一种电阻焊枪的对中性检测装置及方法与流程

本发明属于电阻焊技术领域，更具体地，涉及一种电阻焊枪的对中性检测装置及方法。

背景技术：

电阻焊是一种重要的焊接方法，其是将焊件组合后，通过电极施加压力，利用电流通过接头的接触面及邻近区域产生的电阻热进行焊接的方法。电阻焊的主要特点是焊接电压很低、焊接电流很大，完成一个接头的焊接时间极短，故生产率高；加热时，对接头施加机械压力，接头在压力的作用下焊合；且焊接时，不需要填充金属填料。电阻焊的应用很广泛，在汽车制造业中尤为重要。

采用电阻焊焊接设备进行焊接时，为确保焊接质量，需调整好电阻焊设备的对中性，即电阻焊枪上下两个电极帽的中心对准状态。但由于电阻焊焊接过程中，电极杆变形，螺丝松动，造成电极帽不对中，焊接质量出现虚焊、焊点扭曲、焊点毛刺等质量问题。

目前主要时靠检查人员发现焊点缺陷后，再去检查焊枪状体，造成批量缺陷流出。例如汽车制造自动化程度高，焊接工位距离生产检测人员距离远，等发现问题时已经造成缺陷批量流出，造成严重的质量问题或者损失。

因此亟须一种具有预警功能的电阻焊枪对中性检测装置及方法，及时预警，拉动维修修复，减少甚至避免焊接缺陷的产生和溢出。

技术实现要素：

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种电阻焊枪的对中性检测装置及方法，其目的在于通过对称的获取上下、电极帽的视图像信息，事先判断导航下电极帽的队中状态，从而避免焊接缺陷的大规模产生和溢出，减少由于人工检测带来的巨大手工劳动量，由此解决现有技术通过事后的人工焊点质量检测导致的批量焊接缺陷和繁重的人工检测工作的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种电阻焊枪的对中性检测装置，水平面对称固定的上、下摄像头、环形光源、下位机、以及上位机；

所述环形光源处于所述对称水平面内与所述上、下摄像头同心设置；所述上、下摄像头与下位机相连，所述下位机用于分别获取上、下摄像头拍摄的电阻焊枪上、下电极帽照片；所述上位机与所述下位机信号相连，用于根据下位机获取的上、下电极帽照片，检测电阻焊枪的对中性。

优选地，所述电阻焊枪的对中性检测装置，其所述上、下摄像头为同种摄像头，厚度在5mm至12mm之间，优选定焦超微距摄像头，所述摄像头对距离摄像头8mm-20mm超近物体清晰成像。

优选地，所述电阻焊枪的对中性检测装置，其所述环形光源，为环形灯管、环形布设的led灯珠；所述环形光源为立体布设或平面布设，当所述环形光源立体布设时，所述环形光源优选呈圆锥型，当所述环形光源平面布设时，所述环形光源优选布设于所述水平面内。

按照本发明的另一个方面，提供了一种电阻焊枪的对中性检测方法，其包括以下步骤：

(1)使得待检测的电阻焊枪移动电极帽至检验状态；

(2)获取待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像；

(3)采用图像处理的方法确定步骤(2)中获取的待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像中上、下电极帽中心点坐标；

(4)将步骤(3)中获取的上、下电极帽中心点坐标与标准的上、下电极帽中心点坐标比较，判断所述上、下电极帽的对中性在预设阈值范围之内；

(5)根据步骤(4)中获得的所述上、下电极帽的对中性落入的预设阈值范围，判断上、下电极帽的对中性状态。

优选地，所述电阻焊枪的对中性检测方法，其步骤(1)所述检验状态包括检验时电阻焊枪所处位置以及检验时电阻焊枪开合状态；所述检验时电阻焊枪所处位置为：使得经过人工校准的标准的上、下电极帽处于本发明提供的对中性检测装置的摄像头法线上时电阻焊枪所处的位置；所述检验时电阻焊强开合状态为，所述电阻焊枪使得经过人工校准的标准的上、下电极帽与相应本发明提供的对中性检测装置摄像头距离相同时的开合状态。

