基于漏磁图像的焊接接头缺陷识别

在提出基于灰度-梯度共生矩阵焊缝缺陷聚类分析方法的基础上,为进一步识别焊缝缺陷,以焊道上分布圆柱体缺陷、焊道上分布矩形槽缺陷、热影响区分布矩形槽缺陷漏磁图像为试验对象,将灰度-梯度共生矩阵提取上述3种缺陷的漏磁图像特征量传递给层次聚类,利用k-均值聚类方法分析层次聚类选取的特征量。结果显示,这3种焊缝缺陷的识别率在93.33%以上,试验结果验证了该方法在不同类型与不同位置焊缝缺陷识别分析的可行性,焊缝不同位置相同类型缺陷的识别较焊缝相同位置不同类型缺陷识别容易。     

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.     

基于模糊聚类双谱的磁瓦内部缺陷无损检测方法

为解决磁瓦内部缺陷较难检测的问题,提出一种模糊聚类双谱分析方法用于其内部缺陷的无损检测。该方法以磁瓦在受到撞击时产生的声振信号作为研究对象,利用双谱分析发现内部缺陷与双谱峰值的分布区域具有映射关系,并且模糊聚类处理后的归一化双谱能明显地反映这一特征。根据这个规律,通过将模糊聚类双谱的对角线切片划分为若干频段,并计算切片指定幅值所在的频段建立内部缺陷识别规则。最后由验证试验评估该方法的可行性,得到了92.5%以上的识别精度。试验表明:模糊聚类双谱在磁瓦内部缺陷声振检测中具有一定实用性。     

微间隙焊缝磁光成像传感自适应识别方法

对于微间隙(小于0.1mm)对接焊缝,针对焊接过程中磁光传感器提离高度不断变化的状态,设计焊缝位置检测试验系统。通过对焊件施加感应磁场,并利用法拉第旋光原理构成的磁光传感器获取焊缝磁光图像序列。为了识别焊缝的准确位置,研究一种改进的多阈值最大类间方差算法。根据传统最大类间方差法的基本思想进行多阈值推广,并使用松弛余量的方法优化算法的搜索过程。根据焊缝磁光图像的特征,运用算法自适应确定图像的两个分割阈值,获得焊缝的准确位置。焊缝位置识别试验结果表明,改进的多阈值最大类间方差识别算法是一种有效的焊缝位置自适应识别方法,适用于基于磁光成像检测的焊缝路径实时跟踪。     

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%.     

基于磁光图像纹理特征的焊缝识别

研究一种基于磁光图像纹理特征的紧密对接焊缝(间隙小于0.1mm)的焊缝识别方法。与传统采用视觉传感器捕捉焊缝图像并利用焊缝灰度梯度特征进行焊缝边缘检测方法不同,通过磁光传感器采集焊接区域紧密对接焊缝图像,焊件在磁场激励器作用下形成反映焊缝位置特征的磁光图像,利用焊缝位置和母材的磁光成像纹理差异识别焊缝位置。对磁光图像的待焊区和母材区进行纹理分析,提取纹理特征,再利用纹理特征差别,将磁光图形划分为若干子区域,进行图像分割,确定焊缝区域。试验结果表明,该方法能够精确地识别微间隙紧密对接焊缝。     

基于FGT-FBP重构算法的焊接缺陷检测

针对焊接过程产生的缺陷,提出一种磁光成像传感的模糊灰度变换和滤波反投影(FGT-FBP)重构检测方法. 研究焊接缺陷的几何特征,通过分析裂纹和未熔合两种不同焊接缺陷在交变磁场励磁下的磁光成像特征,设计模糊规则,对磁光图像进行模糊灰度变换. 增强磁光图像对比度,使焊接缺陷形态趋势可视化,实现描述磁光成像焊接缺陷细节的无参考型图像评估方法. 对FGT处理的焊接缺陷磁光图进行旋转投影,并经过快速傅里叶变换和改进的滤波器进行滤波去噪,消除伪影后进行反投影变换实现焊接缺陷图像的重构. 利用滤波反投影重构算法进行去噪,可有效突出焊接缺陷特征. 最后结合阈值分割和边缘检测实现焊接缺陷检测. 结果表明,该方法能较准确检测裂纹和未熔合两种焊接缺陷.     

微间隙焊缝磁光检测神经网络修正

针对激光焊接微间隙焊缝（间隙小于0.1 mm）,研究提高磁光传感检测焊缝精度的BP神经网络修正方法.以碳钢平板对接激光焊为试验对象,利用磁光传感器检测焊缝区域磁场分布并成像.通过分析焊缝处磁场成像并应用BP神经网络修正磁光传感器得到焊缝中心数据,有效避免焊缝磁光图像低对比度和强噪声干扰问题.经过在不同焊接速度试验下的测试,四组神经网络试验的焊缝位置误差的绝对平均值都在0.015 mm左右,BP神经网络测量误差比磁光成像直接测量平均减少约28%.BP神经网络修正磁光成像测量技术可有效识别微间隙焊缝,为解决激光焊接微间隙焊缝过程自动识别和跟踪焊缝的难题提供了一种新方法.     

