一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法

提出了一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法,有效克服了焊缝结构光图像中的反光等干扰,准确提取图像中焊缝位置特征.对于激光条纹中心线的提取,采用基于图像列方向像素灰度分布的曲线峰值提取方法,并利用激光条纹位置在时间和图像空间上的连续性和相关性,进行判断提取.对于焊缝图像特征的提取,根据沟槽类焊缝图像形状特点,选择焊缝沟槽图形中心作为图像特征.焊缝图像处理与焊缝跟踪试验结果证明了该方法的有效性和可靠性.     

膜式壁焊缝图像处理及其识别方法

提出一种基于新的单目视觉线性结构光的膜式壁焊缝识别方法,克服了焊接过程中的飞溅、烟雾等干扰,快速地提取了膜式壁角焊缝特征点。首先,根据激光条纹图像与背景的显著性差异,采用灰度级频率法提取了激光条纹图像;其次,基于骨架抽取提取了激光条纹中心线,并对中心线坐标应用Takagi Sugeno模糊算法进行滤波;最后,应用动态ROI搜寻法快速找到含有焊缝特征点的区域,结合快速排序算法找到焊缝特征点坐标。经实验证明,该算法能够快速准确地提取焊缝特征点,结合控制算法,能够准确跟踪焊缝。     

基于线结构光的铝合金对接焊缝特征提取方法研究

在对接焊缝的焊后质量检测中,由于环境干扰、材质反射程度及激光功率等因素的影响,造成焊缝表面信息的提取困难。针对上述问题,提出了一种基于线结构光的铝合金对接焊缝特征提取方法,设计了一种基于线结构光的视觉检测系统,实现焊缝表面激光条纹图像的快速采集。针对复杂环境下激光条纹图像的几何分布以及灰度特征,采用直线重投影、图像滤波、连通域分析等图像预处理操作,实现焊缝图像的ROI提取以及噪声滤波;采用加权灰度重心法提取激光条纹的中心线,并通过插值平滑算法得到连通性、拟合程度高的中心线;最后采用最大距离法得到对接焊缝特征点,并计算所需焊缝成形尺寸参数。试验结果表明,该方法能够有效提高图像检测效率及精度,满足工业检测标准。     

无坡口对接焊缝特征角点检测方法

针对无坡口平板对接焊缝,研究一种应用线结构光传感的角点检测原理实现焊缝特征检测与跟踪的方法.与基于线结构光形变特征检测焊缝位置的传统方法不同,根据激光条纹在焊缝处的灰度变化,运用图像形态学处理方法,提取焊缝中心特征.计算图像每列邻域内灰度值和,运用中心差分方法,提取焊缝图像感兴趣区域.再依据角点检测原理,确定焊缝中心亚像素级坐标位置,通过简单快速的系统标定,得到焊缝实际位置偏差.结果表明,对焊缝间隙为0.2 mm左右的对接焊缝进行跟踪试验,平均误差均保持在0.1 mm以内,满足焊缝跟踪精度要求.     

基于三线激光的除锈爬壁机器人焊缝实时辨识方法

为实现船体焊缝除锈自动化,提出了一种基于三线激光的船体除锈爬壁机器人焊缝中心线提取方法。搭载视觉传感器的爬壁机器人在除锈过程中使用三条平行线激光扫描焊件表面并获取实时图像,通过图像卷积、二值化、细化等算法得到激光条纹骨架。利用中值滤波和链码特征排除法去除骨架中的干扰点,对骨架进行分段拟合,提取焊缝特征点并确定焊缝中心线。实验表明:系统可有效检测出焊缝中心的位置,为除锈爬壁机器人的焊缝跟踪奠定基础。     

一类窄焊缝的结构光图像特征提取方法

提出一种新颖的窄焊缝的特征提取与图像处理方法,有效地克服了环境的各种干扰,可靠地提取出了焊缝的特征点.首先设计了一套基于线结构光的显微视觉系统,可靠地检测出了结构光焊缝图像;接着提出一种基于阈值变换的行像素点统计算法和自适应形态学收缩算法可靠地分割出结构光条纹图像;然后采用过度参数直线拟合和B样条曲线拟合算法准确地得到了结构光条纹的中心线.最后,提出一种基于距离搜索的算法,得到了焊缝的特征点.结果表明,窄焊缝结构光图像特征提取方法可行.     

