基于膨胀和Hough变换的焊缝位置检测方法

对视觉焊缝跟踪图像处理的方法进行了研究.首先,将彩色图像灰度化,再通过滤波、直方图均衡化等进行图像分割;然后,利用边缘检测和数学形态学中的膨胀算子将目标区域连通;最后,利用Hough变换找出焊缝的边界线和中心线.该方法不仅可以较快地把焊缝整个区域提取出来,而且可以检测出焊缝偏离的位置和方向.实验运行结果表明该方法精度高...     

基于仿真模板的Hough变换直线检测

Hough变换直线检测是遥感图像理解、分割和处理中常用的直线特征自动检测技术之一,其运算过程中所需数组的大小决定了参数空间的采样多少,直接关系到计算精度和速度.在此提出的模型仿真、模板调用方法,简便快捷地实现不同数组大小的多次试验和比较,找到满足实际精度和速度要求的数组参数;将仿真模型、仿真过程和所得参数做成易于调用的模板,供检测系统使用.应用中只需将遥感图像像素坐标映射到模型的定义区间,调用后再将结果映射回图像空间.此方法使Hough变换直线检测的调试、修改和移植变得容易,经实际应用证实本方法方便高效.     

基于改进的Hough变换图像分割方法

在图像处理和计算机视觉中,Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术,针对传统Hough变换算法所需的存储容量大、计算量大、速度慢、效率低,不能确定曲线端点及长度的问题,提出了一种改进的Hough变换方法,它根据Hough变换思想的逆变换,采用对参数空间逐步细分的方法,逐步排除不包含直线的区域,能够有效地减少存储容量,提高运行效率,并能有效地求出曲线轮廓的端点及长度.该方法已成功运用于车牌自动识别系统的车牌分割中.     

基于OpenCV处理视频图像检测焊缝的研究

提出了一种基于处理视频图像对焊缝进行检测的方法。将视频文件中的原始焊缝图像作为研究目标。采用灰度变换法对原始图像进行预处理,选用Canny算子对焊缝图像进行边缘检测,并运用改进的Hough变换进行线段检测。得到焊缝坡口的中心线以及中心线的中点位置。实现了对焊缝焊点的检测。实验证明。该方法实现成本低。实时性强,精确度较高。智能性强。     

结合改进Hough变换的在线工件直线特征提取研究

为提高轴类零件在线非接触检测的可靠性和实时性,通过对现有图像处理算法的分析,在对现有方法应用的同时,虽其中的部分算法进行了改进,提出了一种基于改进Canny算子与改进Hough变换相结合的直线特征提取算法。通过对获得的零件轴图像预处理,增强图像信息;用改进的算法对图像进行边缘直线的特征提取。通过实验表明,改进的算法自适应能力较强,能够有效抑制噪声,并可以快速准确地提取零件轴的边缘信息,能够满足工件在线检测的要求。     

基于Hough变换的激光扫描数据直线提取

介绍了Hough变换在对激光扫描数据进行直线提取方面的应用。在集装箱起吊的安全检测中采用激光技术是一个新途径 在对集装箱的起吊是否安全进行判断的关键是对激光扫描所形成直线段的相互关系判定。传统的Hough变换存在无法提取直线的端点,会出现虚假直线等问题,文章提出的改进的Hough变换算法,解决了传统Hough变换的问题,实现了对激光扫描数据的直线的提取。实验证明了所述方法的有效性。     

利用Hough渐开线变换的齿轮图像中心检测

针对目前基于机器视觉的齿轮参数测量和检测中,获取齿轮中心坐标这一关键步骤缺乏通用性的问题,提出了一种利用Hough渐开线变换的方法。首先,在图像坐标中建立齿轮渐开线齿廓的数学模型。接着,对齿轮的灰度图像进行卷积、边缘检测获得齿轮边缘图像和像素梯度角。最后,对边缘像素做Hough渐开线变换,得到最终的齿轮中心坐标。实验和仿真结果表明,按该方法求得的结果与真实坐标的标准差在1 pixel以内,对齿轮内孔形状无要求,可以作为一种有效的齿轮图像中心检测方法。     

