窄间隙旋转电弧熔化极活性气体保护焊视觉焊缝偏差检测

摘要： 针对旋转电弧窄间隙熔化极活性气体保护焊多层单道焊焊缝跟踪需要,提出一种基于被动视觉传感的焊缝偏差识别方法. 首先通过旋转电弧位置传感器和处于触发工作模式的CCD摄像机获取电弧旋转到坡口左侧和坡口右侧时的焊接图像,然后根据图像灰度直方图特点,构建了自适应双阈值获取算法. 大阈值用于获取电弧区域进而得到电弧中心位置;小阈值用于获取坡口工件区域,进而通过计算水平方向一阶差分得到坡口边缘. 通过对比一个电弧旋转周期内获取的两幅图像,可计算电弧旋转中心和坡口中心的偏差,得到焊缝偏差. 该偏差检测算法高效、可靠且可避免坡口底部改变带来的误差,同时可用于不同偏差算法的比较和融合.     

数学形态学在自动焊接过程熔池图像识别中的应用

报告利用数学形态学对CCD摄取的焊接过程熔池图像后期处理的方法与结果.实验结果表明,通过一定的算法,焊接过程中的熔池图像尺寸,熔池边沿、焊缝位置等焊接参数都可以提取出来,从而为焊缝跟踪提供正确依据.     

单光谱多曝光焊缝图像动态均质化补偿技术

针对焊接机器人难以同时获取焊缝和结构光清晰图像的问题,提出了单光谱多曝光机制和图像动态均质化补偿技术.首先设计了具有自适应曝光机制的视觉系统,获取单光谱多曝光的细节全覆盖图像.进而提出基于相机响应曲线的动态均质化补偿技术,把多个曝光图像合成为一幅清晰图像.最后对焊缝区域图像质量和清晰度进行评价分析,实验结果表明,该方法补偿了焊缝区域图像的动态范围,可获取焊缝区域清晰图像.     

基于分形理论的焊缝信息提取

在基于机器视觉信息的焊缝跟踪系统中，受焊接条件的影响，所拍图像经常存在许多干扰信号，严重地影响了准确焊缝边缘位置信息的获得．针对这一问题，文中利用基于分形理论的边缘提取算法对有干扰图像中的焊缝边缘位置进行了提取．该算法利用各向同性的分数布朗随机场模型对焊缝图像进行分析，通过适当选取无标度区域求出了像素点及其邻域的分数维，并据此来区分焊缝边缘区域．文中还用该算法对自然光及弧光(混合气体保护焊)干扰条件下的焊缝图像进行了处理，结果表明，在较强的干扰条件下，此算法也能够将焊缝边缘位置信息准确提取出来，使焊缝中心位置误差不超过0．3mm．     

基于复合边缘检测算子的焊缝边缘提取方法

根据对焊接过程中采集的图像特征分析,提出了一种基于复合边缘检测算子的焊缝边缘提取方法,即通过Sobel边缘检测算子对焊缝区域进行锁定,然后采用Canny边缘检测算子对焊缝的上下边缘进行精确定位.结果表明,该方法能够有效去除焊接过程中弧光等因素对焊缝提取结果的干扰,得到快速稳定的结果.     

基于机器视觉的焊缝图像识别预处理的研究

针对传统的图像处理算法在处理焊缝图像时由于外界环境干扰而导致提取出来的中心线图像出现断续或者偏离实际中心线,从而引起机械臂焊接过程中出现偏差的情况,文中提出基于改进的暗通道先验焊缝图像预处理算法。首先,对每次焊接前的焊接环境进行视觉检测以获取像素灰度变化差值,此后,利用改进暗通道先验理论结合像素灰度差值对焊缝图像进行增强,最后,通过实验完成图像预处理的一系列过程,并将融合了改进暗通道先验理论的图像预处理结果与传统图像预处理结果进行比较。结果表明,该算法能够获得清晰、连续、居中的焊缝中心线,具有更好的处理效果。     

基于图像技术的焊缝跟踪系统算法研究

焊缝跟踪系统是焊接自动化的关键技术,通过对焊缝图像实时采集处理,实现调整焊枪位置准确跟踪焊缝的目的。本文对焊缝图像处理的算法进行了探讨。     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

基于亮度突变性与密度特征检测的厚板T形接头焊缝轮廓识别

基于激光视觉传感的厚板电弧焊接中,为实现自动化、智能化,焊接需要有效的焊缝轮廓提取方法.针对厚板T形接头熔化极活性气体保护焊中焊缝图像强烈的电弧干扰背景,提出了一种基于亮度突变性与密度特征检测的焊缝轮廓识别方法.首先,采用改进的Canny算法凸显焊缝轮廓边缘并抑制电弧干扰背景.然后,利用激光条纹在局部区域内存在亮度突变的特性,提出一种亮度突变检测方法对干扰背景进一步抑制.最后,在Otsu阈值分割处理的基础上,提出了基于带宽与密度特征逐列扫描去除干扰的算法,并将处理后的数据进行最近邻聚类,利用数据类的空间尺度特征识别焊缝轮廓.结果表明:提出的算法在处理电弧区域占图像面积近20%的强干扰时,能有效地提取不同填充阶段焊缝轮廓95%以上的整体信息,可为不同接头机器人自动化、智能化焊接的进一步实施提供参考.     

基于高频加强变换的焊接缺陷检测方法

根据X射线线阵实时成像检测压力容器的特点,提出焊缝图像处理及快速发现焊接缺陷的方法。利用自适应中值滤波方法和类间、类内方差比分割法及数学形态学方法对原始焊缝图像进行降噪和提取焊缝区域,并对提取的焊缝内部进行频域锐化的高频加强变换.仿真结果表明,自适应中值滤波能够有效去除噪声,并保持焊缝和缺陷的边缘细节;类间、类内方差比分割方法增强了图像目标与背景的对比,与数学形态学方法并用能准确地提取焊缝区域;高频加强变换能够为焊缝缺陷提供清晰的视觉效果,从而根据其显示的特点对焊接缺陷进行提取.