基于三线激光结构光的船体大拼接焊缝交叉类型辨识

李冬明， 张 轲， 薛士枚， 陈易新， 颜 乐

(1.上海江南长兴造船有限责任公司， 上海 201913； 2.上海交通大学 焊接与激光制造研究所， 上海 200240；3.沪东中华造船(集团)有限公司， 上海 200129)

0 引 言

船体分段合龙的大拼接焊缝在喷漆之前必须在船坞现场进行除锈工作，而建造完工的大型船体结构件的除锈工作量巨大，传统采用高空作业车或吊篮方式的人工喷砂除锈不仅效率低、污染环境、危害人体健康，而且存在安全隐患。采用环保无尘除锈爬壁机器人则可实现98%的磨料回收和99%的无粉尘排放，该机器人具有大范围移动的灵活性，可显著提升除锈效率，降低工人的劳动强度和安全性。相关研究人员在这方面已开展大量的研究和应用工作[1]。薛正雄等[2]、衣正尧等[3]和XU等[4]研制的各类大拼接焊缝喷砂除锈爬壁机器人已在各大船厂初步应用。

现有的爬壁机器人主要应用于大范围的移动除锈，不具备焊缝线自动检测和跟踪功能，对特定船体分段的大拼接焊缝的除锈还需人工手动操控。如果爬壁机器人具有焊缝线的自动跟踪功能，其除锈效率和智能化程度将大幅提高。

针对焊接线的辨识、定位和检测进行的研究有：ZENG等[5]设计一套被动视觉识别系统，该系统可运用不同方向的光源实现对焊缝双轮廓的识别； XU等[6]使用被动视觉技术进行钨极惰性气体保护焊(Gas Tungsten Arc Weld, GTAW)焊接过程中的焊缝信息捕捉；HE等[7]提出线结构光的多道焊坡口识别和特征点提取方案；ZHANG等[8]提出十字结构光的焊缝检测方案。

船体外板等大型结构件上既有横向焊缝，又有纵向焊缝，不同方向的焊缝相互交叉，如T字交叉和十字交叉。在这种情况下，仅进行焊缝辨识还不够，则还需要对焊缝的交叉类型进行辨识，以便于根据交叉类型做出运动路径规划和决策。王志刚等[9]提出一种基于双电荷耦合器件(Charge-Coupled Device, CCD)外加辅助光源的被动视觉焊缝跟踪方法，但该方法对环境光的稳定性有较高的要求，也无法准确地对交叉焊缝的接头类型进行辨识。有人尝试用单条纹激光结构光辨识焊缝交叉类型，该结构光虽然受环境光影响较小，但识别焊缝接头的信息不足，辨别交叉类型也较困难。

在前期研究[10]的基础上提出一种基于三线激光焊缝线检测方法，不但可以利用3条相互平行的线激光对焊缝偏差进行实时辨识，还可利用光带形状的变化和3条光带的间距变化实现对焊缝是否交叉及交叉类型的判定，为机器人的运动路径提供决策，实现爬壁机器人的全自主移动除锈，与原有的CCD方法相比，该方法准确、可靠，判定焊缝交叉类型更为简便。

1 三线激光结构光焊缝辨识系统

图1所示为喷砂除锈爬壁机器人的运动场景，爬壁机器人对船体分段的纵向焊缝或横向焊缝进行喷砂除锈，实现全自主移动除锈需要爬壁机器人具有焊缝辨识功能，不仅能识别焊缝进行焊接路径纠偏，而且能对纵横交错的接头类型进行辨识。

图1 喷砂除锈机器人全自主跟踪除锈应用场景

所提出的三线激光结构光传感器原理如图2所示。激光器倾斜一定角度，发出的激光条纹倾斜投射到工件和焊缝表面，3条激光条纹相互平行，距离相等，通过调整激光器的高度可调整3条激光条纹间的距离，相机垂直拍摄发生畸变的3条激光条纹，基于激光器、相机及工件位置之间的三角几何关系，可判定焊缝的空间位置。基于激光条纹扫描焊缝时的特征变化和3条激光条纹间的关系，可准确辨识交叉焊缝的接头类型。

