封头焊缝的X射线图像分割与增强方法研究

针对现有大型封头焊缝X射线检测存在胶片成像成本高、人工识别缺陷效率低等问题,提出基于X射线数字图像自动采集方案,并设计焊缝图像自动处理识别方法。针对焊缝区域与背景差异特性,采用固步灰度梯度法提取焊缝区域;采用双边滤波融合算法、自适应高频图像信息增强算法,实现焊缝图像的降噪和缺陷细节对比度增强;最后结合封头焊缝类型及特点设计特征库,基于Canny算法组合树形分类器实现缺陷的特征提取和分类。实验结果表明,该方法对封头焊缝中的气孔、裂纹、未融合、夹杂、未焊透等五类典型缺陷特征提取效果满足判级要求。     

基于支持向量机的X射线焊缝缺陷检测

为提高对焊缝缺陷的检测精度,提出采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类的方法对X射线焊缝图像进行分割.选择训练样本图像的灰度、形态学梯度作为训练向量的特征分量对SVM进行训练,得到SVM分割模型后,将测试样本输入分割模型进行分割处理.以气孔缺陷为例,证明了该方法能实现焊缝气孔缺陷的准确分割,与其他分割方法相比,可提高缺陷检测的精度.     

基于多帧图像焊缝缺陷轨迹跟踪的X射线实时检测技术

正基于X射线实时成像的焊缝缺陷在线检测是重要焊接结构连续生产过程中的关键环节,而动态图像处理技术是实现在线自动检测的关键。对于高噪声焊缝X射线实时图像,采用单帧图像处理算法无法克服缺陷误检与漏检之间的矛盾,需要研究多帧关联的图像处理方法。目前该领域已有的X射线多帧实时动态图像处理主要采用图像匹配方法或帧间缺陷匹配方法,前者在进行相关度计算时实时性较差,后者对低对比度缺陷容易产生漏检。另外,现有的焊缝缺陷检测图像处理算法对     

埋弧焊X射线焊缝缺陷图像分类算法研究

对埋弧焊X射线焊缝圆形和线形缺陷图像进行分析,针对焊缝缺陷局部图像强噪声、弱对比度和常规方法不易区分类型的特点,将主成成分分析的思想引入焊缝圆形和线形缺陷类型分类。分析缺陷疑似局部图像自相关矩阵特征值发现,圆形线形焊缝缺陷疑似局部图像分类问题可降维为一维问题,极大地简化计算和提高运算速度。基于此给出圆形和线性缺陷分类算法,由于将缺陷图像分类问题降维,使得分类算法对模板的选择具有较强的鲁棒性。通过现场超过400张焊缝缺陷局部图像的实验表明,无论如何选取模板,线性缺陷的识别率均在98%以上,圆形缺陷的识别率在89%~98.8%之间,且在16次模板更换实验中,4次圆形缺陷识别率达到98.8%。     

基于SUSAN算法的X射线焊缝图像缺陷提取

针对X射线焊缝图像存在对比度不高、灰度分布不均衡、图像中噪声多以及动态模糊等特点导致焊缝缺陷难以提取等问题,提出了一种基于SUSAN算法的焊缝缺陷提取方法。首先设定了采集图像的有效焊缝区域,减小了所要处理的数据量,进而对该区域进行了中值滤波处理;然后通过SUSAN算法找到了每一行焊缝缺陷区域的入口点及出口点,从而实施了缺陷分割;接着再结合数学形态学运算,滤除了孤立的噪声点与间断点,实现了缺陷区域准确定位。在VC++6.0平台上,针对常见的几类缺陷,包括裂纹、气孔、烧穿、未熔合等,取共100张焊缝缺陷图片进行了算法测试,与人工观测结果相对,正确率约为87%。研究结果表明,焊缝图像噪声过多以及对比度太小是未能正确分割出焊缝缺陷的主要原因。     

钛合金材料激光焊接试验研究

针对TC4钛合金，采用激光焊接方法，对焊深及其波动、焊接质量、焊接变形等方面进行了分析，获得了外观成型良好、色泽正常的焊接接头，经过X射线探伤，焊缝内部质量达到国标GB3233—87Ⅱ级要求，实现了TC4钛合金的精密焊接。此外，还讨论了激光焊接的工艺因素对焊接质量的影响。     

