In this study, a visual sensor system for weld seam tracking the I-butt weld joints in GMA welding was constructed. The sensor system consists of a CCD camera, a diode laser with a cylindrical lens and a band-pass-filter to overcome the degrading of image due to spatters and arc light. In order to obtain the enhanced image, quantitative relationship between laser intensity and iris opening was investigated. Throughout the repeated experiments, the shutter speed was set at 1/1000 second for minimizing the effect of spatters on the image, and therefore the image without the spatter traces could be obtained. Region of interest was defined from the entire image and gray level of the searched laser stripe was compared to that of weld line. The differences between these gray levels lead to spot the position of weld joint using central difference method. The results showed that, as long as weld line is within $\pm15^{o}$ from the longitudinal straight line, the system constructed in this study could track the weld line successfully. Since the processing time is no longer than 0.05 sec, it is expected that the developed method could be adopted to high speed welding such as laser welding.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.446-450
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1993
In this paper we propose an arc welding robot system, where two robots works coordinately and employ the vision sensor. In this system one robot arm holds a welding target as a positioning device, and the other robot moves the welding torch. The vision sensor consists of two laser slit-ray projectors and one CCD TV camera, and is mounted on the top of one robot. The vision sensor detects the 3-dimensional shape of the groove on the target work which needs to be weld. And two robots are moved coordinately to trace the grooves with accuracy. In order to realize fast image processing, totally five sets of high-speed parallel processing units (Transputer) are employed. The teaching tasks of the coordinated motions are simplified considerably due to this vision sensor. Experimental results reveal the applicability of our system.
The essential tasks to operate the welding robot are the acquisition of the position and/or shape of the parent metal. For the seam tracking or the robot automation, many kinds of contact and non-contact sensors are used. Recently, the vision sensor is most popular. In this paper, the development of the system which measures the profile of the welding part is described. The total system will be assembled into a compact module which can be attached to the head of welding robot system. This system uses the line-type structured laser diode and the vision sensor It implemented Direct Linear Transformation (DLT) for the camera calibration as well as radial distortion correction. The three dimensional shape of the parent metal is obtained after simple linear transformation and therefore, the system operates in real time. Some experiments are carried out to evaluate the performance of the developed system.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제12권1호
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pp.43-56
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2011
An integrated system composed of guidance, navigation and control (GNC) system for autonomous proximity operations and the docking of two spacecraft was developed. The position maneuvers were determined through the integration of the state-dependent Riccati equation formulated from nonlinear relative motion dynamics and relative navigation using rendezvous laser vision (Lidar) and a vision sensor system. In the vision sensor system, a switch between sensors was made along the approach phase in order to provide continuously effective navigation. As an extension of the rendezvous laser vision system, an automated terminal guidance scheme based on the Clohessy-Wiltshire state transition matrix was used to formulate a "V-bar hopping approach" reference trajectory. A proximity operations strategy was then adapted from the approach strategy used with the automated transfer vehicle. The attitude maneuvers, determined from a linear quadratic Gaussian-type control including quaternion based attitude estimation using star trackers or a vision sensor system, provided precise attitude control and robustness under uncertainties in the moments of inertia and external disturbances. These functions were then integrated into an autonomous GNC system that can perform proximity operations and meet all conditions for successful docking. A six-degree of freedom simulation was used to demonstrate the effectiveness of the integrated system.
One of the important research issues in mobile robot is how to detect the 3D environment fast and accurately, and recognize it. Sensing methods of utilizing laser structured light and/or stereo vision are representatively used among a number of methodologies developed to date. However, the methods are still in need of achieving high accuracy and reliability to be used for real world environments. In this paper to implement a new robotic environmental sensing algorithm is presented by combining the information between intensity image and that of laser structured light image. To see how effectively the algorithm applied to real environments, we developed a sensor system that can be mounted on a mobile robot and tested performance for a series of environments.
Since the wall thickness can be up to 6" or greater, welds must be made in many layers, each layer containing several passes. However, the welding time for the conventional welding processes such as SAW(Submerged Arc Welding) and FCAW(Flux Cored Arc Welding) can be required many hours. The aim of this paper is to develop a high speed welding system with multi-torch and laser vision sensor for increasing the production speed on the line and to remove the need for the operator so that the system can run automatically for the complete multi-torch multi-layer weld. It was shown that the developed laser vision sensor and analysis of arc blow for multi-torch were effective for multi-pass seam tracking and stable arc. A new automated multi-torch welding systems for thick wall applications has been proved in several production lines.
Kim, Yong-Baek;Moon, Hyeong-Soon;Kim, Jong-Cheol;Kim, Jong-Jun;Choo, Jeong-Bog
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.1137-1140
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2005
Automatic welding has been used frequently on pipeline projects. The productivity and reliability are most essential features of the automatic welding system. The mechanized GMAW process is the most widely used welding process and the carriage and band system is most effective welding system for pipeline laying. This application-oriented paper introduces new automatic welding equipment for pipeline construction. It is based on cutting-edge design and practical welding physics to minimize downtime. This paper also describes the control system which was designed and implemented for new automatic welding equipment. The system has the self diagnostic function which facilitates maintenance and repairs, and also has the network function via which the welding task data can be transmitted and the welding process data can be monitored. The laser vision sensor was designed for narrow welding groove in order to implement higher accuracy of seam tracking and fully automatic operation.
Through welding fabrication, user can feel an surficaial and capable unsatisfaction because of welded defects, Generally speaking, these are called weld defects. For checking these defects effectively without time loss effectively, weldability estimation system setup isan urgent thing for detecting whole specimen quality. In this study, by laser vision camera, catching a rawdata on welded specimen profiles, treating vision processing with these data, qualititative defects are estimated from getting these information at first. At the same time, for detecting quantitative defects, whole specimen weldability estimation is pursued by multifeature pattern recognition, which is a kind of fuzzy pattern recognition. For user friendly, by weldability estimation results are shown each profiles, final reports and visual graphics method, user can easily determined weldability. By applying these system to welding fabrication, these technologies are contribution to on-line weldability estimation.
An engine for marine propulsion and power generation consists of several cylinder liner-piston sets. And the oil groove is on the cylinder liner inside wall for the lubrication between a piston and cylinder. The machining process of oil groove has been carried by manual work so far, because of the diversity of the shape. Recently, we developed an automatic grinding robot system for oil groove machining of engine cylinder liners. It can covers various types of oil grooves and adjust its position by itself. The grinding robot system consists of a robot, a machining tool head, sensors and a control system. The robot automatically recognizes the cylinder liner's inside configuration by using a laser displacement sensor and a vision sensor after the cylinder liner is placed on a set-up equipment.
One of the important factors of the autonomous mobile robot is to build a map for surround environment and estimate its localization. This paper suggests a sensor fusion method of laser range finder and monocular vision sensor for the simultaneous localization and map building. The robot observes the comer points in the environment as features using the laser range finder, and extracts the SIFT algorithm with the monocular vision sensor. We verify the improved localization performance of the mobile robot from the experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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