视觉识别焊缝跟踪软件

视觉识别焊缝跟踪软件是工业自动化领域中用于实时检测、定位和跟踪焊缝的关键技术，主要应用于焊接机器人或自动化焊接设备中，以提高焊接精度、效率和稳定性。以下是该技术的核心要点和应用解析：

1. 基本原理

1. 图像采集：通过工业相机、激光扫描仪或结构光传感器获取焊缝区域的图像或3D点云数据。

2. 图像处理：使用滤波、边缘检测、二值化等算法去除噪声，增强焊缝特征。

3. 特征提取：识别焊缝的几何特征（如位置、宽度、坡口形状等），通常基于深度学习或传统算法。

4. 控制反馈：将焊缝位置偏差实时反馈给机器人控制系统，调整焊枪轨迹。

2. 关键技术

1. 高精度图像处理算法

   • 激光视觉：通过激光三角测量获取焊缝深度信息，适用于复杂坡口（V型、U型等）。

   • 结构光视觉：投射光栅条纹，分析形变以重建焊缝3D轮廓。

2. 实时性与抗干扰能力

   • 需在毫秒级完成图像处理，适应焊接环境中的强光、飞溅和烟尘干扰。

3. 深度学习技术

   • 使用CNN（卷积神经网络）或YOLO等模型训练焊缝识别模型，提升对不规则焊缝的适应性。

3. 应用场景

1. 汽车制造：车身焊接、电池托盘焊接（如新能源汽车）。

2. 船舶与重工：大型结构件的长焊缝跟踪。

3. 管道焊接：油气管道环缝或螺旋缝的自动化焊接。

4. 航空航天：高精度薄板焊接（如钛合金部件）。

4. 主流技术方案

1. 激光3D视觉

   • 优势：高精度（可达±0.01mm）、适应复杂坡口。

   • 厂商：SICK、常州镭烁光电。

5. 典型厂商与软件

1. SICK：基于激光的焊缝跟踪系统。

2. 常州镭烁光电：LS系列激光焊缝跟踪系统，支持焊缝定位、焊缝缺陷检测。