基于主动视觉的焊缝成形尺寸测量和缺陷识别研究

为了实现焊缝成形质量的在线检测,建立了一个基于主动视觉的焊后焊缝成形质量检测系统,同时对整个系统最重要的部分-图像处理进行了深入探讨。在图像处理过程中,首先进行图像预处理;在特征提取部分,用质心法提取结构光中心线;然后用RANSAC算法来拟合焊接母材;用面积法来提取结构光中心线上的特征点。最后得到焊缝成形的几何参数,还可以利用视觉检测系统得到的三维信息进行焊缝三维形貌重建。试验结果表明,该焊缝成形质量检测系统的图像处理方法可靠性高、鲁棒性强、运算速度快。     

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。     

弧焊机器人视觉检测平台设计与应用

为实现对V型坡口焊缝的精确检测,提出了一种基于结构光视觉传感器的弧焊机器人检测系统方法。该方法实时采集线结构光焊缝图像,采用中值滤波和最大类间方差法对图像进行去噪和阈值分割后,运用细化及斜率分析法提取结构光条纹中心直线,最后结合机器人手眼及光平面标定参数获取焊缝检测特征直线方程和特征点坐标。通过V型坡口焊缝检测实验,验证了该系统的特征点坐标检测相对误差在0.5%以内,具有较好的检测精度,满足工业实际现场的要求。     

一类窄焊缝的结构光图像特征提取方法

提出一种新颖的窄焊缝的特征提取与图像处理方法,有效地克服了环境的各种干扰,可靠地提取出了焊缝的特征点.首先设计了一套基于线结构光的显微视觉系统,可靠地检测出了结构光焊缝图像;接着提出一种基于阈值变换的行像素点统计算法和自适应形态学收缩算法可靠地分割出结构光条纹图像;然后采用过度参数直线拟合和B样条曲线拟合算法准确地得到了结构光条纹的中心线.最后,提出一种基于距离搜索的算法,得到了焊缝的特征点.结果表明,窄焊缝结构光图像特征提取方法可行.     

基于编码结构光的角焊缝视觉检测

针对目前角焊缝外形检测方法中存在的缺点,提出了一种基于编码结构光的角焊缝外形尺寸检测方法,采用安装在机器人手臂末端的投影结构光视觉传感机构对焊缝进行测量.投影仪在测量位置向焊缝投射一幅伪随机编码彩色条纹图像与一幅用于彩色补偿的空白图像,通过彩色补偿消除焊缝表面彩色纹理信息对结构光解码的干扰,将补偿后的变形条纹图像恢复出焊缝表面三维数据,并通过几何关系计算出角焊缝的焊缝宽度、焊脚长度等尺寸参数.结果表明,基于编码结构光的角焊缝视觉检测方法能够实现角焊缝外形尺寸的非接触式高速测量,并且测量稳定性好,测量可靠度高,在焊缝视觉检测领域将会成为一种十分有效的方法.     

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。     

基于结构光视觉传感器的弧焊机器人视觉检测方法及试验结果分析

针对自动焊接机器人焊缝精确检测的问题,研究了基于结构光视觉传感器的视觉检测方法,对结构光视觉传感器实时采集图像进行理论分析,经过焊缝图像预处理、图像边缘检测和轮廓提取等处理过程,运用最小二乘法对焊缝边缘拟合,通过求平均值的方法提取结构光条纹的中心直线,找到数字图像中焊缝的位置,最后利用机器人手眼标定焊缝的位置,并进行焊缝跟踪。结合试验,验证了该视觉检测方法检测精度较好,能够满足实际的工作要求。     

基于Curvelet变换的机器视觉系统在焊缝缺陷检测中的应用

焊缝缺陷检测对于焊接结构件的可靠性具有重要意义。使用机器视觉系统替代人工检测,不但节省劳动力,而且检测精度更高。由于焊缝缺陷图像常存在噪声、对比度不强的现象,以及焊缝缺陷形态具有多样性的特征,使得焊缝缺陷难以准确检测出来,容易造成漏检或误检。使用各向异性的Curvelet变换技术,处理焊缝缺陷图像后,焊缝缺陷边缘更清晰。根据Curvelet系数的特征,对不同尺度层分别计算自适应阈值的值,再使用该阈值根据半软阈值函数的方法对Curvelet系数进行处理,经Curvelet反变换后图像能够保存边缘细节的同时,滤除焊缝缺陷图像中的噪声,使焊缝缺陷边缘十分清晰,从而提高焊缝缺陷的检测精度。     

基于图形与图像特征的铝合金焊缝成形检测

随着焊接自动化技术的快速发展与广泛应用,传统的焊接检测方法已很难满足自动化焊接生产线速度的要求,因此焊接检测的自动化成了亟待解决的问题。针对焊缝成形的自动检测问题,采用激光结构光3D视觉获取焊缝的3D图形特征,采用多角度照明直接视觉获取焊缝的2D图像特征,并根据两种图像特征的特点,采用先初步定位,后精确定位的策略来提取焊缝的成形参数,兼顾了检测的可靠性与精确度。针对常见类型的铝合金焊缝进行了视觉方法研究和图像处理算法设计,结果表明激光结构光3D视觉适合于进行凸起或下凹型焊缝边界的初步定位和焊缝余高的精确测量。研究了焊缝区和母材区的光反射特性,设计了多种2D图像视觉检测方法,结果表明脉冲焊的鱼鳞纹视觉特征适合于进行焊缝边界的初步定位,凸起或下凹型焊缝的视觉特征及母材阴极雾化区的视觉特征适合于进行焊缝边界的精确定位。