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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。 相似文献
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鉴于以结构光为主动光源的焊缝跟踪方法可用于识别不同坡口形式的焊缝位置信息,对结构光焊缝图像进行了分析.为有效提取图像中结构光线性特征以确定焊缝位置,引入了束波变换.阐述了束波变换原理,开发了基于多尺度束波变换的结构光焊缝图像线性特征提取算法.做基于最大Beamlet统计的检验,对结构光焊缝图像进行小尺度束波变换以确定结构光线的大致位置,缩小搜索范围;然后对图像进行大尺度束波变换确定焊缝部分结构光线的线性特征,根据线段斜率变化可确定焊缝位置.采用该算法确定一幅结构光焊缝图像的焊缝位置的时间为260 ms. 相似文献
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提出一种借助线激光从图像中提取角焊缝特征点的方法,克服了线激光在角焊缝表面的反光对提取光条中心线的影响,有效地识别出了角焊缝特征点. 首先,根据局部对比度区分实际光条与反光条纹,用阈值分割结合图像形态学方法分割出实际光条,并确定ROI区域;其次,根据光条截面的灰度分布提取光条中心点;最后,用迭代最小二乘法拟合分段光条中心线方程并确定角焊缝特征点. 结果表明,该方法能够快速准确地提取表面光亮角焊缝的亚像素图像特征点,在主频3.4 GHz的PC机上共用时0.35 s,能够满足焊接速度为0~25 mm/s的普通焊接设备的实时性要求. 相似文献
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不等厚激光拼焊板焊缝质量检测图像处理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对激光拼焊过程中的各种噪声干扰,使得焊缝图像复杂多变,本文对结构光视觉焊缝质量检测系统图像处理方法进行了深入研究。在图像预处理中,首先通过加窗处理来获得兴趣区域,采用中值滤波去除图像噪声。针对母材区域和焊缝区域对结构光反射率不同,提出了使用局部阈值来分割目标图像的方法,并使用形态学开运算进一步去除噪声干扰;在结构光条纹中心线提取过程中,使用模板法获得了条纹的边界并用几何中心法提取了条纹中心线;提出了基于焊缝灰度图像的灰度突变和拟合直线法来检测特征点的方法。试验表明,该方法具有较高的特征点检测可靠性,并且运算速度快、抗干扰能力强,具有较高实用价值。 相似文献
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《热加工工艺》2021,(19)
在薄板焊接过程中,由于环境光干扰、物体表面反射和激光散射等因素的影响,采集的图像中噪声密度过大,造成焊缝中心难以准确提取。针对上述问题,提出了一种基于视觉传感的薄板对接焊缝特征提取方法,设计了一种基于线激光的视觉传感系统,实现对薄板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灰度特征,采用图像二值化和自适应中值滤波算法去除图像中的噪声,利用重心法和统计列像素点个数方法选取ROI区域;通过对ROI区域图像进行阈值分割、开运算和提取重心得到激光条纹中心线;最后采用二阶差分法和极值搜索法得到对接焊缝特征。实验结果表明,该方法能够有效去除噪声干扰,准确提取焊缝中心及对接焊缝宽度。 相似文献
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提出一种基于概率神经网络的焊缝类型识别和亚像素级焊缝检测与特征提取算法。先对激光视觉传感器采集的焊接图像进行兴趣区提取、滤波、二值化等预处理操作,再采用概率神经网络识别焊缝类型,采用改进的Steger算法提取激光条纹中心线,并根据不同焊缝类型从Hough变换所得的条纹中心直线中提取出焊缝中心点位置、焊缝宽度等特征信息。实验结果表明,该方法的焊缝类型识别率和特征提取精度较高,具有很好的实用价值。 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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无坡口对接焊缝特征角点检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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提出了一种基于结构光立体视觉的焊缝测量方法,并给出了一种简单的摄像机与激光器标定方法。它采用安装在机器人末端的两台摄像机和一只激光器构成测量系统,激光器发出的光束经平凸柱面镜变成光平面,在焊件上形成条纹。两台摄像机同步采集该条纹图像,结合机器人末端位姿与摄像机参数,对于条纹上的每个特征点可以获得三组空间坐标。对这三组坐标进行信息融合,可以更加精确的获得特征点的空间坐标。进行的V形焊缝测量与跟踪试验表明,该方法具有实时性好、测量精度较高、标定简单、可靠性高等特点。 相似文献
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焊接过程的复杂性与对象的多样性对焊缝视觉识别与跟踪提出了较高要求,依靠单一特征难以保证识别算法的稳定性与可靠性.文中提出了基于置信度加权的信息融合方法,对获得的不同光照条件下的同视场图像分别进行结构光条形状特征与灰度特征的提取,并分别根据两者的结果进行焊缝边缘的识别,将结果表示为位置的概率密度与置信度的形式,采用置信度加权的方法对概率密度进行叠加,得到融合结果,并针对算例进行了融合算法的验证.结果表明,算法能够实现稳定准确的焊缝边缘识别. 相似文献
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Seam image processing is the basis of the realization of automatic laser vision seam tracking system,and it has become one of the important research directions.Adding windows processing,gray processing,fast median filtering,binary processing and image edge extraction are used to pretreat the seam image.In the post-processing of seam image,the feature points of the target image are successfully detected by using center line extraction and feature points detection algorithm based on slope analysis.The whole processing time is less than 150 ms,and the real-time processing of seam image can be implemented. 相似文献