基于线激光扫描工业角焊缝外观的判识

本文提出通过线激光扫描角焊缝,针对工业角焊缝的相关特征提出了经过高维最小二乘法拟合,求取拟合轮廓线的极值点来确定焊趾范围,并基于拟合轮廓与实际轮廓间的位置偏差提取特征点,经过专门的算法识别焊缝的轮廓,进而计算得到角焊缝外观相关尺寸参数。经过试验验证,该算法的识别准确率可以达到工业使用要求。     

基于线激光扫描的焊缝表面缺陷检测系统

通过分析工业焊缝表面缺陷的特点,采用线激光扫描工业焊缝表面,得到其轮廓线,并利用单轮廓拟合和多轮廓组合的方法来判识焊缝表面缺陷。基于该判识方法,用Labview软件开发了一套可在线检测工业焊缝表面缺陷的软硬件系统。该系统能精确地检测咬边、未熔合、气孔、焊瘤、角变形等缺陷的位置与尺寸,焊缝横向和垂直方向精确度可达微米级别,纵向可达0.01 mm。系统解决了目前依靠人工检测焊缝表面缺陷存在的问题,具有高效,精确,客观的特点。     

焊缝轮廓线激光检测系统开发及算法实现

目前焊缝表面检测主要依靠肉眼观察和简单测量实现,其科学性、精确性受到检验人员主观因素的影响。线激光扫描方法是工业应用中比较先进的非接触轮廓检测方法。通过线激光扫描,利用激光三角测量法可以得到物体轮廓,进而得到物体的形貌信息。基于上述技术,开发了一套焊缝轮廓线激光检测系统,系统由半导体线激光器、CMOS工业相机、LabVIEW虚拟仪器软件平台组成。基于LabVIEW编写了包括图像采集、图像处理与焊缝轮廓计算的系统,能够得到较为准确的焊缝表面轮廓信息。     

基于最小二乘法的脉冲MIG焊参数一元化调节

针对数字化焊机焊接参数复杂繁琐,不易于实现大规模工艺试验的特点,提出了一种基于最小二乘法的脉冲MIG焊参数一元化调节方法.该方法利用经工艺试验得到的大步距标定的焊接电流与各种焊接参数的拟合关系,得到最佳的拟合曲线,充分利用了所有的经试验得到的理想数据,并且容易实现软件编程,算法简便,可快速实现大范围内对焊接参数的连续调节.通过对单脉冲、双脉冲焊接参数的拟合处理并且进行试焊,焊接过程稳定,能够得到成形美观、飞溅较少、鱼鳞纹清晰的焊缝.结果表明,该拟合方法稳定、可靠、可行.     

管屏拼焊焊缝表面缺陷的激光视觉检测方法

针对管屏多道焊缝表面缺陷存在焊缝定位困难、计算量过大的问题,文中提出一种管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方法,建立基于激光视觉的管屏焊缝检测系统,并基于激光视觉相机拍摄管屏图像。分析管屏特征并结合形态学操作定位焊缝,使用高维多项式拟合解决焊缝缺陷快速检测问题,实现了对管屏拼焊表面缺陷的快速检测。结果表明,该检测方案能识别的最小缺陷为1 mm2,检测速度为0.438 m/s,提升了管屏焊缝表面缺陷的检测效率,解决了曲面焊缝定位难、数据量大的难题,实现快速对大量焊缝轮廓进行检测,并符合应用要求。 创新点： (1)提出了一种管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方案,提升管屏焊缝表面缺陷检测效率。 (2)提出了基于高阶曲面的焊缝缺陷检测方法,实现快速对大量焊缝轮廓进行检测。 (3)管屏拼焊焊缝表面缺陷激光视觉检测方法经过数据集验证,效率和精度均满足应用要求。     

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.     

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。     

镀锌钢GMAW焊缝成形特征与焊枪方向同步实时检测

针对基于激光视觉传感的镀锌钢薄板搭接GMAW特点,提出了一种搭接接头焊缝成形全位置特征与焊枪方向同步实时检测方法. 该方法利用激光视觉系统同步检测焊缝与焊丝信息,采用尺度不变特征变换与方向特征检测算法,同步实时获取焊缝轮廓与焊丝方向;采用Harris角点检测算法实现焊缝轮廓特征点识别;针对接头焊缝面积偏小的特点,采用线性插值方法实现了焊缝高度与宽度的全位置、焊缝面积的亚像素级测量,并基于零、一阶矩实现了焊缝重心检测. 结果表明,该算法适应性强、测精度高,为基于焊枪姿态和焊接过程参数优化在线控制焊缝成形提供了依据.     