基于支持向量机的焊缝缺陷类型识别研究

针对焊缝的线形和圆形两种主要缺陷,提出了一种基于支持向量机的焊缝缺陷种类识别算法。首先,对焊缝X射线图像运用模糊C均值聚类、区域填充、均值滤波、边缘检测、大津阈值及谷发现图像预处理算法,获取焊缝缺陷的位置,然后通过逆表面阈值算法将缺陷从焊缝中分割出来;利用基于分段分形纹理分析算法提取焊缝缺陷的特征值;最后将特征值输入到基于支持向量机的焊缝缺陷分类器中,识别出焊缝缺陷种类。试验结果表明,通过对150张焊缝X射线图像进行训练,对80张焊缝X射线图像进行测试,平均正确识别焊缝缺陷种类的准确率达97.5%,满足工业要求。     

射线透照在T型角焊缝上的运用

1　前言在无损检测中常遇到一些需进行Ｔ型角焊缝探伤的工件,实践中摸索出了一个用射线探伤来检验此类焊缝质量的方法。在对Ｔ型角焊缝透照操作过程中,为发现焊缝内部缺陷须将射线束倾斜一定的角度。由于入射方向上的焊缝截面厚度相差较大,导致底片黑度差大。为减少其黑度差值,扩大有效评片范围,需采用加放补偿块办法,来确保满足《ＪＢ4730—94》标准上的工艺技术要求。　　2　检测工艺21　检测方案由于角焊缝未列入《ＪＢ4730—94》标准的检测范围,套用射线检验标准时须在检测工艺上加以调整和改进。如何将角焊缝“演变”成平板对接型式来…     

Peleg-ε毯子法在焊缝图像缺陷边缘检测上应用的研究

分形几何中分形维数可用来度量、分析和评价纹理和形状,笔者利用分形维数来区分焊缝X射线图像中缺陷的纹理和形状.分形维数的计算方法有很多种,采用Peleg-ε毯子法计算图像的分形维数和图像的面积度量(即截距特征),利用图像的两个特征对焊缝X射线图像缺陷进行检测.从实验结果看出,用Peleg-ε毯子法检测焊缝图像缺陷边缘可行,特别对直线边缘检测效果较好.但要用于进一步分割的焊缝缺陷边缘,需要将分形方法与其它方法相结合.     

管子-管板焊缝射线检测技术研究

介绍管子-管板焊接接头的射线检测方法。指出采用小尺寸Ir192射线源以向后透照的方式,并配有专用的滤光板和遮蔽板及灵敏度试样可以对焊缝的内部缺陷进行有效的检测,保证该类焊缝的质量。     

基于时间反转法的管道焊缝区缺陷检测研究

焊缝在整个管网系统中是比较薄弱的部分,在温度、压力、介质腐蚀和振动的影响下容易出现裂纹缺陷,对管道的安全运行产生危害,并且有的裂纹很小,通过超声导波不容易直接识别出来。对超声导波检测管道进行了研究,在分析了超声导波对焊缝小缺陷的检测后,提出了一种运用时间反转法基于L(0,2)模态超声导波进行数值模拟的方法,选择4%作为最小焊缝裂纹缺陷,对直管道单焊缝和直管道双焊缝进行数值模拟,并通过实验验证。数值模拟和实验结果表明该方法可以实现管道中焊缝缺陷的识别和定位。     

应用形态学运算的焊缝X射线图像处理研究

应用数学形态学方法对钢管焊缝X射线检测的图像处理进行了详细地分析研究,通过对钢管焊缝检测灰度图像的去噪、增强和分割处理的实例,讨论了灰度形态学图像处理的方法及其在焊缝射线检测中的应用。实验结果证明了处理方法及其技术实现的实用性和可行性。     

图像处理在焊缝跟踪中的应用研究

随着焊接过程自动化和智能化的发展,基于图像处理技术的焊缝位置检测和焊接缺陷检测过程越来越受到国内外学者的重视。本文对焊缝自动跟踪系统中有关图像处理方面的内容作了分析。详细分析了图像处理技术在焊缝跟踪过程中的应用,其中包括图像预处理,边缘检测和特征点提取等图像处理过程;并对当前焊缝跟踪中的图像处理技术存在的问题和解决方法作了一些总结和分析,最后对其应用前景作了展望。     

A robust visual servo control system for narrow seam double head welding robot

In this paper, an image-based visual servo control system is developed and integrated into a double head welding robot for CO₂ gas shielded arc welding, which is mainly used to weld the narrow seam whose width is generally less than 0.2 mm. Firstly, a robust and reliable image processing algorithm is presented to reliably extract the seam feature during the welding. A statistic-based filter method is proposed to effectively weaken the image noises caused by various disturbances. The region of interest (ROI) of the image is determined to improve the efficiency and reliability of the image processing. The feature line of the narrow seam is extracted by combining the technique of the least-square line fitting with the Hough transform method. Secondly, a visual servo control system is designed to realize accurate tracking and initial point localization of the narrow seam. Moreover, an image error filter and output pulse verification are utilized to guarantee the reliability and stability of the control system. Finally, a series of experiments with real welding robots are conducted in the production line of a container manufacturing factory, demonstrating the satisfactory performance and high welding quality of the proposed visual servo control system.     