图2 三线激光结构光分别照射在不同焊缝的原理示例

2 交叉焊缝类型辨识

正确识别焊缝交叉类型是实现爬壁机器人全自主除锈的前提。焊件表面状态的变化会影响激光光带形状的变化，而激光光带形状的变化也会导致激光条纹在相机中成像的变化。单条激光条纹的特征变化能反映当前扫描到的焊缝截面特征的变化，而3条激光条纹前后距离的变化则能反映当前焊缝是否处于交叉状态和交叉类型。图3反映了3条激光条纹经过不同焊缝类型时激光条纹特征的变化，其中L1、L2和L3分别表示3条激光条纹，H1、H2和H3分别表示相应每条激光条纹的高度差，D1表示第2条激光条纹L2和第1条激光条纹L1之间的距离，D2表示第3条激光条纹L3和第2条激光条纹L2之间的距离。当第2条激光条纹L2扫描到横向焊缝时，激光条纹形态发生了明显的变化，其外形由包含特征点的典型形态朝接近直线的方向变化，光带在y方向上的范围减小，激光条纹被纵向压缩；而从激光条纹之间的相互关系来看，L2与前后激光条纹的间距发生了明显变化，其与L1的间距减小，而与L3的间距则明显增大。由此可见，通过激光条纹自身特征的变化及其与前后激光条纹之间的位置关系，可准确判定焊缝的交叉类型。

图3 不同焊缝类型激光条纹特征变化

为反映三线激光条纹特征的变化，准确识别焊缝交叉以及交叉的类型，定义以下变量：

(1)Hi=max[Yi]-min {Yi}，其中Yi为第i条光带骨架点的y坐标集合，Hi反映了光带沿y方向的变化特征；

(2)Mi=median{Yi}，Mi为骨架点y坐标的中位数，反映了骨架点的普遍位置；

(3)Di=Mi+1-Mi，Di反映了前后激光条纹之间的位置关系变化。

根据定义，Hi、Di均为相对量。下面分析三线激光条纹扫描交叉焊缝过程中的特征变化，并据此建立焊缝交叉类型的判定准则。

2.1 十字交叉焊缝激光条纹特征变化

激光通过十字交叉焊缝的最显著特征是L2到交叉焊缝时，3条激光条纹前后间的距离D1迅速减小、D2迅速增大(见图4虚线框A部分)，这表示中间的激光光带经过十字交叉部位整体被抬升，L1与L2间距D1减小，L2与L3间距D2增大。与此同时，在H1、H3保持相对稳定的情况下H2迅速减小，表明通过十字交叉焊缝时L2在y方向上被压缩。

图4 十字交叉焊缝激光条纹特征变化

2.2 T字交叉焊缝激光条纹特征变化

与通过十字交叉焊缝相同，当三线激光条纹经过T字交叉焊缝时也存在D1迅速减小、D2迅速增大的时刻，不同之处在于当L2通过T字交叉部位时L1已进入焊件的平面区域，此时H1与H2均处于低值，表明2条光带均被压缩。此外，随着L2逐渐离开交叉部位，H2的值会出现短暂上升(见图 5虚线框B部分)，这是由于L2离开交叉部位后也进入平板区域，光带主体回落但仍有边缘地带处于交叉部位的高位焊缝上。

图5 T字交叉焊缝激光条纹特征变化

2.3 焊缝交叉类型辨识模型

为实现船体外板大拼接焊缝的全自主除锈，除了十字交叉焊缝和T字交叉焊缝外，还需识别直线焊缝(未交叉焊缝)、工件平面和不具有上述特征的其他情况等。

当激光条纹扫描直线焊缝时，3条激光条纹前后之间的距离D1和D2基本不变或者变化很小，且L2仍然保持焊缝截面曲线的正常特征而未被压缩，即H2仍然是一个较大的值且基本不变。

当激光条纹扫描工件表面而非焊缝时，虽然激光条纹前后之间的距离D1和D2基本不变，但条纹特征有一处显著的不同，即3条激光条纹的高度H1、H2和H3基本为零，未发生畸变。根据上述规律，建立焊缝交叉类型识别模型：

(1)

