Kaynak robotlarinda sablon eslestirme algoritmasinin kullanilmasi

Abstract

Akıllı kaynak teknolojisi için görüş tabanlı dikiş takibi ve kaynak şeklinin tipinin belirlenmesi anahtar teknolojilerden biridir. Robotik uygulamalardaki en büyük zorluk; görsel sensörlerin kapasitesi ve sinyal işleme algoritmalarının hesaplama maliyetiyle sınırlanan dinamik bir ortamla etkileşimdir. Amaç kaynak sürecini hızlandırmak ve maliyeti düşürmektir. Kaynak işlemi, işlem hızını artırmak için operatörler yerine görüntü sensörleri ve çeşitli görüntü işleme algoritmaları kullanılarak hızlandırılmaktadır. Bununla birlikte, kaynak uygulaması sırasında çoğu görüntü işleme algoritmasının uyarlanabilirliği ve sağlamlığı yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada, özellik çıkarımı ve nesne tanıma için olay odaklı bir somutlaştırılmış sistem, robotik uygulamalarda yeni ve verimli bir duyusal yaklaşım olarak tasarlanmıştır. Nesne tanıma için ek bilgiler kullanılarak eşleşen olay özelliği geliştirilmiştir. Bu çalışmada, robotun gerçekleştirdiği kaynak işleminden sonra hangi kaynak türünün işleme daha yakın olduğuna karar vermek amaçlanmaktadır. Böylece kaynak tipine göre parametre seçimleri ve sonuçların işlenmesi kolaylaştırılmış ve kaynağın kaliteli bir şekilde yapılıp yapılmadığı kontrol edilmiştir. Test sonuçları, algoritmanın çoklu tipik kaynak dikişleri için iyi bir uyarlanabilirlik sağladığını göstermektedir.

One of the key technologies for intelligent welding is opinion-based seam tracking and determination of the welding shape. The biggest challenge in robotic applications is the interaction with a dynamic environment limited by the capacity of visual sensors and the calculation cost of signal processing algorithms. The goal is to speed up the welding process and reduce costs. Welding process is accelerated by using image sensors and various image processing algorithms instead of operators to increase the processing speed. However, the adaptability and robustness of most image processing algorithms during welding applications is insufficient. In this study, an event-driven concrete system for feature extraction and object recognition has been designed as a new and efficient sensory approach in robotic applications. The matching event feature has been developed by using additional information for object recognition. The aim of this study is to determine which welding type is closer to the welding process performed by the robot. Thus, parameter selections and processing of results are facilitated according to the welding type, and whether the welding is done in a high-quality manner is checked. Test results show that the algorithm provides good adaptability for multiple typical welding seams.