基于纹理特征的焊缝识别方法

提出了一种基于纹理特征的焊缝自主识别视觉方法.不同于通常利用被焊工件的宏观结构特征的主动视觉和利用工件图像中明显的灰度梯度的被动视觉,该方法利用待焊区(焊缝位置)与母材区之间明显的纹理特征差异来实现;能够解决多层多道焊后几层、道次的焊接时通常视觉方法不易识别焊缝的问题.在该方法中,先对图像进行纹理分析.提取纹理特征,再利用待焊区和母材区的纹理特征差异,采用图像分割的方法,确定焊缝区域位置以及焊缝中心.结果表明,该方法能够适用于多层焊盖面焊焊缝识别.     

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.     

用于遥控焊接的焊缝特征检测算法

提出了一种焊缝特征检测算法,用来进行遥控焊接立体视觉中的立体匹配。首先使用灰度形态学中的底帽变换对图像进行预处理,突出了焊缝部分,并通过Canny算子边缘检测以及闭操作获得封闭的像素级焊缝边缘;根据焊缝边缘连续和宽度有限的特点对检测出的边缘点进行筛选,剔除其中的错误点;然后对边缘离散点进行三次平滑样条拟合获得连续、光滑的亚像素级精度的焊缝边缘特征点。最后利用检测出的特征进行焊缝特征立体匹配和三维重建试验,结果表明,文中提出的特征检测算法快捷、准确,且抗干扰能力强。     

局部环境焊缝初始位置图像识别方法

焊缝初始位置的自动识别与定位是实现智能化焊接的关键步骤之一.介绍一种边缘线相交定位初始焊缝位置的方法.通过由粗到精的2步模板匹配方法提取出焊缝初始位置区域.然后对初始位置区域进行图像处理,得到焊缝边缘特征,结合焊缝物理尺寸和摄像机参数信息分离边缘像素点并组成3个像素点集合,最后对分离出的像素点集进行最小二乘法直线拟合....     

基于视觉注意机制的机器人厚板焊接焊缝轮廓的识别

设计了一种视觉传感器同时采集熔池和焊缝轮廓, 并提出一种基于视觉注意机制的机器人厚板焊接焊缝轮廓的提取方法. 该方法以图像的亮度信息和方向信息作为初级视觉特征,并以焊缝图像作为亮度特征图,把对焊缝图像进行膨胀处理再进行Gabor滤波的结果作为方向特征图. 对上述两种特征图进行显著性度量,然后对度量结果进行自适应特征融合获取综合显著图,并对其进行阈值分割和最近邻聚类. 结果表明,最后在所有类别中以成员数最多的类所覆盖的区域作为最先被注意的区域,而其包含的数据即为焊缝轮廓信息.     

基于改进的边界追踪算法的管道法兰焊缝识别

针对目前管道法兰焊接中存在的缺点,文中对管道法兰焊缝进行先检测后识别,提出了一种基于改进的边界追踪算法的管道法兰焊缝识别方法.在焊缝检测阶段,利用曲率角估计的方法精确确定焊缝位置.在焊缝识别阶段,利用膨胀和掩码操作,根据检测到的焊缝位置,提出了一种在原图中设置不规则感兴趣区域的方法;细化边缘,并提出一种过滤伪边缘的算法.通过实际焊缝的试验验证,结果表明,基于改进的边界追踪算法的管道法兰焊缝识别方法能够准确的识别焊缝边缘,并且系统的识别稳定性好.     

基于焊缝纹理特征的视觉识别方法

基于焊缝纹理特征的视觉识别方法,对于在多层多道焊的后续焊、盖面焊步骤中实现焊缝自动跟踪具有重要意义.从充分利用焊缝图像纹理特征的思路出发,分别对焊缝视觉识别的两个步骤(图像处理和位置识别)进行了方法探究和算法设计.在图像处理中使用了±45.的Sobel算子进行边缘检测,在位置识别中结合了投影法和区域积分的方法,用以确定焊缝中轴线的位置.结果表明,提出的方法在原理上简单易行,且能够同时满足实时性和准确性的要求.     

