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基于激光传感器的弧焊机器人焊缝跟踪研究韩沛文;周靖;蒋林;李家波;郭小羽【摘要】采用激光扫描式传感器,设计了一套机器人焊缝自动跟踪系统.开发了相应的焊缝跟踪算法,包括直线、圆弧和直线圆弧组合连续焊缝的跟踪算法.探讨实现这些算法的相关技术问题.计算机仿真结果表明,该算法合理有效,可用于弧焊机器人焊缝在线跟踪作业,改善和提高机器人的焊接精度和质量.%A robot welding seam automatic tracking system is constructed by using a laser scanning sensor.The corresponding seam tracking algorithms for line,arc and combination of line and arc seam is developed.The related technical problems of implementing these algorithms are discussed.The computer simulation results show that these algorithms are effective,which can be used in online welding seam tracking tasks to improve the welding accuracy and quality of arc welding robots.【期刊名称】《电焊机》【年(卷),期】2017(047)010【总页数】5页(P94-98)【关键词】弧焊焊接机器人;焊缝跟踪;激光传感器;圆弧焊缝;连续焊缝【作者】韩沛文;周靖;蒋林;李家波;郭小羽【作者单位】深圳市鸿栢科技实业有限公司,广东深圳518105;深圳市鸿栢科技实业有限公司,广东深圳518105;深圳市鸿栢科技实业有限公司,广东深圳518105;深圳市鸿栢科技实业有限公司,广东深圳518105;深圳市鸿栢科技实业有限公司,广东深圳518105【正文语种】中文【中图分类】TG409焊缝跟踪是在机器人进行焊接作业时实时检测出焊缝的偏差，并调整焊接路径和焊接参数，改善焊接质量的技术。
基于机器视觉的焊接机器人焊缝跟踪系统研究发布时间：2021-12-08T07:17:00.858Z 来源：《教育考试与评价》2021年第10期作者：刘东来[导读] 焊接是传统工业生产中比较常见的一项技术，而传统焊接机器人基本上是由人工示教再现方式来实现，此时由于工作环境恶劣、人工强度大，从而导致焊接质量与效率无法得到保证。
而随着机器视觉技术的不断发展和成熟，其开始在工业生产中得到广泛应用。
此时，基于机器视觉下，来对焊接机器人焊缝跟踪系统进行研究，能够很好地解决由于工装误差、工件摆放位置误差、工件标定误差等而产生的质量问题，进而有效提高焊接机器人焊缝质量。
刘东来永州职业技术学院 425000摘要：焊接是传统工业生产中比较常见的一项技术，而传统焊接机器人基本上是由人工示教再现方式来实现，此时由于工作环境恶劣、人工强度大，从而导致焊接质量与效率无法得到保证。
而随着机器视觉技术的不断发展和成熟，其开始在工业生产中得到广泛应用。
此时，基于机器视觉下，来对焊接机器人焊缝跟踪系统进行研究，能够很好地解决由于工装误差、工件摆放位置误差、工件标定误差等而产生的质量问题，进而有效提高焊接机器人焊缝质量。
关键词：机器视觉；焊接机器人；焊缝跟踪系统在现有工业生产过程中，焊接机器人在航空航天、汽车生产、船舶制造和各类加工制造业中得到了广泛应用，其既可以改善劳动条件、优化焊接质量，而且还可以提高生产效率。
然而，当焊接条件或焊接对象发生改变时，焊接机器人无法进行有效调整，进而有可能导致焊枪偏离焊缝中心，对其焊接质量产生不利影响。
因此，基于机器视觉下，来细化和完善焊接机器人焊缝跟踪系统尤为关键，其可以使焊接机器人焊缝问题得到及时、准确发现，以免问题的扩大化，进而确保焊接机器人整体焊接水平。
1.机器视觉技术通常情况下，机器视觉是集自动控制、图像处理、电光源照明、机械工程技术、传感器、光学成像、计算机软硬件技术等为一体的综合性技术。
