基于编码结构光的角焊缝视觉检测

针对目前角焊缝外形检测方法中存在的缺点,提出了一种基于编码结构光的角焊缝外形尺寸检测方法,采用安装在机器人手臂末端的投影结构光视觉传感机构对焊缝进行测量.投影仪在测量位置向焊缝投射一幅伪随机编码彩色条纹图像与一幅用于彩色补偿的空白图像,通过彩色补偿消除焊缝表面彩色纹理信息对结构光解码的干扰,将补偿后的变形条纹图像恢复出焊缝表面三维数据,并通过几何关系计算出角焊缝的焊缝宽度、焊脚长度等尺寸参数.结果表明,基于编码结构光的角焊缝视觉检测方法能够实现角焊缝外形尺寸的非接触式高速测量,并且测量稳定性好,测量可靠度高,在焊缝视觉检测领域将会成为一种十分有效的方法.     

基于光栅投影的焊后焊缝表面三维测量

焊缝表面三维轮廓是评价焊后焊缝质量的重要指标,针对常用线结构光扫描进行焊缝测量时无法兼顾测量速度与精度等问题,设计并搭建了一种基于面结构光光栅投影的焊缝三维轮廓测量系统. 首先,通过数字光处理(digital light processing,DLP)投影仪向焊缝表面投射面结构光光栅条纹图像,摄像机获取变形调制条纹,利用四步相移法结合多频外差时域解相算法准确地实现了变形光栅条纹相位主值的解算和相位的展开.然后,利用平面靶标结合精密平移台获取空间点阵列的方法实现了对模型参数的标定,该标定方法精度高、可操作性强、结构稳定.最后,采用空间相位映射模型实现焊缝相位信息到高度信息的转换,实现焊缝三维轮廓的测量.结果表明,该测量方法能很好的表现焊缝细节信息,测量结果准确,测量精度能达到0.0968 mm,可以为焊后焊缝外观检测与评价提供可靠数据.     

一类窄焊缝的结构光图像特征提取方法

提出一种新颖的窄焊缝的特征提取与图像处理方法,有效地克服了环境的各种干扰,可靠地提取出了焊缝的特征点.首先设计了一套基于线结构光的显微视觉系统,可靠地检测出了结构光焊缝图像;接着提出一种基于阈值变换的行像素点统计算法和自适应形态学收缩算法可靠地分割出结构光条纹图像;然后采用过度参数直线拟合和B样条曲线拟合算法准确地得到了结构光条纹的中心线.最后,提出一种基于距离搜索的算法,得到了焊缝的特征点.结果表明,窄焊缝结构光图像特征提取方法可行.     

金属蜂窝钎焊结构焊缝质量的超声C扫描定量评价工艺

针对金属蜂窝钎焊结构超声C扫描检测工艺不规范,难以有效定量评价焊缝质量的问题,开展了超声C扫描定量评价工艺研究.建立了蜂窝钎焊结构表征模型,指出有效声束尺寸是影响检测的主要工艺参数.进行了多组工艺试验.结果表明,声束直径在蜂窝尺寸的0.7倍以下能够获得满足定量评价要求的C扫描图像,频率和扫描间距对图像质量也有一定影响.编制了定量评价软件实现了金属蜂窝钎焊结构焊缝质量的超声C扫描自动定量评价.     

基于线结构光的铝合金对接焊缝特征提取方法研究

在对接焊缝的焊后质量检测中,由于环境干扰、材质反射程度及激光功率等因素的影响,造成焊缝表面信息的提取困难。针对上述问题,提出了一种基于线结构光的铝合金对接焊缝特征提取方法,设计了一种基于线结构光的视觉检测系统,实现焊缝表面激光条纹图像的快速采集。针对复杂环境下激光条纹图像的几何分布以及灰度特征,采用直线重投影、图像滤波、连通域分析等图像预处理操作,实现焊缝图像的ROI提取以及噪声滤波;采用加权灰度重心法提取激光条纹的中心线,并通过插值平滑算法得到连通性、拟合程度高的中心线;最后采用最大距离法得到对接焊缝特征点,并计算所需焊缝成形尺寸参数。试验结果表明,该方法能够有效提高图像检测效率及精度,满足工业检测标准。     

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.     

基于结构光的角焊缝空间位置检测系统

自主研发了一种基于结构光图像的角焊缝空间位置检测系统。通过调节相机和标定板的相对位置进行多次拍摄,采用L-M算法开展标定数据最优化拟合,标定相机内参和外参。在结构光图像上,逐列提取灰度主峰,并基于迭代端点拟合法进行平滑处理,利用渐进霍夫变换方法确定结构光图像的角点。基于标定获得了空间转换关系,计算角焊缝空间位置坐标并反馈给焊接机器人。测试结果显示,该方法较好地完成了三面体结构工件角焊缝的机器人位置调整,机器人焊接系统的实测最大位置偏差小于±0.15 mm。     

基于激光视觉传感的焊缝三维测量

焊缝的三维测量是焊接过程自动化领域的关键技术之一.为了能够还原焊缝表面的轮廓并计算其各项参数,本文提出了一种基于激光视觉的焊缝表面非接触式测量系统,重点介绍了光学成像系统的设计、检测系统参数标定方法以及结构光光条图像的处理过程,最终得到了较为理想的焊缝轮廓曲线,并结合标定结果对焊缝的参数进行了计算.实验证明,整个检测系统具有较高的检测精度和稳定性.     