在上述模型中，ε(|D1-D2|-T1)用于判断激光是否进入焊缝交叉处，若不是则函数值为0。[ε(H1-Hr)+ε(H2-Hr)+ε(H3-Hr)]用于辨识当前y方向上未被压缩的激光条纹数。S值代表模型识别的焊缝交叉类型，如表1所示。

表1 不同焊缝类型特征的S值

3 试验和验证

为验证所提出的焊缝交叉类型辨识算法的有效性，在一个模拟船体外板的曲面板上进行测试，如图6所示。在测试过程中，机器人沿焊缝线以1 m/min的速度移动，移动机器人先后经过直线焊缝和十字交叉焊缝，使用三线激光对焊件进行正扫和斜扫，扫描部位包括直焊缝和十字交叉部位。扫描路径为直线，行进速度为10 mm/s，每隔100 ms用摄像机拍照取样，分别得到172 张、203张不同类型样图。

图6 三线激光焊缝接头类型辨识试验

图 7所示为十字交叉类型焊缝辨识结果。图8所示为三线激光经过十字交叉焊缝时条纹特征变化及算法识别结果。从图7可以看出，在直线焊缝区域激光条纹的高度特征与激光条纹之间的距离特征基本平稳，无较大的波动，当激光条纹扫描到交叉焊缝区域时，激光条纹特征出现3个显著波动的区域，A区为L1扫描到交叉焊缝时的情况，L1的高度特征H1发生显著变化，同时D1增大而D2保持不变，由于此时H2、H3和D2未显著变化，因此无法判断是否已到交叉焊缝区域及交叉焊缝的类型。当扫描到B区时，L3状态不变，L1已经扫描到直线焊缝区域，H1状态恢复正常，H2发生明显畸变，逐渐被压缩，激光条纹整体抬高而条纹高度被压缩，导致D1逐渐减小，D2随着L2的整体抬升显著增大，根据模型方程，此时S值为3，显然此时可明确判断激光条纹扫描到十字交叉焊缝。同理，当激光条纹继续向前扫描时，L2逐渐进入直线焊缝区域，此时条纹高度特征H1和H2恢复正常，D1也逐渐恢复正常，D2和H3也发生显著变化，当继续向前扫描时，激光条纹进入直线焊缝区域，距离特征和高度特征又恢复正常状态。

图7 十字交叉类型焊缝辨识结果

图8 三线激光经过十字交叉焊缝时条纹特征变化

图 9所示为T字交叉类型焊缝的辨识结果。图10所示为三线激光经过T字交叉焊缝时条纹特征变化及算法识别结果。在A区的高度特征和距离特征的变化有些类似，在B区时，L1的高度特征变化比A区更大一些，表明激光条纹扫描到工件平面上，L2位于交叉焊缝上，激光条纹被压缩，此时H2也发生显著变化，同时D1逐渐变小再逐渐变大，D2则逐渐变大再逐渐变小，条纹特征发生显著变化，根据模型方程，此时S值为2，表明激光扫描处为T字交叉焊缝。当激光条纹继续进行扫描时，激光条纹进入C区，L1和L2都进入工件平面区域，L3逐渐扫描交叉焊缝区域，因此H3显著变化，D2逐渐减小。

图9 T字交叉类型焊缝辨识结果

图10 三线激光经过T字交叉焊缝时条纹特征变化

从上述结果可知，基于上述模型，能准确地辨识当前激光条纹扫描处的焊缝类型，从而为拼接焊缝的全自主除锈控制策略奠定了基础。

4 结 论

针对船体外板的纵横交叉大拼接焊缝的自动化除锈，提出采用三线激光结构光的方法，对除锈过程中的焊缝交叉类型的辨识展开研究，结论如下：

(1) 提出一种基于三线结构光的焊缝交叉类型识别方法。采用激光结构光的主动视觉传感方式提高系统抗干扰能力，3条激光的存在可进一步提高系统的容错能力，增强识别的可靠性。

(2) 根据三线激光的特性定义描述激光形态和激光条纹间距的5个变量，根据十字焊缝交叉和T字焊缝交叉特征参量的变化规律，建立辨识焊缝交叉类型的识别模型。

(3) 试验结果表明，采用三线激光条纹与焊缝类型识别模型可有效地识别焊缝，为爬壁机器人焊缝的跟踪、定位和轨迹规划奠定基础。