结构光视觉鲁棒焊接接头跟踪

针对焊接时严重的干扰降低了接头特征提取效率的问题,提出了一种预测-匹配-估计的闭环递推机制来完成起弧下的接头特征跟踪检测.通过对焊接接头位置与形状的预测给出了结构光轮廓信号在图像中所在的区域,进一步通过基于模型的轮廓匹配方法识别出焊缝接头,最后利用基于可信度的滤波方法估计出合理的焊接轨迹,结果表明,该方法不仅明显地提升了焊缝接头轮廓识别的成功率和实时性,即使在面对接头特征识别结果出现粗值或者提取失败的不利情况下,依旧能够保证焊缝跟踪的可靠性.     

基于多视觉特征获取与信息融合的焊道识别方法

焊接过程的复杂性与对象的多样性对焊缝视觉识别与跟踪提出了较高要求,依靠单一特征难以保证识别算法的稳定性与可靠性.文中提出了基于置信度加权的信息融合方法,对获得的不同光照条件下的同视场图像分别进行结构光条形状特征与灰度特征的提取,并分别根据两者的结果进行焊缝边缘的识别,将结果表示为位置的概率密度与置信度的形式,采用置信度加权的方法对概率密度进行叠加,得到融合结果,并针对算例进行了融合算法的验证.结果表明,算法能够实现稳定准确的焊缝边缘识别.     

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.     

Snake模型和遗传算法在特殊焊缝提取中的应用

针对CCD直接拍摄图像的弧焊机器人焊缝视觉检测问题,文中提出了一种精确提取带有较大的间断、尖锐的拐点、较多的干扰等特殊焊缝轨迹的算法.该算法先用小波变换进行焊缝边缘线的平滑,得到与最终焊缝距离很近的初始焊缝轨迹,再用基于Snake模型和遗传算法的进行特殊焊缝的精确匹配和提取.结果表明,该算法能进一步提高特殊焊缝轨迹识别的识别和检测精度,具有较强的适应性,也为弧焊机器人视觉检测的智能化的进一步提高提供一定的技术参考.     

基于焊缝兴趣点的多尺度形状描述符模板匹配算法

针对厢体焊接涉及多种类型焊缝,提出了一种焊缝类型识别方法. 采用激光条纹提取算法获取焊缝骨架,对焊缝骨架进行直线拟合,求取焊缝骨架特征点作为兴趣点,利用多尺度形状描述符对兴趣点进行特征描述,获取焊缝类型的形状信息. 选取多种类型焊缝模板,通过模板匹配算法进行焊缝类型识别. 结果表明,焊缝类型分类正确率可达95%以上,这种焊缝类型识别方法是可行的.     

基于激光视觉的薄板焊缝跟踪方法研究北大核心

由于示教型焊接机器人在进行汽车薄板件连续焊工艺时存在装夹误差和热变形等问题,导致焊缝实际轨迹与示教轨迹存在较大误差。为提高焊接质量,基于焊接机器人构建激光视觉焊缝检测跟踪系统,提出基于目标估计准则的焊缝跟踪算法,实时跟踪焊缝中心点三维位置变化。以传统图像处理法提取初始帧焊缝特征点,通过改进的孪生神经网络对强干扰下的焊缝特征点进行跟踪提取。通过坐标转换得到机器人基坐标系下的焊缝中心特征点三维坐标。结果表明:该算法能精确提取跟踪焊缝特征点,平均误差为0.48 mm,平均帧率为90帧/s,优于传统图像处理方法和基于相关滤波的方法,能够实现快速准确的跟踪。     

基于空间位置和轮廓线距离的船舶焊缝特征参数提取

为了实现船舶焊接件数字模型中焊缝特征参数的精确提取,进而完成机器人数据库系统中焊接工艺的自适应快速匹配和快速选择,提出了基于空间位置和轮廓线距离的船舶焊缝特征参数提取算法.首先基于海伦公式识别待判定面来确定接头空间位置关系,并结合最小轮廓线距离完成焊缝特征识别;然后基于轮廓线总条数和最小轮廓线距离的两端点,识别出焊缝坡口处特征点及线;最后基于三类焊接接头所建的数学模型提取出与焊接工艺相关的焊缝特征参数.测试结果表明,文中焊缝特征参数提取算法能准确识别4类接头形式和10种坡口类型,以及准确提取焊缝间隙、坡口夹角和焊接件板厚等参数,具有焊缝特征识别广且信息提取齐全的优点.与其他相关识别算法相比,文中算法的识别率达到100%,而识别效率提升了16.06%,从而进一步验证了算法的有效性.     

