處理的研究現(xiàn)狀。
　　 接著，搭建了DE-GMAW焊接系統(tǒng)和電弧圖像采集系統(tǒng)。其中焊接系統(tǒng)包括小車電路，焊接電源電路，水冷，送絲，送氣以及簡易控制系統(tǒng)等。針對DE-GAMW焊接機理，設計了TIG焊槍夾具，使TIG焊槍與MIG焊槍的夾角，間距簡易可調(diào)

3、;電弧圖像采集系統(tǒng)包括攝像頭，復合濾光系統(tǒng)，圖像采集卡，工控機等。根據(jù)鎂合金AZ31B的TIG焊弧光光譜，設計了兩種復合濾光方案，包括兩種窄帶濾光片，中性減光片，隔熱片。針對焊縫初始位置導引，提出了一種基于圖像特征的SSDA匹配算法。詳細介紹了該算法的原理，所采用的優(yōu)化策略，以及算法總流程。并對了算法的主要代碼，顯示界面進行了說明。通過選取了本課題中焊縫，以及標準Lena等多幅圖片，對算法性能進行了試驗分析。
　　 最后，進行了