TIG焊接熔池形状参数的视觉检测

在分析ＴＩＧ焊接电弧光谱的基础上,设计出复合滤光镜头,与普通ＣＣＤ摄像机组成视觉传感器,从试件正面观测熔池图像,焊接过程中根据电流大小通过软件调整采集图像亮度,得到了比较清晰的ＴＩＧ焊接熔池图像,利用自行开发的图像处理算法,检测了熔池正面的形状参数。该算法处理一幅图像同时不超过７０ｍｓ,满足实时检测的需要。     

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。     

基于多视觉的熔池图像处理与特征提取

提出了一种多视觉焊接熔池采集系统,采用复合滤光的方法,能够有效地克服弧光的干扰,获取清晰的熔池图像.针对采集的熔池图像特点提出了一系列的图像处理方法.首先对熔池图像进行中值滤波去除图像中的噪声,然后采用CANNY多阈值方法提取熔池边缘特征,并利用去伪边缘、迭代拟合处理,从而获得熔池边缘特征.利用提取的熔池边缘特征和CCD摄像机与熔池的位置关系,得出熔池的后托角和堆高.将计算的熔池堆高与实测熔池堆高对比,偏差小于0.06 mm,证明了双视觉特征提取在熔池图像中的有效性和可靠性.     

三光路熔池图像的视觉注意特征提取

焊缝跟踪和熔透控制都是焊接质量控制中的重要部分.试验采用三光路视觉传感系统,在铝合金脉冲GTAW焊接过程中,三个光路同时采集熔池正前方、斜后方、斜下方图像,并投影到同一幅图像上.图像包含了焊缝、正面熔池和背面熔池等丰富的信息.采用视觉注意的方法找到图像各部分与熔池特征参数相关的小区域进行处理,将图像中包含的熔池特征参数提取出来.结果表明,视觉注意方法用于焊接过程中熔池特征的实时检测时,由于只处理感兴趣的小区域,比一般方法具有更高的明确性以及高效性.     

基于被动视觉的管子-管板GTAW熔池检测及处理

针对换热器管子-管板自动焊的特点,设计了一套适应于管子管板钨极氩弧焊(GTAW)的CCD视觉传感器和减光/滤光系统,实时获取管子管板焊接液态熔池图像。开发了一套基于部件树的图像特征点提取算法,能够有效获取管子管板GTAW熔池边缘图像,通过曲线拟合方法,可获取完整的熔池轮廓曲线和熔池特征尺寸信息,进一步实现管子-管板自动焊远程监控。     

分段线性灰度变换在熔池边缘提取中的应用

电弧焊接过程中,熔池形态与焊接质量密切相关.应用图像处理方法得到熔池的边缘轮廓对提取熔池相关几何参数具有重要意义.采用分段线性灰度变换突出熔池区域,用Canny算子提取熔池图像边缘.试验结果表明:该方法能够有效提取熔池图像边缘,适用于熔池图像的实时处理.     

脉冲熔化极气体保护焊熔池图像的检测与处理

利用CCD摄像机和复合滤光技术建立了一套熔池图像实时采集系统。利用光谱分析,提出了适合于脉冲熔化极气体保护焊(P-GMAW)熔池成像的滤光光谱窗口,并对中心波长分别为665nm和1064nm滤光系统的成像质量进行了分析。分析了P-GMAW单个脉冲内的不同时刻的熔池图像,研究表明脉冲基值结束期间为最佳的取像时刻。使用中心波长为665nm的滤光系统,从熔池正后方取像,获取了清晰的熔池图像。针对所获取的典型的P-GMAW熔池图像,详细研究了其成像机理。开发了一套熔池图像处理程序,利用该程序提取了完整的熔池轮廓。     

基于视觉的激光深熔焊熔池检测及图像处理

针对不锈钢材料Nd：YAG固体激光深熔焊接,在充分分析熔池辐射光谱特征的基础上,并考虑同轴检测的技术特点,设计了熔池辐射光和YAG激光的传输与分离机构,优选了合适的半透半反镜片、窄带滤光片、中性减光片和变焦镜头等光路系统组件,成功构建了面向Nd：YAG激光深熔焊接的同轴视觉检测系统,获得了清晰的熔池区图像.针对拍摄到的...     

自动TIG堆焊熔敷铜熔池图像视觉检测试验

提出了近红外波段取像的思路，设计了基于不同取像机理的两种复合窄带滤光系统，在脉冲TIG焊的电弧加热下，采用普通CCD传感器从正面对重熔自动TIG堆焊铜熔池进行了传感采集，对1064nm、980nm、520nm和405nm滤光条件下的取像结果进行了比较分析，找到了相对较好的取像窗口，获得了清晰的铜熔池图像。由传感试验结果得出，采用TIG弧热源，近红外波段易于获得较清晰的熔池图像；脉冲TIG弧基值期间利用四种滤光波段都可获得清晰的熔池图像。并对重熔自动TIG堆焊铜熔池的特征和熔深的控制进行了分析和试验研究。     

傅立叶变换在熔池图像特征提取中的应用

熔池图像特征的提取对于分析焊接质量十分重要,而频域图像处理算法相对空域有很多优势,可以克服传统的空域图像处理算法对噪声敏感的不足,并有利于增强图像特征.为此,首先采用中值维纳滤波方法对焊接熔池图像进行组合滤波去噪,然后对去噪后的熔池图像运用基于傅立叶变换的巴特沃思滤波器进行高通滤波,以增强图像,并采用加强滤波算法对图像实现补偿,同时进行直方图均衡化,最后运用Canny算子边缘检测与数学形态学运算获得熔池边缘,提取出熔池特征信息.结果表明,运用傅立叶变换高频加强滤波进行熔池图像增强处理,并结合空域中较为成熟的图像处理算法,可以得到较好的熔池特征提取效果.     

