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.     

基于双目立体视觉埋弧焊焊缝成形的表征

提出了一种基于双目立体视觉实现焊缝成形评判的新方法.首先,采用搭建的双目立体视觉系统获取了焊缝表面成形的图像信息,并对获得的图像进行了灰度均衡、高斯滤波等预处理.其次,采用动态阈值分割算法,以及膨胀、腐蚀等形态学处理方法精确提取了焊缝成形边缘轮廓,探索了焊缝的长度、宽度、高度等立体成形参数的图像信息表征方法.结果表明,获取的焊缝宽度标准方差sW、余高标准方差sH、过渡角αL及αR等参数可作为焊缝成形评判的量化指标.     

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.     

双目视觉传感焊缝跟踪立体匹配方法的比较与选择

本文首先对焊缝跟踪中的视觉传感技术作了简单回顾,然后阐述了立体视觉的特点及其主要实现步骤,介绍了当前各种主要的立体匹配思想和算法,比较了它们的优缺点,根据焊缝跟踪的实际特点,说明了应用立体视觉的价值,提出了认为合理的立体匹配方式,最后对焊缝跟踪领域应用立体视觉的研究方向作了归纳。     

计算机视觉焊缝识别技术研究

对焊缝识别技术进行了深入研究,包括对焊缝图像的中值滤波以降低噪声干扰、对图像的最佳阈值化以获取焊缝信息以及对图像的数学形态学处理以消除焊缝周围孤立点的干扰.在此基础上,提取到较为清晰的焊缝图像,进而采用最小二乘法建立焊缝的轨迹方程,为焊接控制提供依据,提高焊缝跟踪精度及焊接质量.     

视觉焊缝跟踪实时图像处理研究

就视觉焊缝跟踪实时图像处理的方法进行了研究，对其中的关键技术-激光带中心的抽取和特征点的检测提出了切实可行的方法，该处理方法效果好，处理速度快，能够满足跟踪系统的实时性要求。     

基于帧间匹配去噪的角接焊缝识别

焊接图像存在着大量的噪声干扰,对其进行处理是焊缝识别的前提.针对被动视觉焊缝跟踪系统的图像去噪问题,提出了基于帧间匹配的去噪方法,通过将旋转不变性二进制描述算法(Oriented FAST and Rotated BRIEF,ORB)与随机采样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)相...     

机器人水下焊缝跟踪中双目立体视觉系统

根据机器人水下焊缝跟踪的要求,设计了一套双目立体视觉传感器.采用卤钨灯辅助光源加复合滤光系统,较好地去除了噪声,拍摄到较为清晰的焊缝图像.针对水下焊缝图像模糊、对比度低的特点,采用模糊增强图像处理技术,对Pal处理算法进行了改进,改进算法中采用OTSU法选择最佳阚值,提出了新的隶属度函数.试验表明,该算法提高了图像处理的效率,提取的边缘比较精细,为空间焊缝跟踪中焊缝识别及立体匹配奠定了基础.     

基于扫描激光视觉传感的焊缝图像特征信息识别

特征点提取是激光视觉焊缝图像识别的关键技术,目前常用的斜率分析法虽然原理简单、计算速度快,但适应性不好、精度不高,对于一些复杂的深坡口焊缝甚至无法识别.对基于扫描激光视觉传感的焊缝图像识别进行深入研究后,提出一种新的特征点提取思想———由形到点,将焊缝坡口特征点分为直角拐点和斜角拐点,分别设计斜率极值法和斜率截距法来提取.实际焊缝跟踪时,根据拐点类型分别调用对应的提取算法,就能完成全部焊缝坡口所有特征点的提取.结果表明,\"由形到点\"提取特征点精度高,抗干扰能力强,对不同焊缝坡口形式适应性好,在厚板深坡口焊缝跟踪领域有很大的实用价值.     

基于激光双目视觉的接缝三维重建

设计研制了结构激光双目视觉传感器,该传感器加入结构激光,很好地解决了立体视觉中对应点的匹配问题.利用该传感器采集接缝图像,开发了图像采集处理程序,实现接缝图像处理和特征分析,识别并提取了二维平面上接缝特征点的图像坐标.采用MATLAB软件实现了三维重建标定算法,根据双目视觉原理,由接缝特征点的图像坐标计算出其三维坐标,进行了三维重建,抽取了接缝三维几何尺寸、坡口类型、角度、间隙等焊接特征信息.     

