基于纹理特征的焊缝识别方法

提出了一种基于纹理特征的焊缝自主识别视觉方法.不同于通常利用被焊工件的宏观结构特征的主动视觉和利用工件图像中明显的灰度梯度的被动视觉,该方法利用待焊区(焊缝位置)与母材区之间明显的纹理特征差异来实现;能够解决多层多道焊后几层、道次的焊接时通常视觉方法不易识别焊缝的问题.在该方法中,先对图像进行纹理分析.提取纹理特征,再利用待焊区和母材区的纹理特征差异,采用图像分割的方法,确定焊缝区域位置以及焊缝中心.结果表明,该方法能够适用于多层焊盖面焊焊缝识别.     

基于磁光图像纹理特征的焊缝识别

研究一种基于磁光图像纹理特征的紧密对接焊缝(间隙小于0.1mm)的焊缝识别方法。与传统采用视觉传感器捕捉焊缝图像并利用焊缝灰度梯度特征进行焊缝边缘检测方法不同,通过磁光传感器采集焊接区域紧密对接焊缝图像,焊件在磁场激励器作用下形成反映焊缝位置特征的磁光图像,利用焊缝位置和母材的磁光成像纹理差异识别焊缝位置。对磁光图像的待焊区和母材区进行纹理分析,提取纹理特征,再利用纹理特征差别,将磁光图形划分为若干子区域,进行图像分割,确定焊缝区域。试验结果表明,该方法能够精确地识别微间隙紧密对接焊缝。     

基于多视觉特征的激光拼焊焊缝宽度检测

针对激光拼焊焊缝宽度测量中,仅依据结构光单一特征进行检测鲁棒性不强的问题,提出了基于结构光光纹信息、焊缝纹理信息、图像灰度信息、图像序列信息等多视觉特征信息进行焊缝宽度测量的方法。先依据图像灰度信息确定感兴趣区域,再针对正面焊缝图像,通过骨架法提取结构光光纹中心线,计算中心线的畸变位置识别焊缝特征点;针对背面焊缝图像,采用纹理能量模板对焊缝图像滤波确定焊缝区,然后计算焊缝区和结构光条纹的交集,识别焊缝特征点;识别的特征点通过序列图像信息进行校正,最后依据特征点计算焊缝宽度。搭建了激光拼焊焊缝宽度测量系统,并分别对焊缝正面和背面的宽度进行了测量试验。试验结果表明,该方法精度高,可靠性强,实时性好,有助于实现激光拼焊高速、高精度的焊缝质量在线检测。     

焊接检验及其设备

20092236GMAW短路过渡焊接熔池的视觉检测/王德民…//焊接学报.-2008,29(10):84~88针对GMAW短路过渡焊接过程的熔池视觉检测,采用普通工业CCD摄像机,通过光谱分析选择窄带复合滤光器。设置了CCD摄像机曝光时间,分析短路过渡电压波形,确定了CCD摄像机采集时刻并设计了短路检测及CCD摄像机外触发电路,准确地将CCD摄像机的曝光时刻定位于短路过渡阶段。提出了正前方小角度和正后方大角度的图像采集方式。结果表明,采用以上图像采集方案,利用普通工业CCD摄像机可拍摄到连续清晰且不失真的熔池图像。并设计了图像处理算法,提取出完整的熔池边缘。图9参620092237基于纹理特征的焊缝识别方法/王胜华…//焊接学报.-2008,29(11):5~8提出了一种基于纹理特征的焊缝自主识别视觉方法。不同于通常利用被焊工件的宏观结构特征的主动视觉和利用工件图像中明显的灰度梯度的被动视觉,该方法利用待焊区(焊缝位置)与母材区之间明显的纹理特征差异来实现;能够解决多层多道焊后几层、道次的焊接时通常视觉方法不易识别焊缝的问题。在该方法中,先对图像进行纹理分析,提取纹理特征,再利用待焊区和母材区的纹理特征差异,...     

焊接检验及其设备

20092236GMAW短路过渡焊接熔池的视觉检测/王德民…//焊接学报.-2008,29(10):84~88针对GMAW短路过渡焊接过程的熔池视觉检测,采用普通工业CCD摄像机,通过光谱分析选择窄带复合滤光器。设置了CCD摄像机曝光时间,分析短路过渡电压波形,确定了CCD摄像机采集时刻并设计了短路检测及CCD摄像机外触发电路,准确地将CCD摄像机的曝光时刻定位于短路过渡阶段。提出了正前方小角度和正后方大角度的图像采集方式。结果表明,采用以上图像采集方案,利用普通工业CCD摄像机可拍摄到连续清晰且不失真的熔池图像。并设计了图像处理算法,提取出完整的熔池边缘。图9参620092237基于纹理特征的焊缝识别方法/王胜华…//焊接学报.-2008,29(11):5~8提出了一种基于纹理特征的焊缝自主识别视觉方法。不同于通常利用被焊工件的宏观结构特征的主动视觉和利用工件图像中明显的灰度梯度的被动视觉,该方法利用待焊区(焊缝位置)与母材区之间明显的纹理特征差异来实现;能够解决多层多道焊后几层、道次的焊接时通常视觉方法不易识别焊缝的问题。在该方法中,先对图像进行纹理分析,提取纹理特征,再利用待焊区和母材区的纹理特征差异,...     

