基于SolidWorks的自动焊缝标注的二次开发
【作者机构】上海理工大学机械工程学院 【分 类 号】TG441.7 【分类导航】工业技术->金属学与金属工艺->焊接、金属切割及金属粘接->焊接工艺 【关 键 词】焊缝识别 自动标注 多实体零件 二次开发 SolidWorks 【摘 要】在进行大型焊接零部件设计时,在现有的三维设计软件中设计人员通常采用多实体零件的设计方式进行设计,但是在工程图中焊缝的标注往往是十分费时和费力的,同时为了统计模型中的焊缝信息形成相应的焊缝清单,目前任是人工操作,大大增加了工作量和焊接件的设计周期。文章主要基于SolidWorks三维设计软件,采用C#编程语言,利用SolidWorks对外开放的API函数接口,结合实际的焊缝识别准则,实现了自动提取多实体三维设计模型中的焊缝信息,采用SQLServer数据库对焊缝信息进行存储与读取,并在工程图中进行自动焊缝标注,同时导出对应的焊缝清单。大大减少了人工进行焊缝识别和标注的过程,提高了焊接件的工程图的出图效率,对于减少焊接件的设计周期有着现实的意义。 视觉传感技术在焊缝跟踪中的研究及应用[J].电子世界,2020,第3期 随着我国工业水平的不断发展,传感器技术有了长足进步,其在焊缝跟踪中得到广泛的应用。尤其是视觉传感技术的出现,使得可以准确的检测提取焊缝特征信息,实现精确的焊缝跟踪。是实现高质量、高效率自动化焊接的关键。本文讲述了视觉传感技术在焊缝跟踪中的重要作用,并详细介绍了传感器的分类。最后,介绍了视觉传感技术在焊缝跟踪领域的发展研究及应用。 基于卷积神经网络的自动标注技术的研究[J].电子世界,2019,第16期 近几年来,人工智能深度学习技术发展快速,卷积神经网络作为深度学习中一个具有代表性的算法,由于其仿造生物的视知觉(visual perception)机制构建,具有较强的表征学习(representation learning)能力,而被广泛应用于计算机视觉领域。然而,为了训练卷积神经网络推理模型,需要对大量的图像数据进行人工标 基于粒子群算法的工业机器人焊接系统[J].实验室研究与探索,2019,第10期 针对复杂的自由曲线型焊缝的焊接作业,对传统的工业机器人焊接系统进行改进。将机器视觉与工业机器人相结合,搭建"eye-to-hand"视觉系统。首先采用工业相机采集焊缝图像并发送至工控机,通过焊缝识别算法进行识别以获取焊缝信息;然后结合焊接工艺参数及焊缝信息建立焊接模型,并引入粒子群算法对机器人进行轨迹规划;最后将轨迹规划结果通过以太网发送至机器人,以此引导工业机器人完成焊接作业。实验结果表明,改进的工业机器人焊接系统可自主完成复杂曲线型焊缝的识别及轨迹规划,且焊接效果满足要求,有效地提高了工业机器人在焊接场景下的智能化及自主作业能力。 基于镜面反射及图像处理技术检测管壁焊缝位置的方法[J].计算机应用与软件,2019,第4期 利用镜面反射原理,设置多个镜面,把截面形状为多边形的管子的每一个棱侧面成像到对应一个镜面中。利用相机拍摄镜面中的图像,一次性获取多个管壁棱侧面图像。调整镜面与管壁之间平面角呈45度,可以在镜面中获取清晰图像。通过一个位移传感器,实现在管子转动过程中让管子转正姿态的一种方法。在此基础上调用Halcon图像处理库,对拍摄到的图像进行处理,实现焊缝位置的成功检测,检测成功率在95%以上。 基于LabVIEW的焊缝视觉跟踪系统研究[J].装备制造技术,2019,第2期 工件在焊接时的自动化要求越来越高,为提高焊接机器人应用时的智能化水平,提出了基于LabVIEW的焊缝视觉跟踪算法,该算法是使用模板匹配法对结构光图像进行识别,用计算机测算出V型焊缝所在坐标位置。结合跟踪算法进行了实验平台的搭设测试,利用LabVIEW进行编程,编程界面友好,且图形化的编程效率较高。实验结果表明:图像识别坐标与实测坐标进行比较,有较高的准确性和一致性。 基于OpenCV3的焊缝轨迹识别系统[J].电子技术与软件工程,2018,第18期 在自动化生产日益发展的时代,机器视觉与人工智领域能逐渐被人们所掌握,而高度自动化生产设备更需要具备以上或更强大的功能。目前很多中小型激光焊接设备还停留在只能依靠人工编程进行焊接的情形,在针对研发时期的小批量多种类的生产这无形的加大了对于操作人员的要求,同时也无法提高生产效率和加工精度。根据以上情形,本系统基于OpenCV3实现了对5A06与6063型号的铝合金焊缝的识别,并对其焊接轨迹进行跟踪与优化。采用低成本的CMOS摄像头进行图像采集,结合OpenCV3开发了对焊缝进行识别和轨迹规划的应用软件。可应用于机器手、焊接机等设备,简化人员操作与编程难度,提高生产效率。 基于机器视觉的微间隙焊缝识别方法[J].机电工程技术,2017,第9期 影响焊缝跟踪精密性的关键因素是对焊缝位置的准确识别。利用磁光成像技术采集微间隙(0~0.1 mm)焊缝图像,对焊缝图像的特征进行分析,获得包含焊缝位置信息的感兴趣区域(ROI),针对感兴趣区域进行预处理和边缘检测,能提高图像处理的效率,又根据焊缝磁光边缘方向不一、细节丰富的特点引入多方向上的结构元素对形态学边缘检测算子进行优化,并与梯度边缘检测算子进行比较。结果表明,该方法能高效、准确地检测出焊缝中心的位置,为后续的焊缝跟踪提供有用信息。 基于UG的注塑模具工程图自动生成技术研究[J].机械设计与制造工程,2017,第6期 为了提高注塑模具设计人员的工作效率,选择Visual Studio 2010为开发平台,利用UG软件提供的二次开发工具,开发了注塑模具典型零部件工程图的自动生成模块。在对零部件外形特征分析的基础上,采用合适的方法对所需的标注元素进行识别和提取,实现了部分注塑模具零件工程图尺寸的自动标注和合理布局,缩短了模具工程图的制作时间。 基于Arc GIS的地图标注方法的研究[J].经纬天地,2017,第5期 地图注记是地图的有机组成部分,它同图形符号一起,表达地图上要素的定量和定性特征,通常包括文字注记、数字注记和符号注记3种类型。地图注记的形成过程就是地图标注[1]。本文首先综述地图注记现状,之后分析自动标注、图层标注两种标注方法的特点,然后研究在核查电子地图、外业调绘和地图制印不同生产环节对标注方法的选择,最后给出基于ArcG IS地图注记的每种标注方法的实现过程。 机器视觉系统在激光封焊机中的开发与应用[J].电子工业专用设备,2017,第5期 在激光封焊机上引入机器视觉系统,将图像坐标系统与机械坐标系统建立对应的映射关系,通过图像处理实现工件表面的焊接接口(焊缝)识别后,转化成能够引导运动控制系统的数据信息,引导激光头沿焊接轨迹的自动对位和焊接。机器视觉系统在激光封焊机上的应用,实现了产品的批量性焊接,大大提高设备效率与产能。