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公开(公告)号：CN112518082A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011422955.8
申请日：2020-12-08
Applicant: 上海交通大学 , 上海机器人产业技术研究院有限公司
IPC: B23K9/167 , B23K9/32 , B23K9/12 , G06T7/00 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06T5/00 , G06T7/13 , G06T17/00 , G06T1/00
Abstract: 本发明涉及机器人电弧增材制造领域，公开了一种基于多传感信息的机器人热丝TIG增材质量监控系统，组成包括：焊接机器人及其控制柜模块、焊机模块、送丝模块、热丝模块、视觉信息传感模块、红外信息传感模块、焊接控制模块、气体保护和冷却模块。通过搭建一套基于多传感信息的机器人热丝TIG增材质量监控系统，解决了传统基于TIG电弧增材堆积速度慢、堆积效率低的问题；为系统引入视觉信息传感模块、红外信息传感模块和焊接控制模块，提高了增材堆积层尺寸精度和堆积层质量；为机器人焊枪增装气体保护和冷却模块，保证了高层堆积下堆积层具备良好气体保护，解决了高堆积层氧化严重的问题，进一步提高了增材质量。
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公开(公告)号：CN111061231B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201911204810.8
申请日：2019-11-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种焊接装配间隙和错边前馈的熔池监控系统及熔透监测方法，该系统包括工控机、焊接单元、视觉传感单元、数据采集与控制单元，所述视觉传感单元包括坡口轮廓扫描仪和工业相机，所述工业相机接有激光辅助光源，所述坡口轮廓扫描仪与所述数据采集与控制单元连接，所述工业相机与所述工控机连接，所述焊接单元、工控机分别都与所述数据采集与控制单元连接。与现有技术相比，本发明在焊机和机器人的常规通讯模块基础上加入视觉传感单元和数据采集与控制单元，实现焊接过程参数的采集，且针对随机装配条件，使用坡口轮廓扫描仪采集和测量，实现对焊接熔透状态精确的监测。
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公开(公告)号：CN113695712A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111052924.2
申请日：2021-09-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于激光视觉传感器的摆动焊接焊缝跟踪误差控制方法，包括以下步骤：获取焊接坡口的激光条纹图像；以前一时刻的激光条纹图像的特征条纹作为基准，在当前时刻的激光条纹图像中搜索，获得特征条纹的位置；获取特征条纹中的特征点在图像坐标系下的二维坐标值，并利用矩阵变换将特征点的二维坐标转换为机器人坐标系下的三维坐标值；对激光视觉传感器的时钟与机器人的时钟进行同步，根据激光条纹图像的采集时间，在机器人汇报坐标的时间戳序列中根据摆动周期运动规律参数寻找最近邻的前后两个汇报坐标并按时间戳进行插值，计算机器人的三维坐标值。消除了基于激光视觉传感器的焊缝跟踪中时钟不同步及机器人摆动带来的汇报坐标误差。
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公开(公告)号：CN111673235A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010651466.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及金属增材制造技术领域，公开了一种机器人电弧3D打印层高调控方法及系统，包括：S1：针对于三维模型进行存储和表示；S2：根据实际测量的高度对三维模型中当前层进行切片，并进行路径规划；S3：获取机器人的实时位置信息，并给机器人中的寄存器进行赋值，将路径点传输给机器人进行堆焊；S4：建立机器人与视觉传感器之间的坐标转换关系，并通过视觉传感器获得焊道点云数据；S5：通过对点云数据进行处理，获得工件的实际高度，反馈到步骤S2的对三维模型进行切片，并进行路径规划的过程中。通过采集堆焊过程中的点云信息，获得工件的几何特征，如工件表面的高度，再反馈到切片阶段，更新路径规划信息，从而保证工件堆积的可靠性。
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公开(公告)号：CN111215726A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911230987.5
申请日：2019-12-02
Applicant: 上海交通大学 , 上海电气核电集团有限公司
Abstract: 本发明属于金属增材制造领域，具体是一种机器人GMA-AM过程电弧填丝3D打印控制系统，包括：模型预处理模块，切片模块，路径规划模块，焊接控制模块。模型预处理模块包括：数据提取筛选模块，拓扑关系构建模块。焊接控制模块包括：运动指令生成模块，实时数据传输模块。解决了现有的增材制造系统存在适用的三维模型体积小，不能用于不方便减材的大型金属构件的生产；各家焊接机器人的运动指令体系、格式有所不同；内置的PR寄存器远不足以储存全部路径点；增材系统仅完成简单的层层堆叠，并未针对模型的几何特征设计更适合的路径填充规划方法的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110091333A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910410554.1
