升船机轮毂焊缝未焊透缺陷超声波无损检测技术

为了有效提高焊缝未焊透缺陷检测结果的准确性,提出一种升船机轮毂焊缝未焊透缺陷超声波无损检测方法。利用改进的粒子群算法(PSO)搜索隶属函数的最优参数,对含有噪声的升船机轮毂焊缝图像展开模糊中值滤波处理,复原被噪声污染的像素点灰度值。经去噪处理后,采用一维局部二元模式算法(1-D LBP)提取升船机轮毂焊缝未焊透缺陷特征,对缺陷特征主成分分析和聚类处理,获取各个特征的权重和取值特点,将检测到的特征值和历史数据集比对,获取和不同缺陷特征的匹配结果,进而实现升船机轮毂焊缝未焊透缺陷超声波无损检测。试验结果表明,采用所提方法可以精准检测焊缝未焊透缺陷。     

基于OpenCV的焊缝图像识别算法研究

针对自动焊机器人的视觉引导问题,提出了一种基于OpenCV计算机视觉库的焊缝识别算法。焊缝边缘是焊接图像识别中的重要特征,文中使用分水岭算法进行前景检测与图像分割,Canny算法进行边缘提取,Hough直线检测算法提取焊缝边缘特征,实现对焊缝的图像识别,并加入自动阈值提高算法适用性。识别程序通过Python语言实现,结果表明,该算法计算效率高、适用性强,可以满足机器视觉引导系统中的要求。     

弧焊机器人视觉检测平台设计与应用

为实现对V型坡口焊缝的精确检测,提出了一种基于结构光视觉传感器的弧焊机器人检测系统方法。该方法实时采集线结构光焊缝图像,采用中值滤波和最大类间方差法对图像进行去噪和阈值分割后,运用细化及斜率分析法提取结构光条纹中心直线,最后结合机器人手眼及光平面标定参数获取焊缝检测特征直线方程和特征点坐标。通过V型坡口焊缝检测实验,验证了该系统的特征点坐标检测相对误差在0.5%以内,具有较好的检测精度,满足工业实际现场的要求。     

基于视觉传感的焊缝中心检测技术研究

通过视觉传感器获取焊缝图像，采用多种去噪技术对焊缝图像中的噪声进行滤波试验。针对焯缝图像中的干扰噪声特性，对各种滤波方法进行了分析和比较，并对滤波效果较好的焊缝图像进行边缘检测计算。提出3种识别焊缝特征的组合图像处理方法，并研究提取焊缝中心特征信息的效果和精度。试验结果表明，对焊缝图像采用Wiener滤波与Robert边缘检测算法能较好地提取焊缝中心位置的特征信息。     

焊缝成形测量小波软硬阈值折衷去噪法

利用线激光视觉传感器对焊缝成形进行测量,焊缝图像往往存在噪声. 针对传统小波阈值去噪算法中硬阈值函数和软阈值函数的不足,研究焊缝图像软硬阈值折衷去噪算法. 利用db4小波基函数对激光条纹中心进行3层小波分解,对分解后的细节系数分别采用传统小波阈值函数和软硬阈值折衷法进行去噪,采用信噪比和均方根误差评价几种方法的去噪效果. 结果表明,软硬阈值折衷法的去噪效果优于传统小波阈值去噪法,能有效提高焊缝外形尺寸的测量精度及可靠性.     

基于束波变换的焊缝图像处理技术

叙述了束举步维艰变换的原理,提出一种基于束以变换的焊接缝边缘检测算法,并增加了方向阈值.为了可靠地检测低信噪比的加噪焊缝图像中的焊缝边缘特征,提出了一种二次扫描方法.利用海底干式高压焊接舱中获取的原始焊缝图像和加噪图像进行了焊缝边缘提取试验.结果表明,算法能从富含噪声的焊缝图像中直接检测出焊缝边缘,而无须进行任何预处理或后处理,极大地提高了焊缝图像处理的效率.试验还表明,算法具有很强的抗噪性能,其与二次扫描方法相结合,特别适合于提取低信噪比的焊缝图像中的直线特征.     

管道对接焊缝超声波检测信号特征提取方法

为提高管道对接焊缝超声波检测信号特征提取的精度和效率，提出管道对接焊缝超声波检测信号特征提取方法。利用超声波技术获取焊缝信号，并通过信号叠加融合得到焊缝超声波检测信号；用小波包自适应算法对采集的信号实施去噪处理；采用判断追踪算法对去噪后的信号实施分解，利用其在判断基上的投影获取管道对接焊缝信号特征。测试结果表明，所提方法去噪效果好、特征提取结果精确且提取效率高，可提升管道对接焊缝超声波检测的应用效果。     

