基于RNGK-FCM算法的大梁焊接障碍物识别

针对大梁焊接时难以通过传统的识别方法实现实时而精确的障碍物识别的问题,提出一种优化模糊C均值实时聚类(RNGK-FCM)的大梁焊接障碍物识别方法. 引入实时聚类策略,替换核化距离函数,全局快速优化. 通过MATLAB平台进行仿真对比分析各类FCM算法聚类性能,RNGK-FCM相比于传统FCM算法,能实时获取聚类数;对噪声点具有较好的鲁棒性;降低了对初值的敏感性,聚类识别精度高. 在某公司大梁自动焊生产线进行障碍物识别试验. 结果表明,各类障碍物聚类数准确,实时性优良,障碍物规避动作精准,为实现大梁自动焊打下了坚实的基础.     

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。     

基于三线激光的除锈爬壁机器人焊缝实时辨识方法

为实现船体焊缝除锈自动化,提出了一种基于三线激光的船体除锈爬壁机器人焊缝中心线提取方法。搭载视觉传感器的爬壁机器人在除锈过程中使用三条平行线激光扫描焊件表面并获取实时图像,通过图像卷积、二值化、细化等算法得到激光条纹骨架。利用中值滤波和链码特征排除法去除骨架中的干扰点,对骨架进行分段拟合,提取焊缝特征点并确定焊缝中心线。实验表明:系统可有效检测出焊缝中心的位置,为除锈爬壁机器人的焊缝跟踪奠定基础。     

船舱流水孔焊缝图像处理与识别方法

焊接机器人对船舱流水孔焊缝自动跟踪焊接过程中,焊缝图像处理和特征识别方法是自动跟踪焊接成败的关键所在。在多次试验改进的基础上,得出一套适用于流水孔焊缝图像处理和识别方法。利用改进的梯度算法对焊缝图像进行激光条纹的提取,用连通域方法去除小面积的区域。根据船舱流水孔类型的不同,提出相对应的特征识别方法。通过大量试验验证,该方法能够实时检测流水孔的特征点,结合控制算法完成焊缝自动跟踪,效果良好。     

微间隙焊缝磁光图像Otsu骨架法识别

在紧密对接焊缝跟踪过程中,针对磁光传感的焊缝磁光图像,研究一种基于Otsu和骨架法的焊缝位置识别方法。通过自适应中值滤波对焊缝磁光图像进行降噪处理,利用改进的Otsu算法和数学形态学将焊缝磁光图像分割成母材部分和焊缝部分,最后根据最大圆盘骨架法提取焊缝中心。试验结果表明,该方法能准确提取肉眼难以分辨的微间隙焊缝中心。     

V型焊缝图像处理中阈值自动选取的一种算法

介绍了V型焊缝图像识别中一种阂值自动选取的算法及其实现.该算法选取一个5x5窗口区域.在这个窗口中制作4个五边形、4个六边形、1个正方形共9种形状的滑动窗口模板.5x5窗口以列的形式在图像上滑动时分别计算每个窗口区域内灰度值的方差,然后找出最大方差,同时获取方差最大区域内的平均灰度值.依此方式获取每列方差最大的区域,相应的便可获得每列方差最大处的灰度平均值,最后选取所有灰度平均值中最大的一个作为阈值.通过对陆地上焊接各种焊缝图像和水下焊接V型焊缝图像的处理效果表明,该算法可用于V型焊缝中心点的提取.     

基于多因素权重法的高压GMAW焊缝成形分析

水下高压干式GMAW焊缝成形难以控制,影响焊接质量,通过多因素权重法对影响高压GMAW焊缝成形的参数进行分析,以确定焊接过程中主要参数与焊缝成形之间的关系. 以高压GMAW焊接正交试验结果作为训练样本,利用BP神经网络建立了焊缝成形预测模型. 将模型预测结果与实际焊接试验结果进行对比,验证了模型的精确度. 以预测模型中的权值为基础,通过Garson算法得出各参数变量对于焊缝成形参数的权重系数,并通过高压干式GMAW试验进行验证. 结果表明,不同焊接参数变化引起的焊缝成形参数变化幅度与相应焊接参数对焊缝成形的影响权重基本对应,所得权重系数对于高压GMAW焊接工程应用具有指导作用.     