Guiding the welding robot to the initial welding position with visual method

Using step pattern match technology with variational resolution can recognize the position and orientation of the weld seam in the image. According to using the image segmentation method based on pattern match, not only advanced the speed and anti-jamming capability, but also captured the edge information of the weld seam and the edge of the workpiece, and the image coordinate of the initial welding position can be obtained. The matrix for hand-eye relationship of the robot can be calculated by adopting the rapid calculation method. According to the depth calculating principle with the special point matching using binocular stereovision, the initial welding position can be confirmed by calculating the middle point of the perpendicular line of two radials in the space, and the function to guide the welding robot to the initial welding position can be realized.     

焊接视觉图像质心算法及其特性

从焊接视觉图像质心计算公式出发,根据图像灰度与视觉传感器响应电压值的关系、响应电压值与检测部位的发射率及光谱辐射强度等关系,由熔池特性,推导并建立了焊接视觉图像质心与焊接区各点温度间关系模型.通过焊接温度场的数值化,得到图像质心与焊缝中心关系模型的数值解及关系曲线,证明了视觉图像质心与焊缝中心存在相关性,为基于图像质心的焊缝跟踪算法提供理论依据.分析了质心算法的特性,为进一步研究实时焊接图像的质心及算法打下理论基础.     

厚板T形接头焊接位置自主决策贝叶斯网络的实现

提出了一种基于贝叶斯网络模型的厚板T形接头GMAW焊接位置的实时自主决策方法。该方法首先根据视觉传感获得的坡口轮廓特征信息,将焊脚要求和当前填充状态转换为视觉描述特征,实现上述信息的实时判定,利用实时识别的焊缝轮廓特征点、判定的焊接状态建立贝叶斯网络模型,并依据焊接经验设计先验概率计算方法,利用自适应重要性抽样算法,基于最大后验概率准则实现焊接位置实时决策。 结果表明,与层次分析法的对比,提出的该模型能满足不同厚度T形接头多道焊焊接位置实时自主决策要求,具有更高的决策稳定性,对伪特征点的抗干扰能力强,其决策结果与依据焊接经验实施的决策结果一致,正确率约为95%。 该方法能提高焊接效率,同时可为提高厚板GMAW自动化焊接水平提供实现的途径。 创新点： (1)根据视觉传感获得的坡口轮廓特征信息,将焊脚要求和当前填充状态转换为视觉描述特征,实现上述信息的实时判定。 (2)利用实时识别的焊缝轮廓特征点、判定的焊接状态建立贝叶斯网络模型。 (3)依据焊接经验设计了贝叶斯网络中相应节点的先验概率计算方法。     

基于图像色彩信息的焊缝识别算法

提出了基于图像色彩信息的焊缝识别算法,旨在为用于自动化焊接及自动无损检测的焊缝跟踪技术探索可能的解决方案.从色彩理论和图像分割的基本原理出发,开展了对RGB(红、绿、蓝)彩色空间中图像色彩信息表达的研究,提出了彩色空间变换的方法,根据灰度直方图对图像进行阈值分割,得到焊缝区与母材区基本被区分开的二值化图像,进而检出焊缝边缘.结果表明,该算法简便易行,识别效果好.     

焊接机器人轨迹跟踪研究现状

各类传感器和智能控制方法极大促进了机器人在焊缝跟踪中的应用,不仅提高了焊缝跟踪的精度,同时提高了焊接效率和保证了焊接质量。简述了机器人焊缝跟踪系统的结构,详述了焊缝跟踪过程中各类传感器的工作原理及其特点;阐述了图像处理技术在机器人焊缝轨迹跟踪过程中的研究进展,并对图像的预处理、图像分割与边缘检测和特征提取等研究方法进行了分析。最后,总结了智能控制方法在焊缝跟踪中研究进展及不同形状的焊缝跟踪情况。     

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。