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公开(公告)号：CN111673235A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010651466.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及金属增材制造技术领域，公开了一种机器人电弧3D打印层高调控方法及系统，包括：S1：针对于三维模型进行存储和表示；S2：根据实际测量的高度对三维模型中当前层进行切片，并进行路径规划；S3：获取机器人的实时位置信息，并给机器人中的寄存器进行赋值，将路径点传输给机器人进行堆焊；S4：建立机器人与视觉传感器之间的坐标转换关系，并通过视觉传感器获得焊道点云数据；S5：通过对点云数据进行处理，获得工件的实际高度，反馈到步骤S2的对三维模型进行切片，并进行路径规划的过程中。通过采集堆焊过程中的点云信息，获得工件的几何特征，如工件表面的高度，再反馈到切片阶段，更新路径规划信息，从而保证工件堆积的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114012210B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202111481554.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种电弧增材过程的沉积质量判断系统及方法。根据过程监控采集到的信号，对增材沉积质量进行判断，整体系统包括工控机、工业机器人、弧焊焊机、三通路采集卡、被动视觉传感模块等。其中工控机、机器人以及弧焊焊机相连接，构成电弧增材实验系统，被动视觉传感器则负责过程中熔池图像采集，采集卡与工控机相连，负责电流电压信号的采集。送丝电弧增材在沉积过程中，在进行除基层外的堆积时，容易出现熔池向两侧流淌的情况，从而导致焊道的塌陷，最终影响沉积成形质量。针对这种现象，本发明通过采集过程中的熔池图像以及电流电压信号，对图像进行处理并提取熔池图像特征以及电流电压特征，建立深度学习分类模型，对堆焊沉积情况做分类判断，判断结果良好，有较高准确率。该方法对提高电弧增材成品率有很大帮助，对送丝电弧增材过程控制有着重要意义。
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公开(公告)号：CN111673235B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010651466.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及金属增材制造技术领域，公开了一种机器人电弧3D打印层高调控方法及系统，包括：S1：针对于三维模型进行存储和表示；S2：根据实际测量的高度对三维模型中当前层进行切片，并进行路径规划；S3：获取机器人的实时位置信息，并给机器人中的寄存器进行赋值，将路径点传输给机器人进行堆焊；S4：建立机器人与视觉传感器之间的坐标转换关系，并通过视觉传感器获得焊道点云数据；S5：通过对点云数据进行处理，获得工件的实际高度，反馈到步骤S2的对三维模型进行切片，并进行路径规划的过程中。通过采集堆焊过程中的点云信息，获得工件的几何特征，如工件表面的高度，再反馈到切片阶段，更新路径规划信息，从而保证工件堆积的可靠性。
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公开(公告)号：CN114383543B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202111525330.9
申请日：2021-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种WAAM熔池三维重建方法，本发明设计了基于棱镜分光的可调节基线长度的双目立体视觉传感器，该传感器利用单个摄像机和一个棱镜，通过调节棱镜距相机光心距离达到改变基线长度的目的，增加了拍摄角度和拍摄距离的灵活性。相较于传统的两左右平行放置相机组成的双目立体视觉传感器，具有基线长度短、采像同步性好、占用空间小的优势，特别适合于对机器人电弧增材制造的过程监控。此外，所设计的传感器结构紧凑、外形美观。
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公开(公告)号：CN114383543A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111525330.9
申请日：2021-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种WAAM熔池三维重建方法，本发明设计了基于棱镜分光的可调节基线长度的双目立体视觉传感器，该传感器利用单个摄像机和一个棱镜，通过调节棱镜距相机光心距离达到改变基线长度的目的，增加了拍摄角度和拍摄距离的灵活性。相较于传统的两左右平行放置相机组成的双目立体视觉传感器，具有基线长度短、采像同步性好、占用空间小的优势，特别适合于对机器人电弧增材制造的过程监控。此外，所设计的传感器结构紧凑、外形美观。
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公开(公告)号：CN114012210A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111481554.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种电弧增材过程的沉积质量判断系统及方法。根据过程监控采集到的信号，对增材沉积质量进行判断，整体系统包括工控机、工业机器人、弧焊焊机、三通路采集卡、被动视觉传感模块等。其中工控机、机器人以及弧焊焊机相连接，构成电弧增材实验系统，被动视觉传感器则负责过程中熔池图像采集，采集卡与工控机相连，负责电流电压信号的采集。送丝电弧增材在沉积过程中，在进行除基层外的堆积时，容易出现熔池向两侧流淌的情况，从而导致焊道的塌陷，最终影响沉积成形质量。针对这种现象，本发明通过采集过程中的熔池图像以及电流电压信号，对图像进行处理并提取熔池图像特征以及电流电压特征，建立深度学习分类模型，对堆焊沉积情况做分类判断，判断结果良好，有较高准确率。该方法对提高电弧增材成品率有很大帮助，对送丝电弧增材过程控制有着重要意义。
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