圆形扫描结构光传感器的标定和焊缝检测

设计了一种新型圆形扫描结构光传感器,可在待焊工件表面形成圆形激光轨迹.阐述了该传感系统的三维测量原理,并分别对摄像机和结构光进行了标定,获得摄像机的内外参数和结构光锥面在摄像机坐标系下的方程.分别采集了对接焊缝、角接焊缝、搭接焊缝、V形坡口焊缝的图像,经过一系列的图像处理过程获得具有明显焊缝特征的二值细化图像.根据焊缝特征可以识别焊缝,得到焊缝特征点的三维空间坐标.     

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。     

压力容器无损检测--射线检测技术(Ⅰ)

概述压力容器焊缝射线检测几何布置、透照技术、参数选择、条件组配、像质评价及缺陷评定的特点和要点。强调焊缝射线检测有效性与可靠性的基础及实验途径,也指出其局限性。最后列举了容器射线检测中的一些误区。     

基于视觉注意的V形焊接区域清晰图像获取

焊接过程中焊接区域亮度范围大,而且随机变化,导致采集的焊缝区域图像干扰大,特征难以提取.文中利用激光条纹良好的方向特性,以及图像中结构光与熔池的亮度特征,提出一种基于视觉注意的焊接区域清晰图像获取方法.针对采集的焊缝区域图像,首先获取在不同检测方向下结构光条纹的单方向特征图,再进行加权融合得到多方向特征图.其次,利用高通巴特沃斯滤波器对原始图像加强,获取亮度特征图.接着提出一种改进的显著性度量方法实现了显著性区域与复杂背景图像区域的较好分割.最后,通过图像融合归一化得出结构光与熔池的清晰图像,并采用聚类中心距离客观评价了图像显著性检测效果.结果表明,试验结果显示提出的方法是有效的.     

可见光和近红外熔池图像融合方法

为了获取质量信息更佳的熔池图像，设计用分束镜将采集的同一路光源平均传输给两个相机，利用同步触发装置，建立了可见光和近红外熔池图像同路光源同步采集系统. 由于两个相机的图像之间具有不同的形变，提出了基于仿射变换的熔池图像配准方法，配准了可见光和近红外熔池图像. 在此基础上，提出了基于主成分分析的图像融合方法对可见光和近红外熔池图像进行图像融合. 结果表明，与加权平均融合，亮度色度饱和度融合和小波融合等传统图像融合方法相比，主成分分析图像融合方法最有效，得到的熔池图像质量最好.     

无坡口对接焊缝特征角点检测方法

针对无坡口平板对接焊缝,研究一种应用线结构光传感的角点检测原理实现焊缝特征检测与跟踪的方法.与基于线结构光形变特征检测焊缝位置的传统方法不同,根据激光条纹在焊缝处的灰度变化,运用图像形态学处理方法,提取焊缝中心特征.计算图像每列邻域内灰度值和,运用中心差分方法,提取焊缝图像感兴趣区域.再依据角点检测原理,确定焊缝中心亚像素级坐标位置,通过简单快速的系统标定,得到焊缝实际位置偏差.结果表明,对焊缝间隙为0.2 mm左右的对接焊缝进行跟踪试验,平均误差均保持在0.1 mm以内,满足焊缝跟踪精度要求.     

基于Beamlet变换的结构光焊缝图像线性特征提取

鉴于以结构光为主动光源的焊缝跟踪方法可用于识别不同坡口形式的焊缝位置信息,对结构光焊缝图像进行了分析.为有效提取图像中结构光线性特征以确定焊缝位置,引入了束波变换.阐述了束波变换原理,开发了基于多尺度束波变换的结构光焊缝图像线性特征提取算法.做基于最大Beamlet统计的检验,对结构光焊缝图像进行小尺度束波变换以确定结构光线的大致位置,缩小搜索范围;然后对图像进行大尺度束波变换确定焊缝部分结构光线的线性特征,根据线段斜率变化可确定焊缝位置.采用该算法确定一幅结构光焊缝图像的焊缝位置的时间为260 ms.     

海洋平台结构管节点焊缝超声相控阵检测技术

为了提高海洋平台结构手工超声检测结果的重复性和缺陷定量的准确性，研究了适用于海洋平台结构的超声相控阵检测成像技术。该技术采用区域划分法将管节点焊缝分成垂直方向的若干区，由扫查器携带超声相控阵探头运动，对其分区进行电子扫查，检测结果以图像形式显示。提出海洋平台结构超声相控阵检测方案，并使用该系统在对比试件上进行试验。试验结果表明，该方法对缺陷的检测能力与传统超声检测方法相同，但检测结果的重复性和可靠性等方面，都优于传统超声检测技术。     

基于激光视觉传感的焊后检测技术研究综述

人工视觉检测是到目前为止最为广泛利用的焊缝检测方法,该方法可提供对焊缝表面外观、表面几何形状以及存在的表面不连续性或缺陷的质量分析.缺点是该方法检测周期长、可靠性低、劳动强度高以及依赖人的主观判断性强.而利用激光视觉传感的方法,可实现焊后的在线实时自动检测,避免了传统视觉检测方法所带来的局限性.首先介绍了焊后视觉检测技术,对激光视觉传感焊后检测技术的工作原理进行了阐述,并概述了目前该技术的研究成果以及所做的研究工作,最后对其应用前景进行了展望.     

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.