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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利双摄锁孔TIG焊在线视觉检测装置及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117102635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310903873.2，技术领域涉及：B23K9/167；该发明授权双摄锁孔TIG焊在线视觉检测装置及方法是由石永华;陈熙引设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本双摄锁孔TIG焊在线视觉检测装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双摄像头的锁孔TIG焊机器人在线视觉检测装置及方法，步骤如下：标定安装在焊枪前后方向的CMOS摄像头的感兴趣区域的清晰曝光序列图像；通过棋盘格标定，获取两个CMOS摄像头拼接参数，将两摄像头同步曝光的图像拼接融合成高动态图像，同时线性映射生成低动态图用于显示。利用AI计算棒，将高动态图像作为输入，分割锁孔、熔池和待焊焊缝，提取锁孔和熔池关键点特征识别熔透状态，同时提取熔池重心和拟合待焊中心线获取偏差，通过偏差反馈给机器人控制器纠正焊接轨迹。本发明适用于中厚板曲面长焊缝的锁孔TIG焊焊接，该视觉检测装置可安装在爬行机器人上，从而完成锁孔TIG焊的在线焊接质量检测和轨迹纠偏。

本发明授权双摄锁孔TIG焊在线视觉检测装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双摄像头的锁孔TIG焊机器人在线视觉检测装置的视觉检测方法，其中，所述视觉检测装置包括： 第一CMOS摄像头1、第二CMOS摄像头2，分别与嵌入式主控板3相连，用于实时采集锁孔TIG焊的焊接前进的正、反方向的焊接场景图像，两个CMOS摄像头通过硬触发信号同步采集多曝光图像，传输图像数据给嵌入式主控板3； 嵌入式主控板3，与视觉检测装置其他组成部件进行数据通讯，并集成锁孔TIG焊熔透识别和轨迹纠偏的软件包； HDMI屏4，与嵌入式主控板3相连，用于本地实时低动态焊接图像、分割和偏离标识图、熔透状态和预警信息的显示输出； 鼠标5，与嵌入式主控板3相连，用于软件界面点击和选择； 键盘6，与嵌入式主控板3相连，用于软件界面的参数设定输入； AI计算棒7，与嵌入式主控板3相连，接收嵌入式主控板3预处理后的高动态图像数据，对分割模型推理后并返回结果数据，与嵌入式主控板3通讯； 运动控制器8，与嵌入式主控板3相连，接收嵌入式主控板3的运动指令控制爬行机器人运动，并反馈焊枪实时位姿信息，通过网口与嵌入式主控板3通讯； 示教器9，与运动控制器8相连，用于手动控制爬行机器人10位姿示教焊接起始点、中间过程点以及终止点，完成焊接预定轨迹规划，通过网口与嵌入式主控板3通讯； 爬行机器人10，与运动控制器8相连，执行运动控制器8发送的控制指令，并反馈机器人的实时轴状态，通过网口与运动控制器8通讯； WIFI模块11，与嵌入式主控板3相连，用于传输实时低动态焊接图像、分割和偏离标识图、熔透状态和预警信息到远程服务器； 信号分配器12，与嵌入式主控板3、第一CMOS摄像头1和第二CMOS摄像头2IO口相连，用于将嵌入式主控板3IO口输出信号生成两路输出，是将一个信号输出同时发送给两个摄像头实现同步触发； 其特征在于，所述视觉检测方法的过程如下： 步骤S1:将第一CMOS摄像头1和第二CMOS摄像头2分别安装在焊枪前进的正反方向位置，第一CMOS摄像头1与焊枪中心线夹角为50度，第二CMOS摄像头2与焊枪中心线夹角60度； 步骤S2:标定曝光时间序列，人为粗选定弧光、锁孔、熔池、待焊已焊区域的曝光时间范围，在各自的范围内生成等步进的曝光时间序列分别进行试焊，观察试焊图像结果，第一CMOS摄像头1选定弧光、锁孔、熔池和待焊区清晰的曝光时间，第二CMOS摄像头2选定弧光、锁孔、熔池和已焊区清晰的曝光时间；将两摄像头弧光-弧光、锁孔-锁孔、熔池-熔池、待焊区-已焊区的曝光时间的乘积开根号作为最终的4个曝光时间，通过两摄像机的外触发控制4个曝光时间同步采集； 步骤S3：标定拼接参数，设计棋盘格，放置于两摄像头视野重叠区，检测棋盘格的角点，将两个摄像头角点映射到同一个真实世界平面，真实世界平面选为焊板表面，区域选为部分已焊区、熔池区和部分待焊区，映射后的图像像素值和真实世界存在对应比例关系，分别计算出映射到该平面的变换矩阵； 步骤S4:拼接融合，使用变换矩阵将两个摄像头的图像映射到一个同一个平面，通过将每个摄像头的图像中的像素坐标转换为平面上的坐标，以锁孔区域作为重叠区域通过线性过渡融合，分别对第一CMOS摄像头1和第二CMOS摄像头2的弧光-弧光，锁孔-锁孔，熔池-熔池，待焊区-已焊区的清晰图进行拼接融合； 步骤S5：高动态合成，根据上面4张不同曝光时间的拼接融合图像估计出相机响应曲线函数，根据像素值与场景照度的映射关系将4张不同曝光时间的拼接融合图像合成为高动态图像，另外将高动态图像中每个通道线性映射到0-255范围低动态图用于显示； 步骤S6：将步骤S5合成的高动态图像作为输入，使用CNN分割网络输出包含锁孔、熔池和待焊焊缝的预测特征图； 步骤S7：根据步骤S6获取的预测特征图分离得到锁孔图像和熔池图像，并各提取16个关键点； 步骤S8：将锁孔和熔池的32个关键点作为特征，以当前帧和前3帧的特征共128个关键点作为输入，根据神经网络识别熔透的状态； 步骤S9:根据步骤S6获取的预测特征图分离获得熔池图像和待焊焊缝图像，计算熔池重心，对待焊焊缝中心细化拟合三次项曲线，通过熔池重心和焊缝中心获取纵向偏差，通过原有路径规划叠加纵向偏差反馈给机器人控制器从而控制焊接纠偏。

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