采用新型互补金属氧化物半导体(Complementary metal oxide semiconductor,CMOS)视觉传感器对弧焊机器人熔化及气体保护焊(Gas metal arc welding,GMAW)熔池图像的提取技术进行研究,通过对CMOS视觉传感器的硬件电路改造,实现GMAW熔池图像的自适应采集。首先对触发电路进行改造,实现熔池图像高速采集的可控化。对GMAW脉冲焊不同时刻采集的熔池图像进行比较,定性得到最佳的采集时刻。对硬件控制电路进行改进,实现熔池图像曝光量的可控化。研究GMAW在送丝速度协同控制模式下,不同送丝速度与曝光量的定量关系。通过对硬件控制电路进行改进,实现熔池图像灰度压缩的可控化。比较CMOS视觉传感器工作在不同模式下对GMAW脉冲和短路焊时采集的熔池图像,得出CMOS视觉传感器工作在线性—对数模式下能更好地适应GMAW熔池图像采集。最后综合运用以上3种技术对GMAW脉冲焊和短路焊的熔池图像进行试验,均获得了清晰的熔池图像,为下一步熔池图像处理和焊接质量控制打下了基础。
对气体熔化极弧焊(Gas metal arc welding,GMAW)过程中采集的正面熔池图像和温度信息通过多传感器定量信息融合技术,实现熔池图像的有效性判别。将熔滴热焓对温度场的影响考虑在内,对半椭球热源温度场进行修正,得到新型的三维温度场解析模型。借助信息融合后有效的熔池图像可获得无数个熔点温度的位置信息,通过阻尼最小二乘法求解新型温度场模型超定方程、辨识模型中椭球热源系数及熔滴热焓4个时变参数,从而得到实时修正的三维温度场动态解析模型。借助该模型通过PID控制实现了利用正面传感信息对GMAW焊接过程中背面熔宽的闭环控制,取得了满意效果。
