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焊接机器人视觉控制技术的发展状况

时间：2017-11-23 来源：机器人在线阅读：8107

3焊接机器人视觉控制技术的发展现状

焊接机器人视觉控制技术是通过对焊接区图像进行采集，通过对图像进行快速处理并提取图像的特征信息，进行数据识别和计算，通过逆运动学求解得到机器人各关节位置给定值，最后控制焊枪中心到达预期的位置进行焊接。视觉控制的最主要方面是视觉识别，在焊接过程中视觉技术分为主动视觉和被动视觉二种形式,主动视觉通过非接触的方式进行传感，借助结构光或激光扫描等辅助光源加强被采集图像的特征信息，但在采集焊接路径信息的时候不会对机器人的焊接作业进行干涉，主动视觉的优点是获取的信息量大，抗干扰能力强。但同时由于加入辅助光源造成结构复杂，增加了系统的成本，因此主动视觉的方式正逐渐被被动视觉所取代。被动视觉无须借助特殊的光源，只是在自然光照的条件下获取图像的特征信息，被动视觉存在不足之处是容易受噪声的干扰，特别在焊接这些恶劣的作业环境中，电弧光等噪声的干扰对视觉信息的采集加大了难度，如何避免这些噪声的干扰成为当前被动视觉的研究热点。

1967年，国外开始了机器人结合视觉传感器的研究，二十世纪七十年代得到迅速发展。在1979年之前，与视觉研究相关的技术统称为视觉反馈。直到1979年才首先提出“视觉伺服”一词。二十世纪80年代，随着CPU, DSP等图像处理硬件的快速发展，视觉控制技术得到了飞速发展。目前为止国外视觉控制技术己经发展得相当成熟，占领了大部分的视觉市场。在国内，上个世纪80年代开始兴起视觉领域的研究，90年代视觉技术得到快速发展，进入二十一世纪，特别是近几年来机器视觉呈加速发展的趋势，随着《中国制造2025》的提出，在制造业中实现智能化、自动化成为必然趋势，这势必推动国内视觉控制技术的加速发展。

经过国内外学者专家多年持续的研究与探索，机器人视觉伺服控制在理论上己经比较成熟。然而在应用到实际环境的过程中仍然存在很多问题尚未解决。比如如何在大量的图像信息中快速获取目标的特征;如何提高视觉伺服系统的稳定性、实际运行时的实时性，正因为如此，视觉伺服理论的研究可以推动高速图像处理、视觉算法设计、机器人实时控制的发展，具有高度的理论和实际意义。