Real-time image processing for vision-based weld seam tracking in robotic GMAW

Image capturing and processing is important in using vision sensor to effectively track the weld seam and control the weld quality in robotic gas metal arc welding (GMAW). Using vision techniques to track weld seam, the key is to acquire clear weld images and process them accurately. In this paper, a method for real-time image capturing and processing is presented for the application in robotic seam tracking. By analyzing the characteristic of robotic GMAW, the real-time weld images are captured clearly by the passive vision sensor. Utilizing the main characteristics of the gray gradient in the weld image, a new improved Canny edge detection algorithm was proposed to detect the edges of weld image and extract the seam and pool characteristic parameters. The image processing precision was further verified by using the random welding experiments. Results showed that the precision range of the image processing can be controlled to be within ±0.3 mm in robotic GMAW, which can meet the requirement of real-time seam tracking.     

V型焊接坡口中心的高精度提取方法

焊缝跟踪精度对焊缝成形质量有很重要的影响,V型坡口是一种最常见的焊接接头。提出了一种提高激光视觉机器人跟踪V型坡口精度的软件措施,介绍了提取V型坡口中心亚像素级坐标的方法。采用多尺度的LOG(Laplacian of Gaussian)算子检测焊接坡口特征边缘,在分析图像灰度直方图的基础上选取适当的阈值进行二值化。用曲率极值的角点检测法从细化后的图像中提取焊接坡口中心点像素级图像坐标,然后对此点邻域的梯度值进行拉格朗日多项式插值求得亚像素级坐标。实验结果表明,该方法简单可行,能满足机器人焊缝跟踪的实时性要求。     

基于结构光视觉的激光拼焊焊缝质量检测方法研究

焊缝质量自动检测是实现焊接自动化的关键技术。文中在分析结构光视觉检测原理的基础上,建立了基于结构光视觉的激光拼焊焊缝质量检测系统并对检测系统的图像处理方法进行了研究。对原始图像进行了开窗处理和中值滤波,并使用迭代阈值法获得了结构光光纹。提出了一种简化的模板获得了光纹的边界点并使用几何中心法提取了光纹中心线。使用平均斜率法识别出光纹中心线的特征点。分析了激光拼焊焊缝截面轮廓的特点并建立了截面轮廓几何参数计算方法。实验结果表明该检测系统可以完成焊缝截面轮廓相关参数的计算。     

基于图像处理的爬壁机器人焊缝识别与跟踪

基于爬壁机器人移动平台和单目相机的图像采集系统,设计了一种焊后焊缝图像处理方法,将改进的自适应中值滤波算法与灰度形态学方法结合,实现从信噪比较高的图像中提取特征。采用基于边缘检测和Hough变换的焊缝位置提取算法,经测试识别准确率达70%,且单幅图像平均处理时间为200ms,能满足管道爬壁机器人行进过程中的实时焊缝跟踪,并提供了一种引导机器人沿焊缝前进的自主定向方案。     

基于膨胀和Hough变换的焊缝位置检测方法

对视觉焊缝跟踪图像处理的方法进行了研究.首先,将彩色图像灰度化,再通过滤波、直方图均衡化等进行图像分割;然后,利用边缘检测和数学形态学中的膨胀算子将目标区域连通;最后,利用Hough变换找出焊缝的边界线和中心线.该方法不仅可以较快地把焊缝整个区域提取出来,而且可以检测出焊缝偏离的位置和方向.实验运行结果表明该方法精度高...     

直缝焊管多丝埋弧焊焊接工艺

针对多丝埋弧焊焊接工艺进行了分析和探讨,同时分析了焊丝、焊剂以及电源等对直缝焊管焊接质量具有直接影响的因素。通过上述的研究,希望能够有效的促进多丝埋弧焊焊接工艺在各种不同材质以及不同口径等方面的进一步发展。