是公式，为了在照相机坐标系中得到有关结合点的适当的形状信息，应当适当的选择角度，。当实际的是，是，是，就可以得到合适而又清晰的条纹图像。视觉传感器的结构如图所示。为了增加传感器的可靠性和信息，人们采用了如下三条条纹。图像处理与特征抽取为了探测激光条纹的各部分及其边缘，人们开发了些有关图像处理的运算法则,。但是在焊接的情况下，很难在有严重干扰的同时可靠的提取信息。在这篇文章中，为了防止焊接表面严重的反射干扰，尤其是这三条激光条纹之间的相互作用，人们开发了种关于图像处理和特征提取的运算法则。这个过程包括依次对三条激光条纹进行目标区域的搜索，对适当的起点的选择，对侧影的提取，这些侧影是以强化了并分配好的柱状条纹为基础，以及特征的选择与提取。图像的处理照相机中的图像的尺寸是像素。为了加快图像的处理并减小图像的干扰，应该探测有关的图像区域。在图像平面中有关的激光条纹是水平的，根据强度配可以固定。通常投影的三个高峰相当于图像空间中条纹的图像位置，通过条纹的位置和假设的空白，人们推断出了条纹的三个区域。在黑色的背景下，典型的激光图形可以很清楚的展现出来，通过起点把图像中的条纹分段是合适的。低强度的背景的像素使柱状图中的低强度的区域结合起来条纹上的像素使高强度了的空间结合起来。人们计算出了从高到低的强度水平中每级的像素的数量。当所积累的像素达到所指定的数量时，强度水平被看作是图像各部分的起点。通过柱状物的分配强度，焊接槽的侧影被抽取出来。每个柱状物上的像素的强度分配依次在三个区域上计算出来，最大值的点作为侧影上的点被抽取出来。同时，人们提出了空间上的连续性的标准来检测提取点的连续性。然后采用中央过滤器和均匀过滤器来减少脉冲干扰并测量噪音。特征提取由于焊接槽中心点的强度和稳定性，所以人们选择它们作为图像特征来提取。首先，通过转移方式探测条纹的主要线段。显著地是这些主要的线段和条纹侧影可以组成焊接结合区域的图像。边界上的点是根据主要线段与条纹侧影之间的距离来探测的。从结合区域来搜索条纹侧影，当距离很短时，边界点和图像就固定了。然后通过图像的中心点就可以提取出三个特征点。通过这三个特征点就可以计算出焊缝图像中的般的特征点并增加视觉传感器的强度。图是原始图像和特征的提取结果焊接槽的中心点被依次提取出来。图提取和信息融合的能力，并且控制系统能够适当的运行，这就说明了以图像为基础的控制结构的有效性。结论在这篇文章中呈现了以构建可视激光为基础并用于管道焊接机器人的焊缝追踪系统。对光滑表面的反射及激光测量原理进行了分析，并设计了种视觉传感器。为了改善在严重干扰下所形成的焊缝图像，人们开发了图像处理与特征提取的运算法则。在控制系统中，人们采用了种以图像为基础的焊缝追踪视觉控制结构。实验结果证明焊缝追踪系统是稳定的，可靠的，精确的，并且它能够满足焊接的质量要求。这篇文章讨论关于对复杂形状的焊缝进行追踪的问题，这是控制系统位置趋势的焊缝所进行的挑战。在这种情况下，为了调整焊接机器人的位置和姿势，具有三个激光平面的视觉传感器将会提供有关焊缝方向的信息。鸣谢感谢中国国家高科技研究与开发项目组织在资金方面给予这项工作的支持，并感谢国家核心项目研究与开发组织的支持。参考文献,智能焊接技术。国家防御工业出版社，北京，,,运动学分析和多机械手协调控制大型物体的应用机器人，,,受到干扰的焊缝的激光图像的特征提取中国关于控制，自动化，机器人，和视觉的第次国际会议月,,在弧形焊接机器人焊缝追踪中的模糊逻辑控制的应用工业电子协会第次年度国际会议焊缝的激光构建图与特征提取的结果焊缝追踪控制系统焊接机器人由底座，垂直架，和水平机械手组成它由步进电动机来驱动。激光发生器和视觉传感器被安装在水平机械手的末端管道设置在滚轴上。在激光发生器与焊缝之间有两个自由度，即水平方向与竖直方向上运动的自由度。管道焊接机器人的结构设计如图所示。在图像空间中焊缝的最初的坐标系作为焊接前的参考位置被记录了下来。