基于最小二乘支持向量机的激光拼焊焊缝识别

激光拼焊焊缝质量结构光视觉检测中,对焊缝的准确识别是实现高精度检测的关键. 针对检测图像中结构光光纹畸变特征不明显,无法准确识别焊缝的问题,依据焊缝纹理特征信息,提出了一种基于最小二乘支持向量机的焊缝识别方法. 首先,分析并提取焊缝区和非焊缝区差异明显的纹理特征. 其次,训练最小二乘支持向量机模型,对焊缝进行粗识别. 最后,采用Laws纹理滤波提取焊缝区域,并通过阈值分割方法精确识别焊缝. 针对不同工艺参数下的激光拼焊焊缝开展焊缝识别试验,结果表明,该方法能够有效地识别焊缝.     

机器人焊接轨迹自动跟踪视觉技术研究

针对目前机器人焊接常用的自动跟踪视觉技术方法之不足,即传统的主动视觉方法难于识别空间几何特征不明显的结构,而被动视觉方法又过于依赖灰度梯度特征,在阐述分析焊缝跟踪视觉技术实际应用情况的基础上,提出了利用焊缝纹理特征的视觉检测新思路,给出了基于纹理特征匹配和纹理分割的二种实现方法,并就具体的焊缝图像分析算法的可行性和适用性进行了研究和验证.所提出的在线视觉技术方法为更好地实现机器人多层多道电弧焊接轨迹自动跟踪提供了新的途径.     

基于k-means的焊缝识别方法

针对激光拼焊视觉检测中焊缝分割方法进行研究,提出了一种基于k-means焊缝提取方法,该方法通过纹理特征选取和描述,主元映射与特征点聚类,完成焊缝区域提取,避免了阈值选取不能应对光照变化的缺点.试验表明,该方法可以有效地进行焊缝区域的识别,取得了良好分割效果.     

基于对象特征分析的焊缝识别视觉传感技术

不同于以往将自动化焊接的视觉传感技术分为主动视觉、被动视觉或一维、二维、三维视觉,根据焊接视觉传感所提取的对象信息（特征）,提出一种新的对焊缝识别视觉传感技术的分类思路,该分类将已有的视觉传感方法分为以下二类：基于待焊工件的宏观三维结构特征的视觉传感,以及基于待焊工件区域光学特征的视觉传感。在上述分类思想的指导下,根据待焊工件（尤其是多层多道焊缝）具有明显纹理特征的特点,提出了基于纹理分析的待焊区识别方法,该方法利用待焊区的一个以往不被关注的但又十分明显的特征实现待焊区的自动识别。     

基于编码结构光的角焊缝视觉检测

针对目前角焊缝外形检测方法中存在的缺点,提出了一种基于编码结构光的角焊缝外形尺寸检测方法,采用安装在机器人手臂末端的投影结构光视觉传感机构对焊缝进行测量.投影仪在测量位置向焊缝投射一幅伪随机编码彩色条纹图像与一幅用于彩色补偿的空白图像,通过彩色补偿消除焊缝表面彩色纹理信息对结构光解码的干扰,将补偿后的变形条纹图像恢复出焊缝表面三维数据,并通过几何关系计算出角焊缝的焊缝宽度、焊脚长度等尺寸参数.结果表明,基于编码结构光的角焊缝视觉检测方法能够实现角焊缝外形尺寸的非接触式高速测量,并且测量稳定性好,测量可靠度高,在焊缝视觉检测领域将会成为一种十分有效的方法.     

用于焊缝检测的比色图像偏心算法

提出了基于焊接比色图像偏心的概念并给出计算公式.从比色图像信号强度与焊接区域发射率、光谱辐射强度等的关系、比色值与焊接温度场及比色系统波长的关系以及比色图像偏心计算公式出发,分析了比色图像比色值分布对称性,推导并建立了焊接比色图像偏心与焊接区温度的函数值、焊缝中心与电弧中心偏差间关系模型.研究了以比色图像偏心作为检测对象的优异特性,给出了模型在某一焊接工艺参数条件下的数值解,发现模型的输出与输入有很好的线性关系.仿真试验证明以比色图像偏心可以代替焊缝中心偏差,为进一步研究比色图像偏心算法的实际应用打下理论基础.     

