基于C#的焊缝跟踪识别研究

本文针对焊缝跟踪处理的特点,研究了从图像获得到图像细化完成后的一系列步骤的具体实现方法。采用了免费并且开源的FreeMat代替Matlab,进行算法方面的研究和试验;实验证明实现焊缝的跟踪速度非常快,不仅可以实现直线型焊缝的跟踪,亦可以实现曲线焊缝的特征识别;     

微间隙焊缝磁光成像检测及跟踪方法

在激光对接焊过程中,必须精确检测焊缝位置并控制激光束始终对中焊缝。针对小于0.05 mm的微间隙对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器,获取焊缝磁光图像。针对焊缝磁光图像,以焊缝磁光图像的灰度直方图为特征模版,研究一种基于均值漂移算法的激光焊焊缝检测与跟踪方法。通过均值漂移与粒子滤波相结合的算法,利用粒子滤波能够对图像大范围搜索目标的特点,实现焊缝全自动跟踪。同时,根据相似度Bhattacharyya系数对焊缝特征模版进行更新,提高焊缝跟踪精度。试验结果表明,利用均值漂移与粒子滤波相结合的算法能够从焊缝磁光图像中有效检测焊缝特征,实现焊缝的自动跟踪。     

V型焊接坡口图像处理方法的研究

焊缝跟踪是焊接自动化中的核心技术,而焊缝的角点提取对于焊缝成形好坏有着重要的影响。在焊接中,V型焊接坡口是一种最为常见的焊接接头。为提高焊缝角点提取的准确度,针对V型焊接坡口,研究了曲率极值法的角点检测算法。在获取到一副焊缝原始图片,对图片进行预处理,包括图像分割、图像去噪和骨架细化。再应用曲率极值的角点检测方法从细化后的V型焊缝激光线上提取角点坐标并标记。实验结果表明,该方法简单有效,准确度高。     

基于二维小波变换及图像模式识别的焊缝坡口识别

采用二维小波变换及二值化方法处理初始条件下管道焊缝坡口图像,获取焊缝坡口纹理信息,作为模板。 对后续坡口图像进行同样的小波变换及二值化处理,利用模式识别方法获取后续图像焊缝坡口及其中心线的基本 位置信息,研究的焊缝坡口识别算法为实现自然光下焊缝坡口实时跟踪提供了理论依据。     

焊接温度场焊缝识别及焊缝跟踪技术研究

论述焊接温度场焊缝识别方法及焊缝跟踪控制系统。系统采用焊接温度场传感器获得焊接工件背面热图像，通过改进的梯度算法对热图像的分析计算获得焊缝偏差，利用规则自校正模糊控制器实现焊缝跟踪。试验和实际生产运行表明系统能够准确识别焊缝，焊缝跟踪运行稳定可靠。     

图像处理方法在焊缝自动跟踪系统中的应用研究

以基于视觉传感器的焊缝自动跟踪系统为研究对象,论述了相应的焊缝图像处理方法,有效地消除了焊接过程中的飞溅和弧光对焊缝图像的干扰.主要包括转灰度图、图像滤波、图像分割、图像边缘检测、图像细化以及HOUGH变换等.其中采用卷积滤波和中值滤波相结合的方法,提高了中值滤波能力和处理速度;采用Sobel算子,较好地保留了焊缝图像的边缘.并将这些方法综合应用成功地识别出焊缝的两条边缘,进而提取出焊缝中心,并仿真出焊枪在纠偏过程中的运动轨迹.试验表明方法处理效果好,处理速度快,能够满足跟踪系统的实时性要求.     

指纹图像快速细化的改进算法及其应用

针对现有指纹细化算法存在的细化不彻底、纹线吞噬、骨架偏离纹线中心等问题,提出了改进的快速细化算法,通过分析目标点周围纹线的走向趋势,选择去除或者保留周围的相连点,有效解决传统迭代算法细化不彻底的问题,并对细化图像采用方形模板进行纹线跟踪,克服了逐步递进的纹线跟踪算法过于复杂、不易实现等问题.最后将改进算法在以FPS200指纹传感器作为采集设备的自动指纹识别系统中进行验证.结果表明,该算法具有很好的细化效果,得到的细化图像满足进一步进行特征提取的要求.     

