高强钢焊接缺陷磁光成像分形特征检测

研究一种基于磁光成像原理的焊接缺陷无损检测新方法.以高强钢表面微小焊接缺陷为例,采用分形维数对焊缝磁光图像进行特征识别并估计最优尺度,根据Adabost分类算法对提取的焊接缺陷特征进行分析和训练,构建焊接缺陷特征量并对高强钢表面缺陷磁光图像进行自动识别.结果表明,运用磁光成像方法可以获取高强钢焊接缺陷特征,并通过图像分形维数分析可识别焊缝缺陷的位置、形状和类别.     

焊接缺陷磁光成像纹理特征GLCM-Gabor识别方法

一种基于磁光图像纹理特征的焊接缺陷无损检测方法,首先用法拉第磁致旋光效应,结合漏磁场及磁畴理论分析焊接缺陷与磁光图像关系.针对缺陷磁光图像特点,通过灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取磁光图像纹理特征.由于裂纹和凹坑的GLCM纹理特征参数区分度不高,提出用Gabor变换法进一步提取磁光图像纹理特征.将GLCM-Gabor纹理特征作为输入量,用支持向量机(support vector machine,SVM)构造缺陷分类模型.结果表明,该方法可有效识别焊缝表面及亚表面特征(凹坑、裂纹、未熔透、无缺陷),分类模型整体识别率可达89.7%.     

焊接裂纹磁光成像纹理特征提取

以高强钢焊接裂纹为检测对象,研究磁光成像识别方法,论述采用磁光成像技术检测微小焊接裂纹的基本原理。基于模糊集合论原理,采用改进的连续模糊增强算法提高区分度,解决高强钢表面裂纹磁光成像不均、裂纹和熔融区区分度低的不足。利用自适应快速边缘检测算法提取焊接裂纹图像的纹理特征。试验结果表明该方法可有效提取裂纹磁光图像边缘特征,提高焊接裂纹检测跟踪过程的准确性。     

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。     

焊缝缺陷磁光成像模糊聚类识别方法

以激光焊接高强钢(HSS)为对象,研究基于法拉第磁旋光效应的焊缝缺陷磁光成像检测方法.通过施加交变磁场改变焊缝处磁感应大小,利用磁光传感器获取焊缝缺陷磁光图像,选定特定区域提取灰度共生矩阵(GLCM)特征,并进行分析.为准确识别和分类焊缝缺陷类型,建立焊缝缺陷模糊聚类识别模型.通过调整模糊C-均值聚类(FCM)的模糊指...     

TOFD方法对焊接缺陷的检测能力

从焊接缺陷检测结果的可靠性和缺陷高度尺寸测量的准确性角度出发,开展TOFD检测方法的检测能力试验。试验结果表明,TOFD方法对焊缝中的焊接缺陷有很高的检测灵敏度,同时对面积性缺陷有着很高的高度测量精度。     

空心抽油杆摩擦焊接缺陷的超声共振检测技术

介绍了超声共振方法检测样品缺陷的基本原理和判断缺陷的方法，并通过实验进行了验证，实验结果与理论分析符合较好。     

20钢焊接缺陷磁记忆信号分析

对含有焊接缺陷的试块进行磁记忆检测,研究了金属磁记忆检测技术对裂纹、气孔、未焊透、未熔合、夹渣缺陷的检出能力,对裂纹、气孔、未焊透、未熔合、夹渣区域的磁场强度梯度平均值H_ave、最大值H_max、磁场强度梯度曲线围成的面积S(H)、磁场强度梯度平均值K_ave、最大值K_max、磁场强度梯度曲线围成的面积S(K)进行计算,并与无缺陷区域的参数进行对比分析.结果表明,焊缝中裂纹、气孔、未焊透、未熔合、夹渣区域的K_ave,K_max,S(K)明显区别于无缺陷区域,可以准确判定焊接缺陷位置;焊接缺陷和焊接残余应力虽然都会导致磁记忆信号的变化,但是二者具有本质不同.     

紧密对接焊缝多尺度形态学磁光成像检测方法

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.     

基于计算机成像技术的焊缝缺陷形状自动检测系统

数字成像技术是最新引进的一种用以代替传统电影的无胶片数字化射线图像,它是一种用来显示检测到的样本内部条件的无损技术,同时也是一种高效的缺陷检测技术。焊缝缺陷是一种危害完工焊接样本效用的缺陷。在数字化射线图像技术中,可以通过提取分界线完成焊缝缺陷的分割,这是一项可以用于缺陷特征分析的重要任务。本研究的目的是摘录焊缝缺陷,评估其几何特性,通过将图像转换为二进制形式来提取缺陷边界。     

基于磁光成像的微间隙焊缝信息提取

焊缝跟踪的精确性是保证良好焊接质量的关键因素,为精确检测焊缝位置,研究一种基于磁光成像(MOI)技术的焊缝识别新方法。在激光平板对接焊实验中,通过对焊件施加感应磁场,由磁光传感器将焊缝处感应磁场分布的变化转换成相应的光强变化,实现对焊缝的实时成像。对获取的焊缝磁光图像进行灰度变换、中值滤波和二值化处理,与传统边缘检测方法不同,引进一种抗噪性更好的形态边缘检测算子进行边缘检测,继而提取出焊缝中心坐标。结果表明,该方法可获得较高的测量精度,能有效检测出焊缝中心位置。     

微间隙焊缝磁光成像检测方法

针对激光焊接紧密对接微间隙(0~0.1 mm)焊缝,研究一种基于法拉第磁光效应成像的焊缝检测新方法.以碳钢平板对接激光焊为试验对象,采用磁场激励器使焊件感应磁性并在焊缝处改变磁场分布,磁光传感器置于待测焊缝上方,不同磁场强度将导致磁光传感器偏振光不同角度的旋转,形成反映焊缝位置特征的磁光图像.对焊缝磁光图像进行滤波去噪、灰度转换以及形态学等处理,快速准确地提取出焊缝中心位置.结果表明,磁光图像能够有效反映微间隙焊缝位置,可以获得较高的测量精度,为解决微间隙焊缝检测和跟踪问题提供了一条有效途径.     

微间隙焊缝磁光图像Otsu骨架法识别

在紧密对接焊缝跟踪过程中,针对磁光传感的焊缝磁光图像,研究一种基于Otsu和骨架法的焊缝位置识别方法。通过自适应中值滤波对焊缝磁光图像进行降噪处理,利用改进的Otsu算法和数学形态学将焊缝磁光图像分割成母材部分和焊缝部分,最后根据最大圆盘骨架法提取焊缝中心。试验结果表明,该方法能准确提取肉眼难以分辨的微间隙焊缝中心。     

基于视频定位的焊缝缺陷超声检测技术

研究了一种基于USB摄像头定位的焊缝缺陷手动超声检测系统,通过USB摄像头实时获得超声波探头相对于焊缝的平面二维位置,结合探头传感的焊缝缺陷深度信息,以三维投影成像方法表征缺陷三维信息,进而直观的对焊缝缺陷进行定位定性定量综合分析诊断,适用于在役焊接结构的现场检测.利用该系统对裂纹实际焊接缺陷进行了超声波无损检测.结果表明,采用该方法可以方便快捷,且较直观的给出焊缝缺陷的位置、大小、分布等特征,有助于对不同类焊接缺陷的定性识别.