基于贝叶斯图像模式识别技术的点焊质量评估

提出一种将点焊过程动态电极位移信号转化为二值图像的方法.基于图像特征分析,从焊点样本电极位移二值图像中提取出15个隐含特征.针对一系列对应不同焊接质量焊点样本电极位移二值图像特征,利用主成分分析消除图像特征间的互相关性,建立了基于最小风险贝叶斯图像识别技术的焊点质量分类器.分类器有效性测试结果表明,电极位移信号二值图像尽可能多的保留了焊点质量信息,特征提取算法简单、高效、易于实现;同时在小数据样本情况下,贝叶斯图像识别技术能够快速、准确地评判焊点质量,有较好的应用前景.     

基于视觉传感的电子束深熔焊焊缝表面成形的预测

基于视觉传感的方法,获得了钛合金电子束焊熔池图像．采用二值形态学图像处理算法对熔池图像进行了处理,得到了熔池的边缘,并在此基础上利用自己开发的一套熔宽提取程序实现了熔宽的准确提取．找到了熔宽的波动性与焊缝表面成形之间的对应关系,当熔宽波动较大时,表面成形较差,而当熔宽波动较小时,表面成形较好．经过分析,提出用变异系数C...     

三光路熔池图像的视觉注意特征提取

焊缝跟踪和熔透控制都是焊接质量控制中的重要部分.试验采用三光路视觉传感系统,在铝合金脉冲GTAW焊接过程中,三个光路同时采集熔池正前方、斜后方、斜下方图像,并投影到同一幅图像上.图像包含了焊缝、正面熔池和背面熔池等丰富的信息.采用视觉注意的方法找到图像各部分与熔池特征参数相关的小区域进行处理,将图像中包含的熔池特征参数提取出来.结果表明,视觉注意方法用于焊接过程中熔池特征的实时检测时,由于只处理感兴趣的小区域,比一般方法具有更高的明确性以及高效性.     

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.     

基于核Fisher判别分析的点焊质量评估

通过对点焊过程电极位移信号的实时采集和特征分析,利用模糊化方法将电极位移信号映射为15×25模式矩阵.依据不同焊接电流参数下位移信号的模式特征将位移信号的模式分为5类,分别对应不同的焊点质量.以不同类别焊点的模式矩阵构建输人数据空间,利用核Fisher判别技术将低维数据空间的非线性分类问题转化为高维特征空间的线性分类问...     

钛合金激光焊接过程中等离子体光信号的检测与分析

通过试验的方法探讨了钛合金激光焊接过程中的等离子体光信号与焊接质量的关系，结果分析表明，钛合金的激光焊接过程比低碳钢产生更强烈的等离子体云，等离子体光信号可以较好地反映焊接过程的稳定性和焊接质量的变化。焊接质量良好时，等离子体光信号幅值在某一固定值上下波动，当改变焊接参数使焊接熔深或熔宽改变时，信号的平均幅值亦有明显改变；当较大间隙或错边存在时，等离子体光信号的平均值明显降低，但两种信号的特征不尽相同，前者造成等离子体光信号剧烈动荡而均值很低，而后者一定范围内，随着错边量增加，信号幅值逐渐减小。上述试验结果表明，可以用等离子体光信号的幅值高低和波动大小作为焊接质量实时监测和控制的特征信号。     

基于最小二乘支持向量机的激光拼焊焊缝识别

激光拼焊焊缝质量结构光视觉检测中,对焊缝的准确识别是实现高精度检测的关键. 针对检测图像中结构光光纹畸变特征不明显,无法准确识别焊缝的问题,依据焊缝纹理特征信息,提出了一种基于最小二乘支持向量机的焊缝识别方法. 首先,分析并提取焊缝区和非焊缝区差异明显的纹理特征. 其次,训练最小二乘支持向量机模型,对焊缝进行粗识别. 最后,采用Laws纹理滤波提取焊缝区域,并通过阈值分割方法精确识别焊缝. 针对不同工艺参数下的激光拼焊焊缝开展焊缝识别试验,结果表明,该方法能够有效地识别焊缝.     

