概述

 

机器视觉技术是智能自动焊接的核心技术之一。近年来，随着计算机硬件技术的发展和智能自动化技术在焊接行业的广泛应用，机器视觉系统得到了很大的发展和应用。在企业的生产线上得到了广泛的推广和应用。对于整个控制系统，视觉系统具有数据量大、响应时间短的要求。因此，从设计的角度来看，对图像处理的软件算法、硬件设备和线路的组成都有严格的要求。传统的电路组成是以多处理器系统为核心，获得较强的计算能力，软件算法适应硬件结构。多核处理器的出现是对多处理器系统结构的完美升级和替代方案。如果软件算法设计得到改进，系统性能将得到定性的提高。以下将阐述该系统的硬件组成、原理和算法设计。

 

1系统构成

 

1．1多处理器系统

 

在焊接生产中，有几种场合使用图像识别技术，如工件位置识别（零件结构组装位置识别和定位焊缝起始焊接位置识别）、焊缝识别（包括焊缝空间位置和自身三维形状识别）、焊接温度场识别（焊缝和热影响区温度场测量计算，主要采用红外非接触测量）。在这些应用中，图像干扰因素多，成像质量差。如弧光干扰、强电场(引弧脉冲中和维弧脉冲)干扰、强磁场(焊接电流形成)干扰等。为了获得良好的“视觉测量”效果，通常不需要丢弃严重干扰的图像，选择高分辨率摄像头和高图像采样率，分别计算各种检测方法（可见光摄像头、红外摄像头、激光测量成像仪等）的图像。在多处理器系统中，为了减轻主处理器的负担，往往将单个图像矢量化，然后送到主控制器进行综合，使传输数据具有一定的滞后性。如果将多个位图数据直接送到主控制器，则主控制器无法在很短的响应时间内完成操作。改进后，多处理器的系统结构如图2所示，改进方法是将多个传感器获得的图像直接存储在系统的公共RAM区域，形成多维图像数组。例如，图像的第一分量可能是亮度阵列，第二分量可能是红光阵列，第三分量可能是蓝光阵列，第四分量可能是红外光阵列（红外摄像机测量温度场），第五分量可能是激光测量图像（X，Y，Z），等等。这样，RAM中的多维图像可以在多核CPU中进行一次性处理，从而减少了上下处理器传输带来的延迟（这种延迟是PCB板上线路带来的延迟，而不是芯片内部的延迟），加快了系统的响应速度。在A系统中，数据由多级处理器分别处理，时间延迟较大。虽然B系统共享数据区域，但多个处理器之间的合作耗时，在一定程度上降低了多个处理器的优势。处理器合作的耗时与处理器数量N的两次成正比，随着处理器数量N的急剧上升，在实际应用中应用较少。在上述两个系统中，PCB电路板上的铜箔实现了处理器之间的总线。板级延迟时间大，目前处理器的运算速度(即处理器的内频)可以达到几百兆赫兹到几个吉赫兹之间，运算速度非常快。但处理器的外部频率不能太高（由电路板铜箔的长度决定），PCB电路板上的数据总线以处理器的外部频率工作。大多数工业处理器的外频只有几十兆赫，因此PCB板上总线的传输速度成为整个系统的瓶颈。

 

1．2多核处理器

 

可见，在结构上，多核处理器的结构与传统多处理器系统的改进方案相似。但根本区别在于:(1)多核处理器的总线是在芯片内部实现的，是在处理器的内频下工作的，速度可以达到几百兆到几吉；(2)多核处理器内部处理器之间的协作由硬件完成，每个核工作由专用控制电路同时完成。因此，软件在协作中花费的时间很少。传统的多处理器系统由软件完成协作关系，使多核处理器能够更有效地利用内部处理器完成图像分析的相关操作，宏观上表现为处理器的操作速度更快。从算法的角度来看，多核处理器可以避免重复操作。多维图像可以优先考虑同一方向的分量矩阵，使数据具有更多的相关性，容易简化操作，参与操作的数据的绝对值较小。处理器计算小数值数据所使用的时钟周期数少，时间短，容易获得更快的运算速度。多核处理器多处理器系统在同一集成电路工艺下具有明显的运算速度优势。多核处理器的优点也体现在对焊接过程中获得的原始多维图像处理的适应性上。多维图像以多维数组的形式存在于共用的RAM中，每个核心可以平等地访问数组中的每个数据，使数据访问更加灵活。由于多个核心处于平等的位置，因此可以集中操作分散控制。多核处理器具有优异的多任务处理能力。因此，在焊接视觉系统中，数据采集、图形操作和反馈控制可以达到更好的平衡状态。这样，多处理器系统结构图3RAM中多维数组量的分布将更加灵活。例如，您可以选择其中两个核完成一个算法，其他每个核完成一个算法，以充分发挥每个核的计算能力。从以上对焊接图像处理算法的特点分析可以看出，多核处理器和更多处理器系统能够更好地满足焊接过程中图像识别的要求。

 

2结语

 

焊接技术不断发展，从最初的简单光焊接识别到后来的焊件组装图像视觉，从平面图像的简单识别到三维图像的建模，再到焊缝多维图像的应用。智能自动焊接技术在实际生产中的应用将得到更深入的发展。处理器技术的不断进步，以及适应硬件结合的新数学计算模型和控制机制的建立，为这一发展提供了可持续的动力。本文总结了多核处理器和多维图像在智能焊机视觉系统中的应用和改进过程。在工厂车间的实际运行中，取得了良好的效果，显著提高了焊机的抗干扰能力、对各种环境的适应性、焊机的检测速度和生产速度，达到了预期的改进效果。