基于遗传算法的焊接熔池检测

对焊接熔池图像的视觉检测新方法进行了深入地研究。以TIG焊为研究对象,首先搭建了焊接试验平台,实时获取焊接熔池图像。同时选取了中心波长为650 nm的窄带滤光片与7#减光片组成复合滤光系统,对焊接过程中产生的弧光进行过滤。在此基础上,研究了基于遗传算法的熔池图像阈值分割方法,给出了图像算法的处理流程。与传统的Otsu方法相比,GA处理法能提取到更为丰富的熔池及焊缝信息。为进一步去除弧光对熔池图像所产生的干扰,还对GA阈值分割后的图像进行了腐蚀、Sobel边缘检测处理,较好地提取了熔池边缘,为后期的焊接过程控制提供更丰富的信息。     

灰度形态学提取焊接熔池图像边缘技术

在由CCD捕获的CO2焊接熔池图像中,存在着大量的点状噪声和线状噪声,要精确地检测出熔池图像的边缘比较困难.采用基于数学形态学理论中的灰度形态学数字图像处理技术,结合焊接熔池图像自身的特点,借助灰度图像二值化取阈值法中的矩量保持法确定结构元素值的大小,通过合理设计形态学滤波器形状和运算顺序,成功地提取出了焊接熔池图像的边缘,通过比较,新的图像处理算法的处理效果非常明显,对后续的焊接质量控制和焊缝跟踪工作提供了非常有用的熔池信息.     

基于分形和数学形态学的MAG焊熔池图像分析

焊接过程产生的烟尘、孤光以及飞溅导致焊接熔池图像中存在大量的噪声,运用对噪声敏感的图像处理方法很难准确地提取熔池图像的信息.提出了一种基于分形和数学形态学理论的综合图像处理方法.该方法利用分形理论中离散分数布朗随机场理论得到按分形维分布的熔池灰度图像后,采用常规的图像处理方法提取图像边缘,然后利用数学形态学中开运算和闭运算,得到图像的强连通边界,并利用二值形态学中的连通域检测去除噪声得到目标图像.试验结果表明该方法能够快速、准确地检测到熔池的边缘、高度、宽度以及面积等信息.     

MAG焊熔池图像特征及可用信息分析

针对MAG焊焊接过程的特点,采用被动式视觉传感的方式,利用近红外CCD摄像机,配合1064nm窄带滤光片和0.1%中性减光片组成的复合滤光系统,很好地排除了弧光的干扰,采集到大量高清晰的MAG焊短路过渡、射滴过渡、射流过渡熔池图像.利用数字图像处理技术对熔池图像进行图像处理,并提取出反映焊接质量的图像特征信息.对于单幅熔池图像进行了灰度分析,并提取了三条熔池图像等值轮廓线;对于连续多帧熔池图像,提出了利用熔池图像差影检测和熔池图像平均灰度来研究MAG焊焊接过程的新思路,为熔化极气体保护焊焊接过程质量控制奠定了基础.     

基于红外热像的大功率光纤激光焊熔宽检测技术研究

大功率光纤激光焊接中,熔宽是反映焊接质量的直接信息,研究一种基于红外热像的大功率光纤激光焊熔宽检测技术是评价焊缝质量的一个重要方法。本文采用近红外传感高速影像机获取熔池动态热像,经自适应中值滤波、灰度拉伸、裁剪、动态阈值、数学形态学等图像算法来提取熔池热像边缘和检测熔宽。试验结果表明,所采取的组合算法能准确地检测出大功率光纤激光焊中熔宽的变化。     

基于结构光投影的焊接熔池图像获取与处理

建立一种主动视觉传感系统,以小功率激光器作为主动光源投射激光到特制光栅上,在焊接熔池表面形成变形激光条纹,用加了窄带滤光片和中性滤光片的CCD在系统另一侧实时拍摄熔池图像。选取合适的激光入射角度和CCD拍摄角度,较好的避开弧光对熔池图像的干扰,采集到熔池区变形激光条纹。对熔池图像特征进行分析,变形的激光条纹反映了熔池的下塌或上凸状态;成功提取熔池边缘和激光条纹边缘;通过标定、计算得到熔池正面几何参数,为今后实时检测焊接熔池表面的三维信息奠定了基础。     

MAG焊熔池图像的灰度形态学分析

图像处理在焊接过程跟踪控制和焊接质量建模中越来越受到重视,而MAG焊是目前国内最常见的焊接方法之一,作者采用数学形态学的方法来进行MAG焊熔池图像的分析.针对MAG焊图像,除了进行灰度形态学的四种基本运算之外,提出了一套完整的从图像的预处理到边缘检测形态学算法.结果表明,灰度形态学算法非常适合于处理焊接熔池图像.     

