[发明专利]一种基于贝叶斯网络的厚板T形接头焊接位置自主决策方法

说明书

本发明借助焊接经验与焊脚要求的视觉转换特征，提出了一种基于贝叶斯网络模型的厚板T形接头起始/焊时焊接位置的自主决策方法。首先根据视觉传感检测待焊焊缝轮廓的特征信息，将焊脚要求转换为视觉描述特征，并将焊缝填充状态判定为打底、填充和盖面焊接三个阶段；其次利用实时检测的焊缝轮廓特征点、焊缝填充判定的状态建立贝叶斯网络模型；最后结合估计后验重要抽样推理算法，基于最大后验概率准则实施焊接位置实时决策，从识别的焊缝轮廓特征点中选择后验概率最大的作为焊接位置。所述方法目的在于通过该算法模型，实现腹板板厚超过30mm的T形接头多道焊接过程中初始、焊时焊接位置的自主决策，提高焊接效率。

技术领域

本发明涉及一种基于贝叶斯网络的厚板T形接头焊接位置自主决策方法，属于基于视觉传感器的自动化焊接技术领域。

背景技术

多层多道电弧焊焊接位置的实时自主决策是影响厚板焊接效率的主要技术之一。目前，厚板焊接仍多采用多层多道电弧焊。多层多道自动化焊接中，需要连续多次从待焊区域的焊缝轮廓中选择某个位置作为下一焊缝的起焊及跟踪中的焊接位置，该选择过程即为焊接位置决策过程。

由于不同的焊接位置会产生不同的焊接效果，因此有效的焊接位置决策方法不仅能提高焊接效率，而且关乎焊接质量。由于多道焊接中焊接位置的有效决策需要依据相关焊接知识、当前坡口检测信息等，所以研究与之相关的技术、算法流程等实施焊接位置自主决策过程具有很大的挑战。当前相关研究多停留在焊接位置检测、基于仿真环境的焊缝规划及基于视觉传感的焊缝初步规划与在线修正等，对于实时决策合适的焊接位置，尚无研究涉及。因此，综合考虑厚板焊接的工况特殊性，在工程上设计一种在满足接头焊接质量的同时，可以提高焊接效率的方法很有必要。

发明内容

本发明针对上述厚板T形接头焊接位置的实时决策方法存在的不足，提供了一种基于贝叶斯网络的厚板T形接头焊接位置自主决策方法，利用该模型实现多道焊接起始/焊时焊接位置的实时自主决策，力求实现满足接头焊接质量的同时，提高焊接效率。为达到上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

一种基于贝叶斯网络的厚板T形接头焊接位置自主决策方法，包括：

步骤一、根据视觉传感检测待焊焊缝轮廓的特征信息，将焊脚要求转换为视觉描述特征，并将焊缝填充状态判定为打底、填充和盖面焊接三个阶段。

步骤二、利用实时检测的焊缝轮廓特征点、焊缝填充判定状态建立贝叶斯网络模型，结合焊接位置的经验知识与实时识别的特征点坐标信息，计算各子节点的条件概率。

步骤三、利用估计后验重要抽样推理算法获得各焊缝轮廓特征点节点的后验概率，并基于最大后验概率规则选择相应特征点作为本次采样的焊接位置。

进一步地，所述步骤一中根据视觉传感检测待焊焊缝轮廓的特征信息，具体步骤如下：

第一步：根据基于结构光的视觉传感采集的焊缝图像，将识别的焊缝轮廓细化为在垂直方向上有且只有一个焊缝数据点，采用公式(1)计算斜率：

其中x()、y()表示数据点的坐标；n表示每次计算涉及的数据点的数目，j表示数据点脚标，i表示与j相邻的数据点的脚标。

第二步：采用一维平滑滤波器进一步抑制斜率扰动。

第三步：采用高达50次的多项式对斜率数据进行非线性分段拟合：

f(x)＝a₁x⁵⁰+a₂x⁴⁹+…a₅₀ (2)

其中系数a₁,a₂,…a₅₀通过拟合的数据点的坐标确定。