§5-1 软件开发工具的选择
开发工具的选择是十分重要的，选择的好坏直接影响到系统开发的难易程度。目前可进行图像处理 的软件有OpenCV、Matlab、C++、LabVIEW 等。
本系统主要采用的是LabVIEW 编制的。LabVIEW 经过 20 多年的持续创新，已经从单纯的仪器控 制软件发展成为面向设计、测量和控制的综合性图形化开发平台，在汽车、通信、航空、半导体、电子 产品设计生产、过程控制和生物医学等各个领域得到了广泛的应用。LabVIEW 是一种图形化编程语言，
俗称G 语言。使用 LabVIEW 进行编程时基本上不用写程序代码，而是用图标、连线构成程序框图，类 似一个搭积木的过程。LabVIEW 不仅提供了遵从 RE-232、VXI、GPIB 和 RS485 协议的硬件以及数据 采集卡通信的全部功能，还内置了支持TCP/IP、ActivX 等软件标准的库函数，其广泛应用于各种台式、
移动、工业级计算机和嵌入式系统中，以其强大的图形化编程界面为工程师和科学家提供直观的编程语 言。软件中还使用了Matlab 来完成一部分图像处理功能。Matlab 是集数值计算、符号运算及图像处理 等强大功能与一体的科学计算语言，便于与其他程序和语言连接。
§5-2 检测系统设计
5-2-1 硬件系统
本文所采用的焊接机器人是自主研发的移动焊接机器人，其中焊缝视觉信息检测系统只是焊缝跟踪 实验系统中的一部分，主要由工控机、焊接机器人、视觉传感器系统组成，如图5.1 所示。
图 5.1 焊缝视觉信息检测系统硬件组成框图
Fig. 5.1 The hardware structure diagram of welding seam detection system
其中，工控机为主控设备，负责获取图像、图像处理、命令处理等功能，是整个系统的核心部分。
5-2-2 软件系统
本软件系统采用模块化设计方法，包括视觉系统标定模块、焊缝检测模块、焊缝跟踪模块。软件系 统的结构如图5.2 所示。
图 5.2 软件系统结构图
Fig. 5.2 The structure diagram of software system
系统软件的功能模块基本上是按照视觉焊接机器人焊接工艺进行划分的，其流程图如图5.3 所示。
系统开机运行后，首先系统自行检查每个传感器，如发现故障就会及时报警，以确保整个系统能够 正常运行。本系统有三个主要功能：一是视觉系统标定；这是移动焊接机器人工作的前提，可建立起图 像像素点与空间的位置坐标关系。二是焊缝图像处理；这是系统检测的关键，主要是选择方法，提取特 征点，判断是否有偏差。三是焊缝跟踪；控制部分的核心，根据得到的偏差，控制机器人运动从而消除 偏差，保证焊接质量。视觉系统标定界面如图5.4 所示。
焊接过程中存在大量的强干扰，并且不同的焊接参数、不同的焊接方法、不同的焊接材料、不同的 坡口形式采集到的焊缝图像有很大的差别，用一种图像处理的方法是不能实现的。故在焊接开始前需要 针对焊接参数、接头形式和坡口属性对软件进行系统设置来选择一组合适的焊缝图像处理算法。ROI 设置区域根据焊缝的形状来设置感兴趣区域。图像处理界面如图5.5 所示。
系统自检、初始化
图像采集 图像滤波
焊缝曲线拟合 偏差判别 图像增强 二值化 孤点滤波 提取骨架 提取焊缝图像特征
焊接结束？
结束 Y
开始
N 视觉系统标定
焊缝跟踪
图 5.3 焊缝图像处理流程图
Fig. 5.3 The flow diagram of welding image process
图 5.4 视觉系统标定界面
Fig. 5.4 The calibration GUI for vision system
图 5.5 软件系统主界面
Fig. 5.5 The main GUI for the hardware system
§5-3 焊缝视觉信息检测的实验与分析
焊缝视觉信息检测系统在实验室条件下进行了焊接试验，以考察系统的稳定性和检测的准确性。实 验系统包括：
1.焊接系统 本系统采用的焊机是北京时代科技股份公司 生产的全数字半自动气体保护焊 机 NB-500(A161-500)，该焊机具有电源电压适应范围宽、焊接过程稳定等特点，可以预设送丝速度和焊接 电压，适用于铝焊丝、钢焊丝、药芯焊丝和各种焊条的全位置焊接，满足焊接机器人焊接的要求。采用 的焊丝天津大桥焊材有限公司生产的的牌号为THQ50-4 气保焊丝，直径 1.2mm，保护气体为 100％的 二氧化碳。
2.焊接试件 使用的模拟焊缝为水平放置的折角和 S 形焊缝工件，坡口为 V 形坡口，规格为长 130mm、宽 50mm、高 10mm，焊缝深 5mm、宽 10mm。
5-3-1 焊接实验
图5.6 为焊接过程中 V 型焊缝图像的原始图像和特征识别的结果。图左可以看出,由于采用了滤光 片组进行滤波，可以采到清晰的焊缝图像。采取第四章所述的方法进行处理，结果图右所示。