优选地，所述电阻焊枪的对中性检测方法，其步骤(2)具体为：在固定且对称的光照条件下，优选所述光照条件为本发明提供的对中性检测装置设置在对称面上的环形光源，将上、下摄像头获取的待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像传递给下位机。

优选地，所述电阻焊枪的对中性检测方法，其步骤(3)所述对于步骤(2)中获取的待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像，按照如下方法获取电极帽的图像中的电极帽中心点：

(3-1)图片预处理：将所述电极帽端面图像，进行降噪以及二值化获得电极帽端面二值化图像；

(3-2)轮廓识别：对于步骤(3-1)中获取的电极帽端面二值化图像进行轮廓识别和边缘检测算法，根据部分圆形轮廓补齐，获得的电极帽端面二值化图像中所有的圆形轮廓；

(3-3)选择端面圆：对于步骤(3-2)中获得的电极帽端面二值化图像中所有的圆形轮廓采用投票法找出重复此时最高的圆形作为所述电极帽的端面圆；

(3-4)将步骤(3-3)中获得的电极帽端面圆的圆心作为所述电极帽图像中的电极帽中心点。

优选地，所述电阻焊枪的对中性检测方法，其所述降噪方法优选采用双边滤波算法；所述二值化用于区分电极帽端面形状与背景，灰度阈值在100至150之间；所述轮廓识别算法，优选采用sobel算法、laplace算法；所述边缘检测算法，优选采用canny算法、opencv提供的边缘检测算法。

优选地，所述电阻焊枪的对中性检测方法，其步骤(4)所述上、下电极帽的对中性为所述上下电极帽之间的偏心距离或者所述上、下电极帽分别于经校准的标准上、下电极帽相比的中心偏移距离。

优选地，所述电阻焊枪的对中性检测方法，其所述上下电极帽之间的偏心距离按照如下方法获取：

将上、下电极帽的图片建立转换坐标系，通过坐标转换将上、下电极帽的中心点投影在与对称平面平行的平面或对称平面内，并计算该平面内上、下电极帽中心的投影之间的距离作为上下电极帽之间的偏心距离。

所述上电极帽的中心偏移距离，为所述上电极帽的中心点与经校准的上电极帽的中心点的距离；所述下电极帽的中心偏移距离，为所述上电极帽的中心点与经校准的下电极帽的中心点的距离。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

本发明提供的对中性检测装置及方法，可实现前馈式的电阻焊枪电极帽对中检测，从而及时预警，拉动维修修复，减少甚至避免焊接缺陷的产生和溢出。对比现有的监测手段，本发明具有高精确度、厚度小

附图说明

图1是本发明提供的电阻焊枪的对中性检测装置结构示意图；

图2是电极帽端面图示例；

图3是二至化处理后的图片示例；

图4是标记最小端面圆的结果示例。

在所有附图中，相同的附图标记用来表示相同的元件或结构，其中1环形光源，2为下位机，3为上位机，4为上摄像头，5为下摄像头，6为上电极帽，7为下电极帽。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

本发明提供的电阻焊枪的对中性检测装置，如图1所示，包括环形光源、下位机、上位机、以及关于水平面对称固定的上、下摄像头；所述环形光源环绕所述；所述上、下摄像头与下位机相连，所述下位机用于分别获取上、下摄像头拍摄的电阻焊枪上、下电极帽灰度照片；所述上位机与所述下位机信号相连，用于根据下位机获取的上、下电极帽灰度照片，检测电阻焊枪的对中性。

所述上、下摄像头为优选为同种摄像头，厚度在5mm至12mm之间，优选定焦超微距摄像头，所述摄像头对距离摄像头8mm-20mm超近物体清晰成像，从而避免对焦快速获取位置相对固定的上、下电极帽的灰度照片。

