一种应用于焊接监控系统的多曝光图像融合

在明弧焊接中,由于弧光的强烈干扰,焊接现场动态范围很大,传统的监控系统难以实现超大动态范围的监控。提出一种基于图像阈值分割的多曝光图像融合算法,对多曝光图像进行融合处理,获得了电弧区域和焊接背景都清晰的融合图像。实验结果表明,该算法能够很好的保留源图像的有用信息,是一种有效的图像融合算法,符合焊接监控系统要求。     

基于多曝光的高动态焊接图像视觉系统研究

为了实现智能化焊接,首先需要解决的问题是能够实时获取焊接过程中的焊接区域图像.现有相机获取的图像都存在曝光不足或曝光过度的问题.为了在弧光、飞溅干扰的前提下获得完整的焊区信息,通过设置相机的不同曝光参数来获取焊接过程中多幅图像,再对多幅图像进行融合.通过基于软件触发的相机曝光参数在线修改的方法,从而实现焊接过程中多种曝...     

基于多曝光的明弧焊接视觉系统

在明弧焊接中,由于弧光的强烈干扰,常用的视觉系统难以获得清晰的图像. 针对以上问题,设计了数字相机配合电焊减光片的视觉系统. 通过对多曝光图像序列进行融合处理,获得了熔池区域和焊缝区域都清晰的最终图像. 提出了基于软件触发和在线更改曝光参数来获取多曝光图像序列的方法. 通过伽马变换后累加图像的融合方法获得了暗部细节增强,无人工合成痕迹的图像. 使用近似的光照响应曲线说明了融合方法的合理性和有效性. 结果表明,能够获得20帧/s的最终显示帧速,可以满足焊工远程监控的需求,同时为后期实现智能化焊接提供了信息丰富的图像.     

基于信息融合与多图像特征获取的焊道自动识别

研究了焊接过程中焊道的自动识别,针对单一的图像特征提取方法难以适应复杂和多变工况的现状,采用基于信息融合与多图像特征获取的焊道自动识别方法,抽象出焊缝边沿形貌和灰度特征的概率密度和置信度,利用信息融合算法,构造了多图像特征信息融合识别结果的决策函数,在灰度和焊缝形貌特征变化时实现了焊缝的精确定位。实验表明,基于信息融合与多图像特征获取的焊道自动识别的算法提高了焊道识别的稳定性和准确度,有效解决了单一特征图像处理过程中由于系统某一特征的变化而带来的识别出错和失效难题,为实现焊道的自动识别提供了一种行之有效的方法。     

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.     

焊接钢管焊缝图像处理方法探讨

根据现行X射线焊缝检测方式下图像产生的机理及图像的特点,从开发实用软件的角度探讨了焊接钢管焊缝检测图像的处理方法,并结合实际开发过程中的经验,给出了焊缝图像计算机处理系统开发的一些建议和具体做法,指出应注意的问题。     

基于多分辨率融合的X射线图像动态范围扩展技术

针对X射线图像增强器所成图像动态范围小的缺点,提出一种基于多分辨率图像融合的动态范围扩展方法。通过小波变换,将两幅不同管电压条件下采集的X射线图像融合为一幅图像,以扩展单幅X射线图像的动态范围。试验结果显示,与两幅源图像相比,融合图像的动态范围得到显著扩展,各项量化指标均优于射线管电压取两次采集时的中间值的射线图像。     

基于灰度变换的水下焊接图像对比度增强

对比度增强是图像增强的关键技术。水下焊缝图像具有对比度低、灰度分布范围窄等缺陷,造成焊缝边缘难以提取,有必要应用此技术对原始图像进行预处理。灰度变换技术可以使灰度值映射至灰度全域,进而增强图像的焊缝信息。首先提出一种基于幂律灰度变换的改进型分段幂律曲线,使曲线呈S形分布,以对灰度的中段实现最大程度的拉伸,而对始末段的灰度拉伸较小;然后运用Otsu算法提取焊缝边缘区域的阈值,以该阈值作为分段曲线的分段点,从而把焊缝的边缘信息集中在曲线中段,可以有效提高焊缝边缘信息的对比度。试验证明,本文所述技术较直方图均衡化和经典幂律变换所获得的增强后图像质量明显更好,尤其是焊缝的边缘区域。     

基于多传感器数据融合的并联机构定位方法

针对并联机构动平台上主轴动态定位问题,将电子罗盘及摄像头运用于并联机床动平台的位姿测量,提出一种基于多传感器数据融合的并联机床动态定位新方法.该方法融合动态惯性测量数据、机构各支链的编码器信息以及视觉信息,通过动态计算置信距离关系矩阵,实现并联机床动平台位姿(位置和方向)的精确定位.通过一个单方向运动动态测量的简化试验,对并联机床动平台的6自由度位姿测量进行仿真研究,证实该定位方法的有效性.     

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.     

盘型激光焊接状态多传感信息融合分析

针对大功率盘型激光焊接状态,研究一种基于支持向量机的多传感信息融合分析方法. 使用紫外、可视和红外波段的两个高速摄像机同时获取激光焊接过程中金属蒸气、飞溅和熔池动态图像. 通过模式识别技术提取焊接过程多传感信息特征及进行数据主成分特征分析,并以焊缝宽度变化作为衡量焊接状态稳定性的参数. 运用支持向量机融合各特征,通过网格搜索和粒子群算法优化支持向量机参数,建立基于支持向量机的多传感信息融合模型. 结果表明,支持向量机多传感信息融合方法能够有效预测焊缝宽度变化趋势,为大功率盘型激光焊接状态的实时监控提供试验依据.     

