用于弧焊过程的视觉传感图像处理及特征信息提取方法

视觉传感是获取焊枪位置和姿态以及焊接坡口形状和尺寸等特征信息的有效手段,是实现弧焊过程闭环反馈控制和智能化焊接的基础.该文提出了用于弧焊过程的视觉传感图像处理及特征信息提取方法.研发了基于视觉与重力融合的多源传感器;为有效降低弧焊环境的强弧光及飞溅等对CCD图像的干扰,优化了相关硬件和图像预处理算法,改进并实现了基于C...     

基于图像处理的激光中心实时滤波算法

为了激光线结构光在复杂３Ｄ曲面测量系统中激光中心的计算精度，提出了基于图像处理的激光中心快速滤波算法，对激光亮带的搜索和亮带区域的平滑滤波同时进行，以消除传统图像边缘检测算法和整帧图像平滑处理计算数量量大的缺点。     

基于激光跟踪的V型坡口焊接机器人研究

介绍了激光跟踪焊接机器人的结构组成和工作原理。在分析了V型坡口焊缝空间位置和形状特征的基础上,采取结构光法标定焊缝图像,经过焊缝条纹图像处理,提取焊缝特征点,根据三角测量原理建立了特征点的三维坐标。通过建立图像空间到机器人末端焊枪的笛卡尔空间雅可比矩阵,计算出焊枪在基坐标下的位姿,利用机器人逆运动学方程,求得机器人各关节的位置值,最后由关节控制器控制各个关节的运动,实现了机器人V形坡口焊接的视觉控制。     

基于激光跟踪的V形坡口焊接机器人

介绍了激光跟踪焊接机器人的结构组成和工作原理。在分析了V形坡口焊缝空间位置和形状特征的基础上,采取结构光法标定焊缝图像。经过焊缝条纹图像处理,提取焊缝特征点,根据三角测量原理建立了特征点的三维坐标。通过建立图像空间到机器人末端焊枪的笛卡尔空间雅可比矩阵,计算出焊枪在基坐标下的位姿;利用机器人逆运动学方程,求得机器人各关节的位置值,最后由关节控制器控制各个关节的运动,实现了机器人V形坡口焊接的视觉控制。     

变极性等离子弧穿孔立焊双面图像处理与特征提取

摘要： 针对变极性等离子弧穿孔立焊的双面图像进行特征信号提取,提出了一种适应性强的图像处理算法来获取焊接参数.开发了基于组合部件模型匹配和边缘窗口线性扫描的组合算法,并通过筛选法则提取特征信号,实现对焊接双面特征的有效提取.结果表明,所提出的方法能获得可靠的正面熔池及背面小孔的几何特征信息,为视觉多信号融合提供基础.     

焊缝结构光图像处理与特征提取方法

为实现焊缝磨抛自动化,将双CCD相机与激光器搭载于磨抛机器人上,构成机器人视觉导航和检测系统。根据机器人与焊缝特征点之间空间位置的相关性,构造动态感兴趣区域(ROI),提出了一种提取焊后焊缝结构光特征线的快速算法,该算法可将图像处理区域缩小到原来的1.49%,从而极大地提高了运算效率。在动态ROI内,对图像进行分析,针对焊缝结构光图像的特点,对图像的预处理过程进行了优化,采用动态高斯平滑模板处理直方图,改进了阈值计算方法。在此基础上,提取焊缝激光带的特征线,并进行了实验研究。研究结果表明,视觉系统稳定可靠,提出的算法能够快速地锁定动态ROI,可准确地提取结构光特征线,从而为磨抛机器人视觉导航和检测奠定了基础。     

采用激光线光源的焊接坡口间隙视觉检测

针对生产过程中焊件的加工装配误差、焊件热变形等因素导致的焊接坡口间隙变化从而影响焊缝质量的问题,设计基于激光线性光源的焊接坡口间隙视觉检测系统.运用LabVIEW的Vision Builder AI 3.0图像处理模块对焊接坡口间隙变化进行实时测量,实现坡口间隙变化视觉信号的图像采集和检测.实验表明,焊接坡口的检测精度和实时性可以满足焊枪姿态、焊枪摆动角度和焊接过程中焊接规范的实时修正与控制要求.     

双目视觉法测量接触线几何参数的图像处理方法研究

给出一种通过图像处理实现接触线几何参数测量的双目视觉方法。该方法无需激光辅助照明指引,通过对双目视觉系统中两相机采集的图像进行区域框选和平滑去噪,有效减小图像噪声和视场中承力索的干扰;利用亚像素边缘检测和最小二乘法对接触线的图像边缘进行直线拟合,提高了被测点在两相机中成像点位置的计算精度,从而提高了接触线几何参数的测量精度。测量实验表明,导高和拉出值的测量精度分别达到±4mm和±2mm,为接触线几何参数的快速高精度测量提供了一种切实可行的方案。     

基于机器视觉的施工现场钢结构焊缝坡口识别

基于线结构光视觉传感技术建立了一种适用于施工现场钢结构焊缝坡口识别方法.以南京某超高层建筑钢结构为工程背景，首先设计开发了适用于施工现场的图像采集装置，通过识别算法从采集图像中截取结构光线条感兴趣区域图像；其次，提出了基于分组教学优化算法-大津法(GTO-Otsu)的图像局部阈值分割方法，实现了结构光线条与背景的有效分割；然后，构建了线性结构元素用于修复结构光线条断裂区域；最后，通过比较相邻像素点的灰度和与一阶差分值的方法提取了结构光线条中心线及特征点坐标，并建立了像素转化方法，完成特征点像素坐标的转换，实现坡口几何尺寸测量.3组施工现场钢结构焊缝坡口图像处理和识别结果表明了该方法的准确性与适用性.     