基于空间位置和轮廓线距离的船舶焊缝特征参数提取

为了实现船舶焊接件数字模型中焊缝特征参数的精确提取,进而完成机器人数据库系统中焊接工艺的自适应快速匹配和快速选择,提出了基于空间位置和轮廓线距离的船舶焊缝特征参数提取算法.首先基于海伦公式识别待判定面来确定接头空间位置关系,并结合最小轮廓线距离完成焊缝特征识别;然后基于轮廓线总条数和最小轮廓线距离的两端点,识别出焊缝坡口处特征点及线;最后基于三类焊接接头所建的数学模型提取出与焊接工艺相关的焊缝特征参数.测试结果表明,文中焊缝特征参数提取算法能准确识别4类接头形式和10种坡口类型,以及准确提取焊缝间隙、坡口夹角和焊接件板厚等参数,具有焊缝特征识别广且信息提取齐全的优点.与其他相关识别算法相比,文中算法的识别率达到100%,而识别效率提升了16.06%,从而进一步验证了算法的有效性.     

基于网格结构激光的焊缝轮廓高度检测

随着自动化焊接技术的发展,焊缝轮廓高度的快速检测越来越重要。针对目前焊缝轮廓人工测量方法主观影响大、检测精度差、检测效率低等缺点,线激光单次投射仅能获得投射线处高度信息,在扫描过程中存在抖动干扰的问题,提出并实现了采用网格激光对焊缝轮廓高度进行快速检测。建立图像采集的软硬件系统,采集网格激光照射下的焊缝图像,通过图像去噪、二值化、骨架细化、毛刺去除等算法提取有效信息,采用三角测量法计算焊缝高度。基于LabVIEW实现了上述算法,建立了网格结构激光焊缝轮廓高度快速检测系统。     

软胶囊缺陷检测与丸形分级的最小二乘椭圆法

针对软胶囊实时缺陷检测与丸形分级问题,提出一种基于远心视觉的椭圆度测量方法及其系统。以最小二乘椭圆作为评定基准,用被测轮廓的最小外接椭圆和最大内接椭圆的通径定义椭圆度误差,建立了椭圆度评定的最小二乘数学模型;建立胶囊缺陷与丸形分级的远心视觉检测系统,给出胶囊缺陷与丸形分级的检测流程;以某药企的保健药丸为对象,开展胶囊缺陷与丸形分级的视觉检测实验。结果表明：合理设定阈值,丸形分级检测的准确率可达100%;单颗胶囊的检测用时0.712 s。通过开发并行处理算法,缩短耗时、提高效率,该椭圆度误差评定方法及远心视觉系统可用于胶囊缺陷与丸形分级的实时检测。     

基于OpenCV的嵌入式数控刀具磨损检测系统开发

基于嵌入式ARM-Linux平台与OpenCV开源视觉库设计出一款在线检测数控刀具磨损状态的系统。系统采用Linux的视频模块V4L2对工业摄像头进行数据的采集,利用OpenCV智能算法以及轮廓处理等相关函数在嵌入式图像采集端实现了对刀具磨损特征值(VB)的提取,根据提取出的特征值判断刀具磨损状态。终端WIFI模块通过自身AP功能,将图像数据传输到其他网络设备进行显示,实现了无线传输功能。测试结果表明,系统达到预期目标。     

用于遥控焊接的焊缝特征检测算法

提出了一种焊缝特征检测算法,用来进行遥控焊接立体视觉中的立体匹配。首先使用灰度形态学中的底帽变换对图像进行预处理,突出了焊缝部分,并通过Canny算子边缘检测以及闭操作获得封闭的像素级焊缝边缘;根据焊缝边缘连续和宽度有限的特点对检测出的边缘点进行筛选,剔除其中的错误点;然后对边缘离散点进行三次平滑样条拟合获得连续、光滑的亚像素级精度的焊缝边缘特征点。最后利用检测出的特征进行焊缝特征立体匹配和三维重建试验,结果表明,文中提出的特征检测算法快捷、准确,且抗干扰能力强。     

焊缝表面缺陷激光视觉传感HOG-SVM的检测方法

为了实现对焊缝表面缺陷的自动检测与分类,研究一种有效识别焊缝表面缺陷的激光视觉检测方法.通过激光视觉传感器采集焊缝图像并进行预处理,包括图像分割,灰度化,平滑去噪以及焊缝轮廓提取.采用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)提取焊缝激光条纹轮廓图像的特征向量.其次,基于5折-交叉验证网格搜索方法进行模型参数寻优,最终建立了支持向量机(Support Vector Machine, SVM)智能模型识别与分类焊缝表面缺陷.通过调整焊缝轮廓提取算法、HOG特征维度得到不同特征数据并进行对比、分析焊缝缺陷的识别效果.在相同试验条件下,发现支持向量机比随机森林分类器、K最近邻分类器以及朴素贝叶斯分类器的识别率更高,达到97.86%.基于HOG-SVM的焊缝表面缺陷智能识别方法可有效提高焊缝缺陷(气孔、凹陷、咬边)及无缺陷的分类精度.     

