激光视觉传感器对不连续焊缝的识别

船舶制造中,为了对小格子船舱中排水孔形成的不连续焊缝进行跟踪,在机器人上安装视觉传感器提取排水孔的起点、终点特征信号。介绍了图像的采集方法和图像处理过程。对含有焊缝信息的图片先进行去噪预处理,再进行阈值分割,求取连通区与面积;细化图像,提取出激光线条的骨架;然后再进行霍夫变换,提取特征直线;最后求得两直线的交点,即焊缝的特征点,从而识别排水孔和焊缝。在模拟船舱结构的工件上进行不连续焊缝跟踪实验,实现了不连续焊缝的识别。     

基于机器视觉的焊缝跟踪系统研究与设计

随着制造业的迅速发展,焊接作为一种重要的加工手段发挥着越来越重要的作用,是制造业的重要工序。同时也对焊接的自动化与智能化提出了更高的要求。传统的焊接操作由人工判断焊缝的位置,精度较低且容易引起误判。本文通过对图像采集平台、图像处理算法的研究,提出了一种基于机器视觉处理模块与机器视觉算法的焊缝跟踪系统。通过焊缝特征的提取与处理,控制焊枪实现焊缝的自动跟踪与定位。该系统具有性能稳定、定位精确等特点。     

基于CCD焊缝自动跟踪系统的设计

本文所研究的是为了保证焊接的质量而进行的焊缝自动跟踪系统,采用面阵CCD视觉传感器来摄取焊接点前焊缝图像,通过采集卡把图像采集到内存,进行图像处理,获得焊缝与焊枪的偏差量,再经由上位机向PLC发送控制信号,来达到精确焊缝跟踪的目的.     

条盒三维视觉检测中结构光光条中心提取方法

为了提高基于结构光的条盒三维视觉检测中尺寸测量的准确度,研究和提出了霍夫变换和最小二乘法相结合的结构光中心线提取方法. 首先,依据图像颜色模型的R、G、B分量差值并结合中值滤波对目标结构光分进行分割提取;其次,分别对绿光与红光区域进行多次迭代细化处理获取骨架;然后,根据霍夫变拟合的直线段对目标点集进行分类;最后,使用最小二乘法分别对不同的点集进行分段拟合,获取结构光中心线. 实验结果表明,该方法能够准确地提取出结构光光条中心,具有良好的稳定性,为条盒三维视觉检测工作提供了准确的数据依据.     

不连续焊缝特征点检测方法研究

船舶制造中,由于船舱底部排水孔的存在,形成不连续焊缝,影响了焊接速度.为了提取排水孔特征点信号,通过对旋转电弧传感器提取焊接电流信号和激光传感器提取焊缝图像信息进行实验研究,结果表明2种传感器满足要求.最终选用旋转电弧传感器检测排水孔起始位置,视觉传感器控制机器人位姿与检测排水孔终点位置.     

自动编程器视觉定位算法研究

通过圆形靶标完成了单目二维视觉测量的摄像机标定.提出通过种子自增长法实现目标芯片ROI提取.通过质心计算获得芯片在运动过程中由于机械摩擦等缘故产生的平移量同时通过霍夫变换提取直线,从而得到运动不准产生的角度旋转.为视觉反馈控制提供了有效手段和自动编程器的实用提供了保证.     

激光拼焊焊缝跟踪系统视觉检测方法的研究

激光焊接作为一种新的焊接技术,其对焊缝跟踪提出很高的精度要求。本文针对焊缝跟踪系统中视觉检测单元的精度进行了深入分析,分别对跟踪系统视觉单元精度的定义,视觉检测精度控制的原理,图像的采集以及图像处理的方法做了研究,并提出了一种精确的直线焊缝跟踪视觉检测方法。     

用霍夫变换来提取目标边界

霍夫变换因能够快速识别出由点构造的边界模型而应用于图像边界的识别.文中将就霍夫变换的具体实现过程来介绍图像中一些边界形状的判识,如直线、圆等.     

利用频谱特性鉴别运动模糊方向

点扩展函数(PSF)的精确估计是运动模糊图像恢复的关键。匀速直线运动模糊的PSF参数主要由模糊角度（方向）和模糊尺度两个参数组成,然而模糊角度的估计又是重中之重。针对R Lokhande等人提出的霍夫变换的运动模糊方向估计法进行改进,通过增加边缘检测等预处理步骤,利用霍夫变换检测直线,并利用改进的霍夫变换峰值提取方法来估计角度值。实验表明,该方法能够得到比原方法更精确的角度值,并且具有抗噪能力强、鉴别精度高的优点。     

基于深度关联域的语义直线检测算法

语义直线与人造环境中的线结构有所不同,它是一种抽象的有意义的直线。传统的直线检测方法不能精准地识别出语义线,为此提出了一种新的基于深度学习的语义直线检测方法。用卷积神经网络提取出语义直线的关键点和关联域信息,结合霍夫变换将直线可视化。最终结果表明,算法具有较好的准确性和鲁棒性。