Effects of heat input on welding buckling distortion by experimental measurement method

An experimental method based on digital image correlation technology is proposed to measure welding buckling distortion for bead-on-plane with tungsten inert gas welding. This study focuses on the effect of welding heat input for dynamic buckling and full-field distribution. The experimental results demonstrate that heat input has a great influence on welding buckling distortion. The longitudinal shrinkage of the weld bead is in direct proportion to the heat input. In the weld bead, the longitudinal plastic strain is small, while the transverse strain is large. The key points on the line, that is perpendicular to the bisector of the weld bead, experience a distorted trend of positive increase, constant displacement, negative increase and stable displacement, although the heat inputs are different.     

基于焊点表面图像处理的点焊质量监测

以采集的电阻点焊接头表面的数字图像作为信息源,探索了一种新的点焊质量无损监测方法.首先,通过图像特征分析,焊点表面图像被划分为4个环形特征区域,提取环形特征区域面积作为表征焊点质量的特征参数.其次,根据特征区域面积与焊点抗剪强度的相关性分析结果,选择了相关性显著的3个特征参数作为输入向量,焊点抗剪强度作为输出向量,建立了点焊质量的RBF神经网络监测模型.仿真分析和验证结果表明,基于焊点表面图像特征信息处理监测点焊质量的方法是可行的.     

机器人弧焊过程焊缝质量信息的在线判读

在机器人焊接生产中,由于目前多数弧焊机器人尚不具备对环境的自适应功能,当焊接过程中存在干扰时,会出现焊接质量的波动,并导致焊缝缺陷的产生。因此,在线监测机器人的焊接过程质量成为当前工业界倍受关注的技术之一,尤其是在节拍快、批量大的汽车部件制造中,本研究工作通过检测机器人焊接过程的位置、能量以及缺陷的信息,进行信息特征的提取与融合,在“桑塔纳”轿车部件机器人焊接生产中,实现了焊缝质量的在线分析和判读,对焊接产品的“零次品”、“零缺陷”质量控制具有重要意义。     

微小随机变化焊缝的视觉特征提取

针对焊接过程中薄钢板搭接微小焊缝随机变化的特点,提出一种基于图像能量分布的视觉特征检测和提取方法,采用伪彩色图像增强算法得到能量分布,有效地抑制了焊接过程中飞溅、烟雾等能量弱的瞬时噪声. 接着提出一种差分搜索算法实现了结构光条纹骨架的准确提取,并获得了图像特征点. 然后,利用随机抽样一致算法对图像特征历史数据进行概率分析,进而精确地拟合出焊缝特征的局部模型,实现了焊缝特征点的准确预测. 结果表明,提出的方法是有效的,焊缝视觉特征提取的效果令人满意.     

Automated detection of welding defects in pipelines from radiographic images DWDI

This paper presents a method for the automatic detection and classification of defects in radiographic images of welded joints obtained by exposure technique of double wall double image (DWDI). The proposed method locates the weld bead on the DWDI radiographic images, segments discontinuities (potential defects) in the detected weld bead and extracts features of these discontinuities. These features are used in a feed-forward multilayer perceptron (MLP) with backpropagation learning algorithm to classify descontinuities in “defect and no-defect”. The classifier reached an accuracy of 88.6% and a F-score of 87.5% for the test data. A comparison of the results with the earlier studies using SWSI and DWSI radiographic images indicates that the proposed method is promising. This work contributes towards the improvement of the automatic detection of welding defects in DWDI radiographic image which results can be used by weld inspectors as a support in the preparation of technical reports.     

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.     

Relationship between sound signal and weld pool status in plasma arc welding

1　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＰｌａｓｍａａｒｃｗｅｌｄｉｎｇ (ＰＡＷ )ｉｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｂｙｅａｓｙｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｌｏｗｃｏｓｔａｍｏｎｇｔｈｅｈｉｇｈ ｅｎｅｒｇｙ ｄｅｎｓｉｔｙ ｂｅａｍ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ (ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ ,ｅｌｅｃｔｒｏｎｂｅａｍ ,ｌａｓｅｒａｎｄ ｐｌａｓｍａ) .ＰＡＷｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｗｅｌｄｉｎｇｏｆｓｔａｉｎｌｅｓｓｓｔｅｅｌ,ｈｉｇｈ ｎｉｃｋｅｌａｌｌｏｙｓ ,ｃａｒｂｏｎｓｔｅｅｌ,ｃｏｐｐｅｒ ,ｃｏｐｐｅｒ …     

大功率盘形激光焊接过程等离子体图像特征分析

研究一种基于等离子体图像特征的大功率盘形激光深熔焊质量分析及检测的新方法．以大功率盘形激光焊接Type 304不锈钢板为试验对象,应用高速摄像机摄取焊接过程中的等离子体图像,通过图像处理技术提取等离子体的面积和高度特征．以熔宽作为衡量焊接过程稳定性的因素,对比焊接过程中等离子体图像和焊接试件的熔宽变化,研究相邻等离子体...     

无辅助光源图像法TIG焊焊缝跟踪传感系统

焊接过程中焊炬自动跟踪焊缝对保证焊接质量,提高自动化程序有着极其重要的实际意义。焊缝自动跟踪技术的关键是焊缝位置的传感方法,本文在深入研究ＴＩＧ焊电弧发光行为的基础上,结合的实际的焊接工况,建立了一套利用电弧弧光检测焊缝位置的图像传感系统。该系统在硬件方面解决了图像采集与焊接电流的同步以及图像品质的提高等问题,在计算机软件方面解决了阀值与图像品质相匹配以及焊缝位置的提取等问题。生产实际应用结果表明     

无辅助光源图像法TIG焊焊缝跟踪传感系统

焊接过程中焊炬自动跟踪焊缝对保证焊接质量 ,提高自动化程度有着极其重要的实际意义。焊缝自动跟踪技术的关键是焊缝位置的传感方法 ,本文在深入研究TIG焊电弧发光行为的基础上 ,结合实际的焊接工况 ,建立了一套利用电弧弧光检测焊缝位置的图像传感系统。该系统在硬件方面解决了图像采集与焊接电流的同步以及图像品质的提高等问题 ,在计算机软件方面解决了阈值与图像品质相匹配以及焊缝位置的提取等问题。生产实际应用结果表明 ,该系统在检测精度、处理速度、稳定性、可靠性及实际工况的适应性等方面完全满足高质量焊缝对焊接过程自动对中的要求。     

Online quality inspection of resistance spot welded joint based on electrode indentation using servo gun

Abstract

Resistance spot welding is one of the major joining techniques widely used for car body assembly. Weld quality may significantly influence the durability and reliability of the automobile body. Automotive manufacturers often rely on destructive testing and monitoring variables which indirectly reflected weld quality to assess the weld quality and control the welding process. However, these approaches have inherent limitations and are difficult to be implemented in plant environments. Therefore, it is imperative to develop an online inspection method to evaluate weld quality. In the present study, a method of producing a series of substantially uniform spot welds between two metal parts using a servomotor driven movable electrode and an axially opposing fixed electrode is proposed. The indentation in the workpiece surface is suitably measured by the displacement of the movable electrode as it applies an electrode force and welding current is passed through the weld site of the workpiece. The optimal indentation range is determined by peel test and metallographic examinations with respect to various sheet gages and grades. Consequently, online weld quality inspection results are achieved based on developed optimal indentation range.     

Method of weld recognition based on textural feature matching

In this paper an automatic visual method of seam recognizing and seam tracking based on textural feature matching was proposed,in order to recognize the weld of multi-layer or multi-pass welding in which the weld is difficult to be recognized by conventional visual methods.This method focuses on the obvious difference of image textural feature between the weld region and the base metal region,as well as the similarity of the textural features along the welding direction.The method consists of the following steps: setting image template and choosing the edge region as ROI (region of interest),extracting the image textural feature of the template and the edge region,feature matching,and recognition of weld region.Experiment showed that the method proposed was effective for weld seam recognition in multi-layer welding.     

用于焊缝检测的比色图像偏心算法

提出了基于焊接比色图像偏心的概念并给出计算公式.从比色图像信号强度与焊接区域发射率、光谱辐射强度等的关系、比色值与焊接温度场及比色系统波长的关系以及比色图像偏心计算公式出发,分析了比色图像比色值分布对称性,推导并建立了焊接比色图像偏心与焊接区温度的函数值、焊缝中心与电弧中心偏差间关系模型.研究了以比色图像偏心作为检测对象的优异特性,给出了模型在某一焊接工艺参数条件下的数值解,发现模型的输出与输入有很好的线性关系.仿真试验证明以比色图像偏心可以代替焊缝中心偏差,为进一步研究比色图像偏心算法的实际应用打下理论基础.