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基于视觉传感的焊缝中心检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过视觉传感器获取焊缝图像,采用多种去噪技术对焊缝图像中的噪声进行滤波试验。针对焯缝图像中的干扰噪声特性,对各种滤波方法进行了分析和比较,并对滤波效果较好的焊缝图像进行边缘检测计算。提出3种识别焊缝特征的组合图像处理方法,并研究提取焊缝中心特征信息的效果和精度。试验结果表明,对焊缝图像采用Wiener滤波与Robert边缘检测算法能较好地提取焊缝中心位置的特征信息。 相似文献
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提出了一种焊缝特征检测算法,用来进行遥控焊接立体视觉中的立体匹配。首先使用灰度形态学中的底帽变换对图像进行预处理,突出了焊缝部分,并通过Canny算子边缘检测以及闭操作获得封闭的像素级焊缝边缘;根据焊缝边缘连续和宽度有限的特点对检测出的边缘点进行筛选,剔除其中的错误点;然后对边缘离散点进行三次平滑样条拟合获得连续、光滑的亚像素级精度的焊缝边缘特征点。最后利用检测出的特征进行焊缝特征立体匹配和三维重建试验,结果表明,文中提出的特征检测算法快捷、准确,且抗干扰能力强。 相似文献
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针对在强噪声、低对比度及复杂背景特征下X射线焊缝图像的缺陷检测问题,提出了去噪处理、焊缝边缘分割及缺陷检测的方法.用快速离散Curvelet变换和循环平移相结合的方法,对焊缝图像进行滤波去噪,同时对图像列灰度曲线用最大类间方差法提取焊缝区域.在图像预处理后,采用三阶Fourier曲线对图像列灰度曲线进行拟合并扩展到三维空间,构造出自适应阈值面,最后利用原图像与构造曲面三维灰度图的灰度值差异,准确分割背景与缺陷区域.结果表明,与传统缺陷检测算法相比,该方法能准确提取出焊缝缺陷,漏检率和误判率低,准确率可达95%. 相似文献
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为了获取精准的焊缝检测结果,文中提出一种基于机器视觉的升船机凸齿焊缝检测方法。建立基于机器视觉的X射线焊缝底片采集平台,通过需求确定采集方案进行图像采集。将采集的底片作为研究对象,以广义交叉验证准则为优化目标,通过序列二次规划算法优化处理非降采样轮廓波变换(NSCT)域的去噪阈值,获取最优去噪阈值。在确定阈值后,采用非线性阈值函数处理Contourlet系数,获取去噪后的图像。引入梯度方向直方图算法提取升船机凸齿焊缝图像特征,将二叉树支持向量机(SVM)作为分类模型完成特征学习及升船机凸齿焊缝检测。试验结果表明,文中方法不仅可以获取精准的焊缝检测结果,同时还能够提高焊缝检测效率。 相似文献
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根据视觉条件下水下自动化焊接的特殊要求,设计了一套机器人水下视觉焊缝跟踪系统.针对水下焊缝图像干扰严重、模糊等特点,采用小波变换技术去除了弧光、飞溅等干扰噪声,采用改进的模糊增强图像处理方法,提高了图像处理的效率,获取了清晰的边缘图像.边缘检测后,对焊缝左右特征点进行扫描,准确地提取了焊缝中心.为了减小跟踪误差,将焊缝轨迹中的每个小线段的坐标偏移量分成50等份,同时设计了有效地机器人轨迹跟踪控制程序.水下斜线和曲线焊缝的跟踪试验表明,在正常的条件下,可以满足跟踪要求. 相似文献
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焊接过程的复杂性与对象的多样性对焊缝视觉识别与跟踪提出了较高要求,依靠单一特征难以保证识别算法的稳定性与可靠性.文中提出了基于置信度加权的信息融合方法,对获得的不同光照条件下的同视场图像分别进行结构光条形状特征与灰度特征的提取,并分别根据两者的结果进行焊缝边缘的识别,将结果表示为位置的概率密度与置信度的形式,采用置信度加权的方法对概率密度进行叠加,得到融合结果,并针对算例进行了融合算法的验证.结果表明,算法能够实现稳定准确的焊缝边缘识别. 相似文献
