管道对接焊缝超声波检测信号特征提取方法

为提高管道对接焊缝超声波检测信号特征提取的精度和效率，提出管道对接焊缝超声波检测信号特征提取方法。利用超声波技术获取焊缝信号，并通过信号叠加融合得到焊缝超声波检测信号；用小波包自适应算法对采集的信号实施去噪处理；采用判断追踪算法对去噪后的信号实施分解，利用其在判断基上的投影获取管道对接焊缝信号特征。测试结果表明，所提方法去噪效果好、特征提取结果精确且提取效率高，可提升管道对接焊缝超声波检测的应用效果。     

基于金属磁记忆法的焊接缺陷特征值提取

研究了磁记忆检测技术在焊缝检测中的应用情况。采集了有缺陷和无缺陷试件分别在无应力作用下和加载后的磁记忆信号,并进行对比分析。以小波包变换为理论基础,对磁记忆信号进行小波包分解和小波包能量谱特征分析。试验证明,采用磁记忆信号的能量集中位置来判断缺陷的区域是可行的。     

奇异电弧信号对焊缝成形影响的分析

电弧故障信号具有随机性和突发性,是典型的奇异信号,这种奇异性信号会使电弧信号的能量产生显著变化,因此电弧奇异信号是焊缝发生畸变的主要原因.由于焊接回路中的电容和电感效应,电弧信号的奇异性都被不同程度地模糊化了,奇异性模糊化的信号给检测工作带来了困难.文中运用小波分析理论,对模糊奇异信号的奇异性进行了理论分析,并运用小波检测原理对埋弧焊电弧信号的模糊奇异性进行了检测,准确地检测到了奇异点的部位,验证了理论分析的正确性,并且评估了埋弧焊电弧信号的奇异性给焊缝成形所带来的影响.     

涡流检测信号小波除噪与缺陷特征提取

应用小波分析技术进行涡流检测的信号除噪和缺陷识别。根据信号在不同小波变换下表现形式不同的特点，提出一种综合应用多种小波除噪的方法，效果优于通常的单一小波方法。应用小波多尺度边缘检测功能进行缺陷的定位和尺寸判别。借助小波多尺度分析功能，可以对缺陷信号进行仔细分析，并对相近缺陷进行分类。     

角焊缝旋转电弧信号去噪与终点检测

通过试验对比分析,发现由小波系数中的近似系数直接重构原信号的算法能更好地对旋转电弧信号去噪。用组合滤波法对角焊缝和平板堆焊旋转电弧信号进行了去噪试验,在Matlab上仿真,得到了很好的波形。根据旋转电弧信号波形中极大值与极小值之间的差值,准确检测到角焊缝的终点,通过差值波形发现焊枪偏差也能影响差值。     

小波分析在焊缝检测图像处理中的应用

简述了子波分析在焊缝视觉跟踪过程中检测焊缝方面的应用,从实验结果可以看出,采用多尺度小波变换能够获得清晰的焊缝边缘,可以大大简化硬件设备。     

储罐角焊缝裂纹漏磁检测有限元分析

针对石油石化行业中的储罐角焊缝不易检测的特点,使用漏磁检测技术对储罐角焊缝裂纹进行检测。应用有限元软件建立了角焊缝裂纹缺陷的分析模型,得到了角焊缝裂纹缺陷漏磁场的空间分布,提取出了角焊缝裂纹缺陷的漏磁信号,分析了角焊缝裂纹缺陷影响漏磁信号的因素;在此基础上对储罐角焊缝裂纹缺陷进行了漏磁检测试验,对得到的漏磁信号进行分析,分析结果与有限元分析提取的漏磁信号结果相符,证明了所建立的检测系统的可行性与有效性。     

基于小波变换的X射线焊缝缺陷图像处理

介绍了射线检测焊缝缺陷图像的性质。以Matlab图像处理软件为平台,以小波变换为分析工具,应用了三种小波变换的基本理论,即连续小波分析、小波包树分析和快速提升小波分析,对焊缝缺陷图像进行了处理,得到了较为理想的处理效果。最后总结了不同小波分析方法的优缺点。     

基于时频分析的奥氏体焊缝超声检测信号处理

对奥氏体焊缝超声检测信号处理方法进行了研究.提出一种基于匹配追踪和小波变换两种时频分析方法的信号处理方法,分别从能量和频率的角度区分缺陷信息和材料散射噪声,提高超声检测回波的信噪比.为了验证此方法的有效性,建立了超声检测试验系统,对53 mm厚焊缝试块进行检测试验,采集了含有大量材料噪声的实际检测信号.选用sym8小波...     

