微间隙焊缝磁光检测神经网络修正

针对激光焊接微间隙焊缝（间隙小于0.1 mm）,研究提高磁光传感检测焊缝精度的BP神经网络修正方法.以碳钢平板对接激光焊为试验对象,利用磁光传感器检测焊缝区域磁场分布并成像.通过分析焊缝处磁场成像并应用BP神经网络修正磁光传感器得到焊缝中心数据,有效避免焊缝磁光图像低对比度和强噪声干扰问题.经过在不同焊接速度试验下的测试,四组神经网络试验的焊缝位置误差的绝对平均值都在0.015 mm左右,BP神经网络测量误差比磁光成像直接测量平均减少约28%.BP神经网络修正磁光成像测量技术可有效识别微间隙焊缝,为解决激光焊接微间隙焊缝过程自动识别和跟踪焊缝的难题提供了一种新方法.     

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。     

微间隙焊缝磁光成像跟踪回归检测新方法

针对激光焊接紧密对接微间隙焊缝,构建以磁光传感器为核心的微间隙焊缝检测系统,通过该检测系统检测出反映焊缝特征的磁光图像。通过分析磁光图像的特点,确定了测量系统形成磁光图像机理是由于恒定电磁场在焊缝两侧产生极性相反的磁极,不同极性的磁场会使偏振光有不同的旋转方向,通过磁旋光效应形成焊缝磁光图。对焊缝磁光图进行多种数字化处理,获得其对应的二值化焊缝图像;利用回归分析方法,建立和验证铁磁焊件微间隙焊缝设定偏差与焊缝位置测量偏差的关系模型,确定二元回归建模对微间隙焊缝应用磁光成像跟踪方法具有很高的精度。     

微间隙焊缝磁光图像磁荷理论建模检测分析

对于激光焊接要求的微间隙焊缝(≤0.1 mm),可采用磁光传感器进行检测跟踪。利用磁荷理论建模,在外加直流磁场对焊件焊缝磁化的情况下,研究焊缝表面所产生漏磁场分布特征,并利用磁光传感器把焊缝近表面磁场分布特征转换为对应的磁光图像。 通过对焊缝近表面磁场分布特征和其对应磁光图像焊缝过渡带特征进行了对比分析研究,确定焊件微间隙焊缝磁光图像焊缝过渡带中心,对应实际焊件焊缝中心。研究结果表明,该模型能有效地解释焊缝磁光图焊缝信息,为采用焊缝磁光图进行焊缝跟踪识别提供了合理的理论依据。     

微间隙焊缝磁光成像卡尔曼滤波跟踪新方法研究

针对激光焊接紧密对接微间隙焊缝,构建以磁光传感器为核心的微间隙焊缝检测系统,通过该检测系统能检测出呈现焊缝特征的磁光彩色图像。通过分析所检测出的磁光图像的特点,确定系统反映焊缝的磁光成像的机理是由于恒定磁场在焊缝两侧产生极性相反的磁极,不同极性的磁场导致偏振光不同的旋转方向而形成。接着,先对微间隙焊缝磁光图像进行中值滤波,并把彩色磁光图转换为灰度图,再根据焊缝两侧的不同灰度阈值分割并经形态学处理后获得其对应的焊缝图,最后,通过对偏斜焊缝进行跟踪检测试验,建立卡尔曼滤波跟踪模型,通过分析该模型的结果,确定卡尔曼滤波建模对微间隙焊缝应用磁光成像跟踪的有效性及可行性。     

磁光成像焊缝跟踪卡尔曼滤波算法

在激光对接焊过程中,精确控制激光束使其始终对正并跟踪焊缝是保证激光焊接的前提,为此首先须精确检测焊缝位置。针对小于0.05 mm的微间隙对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器并获取焊缝磁光图像。通过图像处理提取焊缝中心位置并构成状态向量,建立基于焊缝中心位置的系统状态方程和测量方程。采用卡尔曼滤波算法对焊缝中心位置进行最优估计,得到焊缝中心位置最优预测值,消除过程噪声与测量的干扰影响。试验结果表明,卡尔曼滤波方法能够有效减少噪声干扰并提高焊缝跟踪精度。     

紧密对接焊缝多尺度形态学磁光成像检测方法

利用磁光传感器获取紧密对接微间隙（0~0.1 mm）焊缝磁光图像.针对传统形态学图像处理方法检测微间隙焊缝时容易出现边缘细节丢失的问题和存在检测精度不高的缺点,在四个不同方向上各选取三种不同尺度的结构元素,应用多尺度多结构元素形态学方法提取微间隙焊缝边缘信息,并与小波边缘检测和Sobel边缘检测结果相比较.在激励磁场变化情况下进行三组试验,分别采用多尺度形态学算法和传统形态学算法提取焊缝中心位置.结果表明,多尺度多结构元素形态学算法能更有效地检测出微间隙焊缝中心位置,为紧密对接焊缝的识别与跟踪控制提供试验依据.     

