The harsh nature of welding environments makes welding a prime candidate for process automation. Among the variety of welding processes available, gas metal arc welding is one of the most frequently used methods, primarily because it is highly suited to a wide range of applications, and also to automation. Automatic seam tracking method is one of the most demanded techniques for automatic control of arc welding. In this study a seam tracking system has been developed by using the welding arc itself as a sensor. This paper described the principle and experimental result of the arc sensor system, as well as the development and application of the automatic CO_2$ welding for the horizontal fillet welding. A basic problem in horizontal fillet welding is the prevention of hanging bead formation such as undercut at the vertical plate and overlap at the horizontal plate. To produce the symmetric bead shape, the relationship of bead shape to welding parameters(welding velocity, weaving width, weaving speed, tip to workpiece distance) was also investigated.
아크용접에 로보트가 적용되면서 그 적용대상 폭을 넓히기 위하여 여러 종류의 센서들이 개발되어 왔다. 그 중 로보트나 자동용접장치에 장착이 용이한 아크센서에 대하여 원리들과 응용한 예들을 소개하였다. 용접이음부의 최소두께 제한, 용접중 용융지의 처침(Distortion) 등에 따른 아크신호의 불안정이 문제로 남아 있으므로 아크센서의 신뢰도를 향상시키기 위해서는 각 용접공정의 보다 정확한 해석이 요구되며, 이들을 적용하기 위한 제어 알고리즘의 개선 또한 요구된다. 아크센서가 개선되어 신뢰도가 높아질수록 더욱 광범위하게 적용될 것이며, 아크용접작업의 생산성 향상에 크게 기여하게 될 것이다.
The horizontal fillet welding is prevalently used in heavy and ship building industries to fabricate the large scale structures. A deep understanding of the horizontal fillet welding process is restricted, because the phenomena occurring in welding are very complex and highly non-linear characteristics. To achieve the satisfactory weld bead geometry in robot welding system, the seam tracking algorithm should be reliable. The number of seam tracker was developed for arc welding automation by now. Among these seam tracker, the arc sensor is prevalently used in industrial robot welding system because of its low cost and flexibility. However, the accuracy of arc sensor would be decreased due to the electrical noise and metal transfer. In this study, the signal processing algorithm based on the neural network was implemented to enhance the reliability of measured welding current signals. Moreover, the seam tracking algorithm in conjunction with the signal processing algorithm was implemented to trace the center of weld line. It was revealed that the neural network could be effectively used to predict the welding current signal at the end of weaving.
A CCD camera with a laser stripe was applied to realized the automatic weld seam tracking. The 3-dimensional information obtained from the vision system made it possible to generate the weld torch path. The adaptive Hough transformation was used to extract laser stripes an to obtain specific weld points. It takes relatively long time to process image on-line control using the basic control using the basic Hough transformation, but it has a tendency of robustness over the noises such as spatter. For this reason, it was complemented with adaptive Hough transformation to have an on-line processing ability for scanning specific weld points. The dead zone, where the sensing of weld line is impossible, was eliminated by rotating the camera with its rotating axis centered at the weld torch. When weld lines were detected, the camera angle was controlled in order to get the minimum image data for sensing of weld lines. Consequently, the image processing time was reduced.
A vision sensor measure range data using laser light source. This sensor generally use patterned laser which shaped single line. But this vision sensor cannot satisfy new trend which needs laster and more precise processing. The sensor's sampling rate increases as reduced image processing time. However, the sampling rate can not over 30fps, because a camera has mechanical sampling limit. If we use multi line laser pattern, we will measure multi range data in one image. In the case of using same sampling rate camera, number of 2D range data profile in one second is directly proportional to laser line's number. For example, the vision sensor using 5 laser lines can sample 150 profiles per second in best condition.
For improvement in productivity and weld quality, weld seam tracking and welding parameter control are very essential in the welding of a structure which can not be cxactly fit-up due to mismatch, discontinous gap, deflection, etc.. In this study, an automatic weld seam tracking system is developed for I-butt joint structure, and the system consists of XYZ working table, vision sensor and user interface program. In the developed vision sensor system, an image projection algorithm for weld-line detection and an adaptive current control algorithm for gap variation were implemented. The user interface program developed in this study by basing on the objct oriented concept could provide very convenient way to utilize the tracking system with the pull-down menu driven structure. The developed system showed a good seam tracking and weld quality control capability corresponding to deflected weld lines and gap variations.
본 논문에서는 시각 인식 기술을 이용한 자동화된 생산기술 분야로, 전자회로 기판 생산 공정과 용접 공정을 예롤 들었으며, 각 분야에서의 연구 동기 및 현황을 소개하고 최근 사용되고 있는 기술에 대해 논하였다. 여기서, 전자회로 기판 생산공정에 적용된 시각 인식 기술로는 인쇄 회로 기판(PCB)의 도체 패턴의 양/불량 판정 검사, FIC부품의 인식 및 리드 검사, FIC부품의 장착상태검사, 장착 후의 납땜 검사 등을 다루었으며, 용접 공정에 대한 기술로는 맞대기 용접에서의 용접선 추적, 고주파 전기저항 용접으로 생산되는 강관의 용접품질 검사 등을 다루었다.
최근 모든 산업에 있어서 자동화에 대한 요구가 높아지고 있다. 모든 자동화는 힘들고 어려운 작업을 기계가 인간을 대신하여 수행하며 품질 및 생산성을 향상시킨다는 관점에서 끊임없이 추구되고 있다. 용접 자동화도 그 예외는 아니어서 용접 구조물 제작의 경우, 임의의 용접 경로를 추적하는 방법과 공정 변수의 제어법 등이 현재 연구되고 있다. 특히 용접 공정중 용접선 경로 변화를 측정할 수 있는 센서가 용접 공정의 자동화에 필수적이다. 이러한 센서중에는 아크센서, 시각센서, 초음파센서, 레이저센서가 있으며, 이중 널리 이용되고 있는 것은 팁-모재간의 거리변화에 따른 전류 또는 전압 변화를 모델링하여 위치 정보로 이용하는 아크센서와, 카메라를 이용한 영상 정보를 처리함으로써 토치가 이동해야 항 위치를 찾는 시각센서가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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