利用Hough变换的棒线材位置检测方法的研究

目前我国钢铁企业在棒线材计数上普遍采用人工计数的方法。这种方法不仅效率低而且精度差。针对这种情况,通过采用现代化手段和技术创新,开发出适合我国钢铁企业的棒材自动计数系统尤为重要。要完成识别棒线材根数图像识别系统的研发,棒线材位置及计数的检测是至关重要的。利用Hough变换及推广的Hough变换来完成对棒线材位置和计数的检测。通过现场采集到的图像进行的试验结果表明,该方法不仅不受棒线材种类及端面形态的影响,而且对端头不齐、捆扎散乱的棒线材也有较好的识别效果,具有一定的实用价值。     

一种基于改进Hough变换的直线快速检测算法

针对传统Hough变换计算量大、耗费内存空间、参数空间峰值点被次峰值点包围、易造成漏检或误检等缺陷,提出一种改进的Hough变换直线快速检测算法。首先检测图像中相邻的像素点并进行聚类,形成一些相连的像素点的集合,然后将聚类后的像素点进行感知编组,细分成比原聚类线段更接近直线的线段,最后对每段近似直线用随机Hough变换进行检测,从而精确地检测出图像中相应的直线。实验表明,与传统Hough变换相比,改进后的算法计算量小,节省内存,无需先验知识,且抗干扰性有显著提高,并降低了误检率和漏检率。     

基于Hough变换的角点检测算法

角点检测是图像处理和机器视觉领域中基本而重要的问题。提出了一个基于Hough变换的角点检测算法,通过遍历地考察边缘图像中各像素点的一个邻域窗口,利用Hough变换寻找以窗口中心点为出发点的直线段,并通过这些直线段的数量和相互之间的夹角判断当前中心点是否是角点。针对固定的窗口,使用了模板预先计算及环形缓冲区等技术提高Hough变换及图像遍历的效率。在实际图像库上的对比实验表明提出的算法具有高的角点检测率,最低的角点误检率和角点位置误差,同时相比同样可得到构成角点各边的角度的方法.提出的算法同样具有更高的检测率和精度。对于时间性能要求不高的角点检测应用场合,提出的算法比已有算法具有更优的整体检测性能。     

基于ART人工神经网络的焊缝跟踪检测算法

提出一种基于自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory）神经网络的焊缝检测算法,其基本原理是把焊缝横截面方向上的灰度分布归结为若干种空间模式,并使之记忆在ART神经网络中的典型空间模式进行匹配程度检验,根据模式分布情况确定出焊缝位置。它是一种能够在强烈的噪声环境中正确地检测出焊缝位置的新的焊缝检测算法。本算法也为在强噪声环境中检测特定的空间模式提供了一条新思路。     

基于力觉遥示教焊缝辨识信号数值滤波技术

在基于力觉的遥示教过程中,为克服由于机器人的振动、焊缝表面粗糙不平和焊机电磁场干扰等因素造成焊缝的辨识力信号不稳,基于受力信号变化焊缝辨识模型分析,提出用卡尔曼滤波递推方法对焊缝辨识受力信号进行的滤波处理,建立焊缝受力信号滤波数学模型.通过模型的状态方程、观测方程、状态预报滤波、滤波增益矩阵和预报状态的协方差矩阵,完成对下一时刻受力信号准确预报.试验表明,卡尔曼滤波使焊缝受力信号状态估计的误差变小,增加焊缝辨识受力信号检测精度,进而可以提高遥控焊接遥示教焊缝辨识精度.     

基于焊缝CCD图象模式特征的焊缝轨迹识别

提出了一种基于焊缝ＣＣＤ图象模式特征的焊缝轨迹识别的新算法，其基本思想是将焊缝等分成为段，每段的灰度分布用特征向量来描述，利用前一段的特征向量来识别下一段的特征向量。从而实现焊缝的识别．这种算法具有对各种坡口快速、准确地识别并能自适应局部和整体噪声等特点，可用于机汛无辅助光源焊接焊缝轨迹预规划，并对实时焊缝轨迹进行了识别     

富氩气保焊熔池信息视觉检测方法试验研究

分析研究了弧焊熔池信息视觉传感方法以及取像机理。针对短路过渡和射流过渡熔池视觉信息,提出了综合利用熔池自身辐射光,在近红外波段取像的思路。试验中采用了基于三种不同机理的四种窄带复合滤光系统,比较得出了近红外区为最佳的取像窗口,该窗口应尽量接近CCD最大检测波长。在该窗口内,取得了清晰的熔池区图像。同时探索了熔池信息视觉传感信噪比及其影响因素,并对富氩气保焊熔池的特征进行了分析研究。     