基于边缘导向算子模板匹配的熔池轮廓提取方法

轮廓提取作为熔池的基本视觉形态特征,在焊接质量在线监测中起着重要作用. 文中建立了非熔化极惰性气体保护电弧焊(tungsten Inert gas welding, TIG)焊接工艺环境下的熔池视觉传感系统,采集了高质量的熔池图像. 针对TIG焊不锈钢熔池图像中弱边缘检测的难点提出了一种基于边缘导向算子模板匹配的熔池轮廓提取算法(operator template matching based on edge direction guidance, OTM-EDG),算法中首先基于非线性灰度变换方法增强弱边缘. 之后利用4个方向的Sobel算子与熔池图像进行卷积操作来判断后端弱边缘的方向并计算梯度图. 最后对梯度图进行边缘连接操作以及基于数学形态学的边缘平滑操作,得到需要提取的熔池轮廓. 结果表明,文中算法能够提取到封闭完整且定位准确的TIG焊不锈钢熔池轮廓. 在实际焊接环境中具有较高的鲁棒性,有效解决了熔池区域弱边缘难以准确检测的问题.     

基于形状先验活动轮廓的焊接图像熔池分割方法

焊接熔池与弧光距离最近,受到的干扰最严重,导致熔池图像分割十分困难. 文中提出了一种极坐标下基于凸形形状先验和边缘候选点的活动轮廓模型. 首先,使用灰度和梯度极值相结合的方法获得熔池边缘候选点;然后,基于边缘候选点的位置信息,以及极坐标下轮廓顶点组成的内角信息构造活动轮廓模型的边缘能量项及形状能量项;最后,使用贪婪算法获得了最小能量轮廓顶点,使用三次B样条插值获得了光滑封闭的熔池轮廓. 结果表明,提出的活动轮廓模型对初始轮廓不敏感,可以获得精度较高的熔池分割结果,能够克服弧光等噪声的干扰.     

基于红外视觉的熔化极气体保护焊外观缺陷识别

焊接过程可视化监控与成形缺陷智能识别是实现焊接智能制造的重要途径之一. 采用红外CCD在线采样熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)熔池红外图像,结合改进滤波算法和图像增强算法对图像进行预处理,通过热电偶进行温度标定,建立红外图像中灰度值与温度值的对应关系,进而获取焊接熔池的温度分布信息,然后采用改进边缘提取算法提取熔池的特征参数,据此建立焊接外观缺陷的特征识别算法. 结果表明,所设计的算法对焊接形状缺陷、烧穿及未熔透等在线识别具有良好的实用性和准确性.     

Edge detection of molten pool and weld line for CO2 welding based on B-spline wavelet

Due to the disturbances of spatters, dusts and strong arc light, it is difficult to detect the molten pool edge and the weld line location in CO2 welding processes. The median filtering and self-multiplication was employed to preprocess the image of the CO2 welding in order to detect effectively the edge of molten pool and the location of weld line. The B-spline wavelet algorithm has been investigated, the influence of different scales and thresholds on the results of the edge detection have been cornered and analyzed. The experimental results show that better performance to extract the edge of the molten pool and the location of weld line can be obtained by using the B-spline wavelet transform. The proposed edge detection approach can be further applied to the control of molten depth and the seam tracking.     

Weld pool vision sensing and image processing for GMAW

It is difficult to acquire satisfied weld pool image by CCD sensor during gas metal arc welding(GMAW), for arc disturbs violently, welding current is great and working frequeacy is high. By using CMOS vision sensor to GMA W process, the vivid weld pool image is collected at any time, furthermore, whose gray compression ratio is controllable by sensor hardware circuit developed. Acquired weld pool image is firstly pre-processed by using Wiener filter and Ostu threshold segmentation algorithm. Subsequently separation between weld pool intage and cathode mist region is conducted by means of mathematical morphological algorithm, and the edge of weld pool image is extracted by using Prewitt algorithm.     

