基于焊缝宽度的埋弧焊焊缝自动跟踪阈值方法

以CCD为视觉传感器的螺旋管埋弧焊焊缝自动跟踪系统,其图像处理的关键环节为自动阈值方法的选取。对于未开坡口的外焊缝,试验证明OTSU法并不能完全适应。而通过对大量预处理后实际焊缝图像及对应的灰度直方图的分析,提出了基于焊缝宽度的参与计算的自动阈值方法。通过实验室和生产现场的试验研究证明:该方法对未开坡口的焊缝具有很强的适应性,可应用于实际生产中。     

管道焊缝检测视觉图像处理的研究

为了可靠跟踪焊缝,对管道的焊接缺陷检测,视觉传感器采集的焊缝原始图像需要进行预处理,以消除噪声的影响,提出了管道焊缝视觉图像处理方法。首先采用邻域均值滤波进行平滑处理,最大方差阈值法自适应选取阈值分割图像,将图像二值化,然后采用标记法去除小区域噪声,获得清晰的焊缝图像,水平投影图法进行焊缝图像识别并确定焊缝的位置。试验...     

基于PLC的管道多层焊跟踪控制系统研究

管道多层焊视觉图像跟踪系统采用CCD获取焊缝区域图像,通过计算机处理控制行走机构,设计的跟踪算法及相应的PLC软件程序设计实现了厚板多层焊的焊缝自动跟踪.     

小波分析在焊缝图像处理中的应用

从原始焊缝图像中准确检测出焊缝边缘、提取出焊缝中心位置,是实现焊缝跟踪的关键技术。将小波分析方法应用于焊缝图像处理中,首先对焊缝图像进行小波分解,然后对分解后的小波系数进行阈值处理,最后用阈值处理后的小波系数进行焊缝图像重构,有效降低了焊缝图像噪声,突出了熔池和焊缝边缘轮廓,便于机器识别及处理。接着再对消噪增强后的焊缝图像进行平滑、边缘检测,提取出焊缝中心线,用于焊缝自动跟踪控制。试验结果表明:该方法效果良好,能有效地提高焊缝跟踪精度。     

搭接焊缝的视觉传感图像预处理及信息提取

对基于结构光视觉传感的搭接焊缝的图像预处理及信息提取进行了研究.CCD摄像机采集到的焊缝图像,经过低通滤波、阈值变换、拉普拉斯锐化、细化一系列图像预处理后,准确提取了焊缝激光条纹信息,运用搜索法检测焊缝位置.根据搭接焊缝偏中距离和焊缝高度的计算方法提取信息,实现焊缝的自动跟踪.     

基于结构光视觉传感的V形焊缝信息提取

对基于结构光视觉传感的V形焊缝的图像预处理及信息提取进行了研究.CCD摄像机采集到的焊缝图像,经过阈值变换、中值滤波、拉普拉斯锐化、细化等一系列图像预处理后,准确提取了焊缝激光条纹信息,运用斜率分析的方法检测焊缝位置.根据V形焊缝偏中距离、焊缝宽度和焊缝高度的计算方法提取信息,实现焊缝的自动跟踪.     

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。     

基于小波边缘检测的焊缝跟踪技术

在基于视觉传感的焊缝跟踪系统中,焊缝图像复杂多变,要准确得到焊缝中心线,选取合理高效的处理算法是十分重要的.在详细分析焊缝图像特点基础上,采用先行基于梯度信息的自适应平滑滤波,运用3阶B样条双小波多尺度边缘检测方法,减少了误检漏检率,有效地提高了小波变换在抗噪性能和定位精度上的优越性.在此基础上提取出焊缝中心线,用于焊缝自动跟踪控制.试验结果表明,该方法复杂度适中,处理速度较快,效果良好,能有效地提高焊缝跟踪控制的精度.     