基于多特征点匹配的管道焊缝图像拼接方法

为解决由于曲面光照不均而导致的获取管道焊缝图像亮度差异较大、特征不清晰等问题,提出一种快速稳定的焊缝图像拼接方法。基于传统加速稳健特征(SURF)的图像拼接算法,在特征描述环节,用局部差异二值(LDB)描述子描述特征点区域,相较于传统描述子降低了特征维度;结合LDB描述子,构建特征点与相邻特征点的约束信息,利用局部结构信息进行多特征点同时匹配代替单一特征点匹配方法,提高匹配稳定性。试验结果表明:该方法有效提高了管道焊缝图像拼接的快速性和成功率,拼接效率约是SURF算法的1.8倍,拼接成功率约是SURF算法的1.3倍。该方法在其他图像拼接领域也具有一定应用价值。     

射线曝光曲线多用法

结合实例，介绍射线曝光曲线的多种用法：“一点”法、“两点”法、系数法、变通法、当量法，可为日常RT有效检验选定或修正曝光参数提供快捷多通道。     

基于Contourlet和KPCA的焊接缺陷图像特征提取

为了进一步提高焊接缺陷识别的准确度和效率,提出了一种基于Contourlet变换和混沌粒子群优化核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)的焊接缺陷图像特征提取方法.首先通过Contourlet变换将焊接缺陷图像进行多尺度分解,提取低频分量和特定方向上的高频分量;然后运用混沌粒子群优化后的KPCA分别提取缺陷训练样本和缺陷测试样本的特征;最后根据测试样本特征与训练样本特征之间的欧式距离确定缺陷测试样本的类型.结果表明,与基于核主成分分析特征提取法、基于小波的核主成分分析特征提取法相比,文中方法提取的特征更为完整,识别率更高,运行速度较快.     

基于漏磁图像的焊接接头缺陷识别

在提出基于灰度-梯度共生矩阵焊缝缺陷聚类分析方法的基础上,为进一步识别焊缝缺陷,以焊道上分布圆柱体缺陷、焊道上分布矩形槽缺陷、热影响区分布矩形槽缺陷漏磁图像为试验对象,将灰度-梯度共生矩阵提取上述3种缺陷的漏磁图像特征量传递给层次聚类,利用k-均值聚类方法分析层次聚类选取的特征量。结果显示,这3种焊缝缺陷的识别率在93.33%以上,试验结果验证了该方法在不同类型与不同位置焊缝缺陷识别分析的可行性,焊缝不同位置相同类型缺陷的识别较焊缝相同位置不同类型缺陷识别容易。     

基于视觉的焊接缺陷熔池图像特征探讨

针对MAG焊电弧光谱特点,采用被动式视觉传感方法,利用CCD摄像机配合近红外复合滤光系统消除弧光干扰,获取MAG焊熔池图像.从MAG焊焊接缺陷产生的机理及熔池流态出发,采用同步对比试验,研究了熔池图像特征与焊接缺陷的映射关系,提取出表面气孔、焊塌、焊穿等焊接缺陷所对应的熔池图像特征.结果表明,一种焊接缺陷往往有多种视觉图像特征,通过熔池图像特征判断表面气孔、焊塌、焊穿等焊接缺陷具有良好可行性,为基于视觉的焊接缺陷自动在线预测提供了技术依据.     

基于数据挖掘的焊接方法提取

在白车身工艺规划过程中,积累了大量车身焊接工艺数据。为了提取这些知识采用数据挖掘方法发现其中所需的工艺规则。首先采用粗糙集对工艺属性进行约简,删除对工艺决策没有影响的属性;然后采用关联规则挖掘对焊接方法有影响的工艺规则;最后用实例验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的双能DR图像融合

为了提高不等厚工件数字射线照相(DR)图像的信息量,将小波图像融合技术应用于两个不同X射线能量下的DR图像的融合。首先,利用小波变换对待融合图像进行多分辨率分解,采用加权平均法提取低频系数;然后利用八个方向掩模计算局部梯度,基于局部梯度选择融合高频系数;最后基于小波融合系数逆变换实现图像的融合处理。利用熵、空间频率等客观参数对融合图像进行评价。结果表明,此方法可以得到理想的融合效果。     

涡轮叶片多视角缺陷图像快速融合方法

针对航空涡轮叶片的图像缺陷难以在单一视角下呈现完整缺陷,不利于后期修复等问题,提出了双尺度分解与基于引导滤波的显著性权重图像融合算法。双尺度分解利用均值滤波和中值滤波将待融合源图像分解成了全局信息基础层和局部信息细节层,再分别通过加权融合和基于引导滤波的显著性权值滤波方法进行基础层和细节层的融合,完成图像重构,实现最终多视角涡轮叶片缺陷图像融合。结果表明,所提算法具有良好的抗干扰能力,且对于涡轮叶片边缘缺陷、缺陷对比度保留以及不均匀光度金属背景的均衡融合等方面的综合性能优秀,融合的缺陷目标和金属背景都较为完整、均匀。