因为视觉传感器被安置在焊缝的上方，并且图像坐标系的方向与焊缝的方向致，所以控制系统被分离成两个方向。在图像坐标系中偏离方向的像素相当于在空间中偏离水平的位置，并且方向的偏离相当于竖直方向的偏离。以图像为基础的追踪控制系统就是根据这种相关关系开发出来的。矩阵把焊接的空间转换为机器人图像空间的等式如下根据公式，和不断的被视觉传感器定义。因为当视觉传感器在水平方向上移动时，图像空间中条纹的高度很难改变，等于。当传感器和激光发生器在竖直方向上移动时，由于照相机和焊接处的距离不断变化，条纹的水平位置和高度就会变化。因为焊接处的尺寸远小于尺寸，所以在图中的值近似等于。那么根据公式，由距离变化所引起的水平位置的变化就可以被忽略，所以就可以看做是。因此，矩阵就可以简化成个对角矩阵，以图像为基础的控制系统集中在它的工作空间。可视控制结构如图所示。在焊接的过程中，根据当前特征点与参考点之间的像素坐标系的分离来计算电动机的输出脉冲。实验结果用管道焊接机器人来进行的焊接实验是为了说明焊缝追踪系统的有效性。焊接的类型是水下电弧焊接关节类型是字形焊接速度是。焊接物是个直径为，厚为的油箱。在焊缝追踪系统中，测量时间被设置为，控制时间被设置为。图所示的是在焊接实验过程中包含和方向的图像坐标系。图像坐标系的变化低于个像素和个像素这证实了追踪系统的精确性。方向上的误差更大是因为带有激光发生器与其他附件的竖直电动机更重，并且，控制电动机的速度被设置的相对较低。图所示的是在焊接过程中竖直方向与水平方向电动机的输出脉冲。在水平方向上，电动机的输出是负方向的，并且是近似的直线，因为当转变方向时，在轴线方向上管道的移动是稳定的。在竖直方向上，电动机的输出适应了管道高度的变化。这个实验说明，机器人能够稳定而又精确的追踪焊缝。视觉测量系统能够很好的工作是因为它具有强大的特。焊缝轨迹线的位置和方向不能预先知道。图是追踪前所拍摄的图像。在图像中有两条短的白色平行线，它们用来有毒高腐蚀的化学药品制氧装置采用了无氢低温分离法制氧，因此在装置正常运行状态存在中毒腐蚀冻伤爆炸电击伤高压介质击伤机械损伤高空坠落等风险。开车过程特殊风险动力工区在空分空压装置开车过程中存在电击伤氮气窒息开车机械损伤仪表风高燥度不够或不洁净而出现仪表风堵塞导致个别调节阀故障甚至停车风险。在循环水装置开车过程中存在电击伤开车机械损伤加药剂时损伤皮肤的风险。在脱盐水装置开车过程中存在电击伤开车机械损伤烧碱烧伤浓盐酸腐蚀风险。在甲醇装置投用工艺冷凝液排放系统过程中存在由工艺凝液带来的易燃易爆有毒气体引发火灾爆炸中毒的风险。甲醇工区在开车准备阶段进行系统气密过程中存在高空坠落机械伤害等风险。在系统盲板抽加过程中存在高空坠落机械损伤窒息火灾爆炸风险。在系统氮气置换过程中存在氮气窒息跌伤风险。在燃料气系统燃料气置换过程中存在窒息烧伤火灾爆炸风险。在加热炉段炉点火过程中可能因炉膛置换不彻底或点火操作原因而存在炉膛闪爆风险回火等风险。在机动设备开停过程中存在触电机械损伤等风险。在法兰热紧过程中存在烫伤介质击伤中毒高空坠落跌伤爆炸等风险。在装置升温升压及相关操作过程中存在爆炸高压介质击伤中毒腐蚀高空坠落跌伤烫伤烧伤等风险。在二段炉点火过程中存在爆炸火灾合成催化剂烧坏废锅爆管等风险。在引原料气切蒸汽升温过程中存在系统超温超压爆炸等风险。在合成蒸汽并网和驰放气并网过程中存在超温超压因蒸汽温度压力波动过大造成制氧装置机组跳车车等风险。在投用精馏不凝气系统过程中存在中毒火灾精馏波动产品不合格的风险。制氧工区制氧装置在引中压蒸汽暖管暖机过程中存在烫伤高压介质击伤机械伤害等风险。在压缩机膨胀机等动设备开停过程中存在机械损伤触电烫伤爆炸等风险。在分馏系统投运过程中窒息爆炸火灾冻伤等风险。维修工区在送电接线过程中存在触电机械损伤等风险。在设备维修过程中存在机械损伤触电窒息中毒坠落跌伤等风险。在仪表故障处理过程中存在中毒坠落跌伤等风险。化验工区在取样过程中存在烫伤高压介质击伤中毒等风险。