所述环形光源，优选为环形灯管、环形布设的led灯珠，所述环形光源可以立体布设，例如呈圆锥型环绕摄像头；也可平面布设，例如平面环形灯管，优选处于上、下摄像头的对称水平面中。优选方案，所述环形光源处于所述对称水平面内与所述上、下摄像头同心设置。所述环形光源，要求能照亮待测的上、下电极帽，使得上、下电极帽在黑暗中能清晰成像、不影响电极帽进入检验状态即可，不要求对称或均匀，当所述环形光源为led灯珠时，采用均匀布设的led灯珠或根据环境进行亮度补偿设计非均匀布设的led灯珠。

本发明提供的电阻焊枪的对中性检测方法，包括以下步骤：

(1)使得待检测的电阻焊枪调整电极帽至检验状态；所述检验状态包括检验时电阻焊枪所处位置以及检验时电阻焊枪开合状态；所述检验时电阻焊枪所处位置为：使得经过人工校准的标准的上、下电极帽处于本发明提供的对中性检测装置摄像头法线上时电阻焊枪所处的位置；所述检验时电阻焊强开合状态为，所述电阻焊枪使得经过人工校准的标准的上、下电极帽与相应本发明提供的对中性检测装置摄像头距离相同时的开合状态；

(2)获取待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像；

具体而言，在固定的光照条件下，例如本发明提供的对中性检测装置设置在对称面上的环形光源，将上、下摄像头获取的待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像传递给下位机，电极帽端面示例如图2所示。

(3)采用图像处理的方法确定步骤(2)中获取的待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像中上、下电极帽中心点坐标；

对于步骤(2)中获取的待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像，按照如下方法获取电极帽的图像中的电极帽中心点：

(3-1)图片预处理：将所述电极帽端面图像，进行降噪以及二值化获得电极帽端面二值化图像，从而搜索电极帽目标区域，加深电极帽轮廓和背景的差异；所述降噪方法优选采用双边滤波算法；所述二值化用于区分电极帽端面形状与背景，灰度阈值在100至150之间，根据实物效果调整。二值化图片示例如图3所示。

(3-2)轮廓识别：对于步骤(3-1)中获取的电极帽端面二值化图像进行轮廓识别和边缘检测算法，根据部分圆形轮廓补齐，获得的电极帽端面二值化图像中所有的圆形轮廓；所述轮廓识别算法，优选采用sobel算法、laplace算法；所述边缘检测算法，优选采用canny算法、opencv提供的边缘检测算法(findcontours函数)；

(3-3)选择端面圆：对于步骤(3-2)中获得的电极帽端面二值化图像中所有的圆形轮廓采用投票法找出重复此时最高的圆形作为所述电极帽的端面圆；端面圆选择示例如图4所示。

(3-4)将步骤(3-3)中获得的电极帽端面圆的圆心作为所述电极帽图像中的电极帽中心点。

(4)将步骤(3)中获取的上、下电极帽中心点坐标与标准的上、下电极帽中心点坐标比较，判断所述上、下电极帽的对中性在预设阈值范围之内；

所述上、下电极帽的对中性为所述上下电极帽之间的偏心距离或者所述上、下电极帽分别于经校准的标准上、下电极帽相比的中心偏移距离。

所述上下电极帽之间的偏心距离按照如下方法获取：

将上、下电极帽的图片建立转换坐标系，通过坐标转换将上、下电极帽的中心点投影在与对称平面平行的平面或对称平面内，并计算该平面内上、下电极帽中心的投影之间的距离作为上下电极帽之间的偏心距离。

所述上电极帽的中心偏移距离，为所述上电极帽的中心点与经校准的上电极帽的中心点的距离；所述下电极帽的中心偏移距离，为所述上电极帽的中心点与经校准的下电极帽的中心点的距离。

