基于数据拟合的激光焊接焊缝图像表面缺陷检测

为了检测等厚钢板激光焊接焊缝表面缺陷,采用结构光主动视觉检测法和数据拟合技术进行了焊缝图像表面缺陷检测的实验研究。首先采用高斯拟合法提取出具有亚像素精度的激光条纹图像中心线;然后通过最小二乘法拟合出2条直线和1条二次曲线,求直线和二次曲线的交点以获得精确的焊缝端点位置坐标;最后给出焊缝表面缺陷：凹度和凸度的计算方法,并以等厚钢板激光焊接焊缝为检测对象进行验证。结果表明,在此提出的基于数据拟合技术的焊缝表面缺陷图像检测方法为判断激光焊接焊缝质量是否合格提供了较为准确的判断依据。     

一种基于激光视觉的焊缝实时检测技术研究

提出了一种基于激光视觉的焊缝实时检测技术,旨在提高焊缝检测的速度和精度。在实际的焊接过程中,由于大量噪声的干扰,焊接图像的采集一直是一个复杂的过程。 本文首先建立基于激光视觉的检测系统,以获得激光条纹的原始图像。在此基础上,将原始激光条纹图像灰度化,并提出一种改进的快速中值滤波算法,在去除图像中椒盐噪声的同时,缩短了程序运行时间。并通过Otsu阈值分割获得激光条纹的二值图像,提取感兴趣的激光条纹区域。接着结合方向模板法和脊线跟踪法提取激光条纹中心线,最后采用亚像素级角点法提取焊缝的特征点。 实验证明,本文提出的方法有效地克服了焊接环境的影响,不仅缩短了焊缝特征点检测的时间,而且具有较高的检测精度,符合实际焊接要求。     

基于线结构光的软包电池表面检测系统研究

为检测软包电池表面缺陷，开发一套基于线结构光的软包电池表面检测系统。首先搭建基于激光三角测量原理检测系统；对相机、光平面和移动位姿进行标定，通过相机与线结构光获取电池表面条纹图像；其次运用Steger方法提取条纹中心线；最后三维重建还原电池表面的形貌特征，结合表面条纹特性曲线，判断缺陷类型。试验结果表明，该系统能够检测软包电池表面缺陷类型及受损程度，满足软包电池表面检测的需求。     

焊接领域激光结构光视觉传感技术的研究及应用

基于激光结构光的视觉传感技术是实现焊接坡口检测、焊缝跟踪和焊接机器人路径规划等的主要技术手段和基础。介绍了基于激光结构光的视觉传感技术应用于焊接领域的优势,分析了其基本检测原理,归纳总结了该技术在焊接领域的研究热点和发展方向。通过探讨各种激光结构光视觉传感器的原理和特征,对其进行了全面的总结和全新的分类,并详细介绍了它们各自的技术特点及研究进展。最后,对基于激光结构光的视觉传感技术存在的问题进行了探讨,以期促进该技术的进一步研究和应用。     

一种基于线结构光的焊缝三维重建方法

介绍了一种基于结构光和双目视觉的焊缝三维重建方法。该方法利用轮廓点曲率提取激光条纹的轮廓关键点,再由所提取的关键点计算轮廓横截面法向量。并根据激光条纹服从正态分布的特点,借助灰度重心法提取条纹中心线。将焊缝在双目摄像机中的图像坐标点转换为世界坐标点,从而完成焊缝三维空间信息的重建。实验结果证明本文方法快速、准确,可以满足自动焊接机器人系统的应用要求。     

超声热红外技术在无损检测领域中的应用

介绍了红外热超声技术的基本原理及其特点,用这种技术对一个碳纤维复合材料T形接头和一块埋有裂纹缺陷的有机玻璃板进行检测,检测出试件表面及亚表面的闭合裂纹缺陷;对两块不同焊接能量激光焊接钢板进行检测,并由实验结果对激光焊接能量和焊缝质量方面给出了分析比较.     

基于零群速兰姆波的不等厚对接焊缝缺陷检测

焊接结构由于材料、工艺和环境等差异易出现各种类型缺陷,严重影响结构整体的安全性能。超声检测法是一种有效的缺陷无损检测方法,常规超声缺陷测量技术在处理复杂曲面时会出现模式转换及影响缺陷检测精度的问题,故该文提出了基于零群速兰姆波模态的不等厚对接焊缝缺陷检测仿真研究。首先,基于Bloch-Floquet边界和域约束的有限元特征频率法,研究变厚度薄板中零群速模态频率偏移规律,选取厚度变化敏感的零群速模态并对激励信号进行参数优化。然后,通过建立焊缝仿真模型验证变厚度薄板中零群速模态频率偏移规律,成功重构出焊缝薄板的曲线厚度,误差为±0.05 mm。最后,建立不等厚板焊缝模型进行缺陷检测,成功地重构出焊缝内部的微小缺陷的位置信息(>0.5 mm),厚度方向和水平方向的误差分别为±0.05 mm和±0.02 mm。     