一种基于改进的SUSAN算法的焊缝边缘检测方法

随着图像技术在自动化焊接中的应用,高效地识别和提取出焊缝轨迹,成为图像跟踪自动焊接的关键。本文提出了一种基于改进SUSAN算法的焊缝边缘检测方法。首先对采集到的焊缝图像进行灰度化处理,再通过SUSAN算法进行焊缝的边缘检测,并将SUSAN算法中的灰度差阈值由人为选取改进为一种自适应选取的方法。理论分析和实验结果表明,该算法比其他边缘检测算子抗噪能力强,可以更加高效地提取出焊缝信息。     

Co2自动焊激光焊缝视觉传感器设计

设计了用于焊缝自动跟踪的激光视觉传感器，介绍了传感器的结构，说明了图像采集过程，阐述了确定焊缝图像中焊缝横向中心位置以及获取焊炬相对于爆缝纵向偏差的图像处理方法。     

基于X射线数字化图像处理的双面焊焊缝缺陷检测

对双面焊焊缝的缺陷自动检测,提出了对焊缝重叠区边缘区与非边缘区分别进行处理、非细长缺陷与细长缺陷分别进行处理的思路.在逐列灰度波形分析检出焊缝外边缘和两焊缝重叠区边缘的基础上,对于非细长缺陷,采用大模版中值与均值滤波相结合模拟背景,然后对消除背景后图像采用分区域阈值检出焊缝缺陷,对于细长缺陷,提出了基于逐列自适应二值化和改进霍夫变换的缺陷分割算法.结果表明,所提出的方法能够在有效地避免两焊缝重叠区边缘处误检的同时,检出微弱线缺陷.     

铝合金焊接图像焊缝位置和间隙提取

基于自行设计的CCD被动视觉传感系统,在仅依靠电弧光照明的情况下,实现了钨极氩弧焊过程中实时提取清晰的熔池正前方图像.通过分析退化恢复、平滑后的图像间隙处灰度值特点,采取了特定区域自动域值分割、空穴检出法统计各8-连通域面积、基于8-领域面积阈值去噪、面积统计转换等步骤可以求得间隙值,进一步进行间隙细化,最后采用Hough小变换对细化后的间隙点进行拟合,检测出焊缝位置.     

Image segmentation of small defects in precision weldments with complex structure

In this paper, the X-ray nondestructive test method of small defects in precision weldments with complex structure was presented. To resolve the difficulty of defect segmentation in variable grey image, the image processing based on Visual Basic programming method was adopted. The methods of automatic contrast and partial grey stretch were used to enhance the X-ray detection image which has relatively low contrast, then automatic threshold method was carried out to segment the two high intensity zones, and weld zones which contain the small defects was extracted. Smoothing and sharpen processing were proceeded on the extracted weld zones, and small defects in X-ray detection image of weldments with complex structure were segmented by using the method of background subtraction in the end. The effects of raster were eliminated, and because of that the image processing was only proceeded on the extracted weld zones, the calculated speed using the above provided algorithm was improved.     

棱形管与法兰角焊缝图像处理及特征提取

由于棱形管与法兰角焊缝的位置多变,且实际生产中棱形管端面加工精度不高,自动化焊接程度低,文中搭建了一套棱形管与法兰环焊缝的自动化焊接系统,对于提高棱形管与法兰焊接的自动化程度有较大的应用价值。该系统通过CMOS相机和单条纹激光组成激光视觉传感器,获取角焊缝位置和间隙信息。针对采集的图像及工件特征,设计了适合的图像处理算法,首先采用了灰度变换、均值滤波和形态学处理的方法对图像进行预处理,然后根据对激光条纹图像灰度值分析结果,寻找合适的阈值,并采用极值法提取光条中心点,最后采用霍夫变换拟合直线,提取出角焊缝位置信息,并提出激光条纹端点搜索方法,提取出了角焊缝间隙大小。结果表明,该图像处理方案效果较好,抗干扰能力较强,可以准确的提取出焊缝中心位置和间隙大小,满足焊接机器人对焊缝跟踪的要求以实现自动化焊接。 创新点： (1)设计出适用于棱形管与法兰角焊缝的自动化焊接系统。 (2)设计了适用于该系统的焊缝中心位置提取算法。 (3)设计了角焊缝间隙提取算法。     