一种基于改进的SUSAN算法的焊缝边缘检测方法

随着图像技术在自动化焊接中的应用,高效地识别和提取出焊缝轨迹,成为图像跟踪自动焊接的关键。本文提出了一种基于改进SUSAN算法的焊缝边缘检测方法。首先对采集到的焊缝图像进行灰度化处理,再通过SUSAN算法进行焊缝的边缘检测,并将SUSAN算法中的灰度差阈值由人为选取改进为一种自适应选取的方法。理论分析和实验结果表明,该算法比其他边缘检测算子抗噪能力强,可以更加高效地提取出焊缝信息。     

管道焊缝检测视觉图像处理的研究

为了可靠跟踪焊缝,对管道的焊接缺陷检测,视觉传感器采集的焊缝原始图像需要进行预处理,以消除噪声的影响,提出了管道焊缝视觉图像处理方法。首先采用邻域均值滤波进行平滑处理,最大方差阈值法自适应选取阈值分割图像,将图像二值化,然后采用标记法去除小区域噪声,获得清晰的焊缝图像,水平投影图法进行焊缝图像识别并确定焊缝的位置。试验...     

升船机凸齿焊接裂纹位置检测智能定位方法

受水质和环境的影响升船机焊接区域极易出现损伤，严重的将引发安全事故造成大量经济财产损失，为此文中提出升船机凸齿焊接裂纹位置检测智能定位方法。通过互信息熵得出振动信号间的相似度，利用S变换生成时频域内的裂纹振动信号，运用LSTM神经网络检测识别出升船机凸齿中存在裂纹的区域，完成裂纹检测，通过计算凸齿焊接位置和带有裂纹的凸齿焊接位置振动响应信号的非线性评估值间差值，得出凸齿焊接裂纹位置，实现焊接裂纹位置检测智能定位。试验结果表明，文中方法的裂纹位置检测识别精准，智能化程度高。     

基于结构光视觉传感的焊缝视觉信息检测和识别研究

对基于结构光视觉传感的焊缝视觉信息检测和识别进行了研究.所获取的焊缝图像中存在着大量的飞溅、烟尘和电弧光等噪声干扰.CCD摄像机获取焊缝图像,经图像采集卡A/D转换后送入计算机内存,然后采用各种图像处理方法对图像数据进行处理,焊缝原始图像经过二值化、中值滤波、拉普拉斯锐化、细化一系列图像预处理,准确提取激光条纹信息,提出了几种常见的焊缝形式的检测和识别算法,算法所需时间均不到1 ms,提取焊缝特征,实现对焊缝的自动跟踪.     

基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统研究

为了解决金属软管接头组件表面检测精准度不高和检测效率不高的实际问题,设计一套基于机器视觉的接头组件表面缺陷检测系统。针对接头组件图像背景复杂、噪声干扰多,通过使用图像滤波去噪、Otsu算法二值化以及图像形态学分析,提高图像的对比度,有效提取目标检测区域。而后采用Canny边缘检测算法,对图像进行边缘轮廓精准识别,并采用快速傅里叶变换方法和R-FCN算法,对缺陷特征信息快速进行匹配提取和分类处理。试验结果表明:此缺陷检测系统能有效提高检测效率,保证较高的检测准确率和精度,满足实际工业检测的需求,具有较好的实用价值。     

微间隙焊缝磁光成像传感自适应识别方法

对于微间隙(小于0.1mm)对接焊缝,针对焊接过程中磁光传感器提离高度不断变化的状态,设计焊缝位置检测试验系统。通过对焊件施加感应磁场,并利用法拉第旋光原理构成的磁光传感器获取焊缝磁光图像序列。为了识别焊缝的准确位置,研究一种改进的多阈值最大类间方差算法。根据传统最大类间方差法的基本思想进行多阈值推广,并使用松弛余量的方法优化算法的搜索过程。根据焊缝磁光图像的特征,运用算法自适应确定图像的两个分割阈值,获得焊缝的准确位置。焊缝位置识别试验结果表明,改进的多阈值最大类间方差识别算法是一种有效的焊缝位置自适应识别方法,适用于基于磁光成像检测的焊缝路径实时跟踪。     

卡尔曼滤波磁光成像计盒维数焊缝跟踪算法

在激光焊接过程中精确地识别和跟踪焊缝十分重要。采用磁光成像传感器能够获取紧密对接微间隙焊缝(0~0.1 mm)的磁光图像。由于磁光图像存在较多干扰,根据计盒维数算法和卡尔曼滤波算法综合处理焊缝磁光图像,可获取较准确的焊缝位置。对焊缝磁光图像进行滤波去噪,将图像细分成块并计算出每个图像块的分形维数,再选取合适阈值分割图像,提取出焊缝位置参数。建立基于焊缝位置参数的系统状态方程和测量方程。应用卡尔曼滤波算法对焊缝位置进行最优状态估计,得到最小均方差条件下的焊缝偏差最优预测值。试验结果表明,卡尔曼滤波与计盒维数融合方法能够提高焊缝跟踪精度。     

基于CCD的埋弧焊焊缝跟踪系统数字图像处理方法

提取焊缝信息、确定焊缝中心是实时焊缝跟踪系统要解决的首要问题,本文介绍了以CCD视觉传感器和V系列图像采集卡为核心的焊缝检测跟踪系统,基于该系统并根据焊接现场务件采集的图像信息,结合Sobel边缘检测算子及二值图像连通域像素标记算法对焊缝图像进行处理,该算法可以满足埋弧焊焊接生产现场实时处理图像要求,且对光源无严格要求.     