基于多层Hopfield神经网络的X射线焊缝气泡检测

提出利用Hopfield神经网络来分割X射线焊缝图像以判断焊缝是否存在气泡,将焊缝图像的分割问题转化为一个优化问题进行处理.针对焊缝图像噪声大、气泡出现位置随机的特点,构造Hopfield神经网络的能量函数.通过试验计算,确定能量函数系数的选取原则.在此基础上,提出基于神经网络的X射线焊缝图像分割算法,算法结合中值滤波和神经网络以便有效地去除噪声和检测气泡.对某实际生产线的焊缝图像进行处理的结果表明,中值滤波结合多层Hopfield神经网络可以准确地检测到焊缝中的气泡.     

基于支持矢量回归机的Hilbert-Huang变换端点效应问题的处理方法

Hilbert-Huang变换的端点效应表现在两个方面,对信号进行经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)和对各个内禀模态函数(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert变换时都会产生端点效应。为了克服 Hilbert-Huang变换中的端点效应,采用支持矢量回归机对信号延拓后再进行经验模态分解,该方法可以有效地克服EMD方法的端点效应问题,得到具有物理意义的内禀模态函数;然后再次采用支持矢量回归机对IMF分量进行延拓后进行Hilbert变换,可有效地抑制Hilbert变换中的端点效应,获得准确的瞬时频率和瞬时幅值,从而得到具有物理意义的Hilbert谱。对仿真和实际信号的分析结果表明,基于支持矢量回归机的数据序列延拓方法能有效地解决Hilbert-Huang变换中存在的端点效应问题,而且其效果优于基于神经网络的数据序列延拓方法。     

基于焊接位置数学模型的变位机逆运动学算法

给出了一种通用的2R变位机的逆运动学算法。根据焊缝位置的数学模型,得到了描述焊缝焊接位置的参数——焊缝转角和焊缝倾角与焊缝姿态的关系。以符号的形式表示了变位机的杆件参数及变位机与机器人间的姿态关系。建立了运动学坐标系,推导了满足焊缝转角和焊缝倾角要求的变位机逆运动学公式。该算法解决了不同焊接位置和变位机相对机器人不同安装位置的变位机逆运动学求解,大大地提高了离线编程系统的适用性。     

基于小波变换的旋转机械轴径表面缺陷诊断方法的研究

通过对旋转机械的轴径表面缺陷在轴振动信号中的特征进行的分析,指出该类信号不能用频谱分析的方法进行分析,由于小波分析具有将信号的不连续性在小波系数中表现出来的特点,所以本文提出利用小波分析的方法,通过对机组启机过程振动信号的小波变换,得到轴径表面缺陷在轴振动信号中的特征,并且通过小波逼近系数还可得到机组振动的大小。使振动信号可以反映机组的实际振动情况。     

AUTOMATIC SEAM TRACKING SYSTEM OF SUBMERGED ARC WELDING BASED ON FUZZY-P CONTROLLER

An automatic seam tracking system used in submerged arc welding is presented. In the system, the linear CCD vision sensor is installed in front of the welding torch. Laser structure light emitted by the semiconductor laser irradiates on a slant to work-piece surface and forms a structure light strip on work-piece surface. Scatter light of the strip is received by linear CCD on top of the seam and the image information of seam can be obtained. By way of image processing and applying Fuzzy-P controller in tracking process, automatic seam tracking has been realized accurately. Anti-disturbing ability of the system to work-piece surface status has been enhanced largely by classified microadjus-tment of torch height.     

基于小波变换的摩擦噪声激励源的研究

在往复滑动试验机上作了金属摩擦噪声试验,试验期间同时测量了摩擦噪声、摩擦振动三维加速度和名义摩擦力等动态信号,这些信号含有与摩擦振动激励源有关的信息。应用小波变换技术对这些信号进行了分解,在对应摩擦振动主频的小波分解细节分量中,可以清楚地看出激励摩擦振动的摩擦力动态分量,从而说明了摩擦噪声是由波动变化的摩擦力所引发。