所述预设的阈值范围，至少包括正常阈值范围、校准阈值范围，优选还包括预警阈值范围。

(5)根据步骤(4)中获得的所述上、下电极帽的对中性落入的预设阈值范围，判断上、下电极帽的对中性状态。

当所述上、下电极帽的对中性落入正常阈值范围时，认为所述上、下电极帽的对中性状态正常，无需校准；当所述上、下电极帽的对中性落入预警阈值范围时，认为所述上、下电极帽的对中性状态下滑；当所述上、下电极帽的对中性落入校准阈值范围时，认为所述上、下电极帽的对中性状态不佳，不能继续工作需要校准。

以下为实施例：

实施例1

一种电阻焊枪的对中性检测装置，如图1所示，包括关于水平面对称固定的上、下摄像头、环形光源、下位机、以及上位机，所述环形光源处于所述对称水平面内与所述上、下摄像头同心设置；所述上、下摄像头与下位机相连，所述下位机用于分别获取上、下摄像头拍摄的电阻焊枪上、下电极帽照片；所述上位机与所述下位机信号相连，用于根据下位机获取的上、下电极帽照片，检测电阻焊枪的对中性。

所述上、下摄像头为优选为同种摄像头，厚度为10mm，型号为bg-cam-du。

所述环形光源，为在摄像头底座的电路板上，处于摄像头对称平面内，摄像头镜头周围16mm直径的圆周上均匀布设8个led灯珠。

实施例2

一种电阻焊枪的对中性检测方法，包括以下步骤：

(1)控制待检测的电阻焊枪移动至实施例1提供的对中性检测装置，使得待检测的电阻焊枪移动电极帽至检验状态；即标准电极帽处于摄像头法线上，且标准上电极帽与上摄像头的距离、标准电极下电极帽与下摄像头的距离相同的。

(2)获取待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像；

所述待检测电阻焊枪上、下电极帽的640*480图像。

(3)采用图像处理的方法确定步骤(2)中获取的待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像中上、下电极帽中心点坐标；

对于步骤(2)中获取的待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像，按照如下方法获取电极帽的图像中的电极帽中心点：

(3-1)图片预处理：将所述电极帽端面图像，进行双边滤波降噪以及二值化获得电极帽端面二值化图像，从而搜索电极帽目标区域，加深电极帽轮廓和背景的差异；采用的双边滤波参数如下：1)、每个像素领域的直径d为60；2)、颜色空间滤波器sigmas的值为10；3)、坐标空间中滤波器sigmar的值为12；所述二值化处理灰度阈值为113；

(3-2)轮廓识别：对于步骤(3-1)中获取的电极帽端面二值化图像进行轮廓识别和边缘检测算法，根据部分圆形轮廓补齐，获得的电极帽端面二值化图像中所有的圆形轮廓；所述轮廓识别算法，采用opencv库里cv2.findcontours()函数，参数1为：为需要处理的图片，参数2为：cv2.retr_external表示只检测外轮廓，参数3为：cv2.chain_approx_tc89_l1表示使用teh-chinlchain近似算法；所述边缘检测算法，采用canny算法低阀值门槛为50，高阀值门槛为125；

(3-3)选择端面圆：对于步骤(3-2)中获得的电极帽端面二值化图像中所有的圆形轮廓采用投票法找出重复此时最高的圆形作为所述电极帽的端面圆。

(3-4)将步骤(3-3)中获得的电极帽端面圆的圆心作为所述电极帽图像中的电极帽中心点。

(4)将步骤(3)中获取的上、下电极帽中心点坐标与标准的上、下电极帽中心点坐标比较，判断所述上、下电极帽的对中性在预设阈值范围之内；

(5)根据步骤(4)中获得的所述上、下电极帽的对中性落入的预设阈值范围，判断上、下电极帽的对中性状态。

具体而言：

获取所述上电极帽圆心与上标准电极帽圆心的距离，当距离小于或等于1mm落入正常阈值范围；当距离处于1至2mm之间，落入预警阈值范围，系统预警；当距离大于或等于2mm时，落入校准阈值范围，停止焊接并校准；