基于CCD传感器的螺旋焊管焊缝自动跟踪系统杨乐;王惠萌【摘要】According to the uncertainty factors of deviation phenomenon appeared in SAWH pipe production process, it studied spiral welded pipe weld automatic tracking system based on CCD image recognition technology. In this article, it introduced the working principle, hardware composition and software design. The weld automatic tracking system consists of CCD sensor, image acquisition, motion control, I/O interface board, industrial computer, AC servo motor and so on. The software design mainly include some control modules, including image acquisition display, image processing recognition, motion control, Logic control signal input and output. The installation, debugging and commissioning for this system were conducted in certain SAWH pipe production line. The actual tracking results indicated that the welding head can track the center position of weld in time, control the weld offset error within a prescribed scope, reduce welding defects, and meet production requirements.%针对螺旋埋弧焊管生产过程中产生焊偏现象的不确定性因素，研究了基于CCD图像识别技术的螺旋焊缝自动跟踪系统。
机器人焊缝跟踪标定方法我折腾了好久机器人焊缝跟踪标定方法，总算找到点门道。
说实话，这事儿一开始我也是瞎摸索。
我就知道，要让机器人能精确地沿着焊缝走，这个标定可太重要了。
最开始我觉得，这肯定就是把机器人的一些参数按照手册上给的标准值设好就行了呗。
我就对着那手册一阵摆弄，给机器人的视觉系统设置各种分辨率啊，对焦距离之类的参数，可搞完后发现，机器人追踪焊缝的时候，那轨迹歪得不像样。
后来我又想，会不会是坐标的问题呢？于是我就开始尝试去标定焊接工作区域的坐标。
我在工作台上到处找参考点，拿了个尺子量来量去的，还做记号，就像小时候做手工课一样认真。
那时候我就觉得，这每一个点就像地图上的宝藏位置，要精确定位才行。
我把这些点的坐标值输入到机器人系统里面，本以为这次行了，结果呢，机器人开始焊接的时候还是有些偏差。
又有一次，我就想是不是得根据焊缝的类型来标定啊。
我就找了不同形状的焊缝来试验，像那种直线焊缝我就觉得好标定一点，我先让机器人沿着焊缝大概扫描一次，就好像是个士兵先探探路一样，然后根据这个扫描结果来调整标定参数。
可是遇到那种弯弯扭扭的焊缝就不行了，那些参数感觉完全乱套了。
不过我没有放弃，还继续捣鼓。
后来我发现，在考虑所有外在因素之前，必须要先保证机器人传感器是干净准确的。
有时候传感器上有一点灰尘或者小划痕，就会让采集的数据出现大偏差。
就像你的眼睛被灰尘眯住了，看东西肯定不清楚。
我就开始每次标定之前，都仔细清理传感器，然后再进行下面的步骤。
还有就是对于robots 的运动学模型必须要非常清楚。
我一开始根本没重视这一点，以为只要把传感器和外部参数调好就行了。