焊缝跟踪技术的发展与应用现状

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.     

焊缝变形的研究

针对焊缝处在焊接过程中因产生大量残余应力而引起的板料发生塑性变形,提出一种基于数字图像的非接触在线测量焊接变形的方法,综合运用数字图像相关技术和双目视觉技术,全程跟踪测量焊缝处关键点,获取变形规律。此方法对研究焊接变形机理有重要的指导意义。     

焊缝图像特征信息识别过程中扫描激光视觉传感技术的应用

以焊缝特征信息识别过程中扫描激光视觉传感技术为研究对象,针对视觉传感技术对于厚板和较深的焊缝坡口应用中精度较低的问题,采用基于扫描激光的光觉传感技术,研究出了一种焊缝图像信息预处理和图像信息特征点的提取方法,并完成了相关算法的优化。基于整体到局部的思想,使用斜率极值法和斜截距法分别对直角和斜角拐点进行了有效提取。实验证明所提出的扫描激光传感技术具有检测速度快和检测结果精度高的特点。本研究对于厚板和深焊缝坡口的图像信息识别具有一定的指导意义。     

Method of weld recognition based on textural feature matching

In this paper an automatic visual method of seam recognizing and seam tracking based on textural feature matching was proposed,in order to recognize the weld of multi-layer or multi-pass welding in which the weld is difficult to be recognized by conventional visual methods.This method focuses on the obvious difference of image textural feature between the weld region and the base metal region,as well as the similarity of the textural features along the welding direction.The method consists of the following steps: setting image template and choosing the edge region as ROI (region of interest),extracting the image textural feature of the template and the edge region,feature matching,and recognition of weld region.Experiment showed that the method proposed was effective for weld seam recognition in multi-layer welding.     

用于遥控焊接的焊缝特征检测算法

提出了一种焊缝特征检测算法,用来进行遥控焊接立体视觉中的立体匹配。首先使用灰度形态学中的底帽变换对图像进行预处理,突出了焊缝部分,并通过Canny算子边缘检测以及闭操作获得封闭的像素级焊缝边缘;根据焊缝边缘连续和宽度有限的特点对检测出的边缘点进行筛选,剔除其中的错误点;然后对边缘离散点进行三次平滑样条拟合获得连续、光滑的亚像素级精度的焊缝边缘特征点。最后利用检测出的特征进行焊缝特征立体匹配和三维重建试验,结果表明,文中提出的特征检测算法快捷、准确,且抗干扰能力强。     

基于纹理特征的焊缝识别方法

提出了一种基于纹理特征的焊缝自主识别视觉方法.不同于通常利用被焊工件的宏观结构特征的主动视觉和利用工件图像中明显的灰度梯度的被动视觉,该方法利用待焊区(焊缝位置)与母材区之间明显的纹理特征差异来实现;能够解决多层多道焊后几层、道次的焊接时通常视觉方法不易识别焊缝的问题.在该方法中,先对图像进行纹理分析.提取纹理特征,再利用待焊区和母材区的纹理特征差异,采用图像分割的方法,确定焊缝区域位置以及焊缝中心.结果表明,该方法能够适用于多层焊盖面焊焊缝识别.     

双目视觉三维数字化测量技术研究

双目视觉三维数字化测量是一种先进的产品数据采集技术,由于其无破坏、测量精度高、数据获取速度快等优点而被工业界和学术界广泛关注,是加快产品开发和保证产品质量的重要手段之一。文章在对国内外相关研究工作进行分析的基础上,系统地总结了双目视觉三维数字化测量技术的基本原理、研究现状,并指出在其研究过程中应解决的关键问题,明确了以后研究的方向。文章为双目视觉三维数字化测量技术研究工作的进一步展开提供了参考,对其正确、广泛地应用具有一定的指导意义。     

基于激光视觉的焊缝特征提取算法研究

随着工业技术的发展,基于视觉传感器的焊缝跟踪得到了广泛应用和快速发展。实现焊缝跟踪,其中最关键的步骤是要实现焊缝的自动识别。基于视觉传感的焊缝识别需要用到图像处理技术,图像处理的复杂性、多样性等特点促使对焊缝的识别成为研究热点。视觉传感器得到的是一段包含焊缝轮廓信息的条纹图像,文中主要针对的是激光条纹中心线及焊缝坡口特征点提取的研究现状进行了论述。