基于概率连续模型的激光视觉焊缝自动跟踪

针对目前在实际焊接过程中多数焊缝自动跟踪系统对飞溅、弧光等噪声干扰十分敏感,从而造成焊接精度损失的问题,设计了能够实时检测焊缝特征图像的线激光视觉传感器,并根据其几何模型建立了精确的测量模型。跟踪过程中以线性表示模型对观测矢量进行建模并利用仿射变换模型对焊缝运动进行描述,提出了基于概率连续模型的焊缝跟踪算法。充分利用图像中激光条纹和背景噪声的空间一致性,结合刻画邻域结构内像素点间相互关系的一阶马尔可夫随机场理论,推导出焊缝跟踪问题的目标函数。采用基于最小二乘法与最大流/最小割的迭代算法对其进行求解,最终获取准确的焊缝位置。搭建了焊缝跟踪试验平台,并在实际焊接环境中应用所提算法进行焊缝跟踪试验。试验结果表明该算法的跟踪精度达?0.109 1 mm,平均每帧图像处理时间不长于45 ms,并且激光条纹与焊接熔池的最小距离可达24 mm,能够克服强烈噪声干扰,实现实时、准确的焊缝跟踪。     

基于双目视觉的水下焊缝图像采集与识别

文章根据水下焊缝跟踪的要求,设计了一套双目立体视觉传感器。采用卤钨灯辅助光源加复合滤光系统,较好的去除了弧光、飞溅等干扰,拍摄到较为清晰的焊缝图像。针对水下焊缝图像模糊,对比度低的特点,采用模糊增强的图像处理技术,并对Pal处理算法进行了改进,提高了图像处理的效率,获取了清晰的边缘图像．边缘检测后,对左右焊缝特征点进行扫描,准确地提取了焊缝中心。从而为水下空间缝自动化跟踪打下了基础。     

微间隙焊缝磁光成像卡尔曼滤波跟踪算法

在激光对接焊过程中,实时控制激光束准确对中焊缝是保证焊接质量的前提。针对紧密对接激光焊,研究一种用于微间隙(不大于0.1 mm)焊缝位置识别及跟踪的磁光成像卡尔曼滤波算法。采用磁光传感器实时获取焊接区域的微间隙焊缝磁光图像序列,利用微间隙焊缝磁光图像的灰度梯度特征提取焊缝位置坐标。以焊缝位置及位移量构成状态矢量,建立描述焊缝位置的状态方程和测量方程。同时,假设系统动态噪声和测量噪声为零均值随机分布的高斯白噪声,建立噪声环境下的卡尔曼滤波跟踪算法,计算最小均方差条件下焊缝中心最优预测值,减小系统噪声和过程噪声对焊缝位置测量的影响。试验结果显示,该方法能有效实现激光对接焊微间隙焊缝位置的识别与跟踪。     

深度视觉技术在焊接轨迹识别中的研究综述

机器视觉在机器人自动焊接领域得到广泛应用。图像识别可以对不同的焊接对象进行有效识别,而识别及跟踪焊缝轨迹是实现自动焊缝的关键问题。分析了焊接轨迹跟踪传感器的发展历程,讨论了视觉传感器在焊缝识别跟踪上的应用,对焊缝图像处理方法进行了分析,总结了视觉焊缝跟踪技术现状。分析结果表明,TOF相机更适合于焊缝跟踪应用,研究鲁棒性强的图像去噪方法和基于深度学习的焊缝图像分割方法是未来的发展方向,同时提出了稳定性好、精度高,效率好的深度视觉焊缝跟踪控制系统思路。     

基于图像处理的爬壁机器人焊缝识别与跟踪

基于爬壁机器人移动平台和单目相机的图像采集系统,设计了一种焊后焊缝图像处理方法,将改进的自适应中值滤波算法与灰度形态学方法结合,实现从信噪比较高的图像中提取特征。采用基于边缘检测和Hough变换的焊缝位置提取算法,经测试识别准确率达70%,且单幅图像平均处理时间为200ms,能满足管道爬壁机器人行进过程中的实时焊缝跟踪,并提供了一种引导机器人沿焊缝前进的自主定向方案。     

基于双边滤波算法下的焊缝跟踪系统研究

焊缝信息处理是实现焊缝跟踪的重要环节。利用DSP系统的高速图像处理能力,结合现阶段常用的图像预处理算法、二值化处理以及边缘检测算子对焊缝图像信息进行处理,分析比较了均值滤波、中值滤波、高斯滤波和双边滤波算法下的图像处理效果,同时对比了不同滤波条件下二值化图像,并对效果最好的二值化图像采用Canny、Robert、Sobel、Marr-Hildreth边缘检测算子提取边缘。研究结果表明:通过实际处理环节,验证了双边滤波加Canny算子的可行性和有效性。     

基于图像处理的焊缝实时跟踪技术研究

为了提高焊接产品质量及生产效率,改善工人恶劣的劳动条件,运用视觉传感器采集焊缝图像,实时传送至计算机中进行图像处理。提出了焊缝实时跟踪系统的原理,设计了合理的焊接机构。选用ABB IRB1410弧焊机器人,用RobotStudio软件建立了机器人焊接工作站。通过灰度线性拉伸法处理图像后,焊缝轮廓清晰,对比度明显提高。利用图像骨架法准确提取到焊缝中心线,设计了焊缝实时处理系统,可以快速地处理图像。在机器人焊接时,控制焊枪始终与焊缝中心对齐,即可以实现焊缝实时跟踪焊接。实验结果表明,得到的图像处理流程可靠,方法准确且适应性强,设计的焊缝实时跟踪系统应用广泛。     