管道焊缝探伤机器人的视觉牵引算法

设计了一套管道焊缝探伤机器人的视觉牵引算法，用于完成高性能的焊缝自动定位任务。机器视觉系统采集管道图像后，以焊缝形态为特征，先对图像进行形态学滤波，然后用自适应闽值进行图像分割，最后用Hough变换从图像中准确检测出焊缝相对位置。试验结果表明，整套算法可靠、准确、实时性好，完全满足管道探伤机器人焊缝自动定位系统的性能要求。     

主动视觉的焊缝跟踪图像分析

焊接结构件应用领域广、需求量大,在提高效率的前提下保证焊接质量是非常必要的。随着人工智能技术的发展,焊接智能化生产成为了可能。文中基于焊接机器人构建视觉焊缝自动跟踪系统,结合工业相机于机器人系统标定技术,通过采用中值滤波平滑去噪、灰度拉伸增强对图像进行预处理。结合Canny算子提取图像边缘,Zhang改进细化算法获取图像单像素条纹,最小二乘法对骨骼线上的点进行拟合,最终得到特征点进行实际坐标转换获取焊缝中心点位置。试验表明,该研究具有一定的可行性,满足实际需求。     

基于双目视觉的船舱格子间角焊缝路径识别

针对船舱格子间工作空间狭小,大型自动化设备难以完成舱内自动焊接的问题,提出了一种基于双目视觉获取焊缝路径三维信息的策略。基于张正友标定原理获取双目系统基本参数后,利用C++与OpenCV编写了自适应阈值的二值化处理、改进的Sobel轮廓提取算子、非连续像素点筛除等程序,对双目相机采集的图像进行处理,提取了清晰、低噪点的直角角焊缝中心轮廓图像。基于BM特征点匹配算法与像素点扫描方法,得到了焊缝轮廓上连续特征点的三维信息数据集,利用Origin作图软件拟合后生成了三维直角角焊缝路径。为了验证双目系统测距精度与鲁棒性,设计了可升降、角度可调的滑轨万向节组合模块,实现了从不同拍摄角度、高度采集焊缝图像,并对焊缝上设置的等距特征点的距离进行识别。试验结果表明,当拍摄偏角在30°之内,或正拍高度在150～190 mm内变化时,测距偏差都可以控制在2 mm内,基本满足焊接的精度与稳定性要求,并为焊接的自动化循迹过程提供了数据基础。 创新点： (1)将双目视觉识别测距技术应用于小型船舱格子间内矩形角焊缝中心路径的识别,为自动化的焊接过程提供了循迹数据基础。 (2)设计了滑轨万向结模块,证实了该双目视觉识别系统在不同角度与高度下良好的鲁棒性与识别精度。     

基于Fourier拟合曲面的X射线焊缝缺陷检测

针对在强噪声、低对比度及复杂背景特征下X射线焊缝图像的缺陷检测问题,提出了去噪处理、焊缝边缘分割及缺陷检测的方法.用快速离散Curvelet变换和循环平移相结合的方法,对焊缝图像进行滤波去噪,同时对图像列灰度曲线用最大类间方差法提取焊缝区域.在图像预处理后,采用三阶Fourier曲线对图像列灰度曲线进行拟合并扩展到三维空间,构造出自适应阈值面,最后利用原图像与构造曲面三维灰度图的灰度值差异,准确分割背景与缺陷区域.结果表明,与传统缺陷检测算法相比,该方法能准确提取出焊缝缺陷,漏检率和误判率低,准确率可达95%.     

基于Curvelet变换的机器视觉系统在焊缝缺陷检测中的应用

焊缝缺陷检测对于焊接结构件的可靠性具有重要意义。使用机器视觉系统替代人工检测,不但节省劳动力,而且检测精度更高。由于焊缝缺陷图像常存在噪声、对比度不强的现象,以及焊缝缺陷形态具有多样性的特征,使得焊缝缺陷难以准确检测出来,容易造成漏检或误检。使用各向异性的Curvelet变换技术,处理焊缝缺陷图像后,焊缝缺陷边缘更清晰。根据Curvelet系数的特征,对不同尺度层分别计算自适应阈值的值,再使用该阈值根据半软阈值函数的方法对Curvelet系数进行处理,经Curvelet反变换后图像能够保存边缘细节的同时,滤除焊缝缺陷图像中的噪声,使焊缝缺陷边缘十分清晰,从而提高焊缝缺陷的检测精度。