臺灣博碩士論文加值系統

本研究應用影像伺服控制技術，針對『不規則破裂』焊道，進行精密雷射焊接修補的技術開發，並以配有『機械視覺』的加工平台進行實際驗證。系統藉由『影像處理』技術將焊道循跡與寬度標示在顯示螢幕上，經由『類神經網路』影像伺服技術，將此影像資訊轉換成相關的CAM加工路徑指令，進行自動修補焊接。

精密雷射焊接的加工種類多樣化，焊道路徑與寬度的類型也隨之不同。加工時為了避免因『焊點偏邊』導致接合處牢度不足，並讓『雷射光斑』能依焊道寬度調整大小，本研究整合了(I)『寬帶』焊道影像的鑑別、(II)焊道『中心線以及寬度』的估算、以及(III)焊道影像路徑循跡等影像辨識技術，能讓系統沿著『寬帶焊道影像』的中心線尋跡，並且動態量測路徑上的寬度。

影像資訊與加工機台『X-Y-Zoom』參數間的映射關係，則是藉由訓練自我組織映射(SOM, Self-Organizing Maps)與徑向基底函數(RBF, Radial Basis Function)類神經網路所達成，其中SOM網路除了儲存循跡加工機台的『影像-角度』映射關係外，也進行影像賈式矩陣(Image Jacobian matrix)的鑑別；RBF網路則是做為Zoom的學習架構，循跡時可自動調整雷射光點大小。進行雷射修補加工時，系統將鑑別出的焊道影像「中點座標」與「寬度」導入SOM與RBF類神經網路，計算出理想的CAM焊接加工指令，進行修補焊接。在實際驗證上展示了此研究方法的成效。

In this study, we aim at developing a Neural-Network-Based Visual Servoing system to carry out Laser welding for irregular weld joint profiles. We propose an image processing scheme capable of visually tracking the weld seam and providing a good estimate on the weld gaps. The resulting image information is then displayed on the monitor. The estimate is also converted into CAM command through the Neural-Network Visual Servoing system to perform Laser welding and make a dynamical adjustment for the Laser spot size. A X-Y-Zoom servo table equipped with machine vision is used to verify the proposed scheme.

Our study adopts the image processing methods of ‘wide line image detection’ and ‘line segment extraction’ to perform a path estimate with less deviation from its centerline. The concept of ‘prediction-measurement-correction’ in Kalman filter is employed as the strategy for the visual path tracking and marking.

The mapping between the image information and the CAM coordinate of the servo table is achieved by training Self-Organizing Maps (SOM) and Radial Basis Function (RBF) Neural Network. Among them, the SOM network stores the Visual Servoing mapping between the target point image and the gesture position of the servo table. The SOM network also implements the identification of the Image Jacobian matrix. The RBF neural network is used as a Zoom learning framework to automatically adjust the laser spot size.

This study features the application of a class of "wideband" image processing technology and neural network-like learning framework to accomplish the task of Laser welding tracking and spot resizing required in the precision Laser welding process.

摘要
ABSTRACT
目 次
圖 目 錄
第一章 緒論
1.1前言
1.2文獻回顧
1.3研究方法
1.4論文架構
第二章 系統架構與研究方法
2.1系統架構說明
2.2研究方法與說明
第三章 寬條帶影像鑑別與路徑尋跡技術
3.1『寬條帶』焊道路徑尋跡
3.1.1前景偵測與切離
3.1.2寬條帶影像修補
3.1.3路徑修正與預測
第四章 非校正式影像伺服控制系統
4.1影像賈式矩陣估測
4.1.1 影像賈式矩陣
4.1.2估測單台攝影機影像賈式矩陣: 使用遞迴式最小均方估測法
4.1.3 雙攝影機影像賈式矩陣
4.1.4雙攝影機影像賈式矩陣的學習流程
4.1.5 雙攝影機架構結合SOM神經網路技術
4.2自動雷射光斑大小調整技術
4.2.1逐步修正策略
4.2.2自動光斑放大技術學習策略
第五章 系統整合與實驗結果展示
5.1實驗設備介紹
5.2影像伺服系統與寬條帶路徑循跡的整合技術
5.3實驗結果展示
第六章 結論與未來展望
6.1結論
6.2未來展望
參考文獻
附錄A：傳統霍式轉換技術說明
附錄B：RBF神經網路介紹

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