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.     

管道全位置焊接熔池监测试验研究

在管道全位置自动焊接过程中,焊接熔池形态监测对焊接质量控制有重要意义。设计一套熔池监测试验装置,方便采集清晰的熔池图像。运用图像处理技术检测熔池边缘。用熔池长度、熔池宽度以及熔池头部轮廓二项式系数等特征参数重新定义熔池形态。应用正交试验法和极差分析法,研究在仰焊区段焊接电流、电弧电压以及焊枪摆速等因素组合变化时对熔池形态的影响程度。结果表明:采用优化的焊接工艺参数组合,可以获得良好的焊缝成形质量。     

大功率光纤激光焊接熔池特征提取技术研究

本文针对大功率光纤激光焊接不锈钢板紧密对接焊缝,建立了一个熔池动态信息的近红外图像检测系统,用于焊接熔池视觉信息的采集。应用可见光波和红外光波段滤光组合技术解决了焊接过程中飞溅、等离子体和红外辐射的干扰,在近红外高速摄像机获取清晰的熔池区域图像的基础上,研究了大功率光纤激光焊接熔池图像特征的提取方法,为焊缝跟踪和焊接质量控制提供可靠的视觉信息检测。     

一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法

提出了一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法,有效克服了焊缝结构光图像中的反光等干扰,准确提取图像中焊缝位置特征.对于激光条纹中心线的提取,采用基于图像列方向像素灰度分布的曲线峰值提取方法,并利用激光条纹位置在时间和图像空间上的连续性和相关性,进行判断提取.对于焊缝图像特征的提取,根据沟槽类焊缝图像形状特点,选择焊缝沟槽图形中心作为图像特征.焊缝图像处理与焊缝跟踪试验结果证明了该方法的有效性和可靠性.     

视觉传感及图像处理技术在焊接中的应用

简述了视觉传感及计算机图像自理技术的基本原理,并对其在焊接工程中的应用现状和发展前景进行了论述。     

管道预制焊接机器人的研究

研究了一种管道焊接机器人系统,采用激光视觉传感,在两个维度上完成管道焊缝的识别与跟踪,并在焊接第一道焊缝(打底焊)的同时,利用机器人记忆功能完成管道焊缝示教过程,简化了焊接操作过程.试验结果验证该焊接机器人系统满足管道自动化焊接的需求.     

棱形管与法兰角焊缝图像处理及特征提取

由于棱形管与法兰角焊缝的位置多变,且实际生产中棱形管端面加工精度不高,自动化焊接程度低,文中搭建了一套棱形管与法兰环焊缝的自动化焊接系统,对于提高棱形管与法兰焊接的自动化程度有较大的应用价值。该系统通过CMOS相机和单条纹激光组成激光视觉传感器,获取角焊缝位置和间隙信息。针对采集的图像及工件特征,设计了适合的图像处理算法,首先采用了灰度变换、均值滤波和形态学处理的方法对图像进行预处理,然后根据对激光条纹图像灰度值分析结果,寻找合适的阈值,并采用极值法提取光条中心点,最后采用霍夫变换拟合直线,提取出角焊缝位置信息,并提出激光条纹端点搜索方法,提取出了角焊缝间隙大小。结果表明,该图像处理方案效果较好,抗干扰能力较强,可以准确的提取出焊缝中心位置和间隙大小,满足焊接机器人对焊缝跟踪的要求以实现自动化焊接。创新点： (1)设计出适用于棱形管与法兰角焊缝的自动化焊接系统。(2)设计了适用于该系统的焊缝中心位置提取算法。(3)设计了角焊缝间隙提取算法。     

水下焊接熔池采集过程中摄像机的标定

定标是计算机视觉系统中的一个重要问题,针对水下焊接熔池采集过程中的摄像机标定问题进行了研究.采用图像增强、细化等图像处理技术确定标定模板的图像坐标,从而实现了对摄像机的快速标定.试验表明该方法切实可行.     

焊接熔池传感与控制系统的研究现状

焊接熔池包含有丰富的信息,熔池传感与控制系统的研究是焊接研究一个重要领域.综述了国内外焊接熔池的传感方法以及控制系统的研究现状,比较了各种方法的优缺点,并对熔池研究的未来发展进行了展望.     

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.     

焊缝位置识别的图像处理方法设计

在基于视觉的自动焊接中，由于焊缝图像是复杂多变的，要准确得到焊缝位置选择合理高效的处理算法是非常重要的。针对这一问题为焊缝图像提出了一系列处理步骤，它包括中值滤波、自适应阈值二值化、孤点滤波、边缘检测，焊缝位置搜索五步，其中详细叙述了重要的自适应阈值二值化与孤点滤波算法。在每一步处理中都用了四幅完全不同的焊缝图像做了观察和对比，结果显示所选算法产生较好的处理效果。     

单条纹激光引导焊缝跟踪图像处理

研究了单条纹激光引导焊缝跟踪图像处理方法.首先利用小波分解技术获得图像水平方向的细节部分,在该部份激光条纹的信息得到了较好的保持,而噪声信息则比较少,有利于焊缝识别;然后对该部份进行竖直方向上的中值滤波以滤除残余的噪声;最后采用KSW熵算法,对图像进行分割,并识别出焊缝区域.该方法效果较好,抗干扰性强,耗时少,能满足焊缝实时跟踪的要求.     

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.     

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...     

大功率光纤激光焊熔池形态及焊接稳定性分析

在大功率光纤激光焊接过程中,熔池热辐射含有丰富的焊接质量信息,熔池形态及其变化特征与焊接稳定性密切相关.研究一种基于红外热像的大功率光纤激光深熔焊熔池形态分析及焊缝质量稳定性评价的方法.以10 kW大功率光纤连续激光焊接304不锈钢为试验对象,应用近红外传感高速摄像机摄取熔池动态热像,通过动态自动阈值和数学形态学方法重...     

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.     

基于视觉的不锈钢Nd：YAG激光焊焊接熔池和小孔的图像处理

在激光焊接过程中存在众多干扰因素,为保证焊接质量,需要对激光焊进行质量控制。实现焊接质量控制的关键是表征焊接质量信息的获取,而焊接熔池和小孔包含丰富的焊接质量信息。针对不锈钢Nd：YAG激光焊,构建了同轴视觉检测系统,获得了熔池和小孔图像。根据熔池和小孔图像的特点,设计了图像处理算法,并分别针对熔池和小孔确定了搜索起始点和搜索准则。     

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.