角点检测与光流跟踪的焊缝特征提取与定位研究

针对V型坡口中厚板对接焊焊缝特征点检测精度不高的问题,研究了一种基于激光视觉传感的角点检测与光流(LK)跟踪的焊缝特征快速提取与定位方法。根据三角测量原理,设计了能够实时检测焊缝特征图像的激光视觉传感器,并建立了由激光条纹特征点像素坐标到焊缝特征点三维坐标的数学模型;对焊缝图像进行了预处理,采用Shi-Tomasi角点检测提取了焊缝特征;最后使用光流法为后续帧匹配特征角点,实时计算出了图像中焊缝特征点的亚像素位置。研究结果表明:基于角点检测与光流法跟踪的焊缝特征提取与定位方法,其特征点检测精度较高,平均误差在±0.13 mm以内,可以实时、准确地识别焊缝特征。     

焊缝表面缺陷激光扫描三维重构测量

为检测工件焊缝表面缺陷,采用点激光位移传感测距法和数据拟合技术进行焊缝表面缺陷检测试验研究. 首先采集缺陷表面轮廓数据点,利用高斯滤波对原始数据降噪处理. 再对处理后的数据点进行Delaunay三角剖分,使散乱点连接并结合其空间坐标重构出缺陷的三维模型. 结果表明,基于点激光位移传感测距技术及焊缝表面缺陷三维重构方法可以准确判断焊缝成形情况.     

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.     

斜率表征与卡尔曼滤波的焊缝跟踪方法研究

针对V型坡口中厚板对接焊焊接过程中存在的系统噪声和测量噪声的问题,采用了斜率分析与卡尔曼滤波相结合的方法进行了焊缝跟踪。使用激光视觉传感系统采集了V型坡口的条纹图像,获取了测量系统内外标定参数,通过锯齿靶标建立了焊缝特征点坐标转换模型;提出了一种基于极值法的边界约束灰度平方加权重心法,提取出了激光条纹线的中心点,采用斜率分析法寻找到了激光条纹中心线拐点,对每一段条纹中心线通过最小二乘法拟合求交,提取出了焊缝特征点;利用卡尔曼滤波方法对系统噪声和测量噪声进行了优化;对V型坡口进行了厚板对接焊试验,焊炬能始终对准焊缝中心。研究结果表明:基于斜率分析法与卡尔曼滤波的焊缝跟踪方法能够减小系统噪声干扰的影响,实现了焊缝特征点的准确提取,提高了焊缝跟踪精度。