A method of determining the coordinates of welding joints in the robot's technical vision system for arc welding

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Welding is a technological process of creating permanent joints by creating interatomic bonds between components when they are heated, plastic deformed, or a combination of these two factors. Welding is a type of assembly operation; it allows you to create permanent joints. It has become widespread due to its simplicity

 

 

and high speed of connecting parts. Welding is a high-performance and cost-effective technological process that is used in many areas of mechanical engineering. The welding process must be automated. Automated welding is a fully automated process performed with the help of special robots and other welding equipment. Robot welding has a number of advantages, including high quality of finished products and high production productivity. In addition, an important advantage of robotic welding is its accuracy. The positioning error of the welding torch of modern welding robots is 0.03–0.05 mm, which is sufficient for most tasks. However, with hard programming of the robot (without adaptation), the positioning error can reach 0.5 mm or more. To reduce the error, it is necessary to use methods for correcting the welding trajectory based on measuring the coordinates of the welding joint using a vision system. Correction of the trajectory will ensure the quality of the welded product, but at the same time the welding speed may decrease. Therefore, in order to ensure the required welding accuracy and maintain an acceptable speed, the task arises to develop effective methods for determining the coordinates of the joints of welded joints using technical vision as part of an arc-welding robot.

About the authors

A. Yu. Polivanov

MSUT STANKIN

Author for correspondence.
Email: shpoliv@mail.ru
cand. Sc. of Engineering, associate professor at the sub-department of Robotics and Mechatronics Moscow

Yu. Daboul

MSUT STANKIN

Email: youssefdaboal@hotmail.com
postgraduate student at the sub-department of Robotics and Mechatronics Moscow

References

  1. Poduraev Y. V. Mechatronics: Fundamentals, Methods, Application. Textbook for university students. – Moscow: Mechanical Engineering, 2006.
  2. Polivanov A. Yu., Ivanov Yu. V., Kholin D. V. Calibration of the video sensor of the technical vision system of an industrial robot for laser welding // Vestnik MSUT “Stankin”. – 2019. – No. 2 (49). – P. 119–126. – EDN: XCLZLH.
  3. Polivanov A. Yu., Ivanov Yu. V., Kholin D. V. Method for converting coordinates of the computer vision system of an industrial robot for laser welding operations // Mechatronics, Automation, Control. – 2020. – Vol. 21 (3). – P. 166–173.
  4. Zenkevich S. L. Fundamentals of Control of Manipulation Robots: Textbook for Universities. 2nd ed., corrected and enlarged. – Moscow: Publishing House of Bauman MSTU, 2004. – 480 p.
  5. Fu K. S., Gonzalez R. C., Lee C. S. G. Robotics: Control, Sensing, Vision and Intelligence. – New York: McGraw-Hill Book Company, 1987.
  6. Mahidzal Dahari, Jian-Ding Tan. Forward and inverse kinematics model for robotic welding process using KUKA KR16 robot. – 2011.
  7. Yane B. Digital Image Processing. – Moscow: Technosphere, 2007. – 584 p.
  8. Yurevich E. I. Basics of Robotics. 2nd ed. – St. Petersburg: BHV-Petersburg, 2005. – 416 p.
  9. Gonzalez R., Woods R. Digital Image Processing. – Moscow: Technosphere, 2012. – 1104 p.
  10. Calibrating Camera Using OpenCV [Electronic resource] // URL: https://waksoft.susu.ru/2020/02/29/kalibrovka-kamery-s-ispolzovaniem-s-opencv.html (accessed: 11.12.2023).
  11. Analysis of Stereoscopic Camera Calibration Methods [Electronic resource] // URL: https://studopedia.org/13-37634.html (accessed: 12.12.2023).
  12. Types of Robotic Welding [Electronic resource] // URL: https://robomatic.ru/content/vidy-robotizirovannoy-svarki.html (accessed: 12.12.2023).
  13. Welding Seams [Electronic resource] // URL: https://proflasermet.ru/article/svarochnye-shvy.html (accessed: 06.10.2023).
  14. Features of the Use of Robotic Complexes in Welding [Electronic resource] // URL: https://www.shtorm-its.ru/info/articles/osobennosti-primeneniya-robotizirovannykh-kompleksov-v-svarke.html (accessed: 07.12.2023).
  15. Calibration of Six-Link Manipulators of Universal Industrial Robots [Electronic resource] // URL: http://forum.russ2.com/lofiversion/index.php/t1133.html (accessed: 12.11.2023).
  16. Kemppi A7 MIG Welder 450 Welding System [Electronic resource] // URL: https://www.kemppi.com/ru/offering/family/a7mig-welder.html (accessed: 29.10.2023).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».