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公开(公告)号：CN111299760A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201911254044.6
申请日：2019-12-10
Applicant: 上海交通大学 , 棕橙智造(上海)机器人有限公司 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
Abstract: 一种基于主被动视觉的机器人焊缝跟踪与熔池监控传感器，包括：3D打印耐高温树脂外壳、CCD和CMOS摄像机、光学镜头、一字线型激光器、减光滤光系统、电源模块和弧光挡板、其中：一字线型激光器内嵌于外壳后内壁，摄像机和减光滤光系统分别同轴竖直放置于外壳内部前端，一字线型激光器和摄像机分别通过航空插头与电源模块相连，弧光挡板设置于主动视觉摄像机正下方。本发明融合主被动视觉的特点，利用双目视觉可同时具备焊缝跟踪和熔池监控功能。
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公开(公告)号：CN220862977U
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202322478107.4
申请日：2023-09-13
Applicant: 上海交通大学 , 广州瑞松智能科技股份有限公司 , 棕橙智造(上海)机器人有限公司
IPC: B23K9/32
Abstract: 本实用新型涉及一种用于机器人焊接的自动变光激光视觉传感器，传感器包括CCD相机、激光发生器、自动变光系统、传感器壳体和外部连接线，所述外部连接线连接控制模块，CCD相机面向焊接部位；自动变光系统设于传感器壳体的底部，自动变光系统包括可变减光片、滤光片、光敏电阻和保护玻璃；CCD相机、可变减光片、光敏电阻和激光发生器通过外部连接线连接控制模块，控制模块包括可调电压和比较器。与现有技术相比，本实用新型具有提高视觉传感器感知范围和抗干扰性等优点。
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公开(公告)号：CN112207482A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011012592.0
申请日：2020-09-23
Applicant: 上海交通大学 , 棕橙智造(上海)机器人有限公司
IPC: B23K37/00
Abstract: 本发明涉及一种用于焊接质量控制的多元信息监控和控制系统，包括：信息采集模块，用于实时采集多种原始信息；信息处理模块，用于获取特征信息；质量预测模块，用于获取焊接质量分类信息并预测焊接质量状态信息；焊接控制模块，用于调整焊接温度；云端管理模块，用于显示各类状态和质量信息；激光焊缝跟踪模块，用于实时调整当前焊接轨迹。与现有技术相比，本发明通过多源特征信息融合算法设计实现对焊接过程的在线检测，对焊接缝成形及质量的预测、分类评估，并将焊接过程的原始信息、特征信息及焊接质量信息等实时更新后在前端显示，为更为精确焊接质量在线检测和智能控制策略提供信息处理技术，同时监控系统具有操作的便捷性。
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公开(公告)号：CN110091333A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910410554.1
申请日：2019-05-17
Applicant: 上海交通大学 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
IPC: B25J9/16 , B25J11/00 , B24B21/00 , B24B21/18 , B24B27/00 , B24B51/00 , G01B11/00 , G01B11/06 , G01B11/24
Abstract: 一种复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的装置及方法，通过激光扫描测量得到工件表面点云数据，然后对点云数据进行局部拟合识别出表面焊缝的位置和高度以及焊缝周边工件的曲率特征，最后采用轨迹优化插补生成打磨机器人磨头的运动轨迹；本发明以满足单个工件的工艺为出发点，采用局部曲面拟合的方法，只拟合焊缝目标区域附近的点云数据，从而高效的获得需要的打磨轨迹，克服了传统建立标准模型过程中计算量大的问题，提高了生产效率和生产节拍；能够很好的适应不同工件，不同曲面的焊缝的识别，极大的提高了油箱、叶片等曲面不规则焊缝去除的效率，适合生产线上对实时性要求比较高的情况。
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公开(公告)号：CN110091333B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201910410554.1
申请日：2019-05-17
Applicant: 上海交通大学 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
IPC: B25J9/16 , B25J11/00 , B24B21/00 , B24B21/18 , B24B27/00 , B24B51/00 , G01B11/00 , G01B11/06 , G01B11/24
Abstract: 一种复杂曲面表面焊缝特征识别和自动磨抛的装置及方法，通过激光扫描测量得到工件表面点云数据，然后对点云数据进行局部拟合识别出表面焊缝的位置和高度以及焊缝周边工件的曲率特征，最后采用轨迹优化插补生成打磨机器人磨头的运动轨迹；本发明以满足单个工件的工艺为出发点，采用局部曲面拟合的方法，只拟合焊缝目标区域附近的点云数据，从而高效的获得需要的打磨轨迹，克服了传统建立标准模型过程中计算量大的问题，提高了生产效率和生产节拍；能够很好的适应不同工件，不同曲面的焊缝的识别，极大的提高了油箱、叶片等曲面不规则焊缝去除的效率，适合生产线上对实时性要求比较高的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110587073A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910851032.5