一种基于结构光的V型焊缝实时图像处理方法

在焊缝跟踪系统中,需要实时准确获得焊缝中心线的位置,就必须设计一种基于结构光的V型焊缝中心线的提取方法。对焊缝进行中值滤波去除图像噪声,采用自适应阈值分割的方法对图像进行二值分割,采用二值形态学的边缘检测方法对二值后的图像进行孤点滤波和边缘检测,采用对边缘上下边界点求取平均值方法提取结构光的中心线,采用基于斜率分析和最小二乘法相结合的检测的方法对图像进行特征检测获得图像的特征信息。通过实践表明,所采用的方法能够正确地提取焊缝特征信息,具有很强的抗干扰性能,能够满足焊缝跟踪系统的实时性要求。     

激光视觉焊缝跟踪系统图像处理

对视觉焊缝跟踪实时图像处理的方法进行了研究,首先采用图像增强来增加图像对比度,采用中值滤波去除图像噪声,并用二值化法将目标图像从背景图像中提取出来.在后处理的研究中激光视觉焊缝跟踪系统图像处理的关键技术--激光带中心线的抽取和特征点的检测提出了切实可行的方法.采用中轴变换法提取的中心线单一、连续;用斜率分析法来检测特征点方便可靠.该处理方法能准确检测焊缝特征点,处理速度快,能够满足跟踪系统的实时性要求.     

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。     

基于机器视觉的管道焊接跟踪技术研究

针对爬行焊接机器人在管道自动焊接中对典型的V形坡口焊缝的定位与中心线的提取,设计了一种基于激光视觉检测的自动焊缝跟踪系统。提出了一种基于激光条纹图像特征的两步定位方法:第一步,建立模板匹配,利用模板匹配方式获取激光条纹位置区域;第二步,采用阈值分割和中心法提取激光条纹中心线,然后采用Shi-Tomasi算法对中心线进行角点检测,经过拟合直线求交点和逐列扫描对比得到焊缝坡口的4个拐点信息,并确定焊缝中心。通过对实际的焊接过程进行测试,结果表明:跟踪系统的平均纠偏误差在2像素以内,平均处理纠偏时间在120 ms以内,具有较高的精度和实时性。     

基于激光视觉的钢结构焊缝图像处理系统

针对钢结构件品种多、批量小,焊缝形状位置一致性差,机器人重复定位过程复杂等缺点,设计了一种基于激光视觉的钢结构焊缝图像处理系统. 运用CCD工业相机和激光器,采集带有激光条带的焊缝图像,分别利用中值滤波柔化噪音,Otsu算法自适应阈值分割,开操作和形态学处理相结合去除图像中除目标像素外的小连通区域,提取激光条带的中心线,最终利用Hough变换对中心线直线拟合,得到特征点位置,并通过骨支架试验验证该技术的可行性. 结果表明,该方法可快速准确地检测到焊缝特征点,满足实际要求.     

基于激光视觉的薄板焊缝跟踪方法研究北大核心

由于示教型焊接机器人在进行汽车薄板件连续焊工艺时存在装夹误差和热变形等问题,导致焊缝实际轨迹与示教轨迹存在较大误差。为提高焊接质量,基于焊接机器人构建激光视觉焊缝检测跟踪系统,提出基于目标估计准则的焊缝跟踪算法,实时跟踪焊缝中心点三维位置变化。以传统图像处理法提取初始帧焊缝特征点,通过改进的孪生神经网络对强干扰下的焊缝特征点进行跟踪提取。通过坐标转换得到机器人基坐标系下的焊缝中心特征点三维坐标。结果表明:该算法能精确提取跟踪焊缝特征点,平均误差为0.48 mm,平均帧率为90帧/s,优于传统图像处理方法和基于相关滤波的方法,能够实现快速准确的跟踪。     

基于斜率分析法的焊缝条纹直线特征提取分析

提出了一种基于直线拟合的斜率分析法,用于提取线结构光焊缝条纹特征直线. 该方法将光条上的所有n个像素点按坐标大小顺序排列,从起始点开始顺次推移,每连续n0个光点进行直线拟合,共记录n-n0个斜率值,通过斜率变化特征计算光点在各条纹直线上的分布数量,以完成点集划分,根据划分后的各点集拟合直线作为求得的焊缝特征直线,最后讨论了参量n0对拟合直线的影响. 结果表明,该方法能够有效地检测角接、搭接及V形等各类焊缝特征直线,满足焊缝检测的试验现场要求.     