基于机器视觉的管道焊接跟踪技术研究

针对爬行焊接机器人在管道自动焊接中对典型的V形坡口焊缝的定位与中心线的提取,设计了一种基于激光视觉检测的自动焊缝跟踪系统。提出了一种基于激光条纹图像特征的两步定位方法:第一步,建立模板匹配,利用模板匹配方式获取激光条纹位置区域;第二步,采用阈值分割和中心法提取激光条纹中心线,然后采用Shi-Tomasi算法对中心线进行角点检测,经过拟合直线求交点和逐列扫描对比得到焊缝坡口的4个拐点信息,并确定焊缝中心。通过对实际的焊接过程进行测试,结果表明:跟踪系统的平均纠偏误差在2像素以内,平均处理纠偏时间在120 ms以内,具有较高的精度和实时性。     

基于机器视觉的膨胀阀安装孔缺陷检测方法

针对工业生产中膨胀阀安装孔缺陷自动检测的需求,提出一种基于机器视觉的安装孔缺陷检测方法。使用SURF特征匹配定位待检测区域,利用双阈值迟滞分割法去除噪声;通过Canny算子计算轮廓边缘,利用邻域生长法提取轮廓信息。为克服缺陷信息的干扰,准确定位安装孔圆心,提出基于几何矩与最小二乘拟合的圆心定位方法。根据轮廓上的点到圆心的距离分割出缺陷轮廓并在输入图像上进行标注,从而实现安装孔缺陷的检测。结果表明：所提出的算法能准确检测膨胀阀安装孔的缺陷,满足工业生产中自动检测的需求。     

一种基于LabVIEW和MATLAB混合编程的视觉检测系统关键技术研究北大核心

传统的视觉检测系统不仅浪费时间和人力,检测精度也远远不足,故提出一种视觉检测系统。该检测系统主要以涂层展开板为研究对象,在流水线系统上对其进行在位检测。首先进行了检测系统总体方案设计,在硬件方面主要介绍了该检测系统相机、镜头、光源的选取以及调试;软件方面主要介绍了相机的标定、图像的预处理和增强、边缘检测等关键技术。根据谱带的形状特征,提出一种三次样条插值法与多项式拟合法相结合的算法来提取出各个谱线分割线的边缘点,同时在LabVIEW环境下进行MATLAB编程,进而提高算法效率。然后将MATLAB计算出的坐标值通过上位机发送给数控机床,数控机床对得到的数据进行实时处理,从而对同一颜色区域进行刮取。与人工检测进行对比,该检测系统在检测精度和速度上都优于传统方法。     

胶辊微小齿形几何参数在机视觉检测方法研究

针对胶辊微小齿形几何参数无法在机检测的难题,提出一种胶辊在机视觉检测方法,通过合理的测量装置设计,基于机器视觉检测原理搭建在机检测系统。通过直线往复运动机构、摆臂机构及视觉检测机构相互配合的在机视觉检测装置实现胶辊检测。利用该装置获取胶辊图像,通过视觉处理软件依次对胶辊图像进行图像滤波、形态学分析等图像预处理;采用亚像素边缘检测方法进行螺纹轮廓的精准定位,然后利用Harris角点检测算法提取特征点;最后采用最小二乘法分段拟合方法得到胶辊螺纹轮廓,并计算胶辊螺纹齿形的主要参数,判断胶辊的合格性。实验结果证明:所提胶辊齿形几何参数在机视觉检测方法可以实现胶辊齿形的高效高精度检测。     

Study of image processing for V-shape groove and robotic weld seam tracking based on laser vision

Single-stripe laser was applied to acquire V-shape groove contour information. Most of arc light and splash noise was removed and stripe laser image was kept by wavelet transform. Half-threshold algorithm was used for image segmentation and stripe laser image was gotten after refining. Weld seam center position was identified and extracted by extreme curvature corner detection method. The location of torch was detected to accord the frequency of computer program with robot program and serial communication program. The tracking experiments of sidelong, reflex and curve weld line show that the system can meet the demand of the tracking precision under normal welding conditions.