激光紧密对接焊磁光成像焊缝识别

准确检测焊缝中心位置是保证焊缝自动跟踪的前提。针对激光焊接碳钢紧密对接焊缝(间隙不大于0.1 mm),利用磁光传感系统获取焊缝磁光图像,分析焊缝磁光图像的灰度分布特征,对磁光图像进行中值滤波去噪,通过逐列扫描磁光图像灰度梯度极大值后拟合焊缝中心位置。焊缝位置检测试验结果表明,基于焊缝磁光图像灰度梯度特征的焊缝中心拟合法优于直接边缘检测算子;所提出的方法能够识别微间隙焊缝中心位置,为实时控制激光束跟踪紧密对接焊缝奠定了基础。     

微间隙焊缝磁光图像磁荷理论建模检测分析

对于激光焊接要求的微间隙焊缝(≤0.1 mm),可采用磁光传感器进行检测跟踪。利用磁荷理论建模,在外加直流磁场对焊件焊缝磁化的情况下,研究焊缝表面所产生漏磁场分布特征,并利用磁光传感器把焊缝近表面磁场分布特征转换为对应的磁光图像。 通过对焊缝近表面磁场分布特征和其对应磁光图像焊缝过渡带特征进行了对比分析研究,确定焊件微间隙焊缝磁光图像焊缝过渡带中心,对应实际焊件焊缝中心。研究结果表明,该模型能有效地解释焊缝磁光图焊缝信息,为采用焊缝磁光图进行焊缝跟踪识别提供了合理的理论依据。     

焊接缺陷磁光成像磁场分布数值模拟与试验分析

以激光对接焊的焊接缺陷为对象,研究基于数值模拟的焊接缺陷漏磁场的分析方法. 建立对接焊焊接缺陷检测的三维模型,利用漏磁场理论对比分析不同几何缺陷与漏磁场信号之间的关系规律,并用试验进行验证. 结果表明,裂纹的深度越深,磁感应强度越大,未熔合、凹坑分别随着角度、宽度的增大而磁感应强度减小,并且验证漏磁场信号可以作为焊接缺陷检测的依据. 采用RGB分割法对磁光图像进行分割并提取几何特征,用模糊C-均值聚类（FCM）对不同焊接缺陷进行识别,有良好的识别率.     

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.     

大功率光纤激光焊熔透状态模糊聚类识别方法

熔透是评价激光焊接质量的重要因素,但在焊接过程中难以直接检测熔透状态.以大功率光纤激光焊接304不锈钢紧密对接焊缝为试验对象,研究一种基于熔池红外热像的熔透状态识别方法.采用红外摄像机摄取焊接区域熔池动态图像,提取熔池特征量,应用模糊聚类算法分析熔池特征量与熔透状态之间的关系,使用模糊C-均值（FCM）和Gustafson-Kessel（GK）两种模糊聚类法建立熔透状态识别模型.激光焊接试验结果表明,熔池表征与熔透状态之间存在密切关联,通过GK模糊聚类算法建立的模型对熔透状态能达到78%以上的识别率,为大功率光纤激光焊接过程熔透状态的识别和控制提供试验依据.     

焊接裂纹磁场模拟及磁光成像检测

研究交变磁场下的焊缝裂纹磁化规律,针对碳钢（Q235）焊缝裂纹,进行交变电磁场励磁下焊缝磁光成像无损检测的仿真和试验. 基于交变励磁下焊缝励磁规律的仿真模型,研究裂纹间隙分别为0.03,0.05,0.07和0.1 mm的焊缝表面磁通密度（磁感应强度）模曲线分布差异. 钢板对接间隙分别限定为0.03,0.05,0.07和0.1 mm后,通过激光焊接钢板两端来模拟仿真试验中的裂纹. 进行磁光成像无损检测试验,并将试验结果与仿真结果进行对比. 结果表明,在仿真试验与工艺试验中,焊接裂纹感应磁场的变化规律基本相同,磁感应强度不会因采样起始点不同出现较大的差异.     

磁光成像自适应卡尔曼滤波焊缝跟踪算法

焊缝跟踪是保证焊接质量的前提.针对0~0.05 mm的微间隙焊缝,研究一种色噪声环境下应用卡尔曼滤波实现焊缝跟踪的方法.通过对焊件施加磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器并获取焊缝磁光图像,提取焊缝中心位置构成状态向量,建立基于焊缝中心位置的系统状态方程与测量方程.针对系统过程噪声为色噪声,使用Sage自适应卡尔曼滤波,采用新息序列估计过程噪声协方差矩阵,准确预测焊缝中心位置.结果表明,根据自适应卡尔曼滤波方法能够有效提高焊缝跟踪精度.     

激光焊磁光彩色成像焊缝检测方法

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.     

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.