小波分析在焊接过程控制及缺陷无损检测中的应用

小波分析是在傅里叶变换的基础上发展起来的一种时频分析方法,该方法具有良好的时频局部分析特性和多尺度分析特性,适合于非平稳信号的处理。由于能够有效解决干扰条件下焊接过程特征信息及焊缝缺陷信息提取的问题,目前小波分析作为一种信号及图像处理方法,已经广泛应用于焊接领域。文中从焊接过程控制及焊接缺陷无损检测两个方面阐述小波分析在国内焊接领域中的应用情况,并对其发展进行了展望。     

基于小波变换的MAG焊焊缝跟踪

提出了一种基于CCD视觉传感的MAG焊焊缝跟踪方法.由于MAG焊过程中通常伴有大量的飞溅、烟尘以及强烈的弧光干扰,所以很难从CCD中获取到清晰的焊缝图像.基于M带Bubble小波变换的方法,检测捕获MAG焊过程熔池的图像边缘.结果表明,该方法在检测焊接熔池边缘以及焊缝识别中,即便图像中出现大量噪音也是有效的.在焊缝识别的基础上,采用PID控制算法跟踪所设计的S形焊缝的成形.试验结果表明其焊缝跟踪方法具有较高的精确度.     

激光焊接不锈钢微间隙焊缝偏差小波变换检测法

针对大功率(激光功率10 kW)光纤激光焊接304不锈钢间隙小于0.1 mm的紧密对接焊缝,研究一种基于小波变换的焊缝偏差检测方法. 为了分析焊缝偏差特征细节,采用红外传感高速摄像机摄取焊接区域熔池红外热像,利用小波函数对熔池图像感兴趣区域进行多尺度分解. 定义小波变换后的高频分量极值的横坐标作为匙孔形变参数,以匙孔形变参数作为特征值,分析特征值和焊缝偏差之间的关系. 结果表明,匙孔形变参数与焊缝偏差之间存在密切关联,能有效判断和检测焊缝偏差.     

基于熔池图像尖端特征规律的焊接偏差测定方法

通过对管道全位置熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)熔池图像的研究分析,发现并验证了其根焊熔池图像尖端与焊缝坡口中心位置重合的现象,依据此规律性特征,提出了一种基于熔池图像尖端信息的焊接偏差测定方法.该方法的基本原理是,在对焊接过程熔池CCD图像进行中值滤波、小波变换、连通区域分割等图像处理后,以搜索算法测得的根焊熔池图像尖端位置信息作为焊缝坡口中心位置的坐标值,此值与焊丝中心坐标值之差即为焊接偏差量.试验证明,此方法能从根焊熔池图像中实时测定焊接偏差量,为实现机器人自动焊缝跟踪控制提供了可靠依据.     

热循环加载条件下PBGA叠层无铅焊点可靠性分析

建立了塑料球栅阵列(plastic ball grid array,PBGA)器件叠层焊点应力应变有限元分析模型,基于该模型对叠层无铅焊点在热循环载荷条件下的应力应变分布进行了分析,计算其热疲劳寿命,分析焊点材料、焊点高度和焊点最大径向尺寸对叠层焊点热疲劳寿命的影响.结果表明,与单层焊点相比,焊点叠加方式能有效提高焊点热疲劳寿命;采用有铅焊料Sn62Pb36Ag2和Sn63Pb37的叠层焊点比采用无铅焊料Sn-3.5Ag和SAC305的叠层焊点热疲劳寿命高;叠层焊点的高度由0.50 mm增加到0.80 mm时,焊点的热疲劳寿命随其高度的增加而增加;叠层焊点的最大径向尺寸由0.30 mm增加到0.45 mm时,焊点的热疲劳寿命随焊点的最大径向尺寸增加而减小.     