棱形管与法兰角焊缝图像处理及特征提取

由于棱形管与法兰角焊缝的位置多变,且实际生产中棱形管端面加工精度不高,自动化焊接程度低,文中搭建了一套棱形管与法兰环焊缝的自动化焊接系统,对于提高棱形管与法兰焊接的自动化程度有较大的应用价值。该系统通过CMOS相机和单条纹激光组成激光视觉传感器,获取角焊缝位置和间隙信息。针对采集的图像及工件特征,设计了适合的图像处理算法,首先采用了灰度变换、均值滤波和形态学处理的方法对图像进行预处理,然后根据对激光条纹图像灰度值分析结果,寻找合适的阈值,并采用极值法提取光条中心点,最后采用霍夫变换拟合直线,提取出角焊缝位置信息,并提出激光条纹端点搜索方法,提取出了角焊缝间隙大小。结果表明,该图像处理方案效果较好,抗干扰能力较强,可以准确的提取出焊缝中心位置和间隙大小,满足焊接机器人对焊缝跟踪的要求以实现自动化焊接。 创新点： (1)设计出适用于棱形管与法兰角焊缝的自动化焊接系统。 (2)设计了适用于该系统的焊缝中心位置提取算法。 (3)设计了角焊缝间隙提取算法。     

镀锌钢GMAW焊缝成形特征与焊枪方向同步实时检测

针对基于激光视觉传感的镀锌钢薄板搭接GMAW特点,提出了一种搭接接头焊缝成形全位置特征与焊枪方向同步实时检测方法. 该方法利用激光视觉系统同步检测焊缝与焊丝信息,采用尺度不变特征变换与方向特征检测算法,同步实时获取焊缝轮廓与焊丝方向;采用Harris角点检测算法实现焊缝轮廓特征点识别;针对接头焊缝面积偏小的特点,采用线性插值方法实现了焊缝高度与宽度的全位置、焊缝面积的亚像素级测量,并基于零、一阶矩实现了焊缝重心检测. 结果表明,该算法适应性强、测精度高,为基于焊枪姿态和焊接过程参数优化在线控制焊缝成形提供了依据.     

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.     

基于方向显著性的熔池背景下V形焊缝激光条纹的有效提取

焊缝跟踪是机器人自动化焊接的核心技术,而厚板焊接中准确提取用于检测焊缝轮廓的激光条纹技术是实现自动跟踪的关键技术之一。根据同一帧焊缝图像中同时采集了熔池区域和激光条纹的特点,提出采用多区域多方向Gabor滤波的方法获取焊缝图像多方向特征图,然后采用基于局部区域灰度均值最大法消除背景干扰,最后利用连通域法消除因激光条纹轮廓检测缺口而产生的干扰。通过图像处理试验验证了算法的有效性,为厚板焊接的实时跟踪打下基础。     

基于焊枪轮廓特征提取的焊接偏差测定方法

在熔化极气体保护焊(gas metal welding, GMAW)焊接过程中,由于弧光干扰严重,视觉系统难以同时准确提取焊缝和焊丝尖端,从而影响焊缝跟踪的精度.针对这个问题,提出一种定位焊枪中心来替代定位焊丝尖端的焊接偏差测定方法,并对该方法进行了可行性论证.首先,在增强熔池图像中的焊缝、焊枪边缘轮廓信息后,设置矩形窗获得边缘采样点.然后,使用聚类算法筛选出正确的边缘采样点,根据采样点利用最小二乘法拟合出焊缝直线和焊枪椭圆方程.最后,计算当前图像焊枪中心与焊缝直线的距离,与基准图像中的对应距离进行比较,测定出焊枪位置偏差量和焊枪摆幅偏差量.实际验证结果表明,焊枪中心与焊丝尖端的替代误差在0.2 mm以内,满足跟踪精度要求,具有较强的工程实际意义.     

角接头激光无填充焊接成形试验研究

多边形异形管被广泛应用在航空等领域,为解决其角接头无填充焊接问题,分析了激光热源角接头形式,控制能量输入得到完全熔透模式。采用焊件背面辅以支撑以及先点焊后缝焊的方法,实现多边形异形管激光无填充焊接。试验得到连接质量满足技术要求的三边形、五边形和六边形异形管。角接头激光无填充焊接方法,为角接头焊接和异形管的成形提供理论基础和试验依据。     

管道焊口间隙量与错边量的激光视觉检测

提出了一种长输管线焊口组对间隙量、错边量的激光视觉检测方法. 首先，搭建了一套可实现圆周焊口轮廓激光视觉自动检测的计算机系统. 通过对采集的激光视觉图像分析，发现了管道焊口间隙量、错边量与激光条纹断点、拐点等图像特征间的相关关系. 其次，将提取的条纹图像通过骨骼化的形态学处理，得到了单一像素宽度的细化条纹. 采用亚像素轮廓坐标检测算法，获得了条纹上离散点的像素坐标. 最后，基于获取的条纹拐点、断点像素坐标和几何对应关系，建立了间隙量与错边量的求取算法. 实际验证结果表明，基于激光条纹特征点像素坐标获取间隙量与错边量的激光视觉检测方法是可行的. 测量结果可满足焊口组对质量评判的需求.