铝合金双丝MIG焊熔池图像采集与处理

针对铝合金双丝熔化极氩弧焊,分析研究了电弧弧光辐射和熔池视觉传感的特征,结果表明,双丝电弧辐射更强,采用近红外窄带滤波传感熔池视觉传感双丝熔池相对易于提高信噪比,在10～35 mm厚LY12和7A52铝合金V形坡口对接焊缝工艺试验的基础上,采用980 nm窄带滤波和合适的减光系统获得了较为清晰的铝合金双丝熔池视觉图像,分析了双丝熔池视觉图像特征,采用自动阈值分割等方法设计了计算机图像专用处理软件,获得了准确的双丝熔池边界及几何参数,为基于熔池视觉的铝合金MIG焊质量控制打下良好基础.     

Welding deviation detection method based on weld pool image contour features

Automatic on-line detection of welding deviation based on machine vision is one of the key technologies of arc welding robot tracking welding,in which obtaining high quality weld pool image and accurate welding deviation detection algorithm are two important steps of tracking welding.Through the research and analysis of the weld pool image of gas metal arc welding(GMAW),it was found that the weld pool contains abundant welding information.First,the average gray value of the weld pool image can reflect the interference degree of arc to weld pool image and the heat input of welding process.Secondly,the tip of the weld pool image contour can reflect the center of the groove gap.Finally,the horizontal distance between the center coordinate of the wire contour and the tip coordinate of the weld pool image contour can reflect the welding deviation.On the basis of analyzing the characteristics of weld pool image,this paper proposes a new method of weld seam deviation detection,which includes the collection of weld pool image,image preprocessing,contour extraction and deviation calculation.The results of the tests and analyses showed that the maximum error of the on-line welding deviation obtained was about 2 pixels(0.17 mm) when the welding speed was ≤60 cm/min,and the algorithm was stable enough to meet the requirements of real-time deviation detection for I-groove butt welding.The method can be applied to the on-line automatic welding deviation detection of arc welding robot.     

基于实时测量的等离子喷焊熔池温度对焊层组织性能的影响

等离子喷焊过程中熔池温度波动大,目前主要存在依赖人工干预、自动化程度低等问题,喷焊层质量受到很大影响。因此,喷焊过程熔池温度的实时控制是等离子喷焊技术发展的必然选择。为研究喷焊过程熔池温度变化对喷焊层组织性能的影响,开发实时监控技术打下基础,采用在线监测的方法,对喷焊过程熔池温度进行实时测量,分析了喷焊过程熔池温度对喷焊层宏观形貌、组织成分和显微硬度的影响。结果表明,等离子喷焊过程熔池温度控制在1400℃左右,喷焊层具有较好的组织与性能。喷焊过程熔池温度较低时,容易引起近熔合区形成氧化物夹杂;喷焊过程熔池温度过高时,容易造成喷焊层稀释率的增加。喷焊电流110 A时,前段喷焊层的显微硬度为(670±26) HV0.1,明显高于中段喷焊层的显微硬度(550±20) HV0.1;当喷焊电流为70、110和150 A时,喷焊层显微硬度呈由高到低的趋势。     

基于结构光的水下焊接熔池宽度在线检测

直接拍摄水下焊接熔池图像来检测焊接熔池宽度实现难度较大,提出了一种通过成形焊缝结构光条纹图像来完成水下焊接熔池宽度在线检测的方法.将装有防水罩的激光结构光视觉传感器安装在焊枪之后置于水下,针对水下成形焊缝图像特点,经图像加窗、拉普拉斯锐化、二值化以及数学形态学滤波和图像细化处理,就能够在线获得焊接熔池宽度.结果表明,处理过程速度快,检测结果精度高.当条纹检测点和熔池中心之间的距离小于35 mm时,焊接熔池宽度相对误差可控制在3%以内.     

Acquisition and processing of coaxial image of molten pool and keyhole in Nd：YAG laser welding with high power

An experimental setup of acquiring the coaxial visual image of the molten pool and keyhole in high power Nd:YAG laser welding is introduced in this paper. It is one of the most difficult problems in acquiring coaxial image that the coaxial imaging signal of molten pool and keyhole must be separated from the laser beam with high power. This problem was resolved by designing a dichroitic spectroscope. The characteristics of imaging signal were analyzed and the coaxial image of molten pool and keyhole was acquired. A smoothing filter and a homomorphic filter were designed to remove the low frequency noise and to enhance the image according to the characteristics of imaging signal. At last, edges of molten pool and keyhole were detected and extracted based on image segmentation with threshold.