Automatyczne rozpoznawanie i śledzenie spawów przez robota przemysłowego z wykorzystaniem analizy obrazów

Czajewski, W.

Artykuł - szczegóły

Tytuł artykułu

Automatyczne rozpoznawanie i śledzenie spawów przez robota przemysłowego z wykorzystaniem analizy obrazów

Autorzy

Czajewski W.

Identyfikatory

Warianty tytułu

Automatic weld-bead recognition and tracking using a dedicated robotic vision system

Konferencja

Konferencja Naukowa "Systemy Pomiarowe w Badaniach Naukowych i w Przemyśle SP`02" (4; 2002; Zielona Góra; Polska)

Języki publikacji

Abstrakty

Tematem artykułu jest projekt i realizacja zrobotyzowanego systemu do rozpoznawania i śledzenia spawów, z wykorzystaniem analizy obrazów. Jego głównym elementem jest aktywny układ wizyjny, składający się z dwóch kamer oraz oświetlacza laserowego. Opisana w artykule aktywna metoda kalibracji systemu wizyjnego nie wymaga znajomości żadnych jego parametrów, a polega na utworzeniu siatki kalibracyjnej, automatycznie kompensujacej wszelkie zniekształcenia i nieliniowości wprowadzane przez elementy systemu. Dzięki symetrycznemu umieszczeniu kamer po obu bokach lasera oraz odpowiedniemu algorytmowi identyfikacji, system jest w stanie śledzić dowolne, trójwymiarowe spawy w przestrzeni. Jedynymi parametrami niezbędnymi do tego celu są: orientacyjna szerokość spawu oraz promień jego krzywizny.

The subject of this paper is the design and performance of a visually guided robotic system for weld-bead recognition and tracking and tracking. Its main component is an active vision subsystem compresing of two cameras and a laser iluminator. The calibration method described in the paper, requires no knowledge of the system parameters, and relies on building a calibration grid that automatically compensates for all the distortions and nonlinearities introduced by the system components. Thanks to symmetrical camera placement on both sides of the laser and a proper identification algorithm, the system is able to track any three-dimensional weld-beads in space. The only parameters required to this and are: rough weld-bead width and radius of curvature.

Słowa kluczowe

rozpoznawanie spawów przez robota przemysłowego śledzenie spawów przez robota przemysłowego analiza obrazów

robotic vision system recognition and tracking using

Wydawca

Wydawnictwo PAK

Czasopismo

Pomiary Automatyka Kontrola

Rocznik

2002

Tom

R. 48, nr 7/8

Strony

13--16

Opis fizyczny

Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Czajewski W.

Politechnika Warszawska, Instytut Sterowania i Elektroniki Przemysłowej

Bibliografia

1. Chen C. H., Kak A. C.: Modeling and Calibration of a Structured Light: Scanner for 3-D Robot Vision. Proceedings of IEEE Conference on Robotics and Automation, vol. 2, pp. 807-815, 1987
2. Curless B. L.: New Methods for Surface Reconstruction from Range Images. Rozprawa Doktorska, Stanford University, 1997
3. Curless B., Levoy M.: Better triangulation through specetime analysis. Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 987-984, 1995
4. Czajewski W.: Automatic weld-bead recognition and tracking using a dedicated robotic vision system. Rozprawa Doktorska, Politechnika Warszawska, 2001
5. Haug K., Pritschow G.: Robust laser-stripe sensor for automated weld-seam-tracking in the shipbuilding industry. Proceedings of the 24 Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, vol. 2, pp. 1236-1241, 1998
6. Hyun K., Gerhardt, L. A.: The use of laser structured light for 3D surface measurement and inspection. Proceedings of the Fourth International Conference on Computer Integrated Manufacturing and Automation Technology, pp. 215-221.1994
7. Kim J. S., Son Y. T., Cho H. S., Koh K. I.: A Robust Visual Seam Tracking System for Robotic Arc Welding. Mechatronics. vol. 6, no. 2, 1996
8. Klette R., Schluns K., Koschan A.: Computer Vision: Three-Dimensional Data from Images. Springer-Verlag, 1998
9. Kolbl W.: MetaTorch [A Universal Seam Tracking System for Arc Welding and Similar Applications]. Industrial Robot, vol. 21, no. 3, 1994
10. Lilas T., Kollias S.: An Active 3D Vision System for Robotic Welding Application. Machine Graphics & Vision, vol. 9, no. 4. pp. 743-762. Instutut Informatyki PAN, 2000
11. Pears, N., Probert, P.: Active Triangulation Rangefinder Design For Mobile Robots. Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, vol. 3, pp. 2047-2052, 1992
12. Reid D. I.: Projective Calibration of a Laser Stripe Range Finder. Image and Vision Computing, vol. 14, no. 9, pp. 659-666, 1996
13. Stein G. P.: Accurate internal camera calibration using rotation, with analysis of sources of error. Proceedings of the 5!h International Conference on Computer Vision, pp. 230-236, 1995
14. Śluzek A.: Zastosowanie metod momentowych do identyfikacji obiektów w cyfrowych systemach wizyjnych. Elektronika, z. 90. Wydawnictwa Politechniki Warszawskiej, 1990
15. Tsai R. Y.: A Versatile Camera Calibration Technique for High Accuracy 3D Machine Vision Metrology Using Off-the-shelf TV Cameras and Lenses- IEEE Journal of Robotics and Automation, vol. 3, no. 4, pp. 323-344, 1987
16. Wellington S. J., Crowder R. M.: A non-tactile sensor for seam tracking and vision applications. Proceedings of International Conference on Control, vol. 1, pp. 822-826, 1994

Typ dokumentu

Bibliografia

Identyfikator YADDA

bwmeta1.element.baztech-article-BSW4-0002-0006