摘要
本发明提出了一种电极质量检测及自适应焊接方法,包括以下步骤:S1,获取电极表面的RGB图像、深度图和三维形貌数据;S2,检测电极表面缺陷,计算电极的弯曲度偏差;S3,若电极表面缺陷和弯曲度均超出设定阈值,则判定为严重质量缺陷;S4,根据电极的三维形貌数据计算电极的轴线偏移量,根据偏移量调整焊接平台的对中位置;S5,根据电极的弯曲度偏差和焊枪头的力反馈数据,动态调节焊枪的姿态。本发明通过自动检测电极表面缺陷和弯曲度偏差、轴线偏移自动对中、焊枪力反馈动态补偿等技术,实现了电极质量检测与焊接过程的高度自动化和智能化,显著提高了检测效率、精度和焊接质量稳定性,有效降低了人工依赖、劳动强度、安全事故风险。
技术关键词
焊接方法
三维模型
离散点云数据
焊接平台
检测电极
调节焊枪
生成高精度深度图
偏差
弯曲
力反馈
深度学习算法
图像数据采集模块
输入神经网络模型
激光模组
表面缺陷图像
系统为您推荐了相关专利信息
低通滤波器参数
重建场景
渲染方法
高斯核函数
幅值
核岛安全壳
焊接系统
衬里
悬臂焊接机器人
焊接方法
三维数字模型
三维模型
卷积神经网络模型
扫描设备
藻酸盐印模材料
冲压成形设备
板材冲压成形
在线监测方法
BP神经网络模型
应力