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公开(公告)号：CN111299760A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201911254044.6
申请日：2019-12-10
申请人： 上海交通大学 , 棕橙智造(上海)机器人有限公司 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
摘要： 一种基于主被动视觉的机器人焊缝跟踪与熔池监控传感器，包括：3D打印耐高温树脂外壳、CCD和CMOS摄像机、光学镜头、一字线型激光器、减光滤光系统、电源模块和弧光挡板、其中：一字线型激光器内嵌于外壳后内壁，摄像机和减光滤光系统分别同轴竖直放置于外壳内部前端，一字线型激光器和摄像机分别通过航空插头与电源模块相连，弧光挡板设置于主动视觉摄像机正下方。本发明融合主被动视觉的特点，利用双目视觉可同时具备焊缝跟踪和熔池监控功能。
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公开(公告)号：CN110091333A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910410554.1
申请日：2019-05-17
申请人： 上海交通大学 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
IPC分类号： B25J9/16 , B25J11/00 , B24B21/00 , B24B21/18 , B24B27/00 , B24B51/00 , G01B11/00 , G01B11/06 , G01B11/24
摘要： 一种复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的装置及方法，通过激光扫描测量得到工件表面点云数据，然后对点云数据进行局部拟合识别出表面焊缝的位置和高度以及焊缝周边工件的曲率特征，最后采用轨迹优化插补生成打磨机器人磨头的运动轨迹；本发明以满足单个工件的工艺为出发点，采用局部曲面拟合的方法，只拟合焊缝目标区域附近的点云数据，从而高效的获得需要的打磨轨迹，克服了传统建立标准模型过程中计算量大的问题，提高了生产效率和生产节拍；能够很好的适应不同工件，不同曲面的焊缝的识别，极大的提高了油箱、叶片等曲面不规则焊缝去除的效率，适合生产线上对实时性要求比较高的情况。
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公开(公告)号：CN110587073A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910851032.5
申请日：2019-09-10
申请人： 上海交通大学 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
摘要： 一种基于微型步进电机丝杆传动的机器人焊接双目视觉传感装置，包括：安装支架、传感器组件、底座、反射镜组件、减光滤光系统、丝杆传动系统和保护机构。传感器组件包括：系统外壳、激光器、摄像头和冷却机构；丝杆传动系统包括：微型步进电机、丝杆滑块机构和滑轨滑块机构；安装支架包括：梯形块、摄像支架、激光支架、燕尾槽和承载支架；减光滤光系统包括：减光托槽、滤光托槽、减光片和滤光片；保护机构包括：保护玻璃和遮光挡板；反射镜组件包括：反光镜、夹槽和无头螺柱。本发明通过模拟焊工穿戴焊工帽，实现焊前、焊中和焊后的自动加载和移除减光滤光系统，采用主被动视觉相结合的双目传感器方式，可以完成焊接环境识别、焊缝导引、焊缝跟踪和熔池监控等功能。
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公开(公告)号：CN109927074A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910321726.8
申请日：2019-04-22
申请人： 上海交通大学 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
摘要： 一种机器人焊接寻位与跟踪用视觉传感器，包括：基于3D打印技术制造的壳体和设置于其内部的用于采集焊前寻位与焊接过程焊缝跟踪图像的图像采集机构、光源、光线反射机构和用于调节不同曝光时间的减光-滤光机构，其中：图像采集机构和减光滤光机构同轴设置于壳体内一侧，激光光源和光线反射机构设置于壳体内另一侧，光源与寻位跟踪控制模块相连并接收控制指令，光源输出的激光经光线反射机构反射至工件表面后，通过图像采集机构采集并输出至寻位跟踪控制模块并得到焊接过程焊缝图像信息。
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公开(公告)号：CN110091333B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910410554.1
申请日：2019-05-17
申请人： 上海交通大学 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
IPC分类号： B25J9/16 , B25J11/00 , B24B21/00 , B24B21/18 , B24B27/00 , B24B51/00 , G01B11/00 , G01B11/06 , G01B11/24