申请日：2019-09-10
Applicant: 上海交通大学 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
Abstract: 一种基于微型步进电机丝杆传动的机器人焊接双目视觉传感装置，包括：安装支架、传感器组件、底座、反射镜组件、减光滤光系统、丝杆传动系统和保护机构。传感器组件包括：系统外壳、激光器、摄像头和冷却机构；丝杆传动系统包括：微型步进电机、丝杆滑块机构和滑轨滑块机构；安装支架包括：梯形块、摄像支架、激光支架、燕尾槽和承载支架；减光滤光系统包括：减光托槽、滤光托槽、减光片和滤光片；保护机构包括：保护玻璃和遮光挡板；反射镜组件包括：反光镜、夹槽和无头螺柱。本发明通过模拟焊工穿戴焊工帽，实现焊前、焊中和焊后的自动加载和移除减光滤光系统，采用主被动视觉相结合的双目传感器方式，可以完成焊接环境识别、焊缝导引、焊缝跟踪和熔池监控等功能。
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公开(公告)号：CN109927074A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910321726.8
申请日：2019-04-22
Applicant: 上海交通大学 , 广州瑞松智能科技股份有限公司
Abstract: 一种机器人焊接寻位与跟踪用视觉传感器，包括：基于3D打印技术制造的壳体和设置于其内部的用于采集焊前寻位与焊接过程焊缝跟踪图像的图像采集机构、光源、光线反射机构和用于调节不同曝光时间的减光-滤光机构，其中：图像采集机构和减光滤光机构同轴设置于壳体内一侧，激光光源和光线反射机构设置于壳体内另一侧，光源与寻位跟踪控制模块相连并接收控制指令，光源输出的激光经光线反射机构反射至工件表面后，通过图像采集机构采集并输出至寻位跟踪控制模块并得到焊接过程焊缝图像信息。
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公开(公告)号：CN108040599A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711279223.6
申请日：2017-12-06
Applicant: 棕橙智造(上海)机器人有限公司
IPC: A01D46/04
Abstract: 本发明提供了一种自主移动智能化采茶机器人，包含框架结构、采茶结构以及采茶辅助结构；所述框架结构包含移动平台(1)与支架(2)，支架(2)紧固安装在移动平台(1)上；采茶结构与采茶辅助结构均安装在支架(2)上；所述采茶结构包含采摘装置(3)与茶叶收集装置(4)，采摘装置(3)能够采摘茶叶并将茶叶输运到茶叶收集装置(4)上；所述采茶辅助结构包含CCD视觉系统(5)。本发明提供的自主移动智能化采茶机器人在传统机械采茶机的基本上，增加了控制器与CCD视觉系统，进而具有环境识别能力，能够主动规划采摘路径、选取采摘茶叶，极大提高了“智造”水平。
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公开(公告)号：CN215238450U
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202120160509.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 上海交通大学 , 北部湾大学 , 棕橙智造(上海)机器人有限公司
IPC: B23K9/095
Abstract: 本实用新型涉及一种多信息焊接监控及控制系统，包括传感器模块、数据采集卡模块、PLC模块、工控机、焊接机器人和送丝机，传感器模块包括电流电压传感器、声音传感器、视觉传感器和光谱传感器，用于采集焊接过程中的电流电压数据、声音数据、熔池焊缝图像数据和强弧光数据；PLC模块分别与工控机、焊接机器人和送丝机连接，将工控机传输的电流控制信号、送丝速度控制信号传输至焊接机器人、送丝机。与现有技术相比，本实用新型通过电流电压传感器、声音传感器、视觉传感器和光谱传感器采集焊接过程中的状态信息，能全面反映焊接状态，进而根据状态信息调节焊接电流和送丝速度，提高了焊接质量。
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公开(公告)号：CN114012210B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202111481554.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种电弧增材过程的沉积质量判断系统及方法。根据过程监控采集到的信号，对增材沉积质量进行判断，整体系统包括工控机、工业机器人、弧焊焊机、三通路采集卡、被动视觉传感模块等。其中工控机、机器人以及弧焊焊机相连接，构成电弧增材实验系统，被动视觉传感器则负责过程中熔池图像采集，采集卡与工控机相连，负责电流电压信号的采集。送丝电弧增材在沉积过程中，在进行除基层外的堆积时，容易出现熔池向两侧流淌的情况，从而导致焊道的塌陷，最终影响沉积成形质量。针对这种现象，本发明通过采集过程中的熔池图像以及电流电压信号，对图像进行处理并提取熔池图像特征以及电流电压特征，建立深度学习分类模型，对堆焊沉积情况做分类判断，判断结果良好，有较高准确率。该方法对提高电弧增材成品率有很大帮助，对送丝电弧增材过程控制有着重要意义。
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