基于遗传算法的激光视觉焊缝特征点提取

提出了一种基于遗传算法的平面焊缝特征点提取方法。采用中值滤波、阈值分割法对焊缝图像进行预处理,以减少噪声;利用种子填充法进行图像分割,提取出激光条纹连通域,根据连通域特征抽象出激光条纹骨架提取的数学模型;重点研究基于遗传算法的骨架提取方法,并采用法向直线扫描法沿骨架方向提取中心点坐标;对骨架中心点进行直线拟合,并利用拉依达准则迭代剔除噪声点,获得激光条纹骨架的准确位置和焊缝特征点坐标。经试验验证可知,该方法能够有效消除焊缝图像中多种噪声及激光条纹宽度的干扰,快速准确地检测出焊缝特征点的位置。     

管道焊接激光视觉跟踪的定位方法研究

为解决在管道自动焊接过程中V型坡口的识别定位问题,提出了一种基于激光视觉传感的局部区域内分步式定位方法。首先建立模板匹配,利用模板匹配方式获取焊缝初始位置区域;然后采用阈值分割和边缘提取获得激光条纹边缘线,通过Shi-Tomasi算法对边缘线进行角点检测,得到边缘线上的亚像素角点位置坐标;最后采用最小二乘法拟合得到精确的边缘直线,对上下边界线求平均值提取激光条纹的中心线,求取直线的交点得到坡口轮廓的拐点信息。通过对实际焊接现场拍摄的50幅同一高度不同位置的图像进行检测,结果表明,分步式定位方法抗干扰性强,精度较高,为完成整个跟踪自动焊接过程奠定了基础。     

基于轻量化DeepLab v3+网络的焊缝结构光图像分割

基于激光结构光视觉传感的焊缝跟踪技术将焊缝定位转化为结构光条纹特征点的定位，具有较强的普适性。然而，实时焊缝跟踪中弧光（焊接电弧产生的强烈可见光）、飞溅（溅射焊渣）、烟尘等噪声对结构光图像造成了严重的污染，从而影响了焊缝定位的精度和鲁棒性。滤除结构光图像中的噪声对于提升焊缝定位的精度和鲁棒性具有重要作用。为滤除焊缝结构光图像中的噪声，本文提出了一种基于轻量化DeepLab v3+语义分割网络的焊缝结构光图像分割方法，通过分割出结构光条纹的前景图像来达到噪声滤除的目的。采用浅层Resnet-18网络替代DeepLab v3+的原始深层骨干网络，以提高分割效率；以像素占比的补数为权重设计了加权交叉熵损失函数，以提高结构光条纹分割的像素准确率。实验结果表明：所提方法的平均单张图像推理时间为15.9 ms，结构光条纹的像素准确率为96.47%，结构光条纹的平均交并比为89.04%，可以实现高效、精确、鲁棒的结构光图像分割，从而达到焊缝结构光图像中弧光、飞溅、烟尘等噪声滤除的目的。     

基于线结构光旋转扫描和光条纹修复的三维视觉测量技术研究

非接触式三维视觉测量广泛应用在工业制造质量检测中。针对工业金属零部件检测的应用场景,提出了一种基于线结构光旋转扫描和光条纹修复的三维视觉测量方案。首先,通过基于线结构光投影的计算机视觉技术,设计了线结构光旋转扫描视觉子系统,并对工业相机、线结构光平面和旋转扫描中心轴进行标定;然后,针对采集到的光条纹图像存在低灰度区域缺失数据的问题,提出了基于缺失区域自适应灰度增强的光条纹中心线提取算法,有效修复了被测零部件的线结构光投影条纹;同时,利用文中提出的线结构光三维视觉测量方案,通过重建标准球棒的表面点云计算两球直径和球间距来评价测量系统的精度,测量系统精度优于0.06 mm;最后,进行金属轮毂外轮廓形貌测量,通过重复性实验计算轮毂外轮廓最大半径,验证重复性误差优于0.03%。实验结果表明:该方法可以无损伤、高效率、高精度地实现工业金属零部件三维测量,弥补了接触式三维测量方法的缺陷。     

一种基于高斯拟合法的激光光束中心提取方法

在激光辅助的视觉测量系统中,高斯拟合法的拟合数据选取影响激光光束中心提取精度。针对不均匀光照下激光图像难以确定高斯拟合数据数量的问题,文中提出一种基于随机抽样一致性算法的自适应高斯拟合方法。根据激光图像背景区域灰度分布的变化特性,采用随机抽样一致性算法估计背景区域灰度分布模型;将该模型的局外点作为拟合数据,从而利用高斯拟合法获得激光光束中心点的亚像素坐标。实验结果表明,该方法选取激光图像的高斯拟合数据平均拟合系数达到0.934,与固定拟合数据长度的高斯拟合法相比,提高了激光中心提取精度。     