基于熔池图像尖端特征规律的焊接偏差测定方法

通过对管道全位置熔化极气体保护焊(gas metal arc welding,GMAW)熔池图像的研究分析,发现并验证了其根焊熔池图像尖端与焊缝坡口中心位置重合的现象,依据此规律性特征,提出了一种基于熔池图像尖端信息的焊接偏差测定方法.该方法的基本原理是,在对焊接过程熔池CCD图像进行中值滤波、小波变换、连通区域分割等图像处理后,以搜索算法测得的根焊熔池图像尖端位置信息作为焊缝坡口中心位置的坐标值,此值与焊丝中心坐标值之差即为焊接偏差量.试验证明,此方法能从根焊熔池图像中实时测定焊接偏差量,为实现机器人自动焊缝跟踪控制提供了可靠依据.     

Vision-based detection of MAG weld pool

Weld pool contains significant information about the welding process. The weld pool images of MAG welding are detected by LaserStrobe system. An algorithm for extracting weld pool edge is proposed according to the characteristics of MAG weld pool images. The maximum weld pool length and width are calculated. The measurement data can be used to verify the results of welding process simulation and to provide a good foundation for automatic control of MAG welding process.     

AA-TIG焊表面氧化层成分及形成过程分析

AA-TIG焊(arc assisted activating TIG welding)通过焊前采用小电流辅助电弧以Ar+O2作为保护气体在待焊部位预熔形成表面氧化层,从而引入活性O元素改变熔池流动形态使熔深增加.试验通过改变辅助电弧保护气氛中的氧气流量来获得不同厚度的表面氧化层,分别对表面氧化层进行EPMA,XRD分析,并进行热力学计算.结果表明,表面氧化层中主要以铬、锰、硅的氧化物及其复合氧化物为主,由于电弧力的作用,电弧中心的氧化物被排向电弧边缘区域,最终形成的氧化层中心区域的厚度较两边区域薄,通过热力学计算的氧化层中平均氧含量与XRD分析结果相近.     

GMAW短路过渡焊接熔池的视觉检测

针对GMAW短路过渡焊接过程的熔池视觉检测,采用普通工业CCD摄像机,通过光谱分析选择窄带复合滤光器。设置了CCD摄像机曝光时间,分析短路过渡电压波形,确定了CCD摄像机采集时刻并设计了短路检测及CCD摄像机外触发电路,准确地将CCD摄像机的曝光时刻定位于短路过渡阶段。提出了正前方小角度和正后方大角度的图像采集方式。结果表明,采用以上图像采集方案,利用普通工业CCD摄像机可拍摄到连续清晰且不失真的熔池图像。并设计了图像处理算法,提取出完整的熔池边缘。     

TIG焊熔池外激谐振与熔透的关系

薄板TIG 焊时,利用脉动电流引起熔池振荡,当脉动电流与一定尺寸熔池自然振荡频率相同时,则熔池产生谐振,造成电弧长度及电弧电压有较大的往复变化。对电弧电压变动部分进行滤波,放大并用计算机采样,发现当熔池谐振时,电弧电压变动部分达到最大幅值,谐振后幅值很快衰减。本文以熔池谐振信号做为熔透信息进行熔透控制,给出了脉动电流电源,计算机检测系统。研究了熔透信号的变化规律及影响因素,在定点电弧及对接焊时,熔池尺寸与熔池谐振频率有较好的对应关系;以焊接电弧做为传感器,用熔池谐振频率控制熔透及熔池尺寸,有很好的重复性及较高的精度,这对解决熔透闭环自适应控制有很大的实际意义。     

Weld pool boundary and weld bead shape reconstruction based on passive vision in P-GMAW

A passive visual sensing system is established in this research, and clear weld pool images in pulsed gas metal arc welding （ P-GMA W） can be captured with this system. The three-dimensional weld pool geometry, especially the weld height, is not only a crucial factor in determining workpiece mechanical properties, but also an important parameter for reflecting the penetration. A new three-dimensional （3D） model is established to describe the weld pool geometry in P-GMAW. Then, a series of algorithms are developed to extract the model geometrical parameters from the weld pool images. Furthermore, the method to reconstruct the 3 D shape of weld pool boundary and weld bead from the two-dimensional images is investigated.