图 5.6 V 型坡口原始图像和特征识别
Fig. 5.6 The original image and feature identification image of V groove weld
图 5.7 焊缝信息及处理时间
Fig. 5.7 The information of welding seam and processing time
由图5-7 可知，提取的焊缝参数：X 偏差为 6 个像素，Y 偏差为 39 像素；焊枪与焊缝中心相对位 置偏差为X 方向右偏 1.32，Y 方向后偏 8.58，Z 方向上偏 12.4；图像处理的时间为 18ms。
焊接对象为S 形焊缝时，采用本文提出的方法，焊缝路径拟合（实际坐标）结果如图 5.8 所示，焊 接结果如图5.9 所示。
图 5.8 拟合的焊缝轨迹 图 5.9 曲焊缝焊接跟踪的结果
Fig. 5.8 The result of weld seam fitting Fig. 5.9 The result of bending seam tracking 从结果可以看出，本文提出的方法能够有效的减小导前误差，曲焊缝跟踪平滑，焊接质量可靠。
焊接对象为折线形焊缝时，采集的特征点信息如表5.1、表 5.2、表 5.3 所示。
表 5.1 左特征点信息
Table 5.1 The information of left feature point
x(mm) 28.21 28.665 29.12 29.575 30.03 30.485 31.395 31.85 32.305 ……
y(pixel) 200 200 199 199 199 199 199 200 200 ……
…… 81.445 81.9 82.355 82.81 83.265 83.72 84.175 84.63 85.085 85.54
…… 205 205 206 206 207 207 208 208 209 209
表 5.2 中特征点信息
Table 5.2 The information of middle feature point
x(mm) 25.935 26.39 26.845 27.3 27.755 28.21 28.665 29.12 29.575 ……
y(pixel) 260 260 259 259 259 259 260 259 260 ……
…… 79.17 79.625 80.08 80.535 80.99 81.445 81.9 82.355 82.81 82.81
…… 260 260 260 260 260 260 261 261 260 261
表 5.3 右特征点信息
Table 5.3 The information of right feature point
x(mm) 28.21 28.665 29.12 29.575 30.03 30.485 31.395 31.85 32.305 ……
y(pixel) 324 324 323 323 323 323 324 323 324 ……
…… 81.445 81.9 82.355 82.81 83.265 83.72 84.175 84.63 85.085 85.54
…… 323 323 324 324 324 324 324 323 324 323
拟合的焊缝曲线如图5.10 所示。
图 5.10 拟合的三个特征点曲线 Fig. 5.10 The fitting lines for three feature points 图5.11 为检测的焊缝信息与实际值进行的比较。
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Fig. 5.11 The result of comparing detecting data with actual data 从图5.11 可以分析出检测最大误差范围为：±0.25mm。
采用的焊缝拟合方法为三次样条曲线拟合，忽略了样条曲线拟合中的高次项，从而引起误差。
(3) 焊接机器人的运动精度也会影响系统的检测精度。
§5-4 本章小结
从系统开发的难易程度和运行效率上考虑，本系统选用了LabVIEW 为主要开发工具，其中有一些 程序是与Matlab 混合编程的。该软件系统有三个特点：一是良好的人机交互界面；二是具有 Matlab 强 大的图像处理功能；三是能对焊缝进行实时检测。
对V 型焊缝的图像处理方法进行了大量的实验研究，本系统所采用的图像处理算法能有效准确的 提取出强干扰下的焊缝信息，具有较高的抗干扰性。实验表明采用上述的焊缝图像组合处理方法处理一 幅焊缝图像的时间不大于25 毫秒，采用曲线拟合的方法能够有效的减小导前误差，提高跟踪精度，能 够满足焊接焊缝实时跟踪的要求。