申请日：2019-05-17
Applicant: 上海交通大学 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
IPC: B25J9/16 , B25J11/00 , B24B21/00 , B24B21/18 , B24B27/00 , B24B51/00 , G01B11/00 , G01B11/06 , G01B11/24
Abstract: 一种复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的装置及方法，通过激光扫描测量得到工件表面点云数据，然后对点云数据进行局部拟合识别出表面焊缝的位置和高度以及焊缝周边工件的曲率特征，最后采用轨迹优化插补生成打磨机器人磨头的运动轨迹；本发明以满足单个工件的工艺为出发点，采用局部曲面拟合的方法，只拟合焊缝目标区域附近的点云数据，从而高效的获得需要的打磨轨迹，克服了传统建立标准模型过程中计算量大的问题，提高了生产效率和生产节拍；能够很好的适应不同工件，不同曲面的焊缝的识别，极大的提高了油箱、叶片等曲面不规则焊缝去除的效率，适合生产线上对实时性要求比较高的情况。
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公开(公告)号：CN108326394A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810209641.6
申请日：2018-03-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于无线通讯的焊接平台及过程监控系统，包括：监控终端，用于发送控制信号到各控制模块，并接收各采集模块采集的信号；送丝控制模块，接收监控终端的控制信号以控制送丝机的运动；起弧控制模块接收监控终端的控制信号以控制弧焊电源的起弧和熄弧；焊接电流控制模块，接收监控终端的控制信号以控制弧焊电源的焊接电流；焊接速度控制模块接收监控终端的控制信号以控制行走机构的运动速度；WCR信号采集模块采集弧焊电源的WCR信号，并将信号转换为数字电压量；声音采集模块，采集焊接时的声音信号并将其转换为数字信号；焊接电流/电压采集模块采集焊接时的电流/电压信号，将其隔离并按比例缩小，再将其转换为数字信号。
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公开(公告)号：CN102126068B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201110053264.X
申请日：2011-03-05
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种机器人焊接技术领域的基于焊接机器人焊缝自主跟踪的被动视觉传感器，包括：安装支架、系统外壳、摄像机、减光滤光系统、光反射系统和送丝调节机构，摄像机和减光滤光系统在焊接过程中同轴设置于系统外壳内壁并传输焊接过程焊缝图像信息，减光滤光系统在非焊接过程中通过电机传动系统进行驱动并实现焊接前的导引和标定，光反射系统设置于系统外壳内壁并与减光滤光系统相连并获取焊接图像，安装支架设置于机器人的第六轴，送丝调节机构固定设置于焊枪上。本发明可应用于焊接中的信息获取与识别、焊缝寻找与跟踪以及熔透控制等方面。
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公开(公告)号：CN116225640A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211622966.X
申请日：2022-12-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种焊接数字孪生三维场景模型并发构建方法，包括：根据数据规模及计算机内核数，进行任务分块；通过三角阵列获取每个数据分块的起始位置；根据计算机内核数量构建并查集；对各个并查集进行计算，并合并各个并查集；根据合并的并查集，进行场景合并运算，导出场景文件。本申请中的方法充分利用了现代计算机的多核特性，充分利用计算机算力提高模型运算速度，可以实现无精度损失，或者在可控的精度范围内，构建出复杂焊接系统的数字孪生场景，大幅缩短耗时，效率高。
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公开(公告)号：CN114012210B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202111481554.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种电弧增材过程的沉积质量判断系统及方法。根据过程监控采集到的信号，对增材沉积质量进行判断，整体系统包括工控机、工业机器人、弧焊焊机、三通路采集卡、被动视觉传感模块等。其中工控机、机器人以及弧焊焊机相连接，构成电弧增材实验系统，被动视觉传感器则负责过程中熔池图像采集，采集卡与工控机相连，负责电流电压信号的采集。送丝电弧增材在沉积过程中，在进行除基层外的堆积时，容易出现熔池向两侧流淌的情况，从而导致焊道的塌陷，最终影响沉积成形质量。针对这种现象，本发明通过采集过程中的熔池图像以及电流电压信号，对图像进行处理并提取熔池图像特征以及电流电压特征，建立深度学习分类模型，对堆焊沉积情况做分类判断，判断结果良好，有较高准确率。该方法对提高电弧增材成品率有很大帮助，对送丝电弧增材过程控制有着重要意义。
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