后来我专门花时间去研究机器人各个关节的运动范围和可能出现的误差。
这就像你要知道一个人的手脚能伸展到什么程度，动作的时候可能哪里会失误一样。
我根据这个运动学模型重新精确校准了一些基础参数之后，总算在焊缝跟踪标定上取得了一点成功。
之后再慢慢调整和优化其他的参数，像视觉系统里图像识别的对比度、亮度这些参数，也和标定有重要关系。
基于图像传感技术的焊缝跟踪系统的开题报告一、选题背景随着现代制造业的发展，焊接技术越来越成为各行各业的重要组成部分，尤其在汽车、航空航天、轨道交通等领域，焊接技术的应用越来越广泛。
然而，焊接工艺中焊缝的制作与跟踪仍存在着很多难题，如焊缝的形状和尺寸变化、焊接速度的快慢、强烈的光照和灰尘等环境干扰等问题。
因此，基于图像传感技术的焊缝跟踪系统成为了当今焊接技术研究的焦点之一。
通过将计算机视觉技术、图像处理技术与传感技术相结合，实现对焊接过程中焊缝的跟踪与调整，以确保焊缝的准确性和稳定性，提高焊接效率和质量。
二、选题意义基于图像传感技术的焊缝跟踪系统的研究具有重要的理论和实际意义：1. 提高焊接精度和稳定性。
传统的焊接方法难以满足对焊缝精度和稳定性的要求，而基于图像传感技术的焊缝跟踪系统能够实时监测焊缝状态，调整焊接参数，减小焊接误差，提高焊接精度和稳定性。
2. 增强焊接自动化水平。
基于图像传感技术的焊缝跟踪系统能够自动地检测焊缝位置和形状，自动调节焊接参数，实现全自动化的焊接过程，提高焊接效率和一致性。
3. 降低操作成本。
传统的焊接方法需要高技能的焊工进行操作，而基于图像传感技术的焊缝跟踪系统能够实现无需人工干预的焊接过程，降低了操作成本和劳动力成本。
三、研究内容和方向针对目前焊缝跟踪系统存在的不足，并结合自身的研究方向和实际情况，本课题拟从以下几个方面进行研究：1. 焊缝图像采集技术。
采用合适数量和分辨率的摄像头，实现对焊缝图像的采集和处理，并对图像进行预处理、分割和特征提取，以便后续算法处理。
2. 焊缝跟踪算法优化。
通过深度学习、卷积神经网络和遗传算法等方法，对现有的焊缝跟踪算法进行优化和改进，提高算法的精度和鲁棒性。
3. 焊缝位置及尺寸调整技术。
根据焊接参数和图像处理结果，实现对焊接位置和尺寸的自动调整和控制，使焊接过程更加精准和稳定。
四、研究方法和计划本课题的研究方法主要包括理论分析、仿真模拟和实验验证。
第５１卷 第４期 激光与红外Ｖｏｌ．５１，Ｎｏ．４ ２０２１年４月 ＬＡＳＥＲ ＆ ＩＮＦＲＡＲＥＤＡｐｒｉｌ，２０２１ 文章编号：１００１ ５０７８（２０２１）０４ ０４２１ ０７·激光应用技术·基于激光视觉传感器的机器人实时焊缝跟踪方法陈新禹，张庆新，朱琳琳，胡 为（沈阳航空航天大学自动化学院，辽宁沈阳１１０１３６）摘 要：为实现变姿态焊接过程的实时焊缝跟踪，提出基于机器人坐标系下绝对焊缝轨迹的实时跟踪算法。
将线式激光传感器安装在机器人的法兰盘上，且位于焊枪运行的前方。
焊接过程中，激光传感器连续采集焊缝位置信息，并结合手眼标定矩阵以及机器人实时姿态，将传感器采集的焊缝坐标转换到机器人基础坐标系下，从而形成空间绝对焊缝轨迹；再根据焊枪的当前位置与焊缝的空间绝对轨迹生成位置偏差。
为了提高计算精度，提出采用三次非均匀有理Ｂ样条进行数据插值和检索；最后，将位置偏差变换到焊枪工具坐标系下进行实时修正。
实验结果表明：该跟踪算法能够实现焊接机器人针对变姿态焊接过程的连续跟踪，跟踪过程平滑光顺，跟踪整体精度优于０ ５ｍｍ。
基本满足焊缝实时跟踪应用的一般要求。
关键词：焊缝跟踪；实时跟踪；样条插值；激光传感器；焊接机器人中图分类号：ＴＰ２４２ ２ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ５０７８．２０２１．０４．