基于OpenMV的螺旋管内焊缝自动跟踪系统

针对国内部分钢材加工厂采用人工判断焊缝位置,手动调节来纠正焊偏的控制方式,自动化水平低且长时间工作导致视觉疲劳容易造成误判,影响螺旋管焊接质量的问题。该系统通过Open MV机器视觉模块采集图像,利用图像处理技术实时提取焊缝特征信息,经过统计筛选来计算焊枪偏移量,结合控制技术来实现焊枪的自动纠偏。现场试验结果表明,该系统能够满足要求,稳定、准确的实现焊缝自动跟踪。     

基于机器视觉的管道焊接跟踪技术研究

针对爬行焊接机器人在管道自动焊接中对典型的V形坡口焊缝的定位与中心线的提取,设计了一种基于激光视觉检测的自动焊缝跟踪系统。提出了一种基于激光条纹图像特征的两步定位方法:第一步,建立模板匹配,利用模板匹配方式获取激光条纹位置区域;第二步,采用阈值分割和中心法提取激光条纹中心线,然后采用Shi-Tomasi算法对中心线进行角点检测,经过拟合直线求交点和逐列扫描对比得到焊缝坡口的4个拐点信息,并确定焊缝中心。通过对实际的焊接过程进行测试,结果表明:跟踪系统的平均纠偏误差在2像素以内,平均处理纠偏时间在120 ms以内,具有较高的精度和实时性。     

X射线焊缝图像的缺陷检测与识别技术

针对目前无损检测主要采用人工方式存在的主观不一致、检测效率低、操作复杂等问题,设计了一套焊缝缺陷自动检测系统。提出基于Otsu双阈值分割的缺陷区域自动提取、图像的降噪和灰度增强的图像预处理方法;通过SUSAN算法检测焊缝缺陷目标,并结合形态学孔洞填充算法修正缺陷目标;计算焊缝缺陷目标特征参数,并结合所设计的深度为4的二叉树分类识别逻辑流程,实现了较好的焊缝缺陷的检测结果。     

背面CCD视觉传感焊缝成形参数的自动提取

焊缝成形参数的自动检测技术的开发对焊接质量的提高和自动化生产的实现具有重要意义。文中建立了背面视觉传感焊缝成形参数自动检测系统,通过分析背面焊缝特征,其灰度直方图呈三峰结构,采用迭代法进行二次区域阈值自动的提取,再进行三值化处理,内部噪声点的剔除等图像处理流程,快速准确地分割出熔池和热影响区,并提取出熔池和热影响区的几何尺寸等成形参数。结果表明,该方法可避免强弧光、飞溅、电磁等信号的干扰,能保证焊接的稳定性,从而满足工业生产的需要。     

Research on segmentation and distribution features of small defects in precision weldments with complex structure

In order to study the segmentation and quantitative problem of small defects in precision weldments with complex structure, an automated image processing system was setup based on the Visual Basic 6.0 development environment. The weld zones were extracted by adopting the method of twice automatic threshold, and the small defects were segmented successfully by using sharpen, smoothing processing and background subtraction in the extracted weld zones. To determine the spatial distribution features of small defects, calculation formula of defects depth and deviation were deduced individually, and the projection distance of small defects can be extracted automatically also. The image processing system can achieve the goal of small defects segmentation and automatic extraction of projection distance. The depth and deviation of small defects can be obtained through the above deduced formula, and the longitudinal distribution of small defects can be obtained from the detection image, then the spatial distribution features of small defects can be determined.     

基于激光视觉的钢结构焊缝图像处理系统

针对钢结构件品种多、批量小,焊缝形状位置一致性差,机器人重复定位过程复杂等缺点,设计了一种基于激光视觉的钢结构焊缝图像处理系统. 运用CCD工业相机和激光器,采集带有激光条带的焊缝图像,分别利用中值滤波柔化噪音,Otsu算法自适应阈值分割,开操作和形态学处理相结合去除图像中除目标像素外的小连通区域,提取激光条带的中心线,最终利用Hough变换对中心线直线拟合,得到特征点位置,并通过骨支架试验验证该技术的可行性. 结果表明,该方法可快速准确地检测到焊缝特征点,满足实际要求.