摘要： 一种复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的装置及方法，通过激光扫描测量得到工件表面点云数据，然后对点云数据进行局部拟合识别出表面焊缝的位置和高度以及焊缝周边工件的曲率特征，最后采用轨迹优化插补生成打磨机器人磨头的运动轨迹；本发明以满足单个工件的工艺为出发点，采用局部曲面拟合的方法，只拟合焊缝目标区域附近的点云数据，从而高效的获得需要的打磨轨迹，克服了传统建立标准模型过程中计算量大的问题，提高了生产效率和生产节拍；能够很好的适应不同工件，不同曲面的焊缝的识别，极大的提高了油箱、叶片等曲面不规则焊缝去除的效率，适合生产线上对实时性要求比较高的情况。
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公开(公告)号：CN114723812B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210267747.8
申请日：2022-03-17
申请人： 上海交通大学 , 宁波丞智科技有限公司
摘要： 本发明涉及焊缝磨抛技术领域，公开了一种机器人磨具姿态确定方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：通过目标三维点云设备采集代加工表面的点云数据；根据所述点云数据得到对应的磨抛路径点；根据预设梯度下降策略对所述磨抛路径点进行计算，得到路径点切向；根据目标投影策略和所述路径点切向确定所述机器人磨具的姿态；由于本发明是通过目标三维点云设备采集代加工表面的点云数据，然后预设梯度下降策略计算出路径点切向，再通过目标投影策略和路径切向确定机器人磨具的姿态，相较于现有技术线激光轮廓扫描仪确定姿态，能够有效提高确定机器人磨具的姿态的准确性，进而提高焊缝磨抛的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118247202A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202211669016.2
申请日：2022-12-23
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明涉及一种基于多信息监测的热影响区应变预测方法、设备、介质，所述方法包括如下步骤：获取包括原始信息以及工艺参数信息；将原始信息经过预处理并提取特征后，获取特征提取信息，特征提取信息以及工艺参数信息构成综合特征信息，输入预训练好的热影响区应变预测模型中，获取热影响区应变预测数据。与现有技术相比，本发明使用数字图像相关法，具有无接触、全场测量、精度高的优点，使用机器学习模型对应变进行预测可以快速得到应变值，节省了计算时间，为应变调控策略提供了思路。
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公开(公告)号：CN118013251A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410007302.5
申请日：2024-01-03
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的挖掘机动臂机器人焊接质量在线检测方法，包括以下步骤：使用多种传感器实时监测焊接过程中的焊接信息，包括焊接熔池图像、焊接电流信号、焊接电压信号以及电弧声音信号；分别利用不同的深度学习模型对收集到的熔池图像和电流、电压、声音信号进行特征提取，得到特征向量；将提取得到的不同信号源的特征向量进行融合；搭建特征融合模型，将融合后的特征向量作为融合模型输入，输出当前状态下的焊接质量分类结果；将融合模型输出的焊接质量分类结果输出为概率分布，并将概率最大的类别作为对当前焊接状态的预测结果。与现有技术相比，本发明可以实现在线监测、具有更高的可移植性和质量监测准确性。
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公开(公告)号：CN114226757B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202111531003.4
申请日：2021-12-14
IPC分类号： B22F12/00 , B22F10/25 , B22F12/90 , B22F10/85 , B22F10/364 , B22F10/31 , B22F12/41 , B22F12/49 , B22F10/37 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y50/02 , G01B11/24 , G01K11/32
摘要： 本发明涉及融合温度和图像信息的激光DED制造控制系统和方法，系统包括嵌入式模块、激光DED制造系统、温度传感模块、视觉传感模块和PID控制模块，激光DED制造系统、温度传感模块、视觉传感模块和PID控制模块均与嵌入式模块相连。与现有技术相比，本发明使用基于熔池轮廓的熔池溢流阈值计算算法，获得一个无量纲数表征熔池溢流程度，并作为PID控制模块的参数监督器；使用温度的模拟量信号作为PID控制模块的反馈值；使用了带参数监督器的PID控制算法，结合了图像对熔敷层成型的直观反映与温度对熔池物理现象的高速响应的优点，实现了熔池温度与图像信息对熔敷层成型质量的多变量控制，为激光DED制造成型实时控制提供了一种新的技术途径。
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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
申请人： 上海交通大学
摘要： 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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