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针对激光焊接平板对接微间隙焊缝(间隙小于0.1 mm),研究彩色图像信息的磁光成像焊缝检测算法,为微间隙焊缝的精确跟踪提供一种新方法. 采用磁光传感器采集焊接过程的焊缝区域图像,对焊缝磁光图像在RGB(red, green, blue)和HSV(hue, saturation, value)彩色空间的灰度分布进行分析,提取RGB图各分量的灰度图,根据各分量灰度分布曲线确定阈值提取焊缝边缘,合成3个分量的焊缝边缘得到焊缝过渡带轮廓;对HSV图的每个分量图灰度直方图进行分析确定阈值,然后综合形成单一的焊缝过渡带分割图像. 结果表明,该方法能有效检测肉眼难以分辨的微间隙焊缝. 相似文献
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针对目前管道法兰焊接中存在的缺点,文中对管道法兰焊缝进行先检测后识别,提出了一种基于改进的边界追踪算法的管道法兰焊缝识别方法.在焊缝检测阶段,利用曲率角估计的方法精确确定焊缝位置.在焊缝识别阶段,利用膨胀和掩码操作,根据检测到的焊缝位置,提出了一种在原图中设置不规则感兴趣区域的方法;细化边缘,并提出一种过滤伪边缘的算法.通过实际焊缝的试验验证,结果表明,基于改进的边界追踪算法的管道法兰焊缝识别方法能够准确的识别焊缝边缘,并且系统的识别稳定性好. 相似文献
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鉴于以结构光为主动光源的焊缝跟踪方法可用于识别不同坡口形式的焊缝位置信息,对结构光焊缝图像进行了分析.为有效提取图像中结构光线性特征以确定焊缝位置,引入了束波变换.阐述了束波变换原理,开发了基于多尺度束波变换的结构光焊缝图像线性特征提取算法.做基于最大Beamlet统计的检验,对结构光焊缝图像进行小尺度束波变换以确定结构光线的大致位置,缩小搜索范围;然后对图像进行大尺度束波变换确定焊缝部分结构光线的线性特征,根据线段斜率变化可确定焊缝位置.采用该算法确定一幅结构光焊缝图像的焊缝位置的时间为260 ms. 相似文献
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Anadaptivethresholdingforweldseamimagerecognitioninrealtime¥ChenQiangandJinJianmin(TsinghuaUniversity.Bejing)JensDoerk(Aachen... 相似文献
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针对某复杂曲面薄壁不锈钢工件精密脉冲TIG焊中的焊缝跟踪问题 ,本文研究了一种基于视觉传感的高精度、高实时性焊缝跟踪技术。根据脉冲TIG焊的工艺特点 ,该技术通过选择特定波长的滤光片及合理的曝光时刻 ,采用工业CCD摄像机获取可直接分辨出焊缝、熔池和钨极的清晰、放大的焊接区图像。采用VC语言设计的图像处理算法 ,可以快速准确地识别出焊缝中心线 ,提取钨极偏离焊缝中心线的方向和距离 ,驱动步进电机调节焊炬位置 ,实现高精度、高实时性的焊缝跟踪。试验结果表明 ,该技术的单幅图像处理周期小于 12 0ms,能实现焊炬运动方向与焊缝偏差角小于 3 0°的焊缝跟踪 ,满足了复杂曲面的薄壁不锈钢工件的精密焊接要求。 相似文献
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以10 kW大功率光纤激光焊接304奥氏体不锈钢板为试验对象,研究一种焊缝偏差预测算法.利用红外摄像机摄取焊接过程中的熔池红外图像,提取匙孔质心、匙孔形状参数和热堆积效应参数等反映激光束与焊缝位置偏差的特征量作为径向基函数RBF神经网络预测模型的输入量,建立焊缝偏差RBF神经网络预测模型.选择焊缝偏差特征量作为训练样本并对预测模型进行训练,建立焊缝偏差预测模型.结果表明,该模型能够对大功率光纤激光焊接过程中的激光束与焊缝位置之间的偏差进行有效预测. 相似文献