基于图像处理的激光中心实时滤波算法

为了提高激光线结构光在复杂3D曲面测量系统中激光中心的计算精度,提出基于图像处理的激光中心快速滤波算法,对激光亮带的搜索和亮带区域的平滑滤波同时进行,以消除传统图像边缘检测算法和整帧图像平滑处理计算数据量大的缺点.同时还提出排除虚反射光的激光中心线平滑滤波算法.对同一像素多次重复测量实验表明示值稳定性达0.16个像素,算法在精度和速度上满足实用要求.     

基于支持向量机的J型坡口接头相贯线检测

摘要： 针对核电压力容器中J型坡口焊缝的自动化焊接,应用图像处理技术,结合支持向量机(SVM)分类器,研究了核电压力容器封头与圆管相贯线检测算法. 以颜色矩特征和灰度共生矩阵特征组合作为特征向量,利用SVM对图像进行分类,结合滑块机制和投票机制可以生成相贯线区域高亮的二值图像,利用二次曲线对二值图像中最大轮廓进行拟合,获取相贯线的准确位置. 结果表明：算法具有较高的鲁棒性和实时性,SVM分类器准确率达到95.6%,每幅图像处理时间在170 ms以内.     

移动焊接机器人坡口自寻迹的切入角算法

为正确建立位姿调整轨迹规划的坐标系,研究了移动机器人在自寻迹过程中的关键问题--切入角的计算.结合工程应用实际,基于激光视觉传感器并根据不同的焊接坡口形式提出了3种切入角算法,同时分析了每种算法的利弊和适用场合,并重点讨论了激光视觉传感器扫描坡口方式的切入角算法.该算法不严格依赖坡口加工精度,也不需要知道确切的坡口形式,提高了算法的实用性和可靠性.试验结果表明,所提出的3种切入角算法是切实有效的,能够满足实际焊接工程需要.     

基于激光视觉的多层多道焊接坡口特征点提取方法

多层多道自适应焊接一直是实现中厚板焊接自动化的难点.文章研究了多层多道焊焊接坡口特征点提取方法,通过对焊接坡口激光条纹图像特征分析,首先采用中值滤波去除图像噪声,利用阈值分割和重心法提取激光条纹中心线,然后经过中心线拟合直线求交点和逐列搜索对比获取焊接坡口轮廓的四个拐点,为后续多层多道自适应焊接提供了可行性技术途径.     

一种基于被动视觉的焊缝图像实时获取与处理方法

介绍了一种基于CCD视觉传感器的实时焊缝图像获取与处理方法,针对2 mm铝合金薄板无间隙对接的焊接特点,设计了与之相适应的减光-滤光传感系统,获得了特征明晰的焊缝实时图像,同时确定了一套符合该系统的焊缝图像处理算法,取得了很好的效果,为后续的焊缝跟踪提供了条件.     

移动焊接机器人坡口自寻迹的切人角算法

为正确建立位姿调整轨迹规划的坐标系，研究了移动机器人在自寻迹过程中的关键问题——切入角的计算．结合工程应用实际，基于激光视觉传感器并根据不同的焊接坡口形式提出了3种切入角算法，同时分析了每种算法的利弊和适用场合，并重点讨论了激光视觉传感器扫描坡口方式的切入角算法．该算法不严格依赖坡口加工精度，也不需要知道确切的坡口形式，提高了算法的实用性和可靠性．试验结果表明，所提出的3种切入角算法是切实有效的，能够满足实际焊接工程需要．     

Hough变换边缘参数提取算法

研究了一种目标物体边缘参数的提取算法，霍夫变换是图像处理和计算机视觉过程中常用的一种方法，用来在图像中提取目标边缘，文中提出一种新的算法以提高霍夫变换的边缘参数的检测能力，并用迭代中值滤波来完成直线边缘的定位，计算机仿真结果显示这种算法的有效性。     

基于纹理特征的激光拼焊等厚拼缝跟踪点识别方法

针对激光拼焊等厚拼缝间隙窄、仅基于结构光条纹检测时特征点不明显的问题,提出一种基于纹理特征的激光焊接等厚拼缝跟踪点识别方法,首先采用Laws纹理能量滤波方法对原始拼缝图像进行纹理滤波处理,然后采用Canny边缘算子提取板材边缘,再次采用阈值分割方法提取出结构光条纹,最后融合纹理特征和结构光条纹信息识别焊缝跟踪点.实验结果表明,所提出的方法能够实现不同速度下等厚拼缝跟踪点的自动识别,识别精度高且可避免图像灰度值变化带来的识别误差.     

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.     

基于改进概率霍夫直线检测的电梯门状态检测方法

针对电梯物联网改造外加传感器施工困难、成本较高等问题,该文提出了一种基于前置图像处理的电梯门状态直线检测方法。针对轿厢外背景及门板工艺对直线检测算法的干扰提出基于规则决策的解决方案。通过提取视频流电梯门图像进行预处理,使用改进概率霍夫直线检测算法提取特征直线,结合基于先验知识的判断规则,实现对电梯门开、关及故障状态的实时检测。通过多个门开关场景验证了算法的有效性,实验结果分析表明,该文提出的限角概率霍夫直线检测算法提取特征直线比概率霍夫直线检测算法耗时减少10%,查准率和查全率均优于概率霍夫直线检测算法,能适用于边缘侧电梯门状态检测系统。