激光在高反面轴类零件表面瑕疵检测的应用

针对具有高反射性表面的轴类零件圆柱表面瑕疵的检测需求,以18650型锂电池壳为例,提出了一种基于机器视觉的激光检测方法。该方法根据零件表面的高反射性和曲面特性,选择一字线激光作为光源,可避免采用传统光源进行检测带来的难点。通过采集经由零件表面反射出的激光线图像进行图像分析,可以判断零件表面是否存在瑕疵并可对表面瑕疵进行分类。通过分析可以发现,零件表面瑕疵种类及尺寸与反射激光线图像变形形态及尺寸具有一定相关性,此结论对精确测量高反面瑕疵种类及尺寸有普遍适用价值。     

储罐内角焊缝激光视觉定位方法研究

自主研发了一套用于储罐内角焊缝焊接的线结构光视觉引导系统。引入光平面建立了视觉传感器的三维数学模型,并通过定义双参考坐标系对光平面进行标定得到精确的像素坐标与世界坐标的三维转换矩阵。在图像处理上则采用两步定位的方法,第一步,使用基于相关性模板匹配法对焊缝进行匹配,匹配ROI仅为原图的10.66%,可以大幅减少系统处理时间,提高效率；第二步,通过改进的Canny算子自适应提取复杂环境中的焊缝特征边缘并拟合直线,得到精确的二维像素坐标,最后结合三维转换矩阵将其转化为三维世界坐标实现定位。通过焊接测试,该视觉引导系统的纠偏偏差小于0.12 mm,平均处理纠偏时间小于130 ms,具有较高的精度和实时性,可以满足实际的焊接要求。     

激光焊接镀锌钢/冷轧钢异种板材工艺试验研究

为了研究镀锌钢/冷轧钢异种板材间激光焊接性能,采用光纤激光器及其配备的机器人对其进行了焊接试验,并对接头进行了显微组织和力学性能分析。在试验的基础上,分析了激光功率、焊接速度、离焦量等主要工艺参量对焊缝性能的影响。结果表明,在一定范围内,随着激光功率的增大和焊接速度的降低,焊缝宽度和熔深增加;焊缝及热影响区硬度均高于母材,焊接接头的强度与母材冷轧钢板相当;为保证焊接接头强度和性能的有效过渡,克服因其物理性质差异所导致的焊缝与拼接中心间的偏离,激光光斑中心宜向冷轧钢板一侧偏移。     

一种改进的高斯拟合法在光带中心提取中的应用

由于投射到物体表面的激光条纹因被调制在条纹不同位置处其宽度也各不相同。因此不能确定合适的拟合数据使得高斯拟合法的提取精度较低。针对此情况,提出了改进的高斯拟合法来进行激光条纹中心线提取,当激光条纹宽度发生变化时,通过边缘增强,图像分割,去噪处理后获得合适的拟合数据长度。实验结果表明:这种改进的高斯分布的曲线拟合算法在测量中更具有可行性,且提取精度得到提高,更适合于光条中心线提取。     

基于改进TLD算法的激光视觉传感型焊缝跟踪

为了解决基于线激光视觉传感的焊缝中心位置定位精度不高的问题, 采用了一种基于改进跟踪-学习-检测(TLD)算法的焊缝跟踪方法。由激光视觉传感器实时获取焊缝图像, 采用将跟踪器与检测器结合的TLD算法实时跟踪焊缝特征点, 同时通过在线学习机制更新分类器参量。在此基础上对激光条纹图像截取感兴趣区域, 大幅减少检测器的搜索区域; 根据激光条纹光强分布特性, 结合纠偏方向选取跟踪器有效特征点, 以此提高算法效率, 对不锈钢板V型焊缝和搭接焊缝进行跟踪试验。结果表明, 跟踪与检测可实现共同定位焊缝中心位置, 其融合的焊缝跟踪方法能够准确地提取焊缝特征点, 两种焊缝跟踪平均绝对误差分别为0.062mm和0.052mm。此方法为提高焊缝跟踪精度提供了依据。     

基于神经网络的粉末冶金材料激光焊接工艺优化

针对薄壁金刚石钻头的激光焊接应用,采用德国LSM240全自动激光焊接系统进行单面焊接试验,建立了粉末冶金材料激光焊接工艺优化的误差反向传播人工神经网络模型,应用该模型研究了激光焊接工艺参数对气孔率和焊缝强度等焊接质量因素的影响,并对薄壁金刚石钻头激光焊接进行了工艺参数优化处理,获得了无气孔缺陷的优质焊接接头。结果表明,气孔率同激光功率、焊接速度之间具有幂函数关系;焊缝强度同激光功率、焊接速度之间具有高斯函数关系。