一種焊縫成形形貌的視覺評判方法研究.pdf

1、隨著機(jī)器人技術(shù)、數(shù)字化制造等高新技術(shù)在制造業(yè)中的廣泛應(yīng)用和蓬勃發(fā)展，質(zhì)量保證體系和技術(shù)成為工業(yè)生產(chǎn)線中決定產(chǎn)品生命的最重要環(huán)節(jié)。在飛行器、車輛、輪船等制造業(yè)中，焊縫外觀質(zhì)量也成為決定產(chǎn)品競爭力的主要部分。而目前焊縫外觀質(zhì)量檢驗(yàn)主要通過人工焊后完成，無法滿足工業(yè)生產(chǎn)的自動化、高效化的需求，發(fā)展數(shù)字化的質(zhì)量保證體系和技術(shù)成為焊接自動化生產(chǎn)技術(shù)的迫切需求。雙目立體視覺技術(shù)結(jié)構(gòu)簡單，精度和效率較高，在目標(biāo)跟蹤、視覺測量等領(lǐng)域已得到很好的應(yīng)用。以

2、埋弧自動焊的焊縫外觀形貌檢測為研究對象，基于雙目立體視覺圖像為信息源，探索了實(shí)現(xiàn)焊縫成形宏觀形貌的一種低成本、非接觸、數(shù)字化的評判方法。主要開展的研究工作如下:
　　(1)搭建了專用的焊縫外觀質(zhì)量計算機(jī)視覺檢測系統(tǒng)。根據(jù)埋弧焊焊縫特點(diǎn)及視覺圖像采集要求，搭建了以計算機(jī)為核心的焊縫圖像采集和處理的軟硬件系統(tǒng)。該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)焊縫圖像的自動采集、顯示、存儲、打印、調(diào)用、預(yù)處理及數(shù)據(jù)提取等功能。
　　(2)完成了系統(tǒng)的標(biāo)定和焊縫圖像的

3、提取。通過得到的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)建立了由圖像視差計算客觀景物深度信息的數(shù)學(xué)模型。采用極線校正法對焊縫圖像進(jìn)行了校正?；趯Ρ榷仍鰪?qiáng)、灰度歸一化、高斯濾波、二次動態(tài)閾值分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理等圖像處理方法實(shí)現(xiàn)了焊縫的分割，提取的焊縫視覺圖像可以準(zhǔn)確反映焊縫的邊緣輪廓特征。
　　(3)建立了焊縫成形視覺圖像的立體匹配算法。通過對焊縫圖像特點(diǎn)以及立體匹配算法各影響因素的分析，建立了基于區(qū)域和基于特征的兩種焊縫形貌立體匹配算法。兩種匹配算法的

4、誤匹配率對比結(jié)果表明，基于區(qū)域的立體匹配算法更加適用于焊縫形貌的立體匹配。然后，根據(jù)基于區(qū)域的立體匹配結(jié)果計算得到了焊縫表面形貌的三維信息，并完成了焊縫形貌的三維重構(gòu)。重構(gòu)結(jié)果表明，獲取的三維信息能夠準(zhǔn)確反映焊縫表面的形貌變化。
　　(4)建立了焊縫形貌的視覺評價指標(biāo)。對常見焊縫表面缺陷的形貌幾何特征、灰度分布及位置進(jìn)行了分析，建立了焊縫邊緣偏離度λe、焊寬變化率Kw、中心線平直度Kc、余高偏離度δh、余高變化率Kt、填充度Kδ和

5、峰度n等7種焊縫成形評價指標(biāo)。驗(yàn)證結(jié)果表明，建立的評價指標(biāo)可以有效的進(jìn)行焊縫形貌評價。
　　(5)探索了一種焊寬和堆高方向焊縫形貌的人工智能評判算法。以焊寬和堆高方向上焊縫宏觀形貌是否有奇異性變化為評判目標(biāo)，建立了以焊縫邊緣偏離度λe、焊寬變化率Kw、中心線平直度Kc作為輸入、焊寬方向的成形形貌有無異常作為輸出的GABP評判算法。同時，建立了以余高偏離度δh、余高變化率Kt、填充度Kδ和峰度n作為輸入、堆高方向的成形形貌有無異常作