基于二维小波分析的焊缝坡口边缘检测

提出一种基于二维小波进行边缘检测的方法。基数B样条函数可以说是对于软件或硬件实现都是比较有效的具有小支撑的最简单的函数，文中采用B样条小波进行焊缝坡口边缘检测。分析了不同方向小波对同一图像处理后的不同效果及尺度对图像小波变换结果的影响。最后提取出焊缝坡口边缘信息。该方法可一次处理较大视觉范围的信息。     

基于小波模极大值的铝焊缝CR图中缺陷的提取

针对计算机射线照相技术(Computed Radiography,CR)图像中焊缝区域以及缺陷的提取问题,运用小波模极大值法提取缺陷。文章以铝焊缝CR图的缺陷提取为例,首先使用小波模极大值法处理,通过增强的列灰度曲线可明确地获得焊缝边界以及缺陷所在的局部位置,然后根据尖峰宽度的中值大小大致评估区域内缺陷是裂纹类还是非裂纹类缺陷,同时比对几种缺陷提取方法。试验表明,小波模极大值法较其它方法能更准确地提取焊缝边界及焊接缺陷,具有良好的可行性与实用性。     

MAG焊熔池图像的超分辨率分析

由于MAG焊外部干扰大,用CCD采集的MAG焊熔池区图像不够清晰.因此,在进行进一步处理比如边缘检测之前,需要进行必要的图像增强和去噪等预处理操作,这样才能获得更加清晰的图像边缘信息.针对以上问题,采用超分辨率技术对MAG焊熔池图像进行处理和分析.在此基础上,提出了基于小波分形插值的超分辨率图像重建方法.结果表明,该方法相对于基于传统的小波双线性插值的超分辨率方法,能有效提高MAG焊图像的分辨率,获得更加清晰的焊缝位置和图像的边缘信息,为后续的焊接质量控制和焊缝跟踪工作提供了很好的基础.     

海底管道干式高压焊接跟踪轨迹的识别

干式高压TIG焊接法是海底输油(气)破损管道修复所用的重要的、焊接质量较高的连接方法,而自动化焊接又是解决潜水员焊接效率低下的有效途径,焊缝跟踪技术则是保证焊接过程正常进行和焊缝质量的关键技术.设计了能克服环境压力影响的CCD图像摄取装置,研究了一套焊缝跟踪路径识别算法.运用直方图均衡化方法强化坡口与非坡口的差别,增加焊缝图像的理解性.提出了以图像灰度最低值拟合成的曲线将整个图像分为两个部分的图像分解法,提高了图像识别目标的焊缝坡口部分所占的比重,有利于二值化阈值的选取.采用基于数学形态学的二值图像边界识别方法分离出焊缝边界,用Hough变换法确定坡口边线位置,最后用图像分解逆过程经合并后识别出坡口所在的位置.所提出的方法组合后抗干扰能力强,计算速度快,为进一步实现自动化焊接奠定了基础.     

单条纹激光引导焊缝跟踪图像处理

研究了单条纹激光引导焊缝跟踪图像处理方法.首先利用小波分解技术获得图像水平方向的细节部分,在该部份激光条纹的信息得到了较好的保持,而噪声信息则比较少,有利于焊缝识别;然后对该部份进行竖直方向上的中值滤波以滤除残余的噪声;最后采用KSW熵算法,对图像进行分割,并识别出焊缝区域.该方法效果较好,抗干扰性强,耗时少,能满足焊缝实时跟踪的要求.     

焊缝位置识别的图像处理方法设计

在基于视觉的自动焊接中，由于焊缝图像是复杂多变的，要准确得到焊缝位置选择合理高效的处理算法是非常重要的。针对这一问题为焊缝图像提出了一系列处理步骤，它包括中值滤波、自适应阈值二值化、孤点滤波、边缘检测，焊缝位置搜索五步，其中详细叙述了重要的自适应阈值二值化与孤点滤波算法。在每一步处理中都用了四幅完全不同的焊缝图像做了观察和对比，结果显示所选算法产生较好的处理效果。