００４ＴｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｒｅａｌｔｉｍｅｓｅａｍｔｒａｃｋｉｎｇｆｏｒｒｏｂｏｔｉｃｗｅｌｄｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｌａｓｅｒｖｉｓｉｏｎｓｅｎｓｏｒＣＨＥＮＸｉｎ ｙｕ，ＺＨＡＮＧＱｉｎｇ ｘｉｎ，ＺＨＵＬｉｎ ｌｉｎ，ＨＵＷｅｉ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＳｈｅｎｙａｎｇＡｅｒｏｓｐａｃｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１３６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅａｌｉｚｅｒｅａｌ ｔｉｍｅｓｅａｍｔｒａｃｋｉｎｇｗｈｉｌｅｃｈａｎｇｉｎｇｗｅｌｄｉｎｇｔｏｒｃｈ′ｓｇｅｓｔｕｒｅ，ａｎｏｖｅｌｔｒａｃｋｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎａｂｓｏｌｕｔｅｓｅａｍｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ Ｔｈｅｌｉｎｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｌａｓｅｒｓｅｎｓｏｒｉｓｍｏｕｎｔｅｄｏｎｔｈｅｆｌａｎｇｅｏｆｒｏｂｏｔｉｎｔｈｅｆｒｏｎｔｏｆｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｔｏｒｃｈ Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｌａｓｅｒｓｅｎｓｏｒｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙｃｏｌｌｅｃｔｓｔｈｅｓｅａｍｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｓｅｎｓｏｒｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍ Ｕｓｉｎｇｈａｎｄ ｅｙｅｍａｔｒｉｘａｎｄｒｏｂｏｔｐｏｓｉｔｉｏｎａｎｄｇｅｓｔｕｒｅｍａｔｒｉｘ，ｔｈｅｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｖａｌｕｅｃａｎｂｅｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｆｒｏｍｓｅｎｓｏｒｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍｉｎｔｏｒｏｂｏｔｂａｓｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈｆｏｒｍｅｄｔｈｅａｂｓｏｌｕｔｅｓｅａｍｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ；ｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｖｉａｔｉｏｎｃａｎｂｅｃｏｍｐｕｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｔｏｒｃｈａｎｄｔｈｅａｂｓｏｌｕｔｅｓｅａｍｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ，ａｍｅｔｈｏｄｏｆｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｃｕｂｉｃｎｏｎｕｎｉｆｏｒｍｒａｔｉｏｎａｌＢ ｓｐｌｉｎｅｓｉｓａｄｄｒｅｓｓｅｄ；ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｐｏｓｉｔｉｏｎｄｅｖｉａｔｉｏｎｉｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｔｏｔｈｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｙｓｔｅｍｏｆｗｅｌｄｉｎｇｔｏｒｃｈｔｏｏｌｆｏｒｒｅａｌ ｔｉｍｅｐｏｓｉｔｉｏｎｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｏｖｅｌｓｔｒａｔｅｇｙｃａｎｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｓｍｏｏｔｈｌｙｔｒａｃｋｉｎｇｗｈｉｌｅｃｈａｎｇｉｎｇｔｏｒｃｈ′ｓｇｅｓｔｕｒｅｉｎｗｅｌｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ，ａｎｄｉｔｓｔｒａｃｋｉｎｇｅｒｒｏｒｉｓｂｅｔｔｅｒｔｈａｎ０ ５ｍｍｗｈｉｃｈｓａｔｉｓｆｉｅｓｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆａｕｔｏｍａｔｉｃｗｅｌｄｉｎｇＫｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｅａｍｔｒａｃｋｉｎｇ；ｒｅａｌ ｔｉｍｅｔｒａｃｋｉｎｇ；ｓｐｌｉｎｅｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ；ｌａｓｅｒｓｅｎｓｏｒ；ｗｅｌｄｉｎｇｒｏｂｏｔ基金项目：国家自然科学基金项目（Ｎｏ．６１５０３２５６）；辽宁省自然科学基金联合基金项目（Ｎｏ．２０１５０２００６１）资助。
• 15•近年来随着社会的发展，电子工业技术与网络与信息技术得到了很大的推进。
所以在同时需要运用电子技术与网络与信息技术控制的机器人科研话题已经成为了现代社会的热门学术话题之一。
当前激光焊接技术在机器人的实际工业生产中得到了越来越广泛的应用，且激光焊接技术在汽车行业或者其他工业行业的日常生产活动中产生的作用也越来越大。
随着社会激光焊接技术的不断改进与完善，技术一定会被社会各类行业广泛的接受。
然而现目前在机器人制造过程中激光焊接技术的焊缝精密问题以及焊缝轨迹的自动跟踪控制问题已经成为了当下工业生产行业最热门的科研话题之一。
本文将针对这一问题展开详细而严谨的讨论，对现代社会焊接机器人焊缝轨迹的自动跟踪问题的解决提供一些有效的参考。
现在各类工业行业中激光作为焊接以及切割的新型技术手段已经得到了大量的运用，这门新型焊接以及切割技术还具有很大的发展潜力，在未来激光焊接技术一定能够赢得更加广阔的市场。
比如说，在现代在各个国家的汽车生产行业的焊接流水线上大都才去的是现代化激光焊接技术。
在许多发达国家，激光焊接以及大范围地普及到了汽车生产领域中。
所以我们国内对于激光焊接与切割技术也应该更加积极的推广与应用。
现目前我国主要还是以引进成套的激光加工设备为主进行日常的工业施工工作，主要包括的施工类型有激光钎焊、激光渗透焊、激光对接焊等等。
然而由于现目前国内的激光焊接设备技术发展不成熟，生产一台激光焊接设备可能需要大量的成本。
所以，部分汽车厂家出于对成本的控制考虑，会直接从国外进购激光焊接设备的零件来进行工厂内的汽车激光焊接工作。
但是出于长远的考虑，我国还是应该依靠自己国内的技术能力进行激光焊接与切割技术的创新，保证在更加广阔的范围和行业之中为现代激光焊接与切割技术取得一席之地。
1 激光焊接与自动控制现如今随着我国社会人口老龄化逐渐家具，各行各业尤其是工业制造厂都在着手进行技术改造工程设计。
对于现代工业生产行业来说采用现代化的工业机器人能够有效提高工厂的生产线的生产效率。
基于CCD传感器的球罐焊接机器人焊缝跟踪王军波1，孙振国1，陈强1，纪萌1，蒋力培2，焦向东2，薛龙2（1.清华大学机械工程系，北京100084；2.北京石油化工学院装备技术研究所，北京102600）摘要：主要研究以轮式移动机器人为本体的球罐焊接机器人的焊缝跟踪问题。
轮式移动机器人本体难以实现实时、准确的运动轨迹控制，而球罐焊接工艺要求焊炬必须精确地沿焊缝以恒定的焊接速度焊接。
为解决这一矛盾，本文首先设计了在一定运动约束条件下的轮式机器人本体与焊炬运动机构，建立了基于双CCD传感器的焊缝路径检测系统。
在对轮式移动机器人在球罐表面移动时的运动学分析基础上，建立了机器人本体在一定误差范围内跟踪焊缝的控制模型，并设计了相应的控制策略。
根据机器人与焊炬之间的运动约束关系，提出了焊炬位置实时精确的跟踪控制策略。
现场工艺试验表明，所研制的球罐焊接机器人焊炬跟踪精度可达10.5mm，能够满足实际工程应用。
