基于图像质心的焊缝跟踪新方法研究

精确控制电弧使其始终对正并跟踪焊缝对于自动电弧焊接十分重要，本项目旨在研究一种基于图像质心识别的电弧焊焊缝跟踪新方法。通过视觉传感器获取焊接区熔池图像，抽取图像质心坐标并构成状态向量，建立一种基于图像质心位置和质心位移的状态方程和焊缝位置测量方程。在此基础上，应用卡尔曼滤波对图像质心进行状态估计，并得到最小均方差条件下的焊缝位置最佳预测值，消除过程噪声和测量噪声引起的焊缝位置测量偏差。根据焊缝位置预测值在线调整决定电弧的焊炬位置，从而提高焊缝跟踪精度。.本项目的研究可提供图像质心与焊缝位置之间的内在机理和规律、建立描述焊缝位置的理论模型以及应用卡尔曼滤波对焊缝位置状态估计的新技术，为实现焊缝跟踪的精确控制提供新的理论和方法，对促进自动化及焊接学科发展、提高焊接产品质量具有重要的理论和现实意义。