焊接是制造业中非常重要的加工工艺方法之一。随着我国现代化建设的发展,焊接技术将愈来愈显示出它的重要性,而研究和发展焊缝跟踪技术是实现自动化、智能化焊接的前提,是保证焊接质量、提高生产效率和改善劳动条件的重要手段。 视觉传感法在焊缝跟踪系统中应用广泛,通常都是在摄取焊接时的焊缝信息之后进行图像滤波降噪提取焊缝边缘,再对得到的焊缝信息控制跟踪器跟踪焊缝。而基于质心检测的焊缝跟踪方法正是针对传统方法所存在的弧光干扰、导前误差等固有缺陷所提出的。 与传统方法直接提取焊缝信息不同,基于质心检测的焊缝跟踪方法分析整个焊接区域并提取熔池图像特征,将熔池图像质心作为基本检测量。通过建立图像质心状态方程及测量方程,应用卡尔曼滤波去除系统过程噪声和测量噪声的干扰,准确获取质心当前时刻估计值,从而得到跟踪系统的控制信号。利用卡尔曼滤波的预测功能,提供下一时刻的预测值作为跟踪系统的参考,减小导前误差对跟踪的影响,从而实现精确的焊缝跟踪自动控制。 本文从理论上分析了焊接过程中焊炬的运动,构造出状态向量,建立了基于熔池图像质心的系统状态方程与测量方程;通过建立仿真系统,利用仿真试验在理论上论证了在焊接过程中应用基于图像质心的卡尔曼滤波算法的可行性:以焊接工艺试验为基础,检验了在焊接过程中应用卡尔曼滤波的效果,分析了应用过程中存在的问题并提出了解决措施。采取多次处理试验质心数据加以分析,得到较好的初值选择。 焊接工艺试验结果证明,Kalman滤波可以有效去除系统过程噪声和测量噪声。在充分试验的基础上,Kalman滤波应用效果以滤波误差及协方差的形式得到了考察及定量的分析,证明了其在以质心为检测量的焊缝跟踪系统的应用价值。 从理论上进一步分析了导前误差产生的原因,通过引进Kalman滤波的一步预测功能,提出了有效解决导前误差的新方法,并通过焊接工艺试验加以验证。