细晶粒钢激光深熔焊接残余应力与裂纹关系分析

残余应力是导致细晶粒钢激光深熔焊时裂纹产生的主要机理之一,对焊接质量有较大影响. 文中基于细晶粒钢激光深熔焊实际焊缝金相组织建立热源模型,采用PDA-5500S岛津光谱元素分析仪提取细晶粒钢化学成分,基于吉布斯函数建立细晶粒钢的温度与流变应力耦合本构关系;同时,通过不同焊接参数下焊缝截面试验数据,在热源模型中设置跟踪点,获取焊缝中实时残余应力,研究不同温度下实时残余应力与细晶粒钢流变应力对焊接缺陷的影响. 结果表明,在相同温度下当实时残余应力高于材料流变应力时,焊缝内产生裂纹;合理提高焊接速度,可降低细晶粒钢焊缝实时残余应力,提高激光深熔焊接质量.     

一种基于先验知识的弧焊机器人图像处理方法

在弧焊机器人视觉检测的CCD直接拍摄图像方法中,针对带有黑笔记号、划痕、并与焊缝交叉干扰的复杂对接焊缝图像,文中提出了一种实用的焊缝轨迹的识别方法,并对该算法中的骨架细化及边缘链的拆分、合并剪枝和基于先验知识的位置关系判断等关键问题进行重点阐述. 结果表明,该算法能有效地去除复杂焊缝图像中的黑笔记号、划痕和交叉干扰,最终自动提取焊缝轨迹. 该算法具有较强的适应性和可扩展性,稍加改进就可应用于其它复杂图像上. 如带电弧光或结构光等的图像. 该算法能为弧焊机器人视觉检测的智能化的进一步提高提供一定的技术参考.     

二值图像骨架抽取算法在细长面数控加工刀路优化中的应用

为优化加工细长面的数控刀路轨迹、提高细长面数控加工效率,首先将细长面旋转至合适角度后再转换为图片,利用二值图像骨架抽取算法获取图片骨架点,然后将骨架点映射至原细长面中获得离散点阵,最后将所有的离散点进行优化排序,连接成直线段作为细长面的加工几何形状。通过这种方法可以自动计算细长面的优化加工几何形状,提高细长面的加工效率,经过实际检验,该算法编程正确率为90%,提升了编程效率。     

全位置管道焊接的纯滞后激光视觉跟踪技术

在机器人视觉引导中,激光线投射位置往往与焊枪头位置存在一定的偏差值,导致在焊缝形状多变的情况下实时纠偏精度较低。因此,提出一种基于Smith预估控制模型的纠偏方法。首先,以形态学中的skeleton和矩形开运算为核心算法提取出焊缝中心点。然后,根据焊缝中心点计算出纠偏量,将纠偏量按顺序存入容器中,采用Smith原理构建的数学模型对存储的数据进行处理。最后,使用处理后的数据逐点进行滞后纠偏。数据仿真和实际测试结果表明:实际纠偏精度在0. 35 mm以内,满足工程焊接对纠偏精度的要求,具有很强的实用性。     

送丝位置对铝/镀锌板CMT搭接接头组织与性能的影响

采用CMT搭接方法研究不同送丝位置对6082铝合金/镀锌板搭接接头质量的影响. 使用金相显微镜、扫描电镜(SEM)、能谱仪(EDS)分析焊接接头的形貌,微观组织及元素分布;通过拉伸试验检测接头的力学性能. 结果表明,1和2位置时,焊缝成形不饱满,锌层蒸发严重,界面处形成FeAl₂,FeAl及FeAl₃的金属间化合物,承载力达到6 kN;当3,4和5位置时送丝位置指向铝板,焊缝成形饱满,界面处形成Fe_6.6Al₃Zn_0.2和Fe₂Al₃Si_0.3,厚度约为2 μm,承载力达到7.5 kN,综上所述,CMT焊接铝合金/镀锌板时送丝位置应偏向铝板,可得到综合性能更好的焊接接头.     

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.     

Supervised descent method for weld pool boundary extraction during fiber laser welding process

In order to obtain a high-quality weld during the laser welding process, extracting the characteristic parameters of weld pool is an important issue for automated welding. In this paper, the type 304 austenitic stainless steel is welded by a 5kW high-power fiber laser and a high-speed camera is employed to capture the topside images of weld pools. Then we propose a robust visual-detection approach for the molten pool based on the supervised descent method. It provides an elegant framework for representing the outline of a weld pool and is especially efficient for weld pool detection in the presence of strong uncertainties and disturbances. Finally, welding experimental results verified that the proposed approach can extract the weld pool boundary accurately, which will lay a solid foundation for controlling the weld quality of fiber laser welding process.     

