一種錨鏈自動化精準焊接系統及其使用方法與流程

本發明涉及焊接系統，具體為一種錨鏈自動化精準焊接系統及其使用方法。

背景技術：

1、現有的錨鏈焊接系統主要依賴手動操作或簡單的自動化設備，這導致焊接質量不穩定、效率低下、人工成本高。手動焊接不僅要求操作工人具備較高的技術水平，而且容易受到人為因素的影響，導致焊接質量的波動。而簡單的自動化設備則難以應對復雜多變的焊接環境，無法實現焊接參數的實時優化和調整，導致焊接的一致性和可靠性不足。

2、此外，現有焊接系統在應對復雜的焊接環境和多變的焊接參數時，難以實現實時調整和優化，焊接過程中的溫度、焊接速度、焊接間隙等因素都會影響焊接質量，但傳統系統缺乏有效的手段來實時監測和調整這些參數，導致焊接質量和一致性無法得到保證；因此，針對上述問題提出一種錨鏈自動化精準焊接系統及其使用方法。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種錨鏈自動化精準焊接系統及其使用方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

3、一種錨鏈自動化精準焊接系統，包括：

4、焊接機器人，用于執行焊接操作，具有多自由度機械臂及焊槍，通過預編程路徑和指令進行運動；

5、視覺檢測模塊，用于實時檢測錨鏈的焊接位置，包括高清攝像頭和圖像處理單元，攝像頭捕捉圖像，圖像處理單元通過機器視覺算法識別焊接位置和缺陷；

6、控制器，用于接收視覺檢測模塊的數據并控制焊接機器人的操作，具備高速處理器和內存，用于執行復雜的控制算法和數據處理；

7、焊接參數優化算法模塊，用于根據焊接條件動態調整焊接參數，包含焊接電流、焊接速度、焊接時間等參數的實時優化算法。

8、優選的，所述視覺檢測模塊包括：

9、高清攝像頭，具有高分辨率和高幀率，能夠在不同光照條件下捕捉清晰圖像；

10、圖像處理單元，通過卷積神經網絡(cnn)對高清攝像頭捕捉的圖像進行實時處理，提取焊接位置特征，并識別焊接缺陷，如裂紋、氣孔等；

11、圖像處理算法，基于機器學習技術，包含數據預處理、特征提取、分類和檢測等步驟，確保高效、精準地識別焊接位置。

12、優選的，所述焊接參數優化算法模塊包括：

13、焊接電流優化模型，根據以下公式確定最佳焊接電流：

14、iopt＝ibase+k1·f(v)+k2·g(d)