焊接视觉图像质心算法及其特性

从焊接视觉图像质心计算公式出发,根据图像灰度与视觉传感器响应电压值的关系、响应电压值与检测部位的发射率及光谱辐射强度等关系,由熔池特性,推导并建立了焊接视觉图像质心与焊接区各点温度间关系模型.通过焊接温度场的数值化,得到图像质心与焊缝中心关系模型的数值解及关系曲线,证明了视觉图像质心与焊缝中心存在相关性,为基于图像质心的焊缝跟踪算法提供理论依据.分析了质心算法的特性,为进一步研究实时焊接图像的质心及算法打下理论基础.     

熔池图像质心算法的焊缝位置测量模型

建立了一种基于熔池图像质心的焊缝位置测量模型,通过视觉传感器获取焊接区熔池图像,选择熔池前端为处理区域,对该区域进行中值滤波与图像灰度变换,并计算该区域的熔池图像质心值及相对应的焊缝偏差.在不同的焊接条件下,获取多组熔池图像及对应的样本数据,应用最小二乘法建立熔池图像质心与焊缝偏差之间的关系,得到基于熔池图像质心的焊缝位置测量数学表达式.在此基础上,通过分析比较各数学表达式之间的关系,建立焊缝位置测量数学模型.计算机仿真及焊接工艺试验结果表明,该模型可有效地检测焊缝位置.     

Method of weld recognition based on textural feature matching

In this paper an automatic visual method of seam recognizing and seam tracking based on textural feature matching was proposed,in order to recognize the weld of multi-layer or multi-pass welding in which the weld is difficult to be recognized by conventional visual methods.This method focuses on the obvious difference of image textural feature between the weld region and the base metal region,as well as the similarity of the textural features along the welding direction.The method consists of the following steps: setting image template and choosing the edge region as ROI (region of interest),extracting the image textural feature of the template and the edge region,feature matching,and recognition of weld region.Experiment showed that the method proposed was effective for weld seam recognition in multi-layer welding.     

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。     

基于焊缝中心的焊缝信息的直接提取

如何快速而准确地寻找到焊缝中心的位置是实时焊缝跟踪系统要解决的首要问题。本文提出一种根据焊缝的先验知识来寻找焊缝中心的新的算法。这种算法主要是根据焊缝的横向和纵向两个方面的特征来判别焊缝CCD图像中自焊缝中心的位置,具有定位精确及速度快的优点,能够大大提高焊缝跟踪系统的实时性能。     

基于视觉图像传感的精密脉冲TIG焊焊缝跟踪

针对某复杂曲面薄壁不锈钢工件精密脉冲TIG焊中的焊缝跟踪问题 ,本文研究了一种基于视觉传感的高精度、高实时性焊缝跟踪技术。根据脉冲TIG焊的工艺特点 ,该技术通过选择特定波长的滤光片及合理的曝光时刻 ,采用工业CCD摄像机获取可直接分辨出焊缝、熔池和钨极的清晰、放大的焊接区图像。采用VC语言设计的图像处理算法 ,可以快速准确地识别出焊缝中心线 ,提取钨极偏离焊缝中心线的方向和距离 ,驱动步进电机调节焊炬位置 ,实现高精度、高实时性的焊缝跟踪。试验结果表明 ,该技术的单幅图像处理周期小于 12 0ms,能实现焊炬运动方向与焊缝偏差角小于 3 0°的焊缝跟踪 ,满足了复杂曲面的薄壁不锈钢工件的精密焊接要求。     

无辅助光源图像法TIG焊焊缝跟踪传感系统

焊接过程中焊炬自动跟踪焊缝对保证焊接质量,提高自动化程序有着极其重要的实际意义。焊缝自动跟踪技术的关键是焊缝位置的传感方法,本文在深入研究ＴＩＧ焊电弧发光行为的基础上,结合的实际的焊接工况,建立了一套利用电弧弧光检测焊缝位置的图像传感系统。该系统在硬件方面解决了图像采集与焊接电流的同步以及图像品质的提高等问题,在计算机软件方面解决了阀值与图像品质相匹配以及焊缝位置的提取等问题。生产实际应用结果表明     

一种基于图像质心的焊缝跟踪新方法

研究一种基于图像质心识别的电弧焊焊缝跟踪新方法。通过视觉传感器获取焊接区熔池图像，抽取图像质心坐标并构成状态向量，建立一种基于图像质心的状态方程和位置测量方程。在此基础上，应用卡尔曼滤波对图像质心位置进行状态估计，在时域中采取递推计算的方式得到最小均方差条件下的焊缝位置最佳预测值．从而消除过程噪声和测量噪声引起的焊缝位置测量偏差。计算机仿真和实际焊接试验结果显示该方法可有效地提高焊缝跟踪精度。