关键词：球罐焊接；CCD传感器；轮式移动机器人；焊缝跟踪中图分类号：TP242.3文献标识码：A文章编号：0253-360X（2001）02-31-04王军波0序言球罐焊接多在野外手工作业，恶劣的工作环境不仅增大了工人的劳动强度，而且影响到球罐的焊接质量。
工程应用中亟待开发出能够取代工人手工操作的低成本自动化的焊接设备，以减少生产过程中人为因素的影响，提高焊缝质量［1，2］。
新型智能球罐焊接机器人，是在轮式移动机器人的基础上，配以合适的传感器及控制系统，从而能够实现球罐自动焊接的一种自动化装置。
此类焊接机器人不需要传统的定位轨道，而是通过自身的传感装置来自动识别并跟踪焊缝路径。
因而，建立合理可靠的焊缝路径检测系统是本文所需解决的关键问题之一。
构建球罐通常采用多层焊工艺焊接，所用的钢板厚度为10~40mm不等。
这就要求球罐焊接机器人的焊炬必须沿焊缝路径以设定的焊接速度实时、准确、可重复地跟踪焊缝。
采用轮式驱动的焊接机器人本体难以实现精确的运动轨迹控制，因而不能采用焊炬与轮式机器人本体相固结的机器人运动机构。
为此，必须设计合理的机器人运动机构使得在机器人本体运动的基础上能够实现焊炬位置的精确控制，同时建立相应的机器人本体运动与焊炬实时跟踪控制策略，这正是本文所需解决的另一关键问题。
收稿日期：2000-09-08基金项目：国家自然科学基金资助项目（59975050）；国家863计划项目（512-9913-02）本文首先建立了基于CCD传感器的球罐焊接机器人焊缝路径检测系统；设计了在一定运动约束条件下的轮式机器人本体与焊炬运动机构；提出轮式机器人本体在一定的误差范围内跟踪焊缝路径和焊炬位置实时准确地跟踪焊缝的跟踪方案；对两轮驱动机器人进行运动学分析，确定了机器人焊缝路径和焊炬位置实时跟踪控制策略。
1总体方案本文研制的球罐焊接机器人由磁吸附轮式机器人本体、焊炬位置调节机构、CCD传感器及微机控制系统等组成，系统整体结构如图1所示。
图!轮式球罐焊接机器人结构图轮式机器人本体在球罐表面具有3个自由度，其运动轨迹由驱动轮决定。
而驱动轮与球面之间存在着运动不确定的因素，比如轮在球罐表面的打滑等等，因此仅通过控制驱动轮无法实现对移动机器人运动轨迹的实时、精确控制。
如果将焊炬与轮式机器人本体相固结，就不能保证焊炬准确沿焊缝焊接。
为此，本文在焊炬与轮式机器人本体之间增加一横向调节机构，使得焊炬在沿垂直于机器人前进方向上增加一自由度（如图l所示）。
受机器人空间位置条件约束，焊炬在该自由度方向上的调节范围有限。
为此必须保证机器人运动轨迹和焊缝路径之间的偏差在焊炬横向调节范围之内，才能精确控制焊炬位置，使得焊炬实时、准确地跟踪焊缝。
而横向调节机构在机器人运动时增加了焊炬自由度的冗余，使得跟踪控制变得复杂。
为简化机器人多刚体运动学的复杂解耦问题，提高系统的实时性，本文采用两套CCD传感器，分别检测机器人本体和焊炬用来表征焊缝路径的轨迹线中心的偏差量。
其中，CCD传感器l固定在机器人本体上，用于检测机器人本体的运动偏差；CCD传感器2通过连接板与焊炬固定在一起，用于检测焊炬与焊缝中心之间的偏差（如图l所示）。
根据两个CCD传感器检测出的偏差量，控制系统分别对机器人本体和焊炬的运动进行控制。
综合以上分析，系统跟踪方案可概括为：轮式机器人本体在一定的误差范围内跟踪焊缝路径，焊炬位置实时准确的跟踪焊缝。
2焊缝路径检测系统高分辨率的线阵CCD通过硬件电路直接对其检测结果进行处理，减少了对微处理器资源的占用，具有实时处理速度快、精度高等优点，能够满足焊缝路径检测的需要。
本文采用线阵CCD作为球罐焊接机器人焊缝路径检测的传感器，其检测原理如图2所示。
通常球罐表面涂有均匀一致的红色防锈漆，可以用球罐表面与焊缝中心线平行的一条黑色轨迹线来表征实际焊缝路径。
线阵CCD可以准确地从红色背景下提取出黑色轨迹线，对黑色轨迹线的检测即实现了机器人焊缝路径的检测。
本文研制的焊缝路径检测系统如图2a所示。
在普通光源照射下，黑色轨迹线通过光学系统在线阵CCD芯片表面成像，成像电荷与CCD芯片表面感光强度成正比。
由于黑色轨迹线反射光强较红色球罐表面弱，所以轨迹线在CCD芯片表面成像处的像元信号电压较球罐表面弱。
像元信号经过二值化处理后得到如图2b所示的CCD输出信号，其中高电平代表球罐表面处，低电平代表轨迹线处。