15、其中，iopt為最佳焊接電流，ibase為基礎焊接電流，f(v)為焊接速度的函數，g(d)為焊接間隙的函數，k1和k2為調整系數；

16、參數調整機制，基于實時傳感器數據，動態調整焊接電流，確保焊接質量和效率。

17、優選的，所述焊接速度的函數f(v)和焊接間隙的函數g(d)分別由以下公式給出：

18、f(v)＝a1·v2+b1·v+c1

19、g(d)＝a2·d2+b2·d+c2

20、其中，v為焊接速度，d為焊接間隙，a1，b1，c2，a2，b2，c2為經驗常數；

21、參數測定方法，通過實驗確定各常數值，并進行校準，確保函數模型的準確性和可靠性。

22、優選的，還包括溫度監測模塊和實時溫度補償算法，用于根據焊接過程中的溫度變化實時調整焊接電流，所述實時溫度補償算法由以下公式給出：

23、δi＝α·δt

24、其中，δi為電流補償量，α為溫度補償系數，δt為溫度變化量；

25、溫度傳感器，安裝在焊接區域，實時監測溫度變化，確保溫度數據的準確性和實時性；

26、補償機制，根據溫度傳感器的數據，動態調整焊接電流，以確保焊接過程的穩定性和焊接質量。

27、優選的，所述控制器包括模糊控制算法，用于處理多種焊接參數的模糊輸入，生成焊接參數的模糊輸出，所述模糊控制算法包括以下步驟：

28、步驟一：設定輸入參數的模糊集合，如焊接電流、焊接速度、焊接間隙、溫度等；

29、步驟二：通過模糊規則庫進行模糊推理，根據預設的模糊規則，處理輸入參數，生成模糊輸出；

30、步驟三：解模糊化處理，將模糊輸出轉換為具體的焊接參數，指導焊接機器人進行操作。

31、優選的，所述模糊控制算法的模糊推理過程包括以下公式：

32、μc(z)＝max(min(μa(x)，μb(y)))

33、其中，μc(z)為輸出模糊集合的隸屬度函數，μa(x)和μb(y)分別為輸入模糊集合的隸屬度函數；

34、模糊規則庫，基于專家經驗和實驗數據，構建模糊規則庫，涵蓋各種焊接條件和參數；

35、解模糊化方法，采用中心平均法或最大隸屬度法，將模糊推理結果轉換為具體的焊接參數值。

36、優選的，還包括焊接質量評估模塊，通過機器學習算法對焊接質量進行實時評估，所述機器學習算法包括支持向量機(svm)，其分類決策函數如下：

37、

38、其中，αi為支持向量的系數，yi為支持向量的標簽，k(xi，x)為核函數，為偏置項；

39、數據采集，通過傳感器和視覺檢測模塊，采集焊接過程中產生的各類數據；

40、特征提取，利用數據預處理和特征工程技術，從原始數據中提取關鍵特征；

41、模型訓練，采用支持向量機(svm)算法，對提取的特征進行訓練，生成分類模型，用于實時評估焊接質量。

42、優選的，所述核函數k(xi，x)采用徑向基函數(rbf)，其形式為：

43、k(xi，x)＝exp(-γ||xi-x||2)

44、其中，γ為核參數；

45、模型優化，通過交叉驗證和網格搜索方法，優化svm模型的超參數，包括核參數γ和懲罰參數c；

46、實時評估，根據焊接過程中實時采集的數據，利用訓練好的svm模型進行焊接質量評估，并反饋給控制器進行優化調整。

47、一種錨鏈自動化精準焊接系統的使用方法，包括以下步驟：

48、步驟一：使用視覺檢測模塊實時檢測錨鏈的焊接位置，獲取高清圖像數據，并通過圖像處理單元進行處理；

49、步驟二：將檢測到的數據傳輸至控制器，控制器根據模糊控制算法和焊接參數優化算法生成最佳焊接參數；

50、步驟三：焊接機器人根據控制器生成的焊接參數進行焊接操作，確保焊接過程的精準性和一致性；

51、步驟四：焊接質量評估模塊對焊接過程進行實時監控和評估，采用支持向量機(svm)算法進行焊接質量分類和評估；

52、步驟五：將評估結果反饋給控制器，根據實時反饋調整焊接參數，確保焊接質量和效率的持續優化。

53、與現有技術相比，本發明的有益效果是：

54、1、本發明中，通過機器視覺算法實時檢測錨鏈的焊接位置，確保焊接機器人能夠準確定位焊接點。這種實時、精準的檢測大幅提高了焊接過程的精度和可靠性；

55、2、本發明中，通過具體的函數模型和計算公式，系統能夠根據實時監測的數據自動優化焊接參數，確保焊接質量和效率的最優狀態；

56、3、本發明中，能夠根據焊接過程中的溫度變化實時調整焊接電流，確保焊接過程的穩定性和焊接質量。高精度的溫度監測和實時補償，有效減少了溫度波動導致的焊接缺陷；

57、4、本發明中，能夠靈活處理焊接過程中的不確定性和復雜輸入參數，提高了焊接過程的智能化水平和焊接質量；

58、5、本發明中，通過視覺檢測、模糊控制、參數優化和質量評估的綜合應用，實現了焊接過程的全自動化和智能化，極大地提高了焊接效率和一致性，適用于各種復雜的焊接場景。