基于线激光扫描的工业焊缝外观检测系统

文中针对表面带有鱼鳞纹的焊缝提出了工业焊缝外观检测算法:采用高维最小二乘法来拟合焊缝轮廓线,求取拟合轮廓线的二阶导数来确定焊趾范围;并基于拟合轮廓与实际轮廓间的位置偏差提取特征点,进而得到工业焊缝的形状参数.基于上述算法,开发和调试工业焊缝检测的软硬件系统.试结果表明,针对表面有鱼鳞纹的焊缝该算法可以稳定、准确、快速的进行检测.工业应用表明,该系统可稳定实现焊缝轮廓数据的快速采集.通过该系统实现对采样数据的处理计算,最后得到准确的检测结果.     

基于实际熔敷形状的旋转电弧传感器数学模型

旋转电弧传感器数学模型是提高焊接质量、旋转电弧信号处理和焊缝偏差提取的理论基础, 焊接熔敷金属堆积形状是决定旋转电弧长度主要因素之一,影响其数学模型精确度. 采用双线结构光传感系统对焊接收弧阶段焊缝进行三维重建获得焊接熔池熔敷形状,运用单纯形法最优化电弧长度,在此基础上建立了旋转电弧传感器数学模型及仿真模型. 结果表明,该数学模型相对于假设的三角锥熔敷形状数学模型,消除了焊接过程工件变形引起的电流信号误差,减小了焊缝转角和焊缝偏差检测误差,提高了旋转电弧传感器数学模型精度.     

管道焊口间隙量与错边量的激光视觉检测

提出了一种长输管线焊口组对间隙量、错边量的激光视觉检测方法. 首先，搭建了一套可实现圆周焊口轮廓激光视觉自动检测的计算机系统. 通过对采集的激光视觉图像分析，发现了管道焊口间隙量、错边量与激光条纹断点、拐点等图像特征间的相关关系. 其次，将提取的条纹图像通过骨骼化的形态学处理，得到了单一像素宽度的细化条纹. 采用亚像素轮廓坐标检测算法，获得了条纹上离散点的像素坐标. 最后，基于获取的条纹拐点、断点像素坐标和几何对应关系，建立了间隙量与错边量的求取算法. 实际验证结果表明，基于激光条纹特征点像素坐标获取间隙量与错边量的激光视觉检测方法是可行的. 测量结果可满足焊口组对质量评判的需求.     

高速GMAW驼峰焊道形成过程熔池图像识别

针对高速驼峰焊道形成过程中熔池的变化规律,采用CCD视觉传感系统跟踪采集. 提出了一种基于模糊C-均值聚类(fuzzy C-means,FCM)协作主动轮廓(chan-vese,CV)模型的熔池图像分割方法,对高速焊接过程中的熔池图像进行图像分割. 结果表明,驼峰的形成过程中,熔池长度的阶跃变化是反映驼峰形成的主要图像特征. 将熔池长度序列拟合成波形,采用Symlets2号小波进行分解,发现d₂级小波分解能更好地识别熔池长度的阶跃变化. 对d₂级小波细节能量设定阈值,获取反映熔池长度阶跃变化的尖峰突起特征信号,能很好地识别驼峰缺陷的形成,初步实现了驼峰焊道的监测控制.     

基于透红外视觉传感的GMA-AM熔池图像质量评价

针对熔化极气体保护电弧(gas metal arc,GMA)增材制造(additive manufacturing,AM)图像感知,提出一种透红外熔池视觉传感方法. 为客观评价熔池图像质量,综合图像灰度、纹理、形状和频谱等四类特征定义了熔池图像质量评价参数φ. 结果表明,φ值越大,图像质量越好. 透红外熔池图像质量评价参数φ远大于近红外窄带熔池图像,熔池更清晰,对比度更高. 相比800,850和930 nm等透红外滤光片,990 nm透红外滤光片能过滤大部分电弧连续谱和特征谱,获得的熔池信息量最大,对比度更明显,边缘更清晰,细节信息更丰富,熔池图像质量最佳,是最佳取像窗口.