微间隙焊缝磁光图像恢复算法

为了检测紧密对接、无坡口、肉眼难以分辨的微间隙焊缝,研究基于磁光成像识别的焊缝图像恢复算法问题。在磁光传感器检测焊缝过程中,磁光图像会受到各种外界条件的干扰,如光强度变化和磁场背景噪声,因而采集到的磁光图像往往存在退化现象,难以对微间隙焊缝进行准确检测。研究一种约束最小二乘滤波恢复和盲去卷积相结合的图像恢复算法,对退化的焊缝磁光图像进行恢复处理,有效提高焊缝磁光图像质量。试验结果表明,经图像恢复后可以更精确地测量焊缝位置。     

微间隙焊缝磁光成像小波多尺度融合检测

针对微间隙(小于0.1 mm)对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,并利用法拉第旋光原理构成的磁光传感器,获取焊缝磁光图像.为了获取焊缝的准确位置,研究一种焊缝磁光图像的小波多尺度信息融合边缘检测方法.对焊缝磁光图像进行3层小波分解,获得包含焊缝边缘信息的小波高频图像.根据各尺度高频信息包含的细节丰富度,融合各尺度高频图像,然后用小波模局部极大值对融合图像进行边缘检测,得到抗噪性和连续性好、定位精度高的焊缝边缘,最后进行焊缝跟踪试验.结果表明,磁光图像小波多尺度信息融合是一种有效的焊缝边缘提取方法,适用于磁光成像传感的微间隙焊缝跟踪图像处理过程.     

激光紧密对接焊磁光成像焊缝识别

准确检测焊缝中心位置是保证焊缝自动跟踪的前提。针对激光焊接碳钢紧密对接焊缝(间隙不大于0.1 mm),利用磁光传感系统获取焊缝磁光图像,分析焊缝磁光图像的灰度分布特征,对磁光图像进行中值滤波去噪,通过逐列扫描磁光图像灰度梯度极大值后拟合焊缝中心位置。焊缝位置检测试验结果表明,基于焊缝磁光图像灰度梯度特征的焊缝中心拟合法优于直接边缘检测算子;所提出的方法能够识别微间隙焊缝中心位置,为实时控制激光束跟踪紧密对接焊缝奠定了基础。     

焊缝缺陷磁光成像模糊聚类识别方法

以激光焊接高强钢(HSS)为对象,研究基于法拉第磁旋光效应的焊缝缺陷磁光成像检测方法. 通过施加交变磁场改变焊缝处磁感应大小,利用磁光传感器获取焊缝缺陷磁光图像,选定特定区域提取灰度共生矩阵(GLCM)特征,并进行分析. 为准确识别和分类焊缝缺陷类型,建立焊缝缺陷模糊聚类识别模型. 通过调整模糊C-均值聚类(FCM)的模糊指数、输入特征值数量以及焊缝缺陷样本得到不同计算结果并进行对比,分析焊缝缺陷的识别效果. 结果表明,模糊C-均值聚类磁光成像方法对裂纹、未熔透及凹坑等焊缝缺陷和同一种焊缝缺陷的不同表现形式都有较好的识别效果.     

磁光成像自适应卡尔曼滤波焊缝跟踪算法

焊缝跟踪是保证焊接质量的前提.针对0~0.05 mm的微间隙焊缝,研究一种色噪声环境下应用卡尔曼滤波实现焊缝跟踪的方法.通过对焊件施加磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器并获取焊缝磁光图像,提取焊缝中心位置构成状态向量,建立基于焊缝中心位置的系统状态方程与测量方程.针对系统过程噪声为色噪声,使用Sage自适应卡尔曼滤波,采用新息序列估计过程噪声协方差矩阵,准确预测焊缝中心位置.结果表明,根据自适应卡尔曼滤波方法能够有效提高焊缝跟踪精度.     

微间隙焊缝磁光成像分形维数识别方法

针对紧密对接、无坡口、肉眼难以分辨的微间隙焊缝,采用磁光成像方法获取焊缝位置信息,并运用分形维数方法解决焊缝磁光图像存在较多干扰的问题.根据图像大视野相关信息处理图像,避免受到图像微小细节干扰对焊缝位置识别精度的影响,较传统图像处理法具有显著的抗干扰性.对焊缝磁光图像进行滤波去噪,将图像细分成块并计算出每个图像块的分形维数,再选取合适阈值对图像进行分割,准确地提取出焊缝中心位置.试验结果表明,运用分形维数提取磁光图像焊缝边缘区域特征,能够获取较准确的焊缝位置信息,为焊缝跟踪控制提供重要基础.     