获取所述下电极帽圆心与下标准电极帽圆心的距离，当距离小于或等于1mm落入正常阈值范围；当距离处于1至2mm之间，落入预警阈值范围，系统预警；当距离大于或等于2mm时，落入校准阈值范围，停止焊接并校准。

一种电阻焊枪的对中性检测方法，包括以下步骤：

(1)控制待检测的电阻焊枪移动至实施例1提供的对中性检测装置，使得待检测的电阻焊枪移动电极帽至检验状态；即标准电极帽处于摄像头法线上，且标准上电极帽与上摄像头的距离、标准电极下电极帽与下摄像头的距离相同的。

(2)获取待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像；

所述待检测电阻焊枪上、下电极帽的640*480图像。

(3)采用图像处理的方法确定步骤(2)中获取的待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像中上、下电极帽中心点坐标；

对于步骤(2)中获取的待检测电阻焊枪上、下电极帽端面的图像，按照如下方法获取电极帽的图像中的电极帽中心点：

(3-1)图片预处理：将所述电极帽端面图像，进行双边滤波降噪以及二值化获得电极帽端面二值化图像，从而搜索电极帽目标区域，加深电极帽轮廓和背景的差异；采用的双边滤波参数如下：1)、每个像素领域的直径d为60；2)、颜色空间滤波器sigmas的值为10；3)、坐标空间中滤波器sigmar的值为12；所述二值化处理灰度阈值为113；

(3-2)轮廓识别：对于步骤(3-1)中获取的电极帽端面二值化图像进行轮廓识别和边缘检测算法，根据部分圆形轮廓补齐，获得的电极帽端面二值化图像中所有的圆形轮廓；所述轮廓识别算法，采用opencv库里cv2.findcontours()函数，参数1为：为需要处理的图片，参数2为：cv2.retr_external表示只检测外轮廓，参数3为：cv2.chain_approx_tc89_l1表示使用teh-chinlchain近似算法；所述边缘检测算法，采用canny算法低阀值门槛为50，高阀值门槛为125；

(3-3)选择端面圆：对于步骤(3-2)中获得的电极帽端面二值化图像中所有的圆形轮廓采用投票法找出重复此时最高的圆形作为所述电极帽的端面圆；

(3-4)将步骤(3-3)中获得的电极帽端面圆的圆心作为所述电极帽图像中的电极帽中心点。

(4)将步骤(3)中获取的上、下电极帽中心点坐标与标准的上、下电极帽中心点坐标比较，判断所述上、下电极帽的对中性在预设阈值范围之内；

(5)根据步骤(4)中获得的所述上、下电极帽的对中性落入的预设阈值范围，判断上、下电极帽的对中性状态。

具体而言：

根据所述标准上、下电极帽的图片，通过如上所述的图像识别获取所述电极帽最小端面圆的位置，根据所述最小端面圆的位置确定所述电极帽最小端面圆的圆心，即标准上、下电极帽圆心位置；

认定所述上、下电极帽圆心位置重合，从而建立所述上下摄像头的坐标系转换映射；

根据所述上、下电极帽的图片，通过图像识别获取所述电极帽最小端面圆的位置，根据所述最小端面圆的位置确定所述电极帽最小端面圆的圆心，即上、下电极帽圆心位置；根据上下摄像头的坐标系转换映射将所述上、下电极帽圆心位置转换到相同的坐标系并获取其上、下电极帽圆心之间的距离；判断所述上、下电极帽圆心之间的距离是否在预设的对中正常范围内，如果超过2mm范围，则认为上、下电极需要重新对中，否则认为上、下电极对中性良好。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。