在化验过程中存在触电腐蚀中毒窒息烫伤等风险。风险控制运行风险运行风险按下表中措施控制序号风险控制措施备注火灾爆炸严格执行操作规程。劳保护具齐全。加强现场油气浓度检测。严格巡回检查。联系消防车戒备。操作中使用防爆工具。严格静电检查。跌伤碰伤严格执行操作规程。保持作业场地整齐清洁。劳保护具齐全。按巡检路线巡检。高温烫伤严格执行操作规程。劳保护具齐全。保温齐全机械伤害严格执行操作规程。按劳保穿戴规范穿戴劳保护具。严禁交叉作业。高空坠落上下扶梯抓好扶手。系好安全带。冻伤严格执行操作规程。劳保护具齐全。中毒对作业区域进行检测，确认后作业。戴防护面具作业环境污染严格按公司相关规定执行按规定定点排放严禁乱排乱放。开车过程特殊风险动力工区对空分空压装置开车过程中的触电电击伤氮气窒息开车机械损伤仪表风高燥度不够或不洁净导致仪表风堵塞风险采取严格静电检查站上风口按规程操作等措施控制。对循环水装置开车过程中的电击伤开车机械损是公式，为了在照相机坐标系中得到有关结合点的适当的形状信息，应当适当的选择角度，。当实际的是，是，是，就可以得到合适而又清晰的条纹图像。视觉传感器的结构如图所示。为了增加传感器的可靠性和信息，人们采用了如下三条条纹。图像处理与特征抽取为了探测激光条纹的各部分及其边缘，人们开发了些有关图像处理的运算法则,。但是在焊接的情况下，很难在有严重干扰的同时可靠的提取信息。在这篇文章中，为了防止焊接表面严重的反射干扰，尤其是这三条激光条纹之间的相互作用，人们开发了种关于图像处理和特征提取的运算法则。这个过程包括依次对三条激光条纹进行目标区域的搜索，对适当的起点的选择，对侧影的提取，这些侧影是以强化了并分配好的柱状条纹为基础，以及特征的选择与提取。图像的处理照相机中的图像的尺寸是像素。为了加快图像的处理并减小图像的干扰，应该探测有关的图像区域。在图像平面中有关的激光条纹是水平的，根据强度配可以固定。通常投影的三个高峰相当于图像空间中条纹的图像位置，通过条纹的位置和假设的空白，人们推断出了条纹的三个区域。在黑色的背景下，典型的激光图形可以很清楚的展现出来，通过起点把图像中的条纹分段是合适的。低强度的背景的像素使柱状图中的低强度的区域结合起来条纹上的像素使高强度了的空间结合起来。人们计算出了从高到低的强度水平中每级的像素的数量。当所积累的像素达到所指定的数量时，强度水平被看作是图像各部分的起点。通过柱状物的分配强度，焊接槽的侧影被抽取出来。每个柱状物上的像素的强度分配依次在三个区域上计算出来，最大值的点作为侧影上的点被抽取出来。同时，人们提出了空间上的连续性的标准来检测提取点的连续性。然后采用中央过滤器和均匀过滤器来减少脉冲干扰并测量噪音。特征提取由于焊接槽中心点的强度和稳定性，所以人们选择它们作为图像特征来提取。首先，通过转移方式探测条纹的主要线段。显著地是这些主要的线段和条纹侧影可以组成焊接结合区域的图像。边界上的点是根据主要线段与条纹侧影之间的距离来探测的。从结合区域来搜索条纹侧影，当距离很短时，边界点和图像就固定了。然后通过图像的中心点就可以提取出三个特征点。通过这三个特征点就可以计算出焊缝图像中的般的特征点并增加视觉传感器的强度。图是原始图像和特征的提取结果焊接槽的中心点被依次提取出来。图提取和信息融合的能力，并且控制系统能够适当的运行，这就说明了以图像为基础的控制结构的有效性。结论在这篇文章中呈现了以构建可视激光为基础并用于管道焊接机器人的焊缝追踪系统。对光滑表面的反射及激光测量原理进行了分析，并设计了种视觉传感器。为了改善在严重干扰下所形成的焊缝图像，人们开发了图像处理与特征提取的运算法则。在控制系统中，人们采用了种以图像为基础的焊缝追踪视觉控制结构。实验结果证明焊缝追踪系统是稳定的，可靠的，精确的，并且它能够满足焊接的质量要求。这篇文章讨论关于对复杂形状的焊缝进行追踪的问题，这是控制系统位置趋势的焊缝所进行的挑战。在这种情况下，为了调整焊接机器人的位置和姿