[发明专利]一种基于CCD视觉检测的自动精密激光焊接方法

权利要求书

1.一种基于视觉检测的自动精密焊接系统，包括控制装置、视觉检测装置、激光扫描焊接装置，以及数控平台；

所述视觉检测装置安装在所述激光扫描焊接装置的激光焊接头出光口位置附近；

所述数控平台位于所述激光扫描焊接装置下方，用于放置焊接零件；

所述控制装置能够在焊接前根据所述视觉检测装置获取的所述焊接零件的图像，检测所述焊接零件的焊接位置，利用所述数控平台校准调整所述焊接零件到焊接位置，对焊接初始位置进行定位，并驱动所述数控平台运动校准，确定焊接起始点；

所述控制装置还能够在焊接完成后利用所述数控平台移动焊接零件，利用所述视觉检测装置对焊缝成像分析，对于焊接缺陷位置进行标定，评价焊接质量；

其特征在于，所述焊接零件为准直器栅格结构，所述准直器栅格结构由正交互插的金属栅板组成，金属栅板的交叉位置是焊接位置；所述准直器栅格结构的单个栅格结构的长宽尺寸在几十毫米到几百毫米，厚度在几十微米量级；

所述视觉检测装置包括2个或4个图像传感器，以及对应于每个图像传感器的成像物镜；

所述视觉检测装置应用图像匹配算法进行特征点匹配分析，识别激光焊接位置；

所述特征点匹配分析包括如下步骤：

采用内插方法提高图像分辨率，建立视觉定位模型；

采用多级噪声检测策略进行图像的脉冲噪声与高斯噪声分离，采用自适应滤波方法去除图像噪声；

识别出的特征边缘图像，引导所述数控平台运动控制，实现焊接位置定位。

2.根据权利要求1所述的基于视觉检测的自动精密焊接系统，其特征在于，所述图像传感器为CCD传感器，所述CCD传感器的像素在1000万以上，视场范围在(20-100)×(20-100)mm之间，最小视场分辨率10μm。

3.根据权利要求1所述的基于视觉检测的自动精密焊接系统，其特征在于，所述图像传感器和成像物镜均匀地分布于所述激光焊接头出光口周围，并且位置和拍摄角度可根据需要调整；所述成像物镜的镜头方向与激光焊接头出光口方向一致。

4.根据权利要求3所述的基于视觉检测的自动精密焊接系统，其特征在于，所述视觉检测装置还包括支撑架，所述图像传感器和成像物镜安装在所述支撑架上。

5.一种使用根据权利要求1-4中任一项所述的系统的焊接方法，包括如下步骤：

步骤S1，利用视觉检测装置检测焊接的焊接位置，利用数控平台校准调整焊接零件到焊接位置；

步骤S2，利用视觉检测系统对焊接初始位置进行定位，驱动数控平台运动校准，确定焊接起始点；

步骤S3，利用激光扫描焊接装置对焊接零件进行焊接；

步骤S4，利用数控平台移动所述焊接零件，利用视觉检测装置对焊缝成像分析，对于焊接缺陷位置进行标定，评价焊接质量；

其特征在于，所述焊接零件为准直器栅格结构，所述准直器栅格结构由正交互插的金属栅板组成，金属栅板的交叉位置是焊接位置；所述准直器栅格结构的单个栅格结构的长宽尺寸在几十毫米到几百毫米，厚度在几十微米量级；

所述步骤S1进一步包括：

利用多个CCD传感器从两个视场进行实时监测，扩大检测视场；

应用图像匹配算法进行特征点匹配分析，识别激光焊接位置；

所述特征点匹配分析进一步包括如下步骤：

采用内插方法提高图像分辨率，建立视觉定位模型；

采用多级噪声检测策略进行图像的脉冲噪声与高斯噪声分离，采用自适应滤波方法去除图像噪声；

识别出的特征边缘图像，引导所述数控平台运动控制，实现焊接位置定位。

6.根据权利要求5所述的焊接方法，其特征在于，所述特征点匹配分析进一步包括：采用图像金字塔分解法、各向异性正则化方法相结合来实现图像的精确盲恢复。

7.根据权利要求5所述的焊接方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括：

采用多个CCD传感器从不同角度进行检测；

引入非线性优化算法，提出改进的两步标定法，并结合双摄像机系统的综合误差评价函数，优化两摄像机的标定参数，给出两相机在空间中的相互位置关系；

通过计算机处理相应的图像，实现三维空间点的重建，得到相应物体表面点的三维坐标系。