基于区域生长算法激光深熔焊监测图像处理研究

根据同轴监测系统采集到的熔池和小孔的同轴视觉传感原始图像特点,分析了数字图像处理的方法并提出相应图像处理的流程。通过监测沿垂直速度方向熔池灰度分布实现了对熔宽的监测,通过对小孔顶部和底部尺寸的监测实现对熔透状态的监测。经过图像处理后的焊接区域同轴监测图像可以清晰的获得熔池轮廓及小孔尺寸,为实现焊接过程中熔池宽度和小孔的穿透状态的监测做准备。针对激光对接焊,提出焊缝跟踪的处理算法,不仅实现了焊接质量包括熔宽与熔透状态的监测,还实现焊接质量与焊缝跟踪一体化监测。     

基于M带小波变换的焊接熔池图像边缘检测

利用M带小波变换理论对CO2焊图像进行处理。基于Mallat小波模极大值边缘检测技术，研究了熔池边缘和焊缝位置的M带小波检测方法及算法实现，对边缘检测结果进行了分析。对CO2焊图像处理结果表明，用M带小波变换理论构造的小波基对提取熔池边缘和焊缝位置效果较好，可用于熔深控制、焊缝跟踪等领域。     

采用微型排水罩的药H焊丝水下焊接焊缝自动跟踪系统

针对水下焊接图像噪声大、清晰度差的特殊情况,设计并研制成功一套药芯焊丝水下焊接的视觉传感焊缝自动跟踪系统.该系统由视觉传感、图像预处理及偏差识别系统,控制系统和执行机构等组成.采用小波多尺度变换进行水下焊缝图像边缘提取,结果保留大多数的细节,得到有利于焊缝位置特征提取的预处理图像,在一种基于二值图像的焊缝中心位置识别算法计算后,得出焊缝偏差.在理论分析视觉传感焊缝自动跟踪系统模型的基础上,设计满足跟踪精度要求的规则自调整模糊算法.对影响跟踪系统精度的因素进行分析,并采用相应的措施以提高系统的精度.通过药芯焊丝湿法水下焊接焊缝自动跟踪试验表明,采用规则自调整模糊控制能够达到较高的焊缝跟踪精度.在斜线、折线和曲线三种不同形状待焊焊缝的跟踪试验中,系统都能满足药芯焊丝水下自动焊接的要求.经过改进微型排水罩,进行微型排水罩局部干法药芯焊丝水下焊接焊缝跟踪试验,采用规则自调整模糊控制,不仅得到满意的焊缝跟踪效果,还改善焊缝成形质量.     

基于深度学习的焊缝视觉跟踪方法研究

针对爬罐机器人在球罐上对焊缝的识别和跟踪困难导致焊缝检测效率低的问题,自制了罐体表面焊缝数据集,并提出了一种基于深度学习的焊缝视觉跟踪方法。首先,以Patch Expanding替换双线性插值作为上采样方法,减少上采样带来的精度损失;然后,在掩码分割前嵌入了递归空洞自注意力机制,提高模型的表征能力,从而获得更好的分割精度;最后,在罐体表面焊缝数据集上进行实验,实验结果表明,对比原始模型,改进SegFormer图像语义分割模型的平均交并比提高了2.41%。在改进算法分割焊缝的基础上,利用分割出的焊缝掩码图像提取中心线作为焊缝路径,用于引导爬罐机器人运动,以实现焊缝视觉跟踪。     

客车底盘骨架对接焊缝的视觉跟踪系统

根据客车底盘骨架对接焊缝的特点,设计了基于激光视觉传感的焊缝跟踪系统。针对图像处理运算量大的特点,为减少图像处理时间,提出了加窗处理算法。视觉传感系统采集并分析焊缝图像得出焊缝偏差,控制系统根据焊缝偏差指导机器人移动焊枪进行实时纠偏控制。实验结果表明,所设计的焊缝跟踪系统满足焊缝跟踪的精度要求,可以用于底盘骨架的焊接。     

一种智能型焊缝跟踪系统的研制

论述一种智能型焊缝跟踪系统,采用直接拍摄电弧式视觉传感器检测焊缝跟踪偏差,并通过一个自调整模糊控制器实现偏差的调节。整个跟踪过程可通过屏幕实时观察,所有的参数设置都通过人机对话实现。此外,还提出了一种新的焊缝图像处理方法来实时检测焊缝。试验表明,该系统能够对GTAW对接焊缝实现精确的跟踪。