视觉识别焊缝跟踪软件是工业自动化领域中用于实时检测、定位和跟踪焊缝的关键技术,主要应用于焊接机器人或自动化焊接设备中,以提高焊接精度、效率和稳定性。以下是该技术的核心要点和应用解析:
1. 基本原理
图像采集:通过工业相机、激光扫描仪或结构光传感器获取焊缝区域的图像或3D点云数据。
图像处理:使用滤波、边缘检测、二值化等算法去除噪声,增强焊缝特征。
特征提取:识别焊缝的几何特征(如位置、宽度、坡口形状等),通常基于深度学习或传统算法。
控制反馈:将焊缝位置偏差实时反馈给机器人控制系统,调整焊枪轨迹。
2. 关键技术
高精度图像处理算法
激光视觉:通过激光三角测量获取焊缝深度信息,适用于复杂坡口(V型、U型等)。
结构光视觉:投射光栅条纹,分析形变以重建焊缝3D轮廓。
实时性与抗干扰能力
需在毫秒级完成图像处理,适应焊接环境中的强光、飞溅和烟尘干扰。
深度学习技术
使用CNN(卷积神经网络)或YOLO等模型训练焊缝识别模型,提升对不规则焊缝的适应性。
3. 应用场景
汽车制造:车身焊接、电池托盘焊接(如新能源汽车)。
船舶与重工:大型结构件的长焊缝跟踪。
管道焊接:油气管道环缝或螺旋缝的自动化焊接。
航空航天:高精度薄板焊接(如钛合金部件)。
4. 主流技术方案
激光3D视觉
优势:高精度(可达±0.01mm)、适应复杂坡口。
厂商:SICK、常州镭烁光电。
5. 典型厂商与软件
SICK:基于激光的焊缝跟踪系统。
常州镭烁光电:LS系列激光焊缝跟踪系统,支持焊缝定位、焊缝缺陷检测。
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