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。     

大型球罐容器焊缝识别与检测爬壁机器人设计

提出了一种用于检测大型球罐容器焊缝的爬壁机器人设计方案。针对球罐容器的检测环境,对爬壁机器人工作情况进行力学分析,确定爬壁机器人应具有非接触式永磁吸附的吸附结构和履带式移动的结构。设计了爬壁机器人硬件控制系统,实现远程控制爬壁机器人对焊缝图像的采集。提出一种焊缝图像提取算法,对尺寸长400 mm×宽400 mm×高30 mm,表面焊缝宽2 cm的焊缝试块进行采集分析。结果表明,爬壁机器人能够识别2 cm宽的焊缝区域,对单幅焊缝图像的平均处理时间为47 ms,满足实时性的要求。     

基于距离滤波的厚板多层多道焊特征点识别算法

针对多层多道焊标准与非标准打底焊缝及各道填充焊缝在激光辅助视觉下的图像信息,提出了一种基于距离滤波的图像处理算法来快速、准确识别出焊缝特征点。该算法首先对激光条纹图像进行二值化、开运算等预处理;对预处理后的图像按列扫描,利用重心法提取激光条纹中心线,针对中心线出现断点的情况,通过直线拟合来填充断点;然后选取中心线上若干点拟合直线,通过求中心线上点到直线的距离,对中心线上的点进行3次滤波处理,滤除中心线上大量与特征点无关的点;最后快速找到中心线上4个端点并进行距离补偿得到焊缝的4个特征点。试验结果表明,该图像处理算法能快速、准确识别出焊缝特征点,为多层多道焊缝跟踪提供了重要依据。     

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.     

基于激光视觉的角焊缝图像特征点提取

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.     

压力容器焊缝检测机器人焊缝跟随系统设计

采用图像模块,采集机器人行驶路径上的焊缝图像数据,通过无线网络将图像数据传至上位机,上位机系统利用图像处理算法,提取图像中的焊缝,进一步生成机器人行走控制命令,控制机器人对行驶路径进行修正,达到跟随焊缝的效果。实验结果表明,该系统能对行驶路径上的焊缝进行实时识别和跟随,当爬壁机器人初始位置与焊缝位置偏差较大时,仍然能自我修正行驶方向,使得爬壁机器人行驶方向与焊缝位置重合。     

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。     

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。     

爬壁机器人焊缝跟踪过程中的焊缝检测与识别研究

实现爬壁机器人焊缝自动跟踪的前提条件是获取实时的焊缝位置信息。首先,基于爬壁机器人系统平台,提出了一种结合被动视觉传感器和辅助光源的焊缝采集方案。采用了一套精确度与实时性较高的焊缝图像处理及特征提取算法,并针对焊缝图像细化后的轮廓线上存在毛刺的问题,提出一种有效的毛刺去除递归算法。结果表明,设计的焊缝识别算法能够提取到准确的焊缝位置信息,并且单幅焊缝图像的平均处理时间为56 ms,能够满足焊缝跟踪的实时性要求。     

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.     

船舶除锈爬壁机器人设计方案研究

为实现船舶表面自动除锈,使修造船的涂装工作有效进行,研究一种具有超高压水射流除锈和真空回收锈渣能力的船舶除锈爬壁机器人。提出船舶除锈爬壁机器人设计方案,指出该机器人的设计难点,制定机器人设计技术路线。针对机器人的设计指标和设计条件,选择关键机构和关键元件,设计该机器人的本体结构,确定该机器人的控制方案。机器人样机试验结果表明:船舶除锈爬壁机器人有较好的性能,机器人总体设计方案可行。     

焊缝磁粉检测图像自动分拣系统的设计与应用

定期对球罐等承压设备的焊缝进行磁粉检测是保障其安全的重要措施,发展基于爬壁机器人的磁粉检测系统是球罐自动检测作业的重要方向。爬壁检测机器人携带有视觉传感器,可实时采集磁粉检测结果。故,磁粉检测图像的快速自动缺陷分析是实现爬壁检测机器人的重要研究基础。通过图像像素分析法,对视觉传感器收集的实时图像进行自动识别,并将图像快速自动分拣归类到无缺陷、有缺陷及可疑图像等3个文件夹,以协助磁粉检测人员快速识别焊缝缺陷。     

V形焊缝轮廓特征点的有效提取

当前机器人智能化厚板焊接中焊缝检测仍以激光视觉传感器为主流。为实现多层多道自主焊接,研究以焊缝图像为载体的焊缝轮廓特征点的提取是前提,提出了一套有效的提取V形焊缝轮廓特征点的方法。该方法以已提取的线状焊缝轮廓为研究前提,指出V形焊缝轮廓的特征点有3种,即斜率突变点、局部极值点和拐点。通过不同焊道的焊缝轮廓特征点的提取试验验证了该方法的有效性,为后续的焊道规划和跟踪打下了良好的基础。     

不等厚激光拼焊板焊缝质量检测图像处理方法

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。     

一种基于磁力吸附的焊缝打磨爬壁机器人设计

设计一种新型的船体爬壁机器人,用来对大型轮船侧壁的焊缝进行打磨,改变了依靠人力打磨作业的方式,不仅提高了工作效率,而且大大降低了安全事故的发生。该机器人包括行走机构、吸附机构和焊缝打磨执行机构。针对爬壁机器人在不同的极限工况下,建立静力学模型,分析爬壁机器人出现滑移失效、横向倾覆失效、纵向倾覆失效、脱离失效时的极限磁吸附力。使用Ansys Electronics Desktop-Maxwell对永磁体进行仿真和结构优化,使之满足所需的磁吸附力。搭建出样机后,对机器人进行性能测试、磁吸附力测试和焊缝打磨测试。结果表明：该机器人不仅焊缝打磨效果好,而且工作性能稳定。     

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。     

基于双目视觉的水下对接焊缝跟踪机器人位姿调节

分析了机器人末端姿态调节原理,利用所搭建的双目视觉系统采集到水下对接焊缝图像,图像经过滤波去噪、模糊增强、图像边缘特征及检测后,获取两条边缘线的特征元素。根据这两条边缘线求出水下对接焊缝中心线,再找到中心线上的匹配点;根据匹配点前后扫描,得到与焊缝边缘线相交的四点,采用四点法求取水下对接焊机器人的末端位姿。最后根据所构造的焊枪位姿与机器人位姿的模型,得到焊枪的姿态。试验证明,本文提出的算法,位姿调节偏差较小,能满足水下对接焊缝跟踪的要求。     

船舶除锈爬壁机器人控制系统研究

介绍一种船舶除锈爬壁机器人控制系统.根据船舶除锈对爬壁机器人的控制要求,确定了控制系统采用上下位机两级分布式的控制方案,并分别对上下位机控制系统的硬件和软件进行设计.搭建爬壁机器人控制系统的硬件实物,并进行相关实验测试.试验结果表明:该控制系统有较好的应用性能,能够满足机器人控制系统的要求.