An optical sensing system for seam tracking and weld pool control in gas metal arc welding of steel pipe

A visual sensing system was developed for automatic gas metal arc welding (GMAW) of the root pass of steel pipe. The system consisted of a vision sensor that consisted of a charge-coupled device (CCD) camera and lenses, a frame grabber, image processing algorithms, and a computer controller. A specially designed five-axis manipulator was used to position the welding torch and to provide the vision sensor with automatic access to view the welding position. During the root pass welding, an image of the weld pool and its vicinity was captured using the camera without interference of the intensive arc light by viewing at the instance of a short-circuit of the welding power. The captured image was then processed to recognize the weld pool shape. For seam tracking, the manipulator was used to adjust the torch position based upon the pool image to the groove center. The measured gap size was used to determine the appropriate welding conditions to obtain sound penetration. The welding speed was chosen using fuzzy logic with the knowledge of a skilled welder and measured gap. The automatic welding equipment demonstrated that both welding conditions and torch position could be appropriately controlled to obtain a sound weldment and a good seam tracking capability.     

激光焊接不锈钢微间隙焊缝偏差角点检测法

针对大功率(10 kW)光纤激光焊接304不锈钢紧密对接微间隙焊缝(焊缝间隙小于0.1 mm),通过高速像机摄取熔池近红外热像并分析其特征,分析和处理熔池热像特征,提取激光束偏离焊缝位置的信息,探索激光束与焊缝偏差的信息表征.利用激光深熔焊的匙孔效应,研究焊缝在固态与液态交界处不稳定边缘特征点,提出一种角点检测法实现微间隙焊缝偏差的检测.结果表明,熔池红外热像角点密集分布中心与焊缝偏差有密切的关系,通过角点分布密度可以有效判断焊缝偏差状态.     

焊接缺陷磁光成像磁场分布数值模拟与试验分析

以激光对接焊的焊接缺陷为对象,研究基于数值模拟的焊接缺陷漏磁场的分析方法. 建立对接焊焊接缺陷检测的三维模型,利用漏磁场理论对比分析不同几何缺陷与漏磁场信号之间的关系规律,并用试验进行验证. 结果表明,裂纹的深度越深,磁感应强度越大,未熔合、凹坑分别随着角度、宽度的增大而磁感应强度减小,并且验证漏磁场信号可以作为焊接缺陷检测的依据. 采用RGB分割法对磁光图像进行分割并提取几何特征,用模糊C-均值聚类（FCM）对不同焊接缺陷进行识别,有良好的识别率.     

激光焊磁光彩色成像焊缝检测方法

针对激光焊接平板对接微间隙焊缝(间隙小于0.1 mm),研究彩色图像信息的磁光成像焊缝检测算法,为微间隙焊缝的精确跟踪提供一种新方法. 采用磁光传感器采集焊接过程的焊缝区域图像,对焊缝磁光图像在RGB(red, green, blue)和HSV(hue, saturation, value)彩色空间的灰度分布进行分析,提取RGB图各分量的灰度图,根据各分量灰度分布曲线确定阈值提取焊缝边缘,合成3个分量的焊缝边缘得到焊缝过渡带轮廓;对HSV图的每个分量图灰度直方图进行分析确定阈值,然后综合形成单一的焊缝过渡带分割图像. 结果表明,该方法能有效检测肉眼难以分辨的微间隙焊缝.     

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。     

多新息理论优化卡尔曼滤波焊缝在线识别

针对间隙小于0.05 mm的低碳钢对接焊缝,用磁光传感方法获取焊缝位置信息,研究多新息理论优化卡尔曼滤波在焊缝识别及跟踪中的应用.在获取磁光图像及提取焊缝位置的过程中存在较多干扰,而传统卡尔曼滤波受噪声的影响较大,难以对焊缝偏差进行最优估计.为此,结合多新息理论,提出一种焊缝位置检测的卡尔曼滤波改进算法,在对当前时刻进行预测时,充分考虑之前多个时刻的运动状态,综合历史数据估计出焊缝位置信息,对不同新息值进行试验比较并考虑计算量和滤波精度,发现选用两个新息值优化卡尔曼滤波算法可得到较好的效果.结果表明,多信息理论优化卡尔曼滤波算法可有效提高焊缝位置检测精度.