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针对焊缝表面成形缺陷检测存在的技术问题,对现有焊缝缺陷检测技术即磁粉检测、超声检测、涡流检测、渗透检测、磁光成像检测、红外检测以及结构光视觉检测法进行了深入研究。对检测原理、系统基本结构、各自的适用范围以及研究现状进行了论述;并分析总结了基于结构光视觉检测法的激光条纹图像采集、图像处理、特征提取和焊缝缺陷分类识别等技术相关的理论与算法;研究结果表明:为了满足焊缝缺陷全方位检测要求,可融合多检测技术,优势互补;随着人工智能技术的不断发展和焊件质量要求的提高,实现焊缝缺陷检测技术可视化、自动化是未来的发展趋势;人工智能技术是焊缝缺陷检测的关键技术,实现真正智能化检测需进一步研究。 相似文献
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为了研究交叉焊缝缺陷的磁光图像特征,对中碳钢板进行十字对接激光焊,获得同时具有横向和纵向焊后裂纹的试验样本,同时采用恒定磁场和交变磁场对试验样本进行多角度励磁,用磁光成像传感器采集不同角度磁场激励下焊接缺陷处的磁光图像,并对磁光图像的缺陷特征进行分析。结果表明,多向磁场激励下的磁光成像技术能明显检测出多角度的焊接缺陷,且能有效避免曲线裂纹在焊接缺陷检测中的漏检现象;同时,交变磁场激励下,同一裂纹成像的分辨率提高了40pixel~50pixel,能更精确地定位缺陷位置。此研究为提高焊接缺陷的检出率提供了依据。 相似文献
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为了研究多层单道电弧增材表面3-D成形特征,采用激光视觉传感系统采集电弧增材制造表面条纹图像。提出基于边界约束条件的感兴趣区域(ROI)提取法对焊缝特征曲线进行定位,获取ROI的激光条纹像素坐标。进行了理论分析和实验验证,得到电弧增材表面的3-D离散点数据,采用Delaunay三角剖分对离散点拟合形成3-D实体表面。结果表明,锯齿靶标的线性标定方法,3-D重构精度在0.2mm以内; 基于边界约束条件的ROI提取方法能准确定位电弧增材上表面和侧表面的条纹特征曲线。这一结果对电弧增材表面的3-D成形检测是有帮助的。 相似文献
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利用磁光传感器获取紧密对接微间隙(0~0.1 mm)焊缝磁光图像.针对传统形态学图像处理方法检测微间隙焊缝时容易出现边缘细节丢失的问题和存在检测精度不高的缺点,在四个不同方向上各选取三种不同尺度的结构元素,应用多尺度多结构元素形态学方法提取微间隙焊缝边缘信息,并与小波边缘检测和Sobel边缘检测结果相比较.在激励磁场变化情况下进行三组试验,分别采用多尺度形态学算法和传统形态学算法提取焊缝中心位置.结果表明,多尺度多结构元素形态学算法能更有效地检测出微间隙焊缝中心位置,为紧密对接焊缝的识别与跟踪控制提供试验依据. 相似文献
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为了研究磁场激励下焊接缺陷磁光成像特征,以激光焊低碳钢板为试验对象,采用恒定磁场和50Hz交变磁场对焊接缺陷进行励磁,并由磁光成像传感器实时获取焊接缺陷区域磁场分布,进行了理论分析和实验验证。取得了恒定磁场和交变磁场励磁下厚度分别为1mm,2mm和3mm低碳钢(Q235)焊接缺陷的磁光图像,并与COMSOL模拟结果进行对比;通过加权平均图像融合技术将交变磁场中获得的焊接缺陷磁光图像进行融合。结果表明,与恒定磁场励磁相比,采用交变励磁获得的焊接缺陷信息更加准确、快速和完整,并且有效避免了焊接缺陷信息的遗漏。此研究为提高焊接缺陷检测效率提供了依据。 相似文献