低电平形成的负脉冲中心代表轨迹线中心，整个一帧信号的中心代表CCD的中心位置。
图!焊缝路径检测原理图卷图!轮式移动机器人运动学分析简图2。
（2）机器人的转动角速度为!=1L-1R2i，（3）式中：2i为两轮之间的距离。
机器人中心C点的运动学描述如下"（t）="0+!t0!c t，（4）x（t）=x0+!t01sin"（t）c t，（5）y（t）=y0+!t01cos"（t）c t。
（6）由于机器人本体只在焊缝路径附近作微小摆动，可以认为其沿焊缝方向运动过程中的转角"（t）很小，且变化也很小，故有sin"（t）""（t），（7）cos"（t）"1。
（8）则式（5）、（6）可化简为x（t）=x0+1"（t）t，（9）y（t）=y0+1t。
（10）所以，机器人沿y方向的行走速度可近似认为1，沿x方向的运动速度为1"（t）。
!.#跟踪控制策略3.2.1控制模型设机器人左右轮的半径为r，沿自身轴转速分别为I L和I R，则1L=2!rI L，1R=2!rI R{。
（11）代入式（2）得1=!r（I L+I R）。
（12）机器人左右两轮通过直流电机经减速器后直接驱动，在试验所涉及的运动速度范围内，电机驱动电压和轮转速之间的关系满足I i=I i U i+I0i，（13）式中：I i为轮的转速；U i为电机电枢电压；I i和I0i 为仅与电机电气参数和减速器机械参数有关的常数。
设左右电机的电气参数和减速器的机械参数相同，则机器人的行走速度为1=I!r（U L+U R）+2!rI0。
（14）假设在"t时间（时间足够小）内，机器人左右轮的转速保持不变，这也意味着机器人的转动角速度!和沿焊缝方向的行走速度1保持不变。
则在"t时间内机器人的转过的角度为""=#"t。
（15）由式（3）、（13）、（15）得""=I!r（U L-U R）2i"t。
（16）同理，由式（9）、（13）可知，机器人在"t时间内沿x方向移动的距离为"x=1I!r（U L-U R）2i"t。
（17）为简化控制，设U L=U+"U，U R=U-"U{，（18）式中：U=U L+U R2；"U=U L-U R2。
式（14）、（17）可化简为1=c1U+c4，（19）"x=（c2U+c3）"U"t，（20）式中：c1=2I!r；c2=2（I!r）2i；c3=I!rI0i；c4= 2!rI0，c1、c2、c3和c4取决于机器人本体结构参数、电机电气参数及减速器机械参数。
式（19）、（20）表明机器人沿y方向的行走速度1只与控制变量U有关，而机器人运动轨迹偏差"x 则取决于控制变量U和"U。
控制U和"U的大小，即可实现机器人本体的焊缝路径跟踪。
3.2.2焊接速度控制策略球罐焊接工艺要求保证一定的焊接速度，由前述分析可知，焊接速度主要取决于机器人本体沿y 方向的行走速度1。
式（19）表明，1的大小主要取决于控制变量U，所以调节控制变量U的大小即可调节机器人的焊接速度。
在本文所研制的焊接机器人中，根据试验测得的数据可以得到控制变量U和机器人焊接速度的精确关系，通过计算机给定来设定焊接速度，同时通第2期王军波，等：基于CCD传感器的球罐焊接机器人焊缝跟踪33过速度闭环反馈保持机器人的焊接速度。
3.2.3焊缝路径跟踪CCD1固定于机器人本体，CCD1的中心位置可表征为机器人的中心。
由CCD 传感器检测出的!x ，即为机器人运动路径和轨迹线中心的偏差量。
根据偏差量!x 的正负确定控制变量!u 的正负，同时由式（20）确定控制变量!u 的大小，并根据式（18）计算出左右轮驱动电机电枢电压u L 和u R ，然后通过微处理器运算输出相应的PWM 脉冲，由电机调速驱动电路控制电机的转速。
在每个控制周期时间内，微处理器PWM 输出的两个脉冲宽度之差保持不变，故!u 值保持不变，左右两轮保持一定的差速，直到检测下一个偏差量!x 发生变化为止。
机器人焊缝路径跟踪流程如图4所示。
图!焊缝路径跟踪流程1999.7090.作者简介：王军波，男，1973年6月出生，现在清华大学攻读博士学位。
主要研究方向为机器人技术及其应用、电力电子技术。
先后参加国家计委“九五”重点攻关、国家863计划及国家自然科学基金等科研项目。
已发表论文16篇，获专利1项。
（编辑：王亚）34焊接学报第22卷。
