一種焊縫表面缺陷的視覺診斷方法研究.pdf

1、石油管道、鍋爐等壓力容器中存在較為明顯的咬邊、凹坑、氣孔、塌陷、焊瘤等表面缺陷時，往往需要耗費更多的防腐涂敷材料，給企業(yè)的生產(chǎn)增加了成本。同時，存在這些表面缺陷的壓力容器往往在服役過程中因疲勞出現(xiàn)啟裂從而造成重大隱患。焊縫表面缺陷診斷已經(jīng)成為質(zhì)量管理和決定產(chǎn)品是否具有競爭力的重要環(huán)節(jié)。但焊縫的表面缺陷檢驗?zāi)壳爸饕蓹z測人員借助卡尺、目測等手段，憑借人工經(jīng)驗完成，檢測結(jié)果不準(zhǔn)確、效率低，這種檢驗方法更是難以滿足焊接生產(chǎn)線大批量生產(chǎn)時外觀質(zhì)

2、量實時檢測的需求。機器視覺因具有非接觸、快速、實時性等優(yōu)點，已廣泛應(yīng)用于藥品自動分揀、機器人路徑規(guī)劃、目標(biāo)識別等領(lǐng)域，同時也為焊縫表面質(zhì)量診斷提供了技術(shù)支持。本文以視覺系統(tǒng)獲取的含各種類型表面缺陷的視覺圖像為信息源，探索了一種基于焊縫表面缺陷視覺圖像特征提取的機器視覺診斷方法。主要研究內(nèi)容如下：
　?。?）搭建了一套焊縫表面缺陷平面成像視覺系統(tǒng)。包含了咬邊、凹坑、氣孔等表面缺陷的焊縫視覺圖像特征分析表明，視覺系統(tǒng)采集的焊縫表面圖像

3、可以作為缺陷表征的信息源。采用正弦灰度變換、自適應(yīng)高斯濾波、最大類間方差等算法對采集到的原始圖像進行處理，實現(xiàn)了焊縫與母材的圖像分割。采用多尺度Retinex、模糊邊緣檢測算法等方法，實現(xiàn)了缺陷區(qū)域圖像的提取。這種圖像處理方法對于從焊縫中提取缺陷幾何特征是可行的。
　?。?）建立了焊縫表面缺陷的二維視覺診斷算法。人工借助游標(biāo)卡尺與平面成像視覺系統(tǒng)的測量結(jié)果對比表明，在視覺成像平面坐標(biāo)系中建立的幾何參數(shù)面積S'、最小外接矩形長寬比

4、R'、最小外接矩形中心點坐標(biāo) P'(u0,v0)，可以作為表征咬邊、凹坑、氣孔等焊縫缺陷的大小、形狀、位置等信息的特征參數(shù)，建立的二維視覺診斷算法可以實現(xiàn)焊縫表面缺陷的幾何參數(shù)量化。
　?。?）搭建了一套雙目立體視覺系統(tǒng)，并對雙目立體視覺系統(tǒng)進行了標(biāo)定。對分割出來的焊縫左右兩目圖像進行立體匹配以獲取它們的視差圖，依據(jù)雙目視覺系統(tǒng)中各坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系，獲得了焊縫表面三維坐標(biāo)，并對其進行三維重建得到焊縫三維重建圖像。結(jié)果表明，三維

5、重建圖像中的焊縫形貌與真實焊縫形貌基本一致，能夠反映焊縫表面的形貌變化。
　　（4）建立了基于焊縫截面輪廓線的缺陷表征方法。通過對正常焊縫以及塌陷、咬邊、焊瘤等焊縫截面宏觀形貌特征分析表明，缺陷在截面上的輪廓特征可以作為表征焊縫表面缺陷的信息源。采用控制變量方法，探究了焊接工藝參數(shù)與焊縫成形的相關(guān)性。通過焊縫截面輪廓點特征提取及圖像特征分析，確立了利用理想輪廓線上輪廓點的分布范圍來檢測缺陷的方法。人工借助游標(biāo)卡尺與雙目視覺系統(tǒng)對各

6、種缺陷的截面尺寸測量結(jié)果對比表明，建立的焊縫表面缺陷雙目視覺診斷方法可以準(zhǔn)確獲取缺陷的尺寸信息。三維重建的缺陷區(qū)域與焊縫三維重建圖像中缺陷區(qū)域比較吻合，表明提出的基于理想輪廓線的缺陷檢測算法是可行的。
　?。?）建立了焊縫表面缺陷的三維視覺診斷算法。在獲取缺陷的三維模型的基礎(chǔ)上，建立了12個幾何特征參數(shù)全面表征缺陷的特征信息，并通過主成分分析法確立了6個主成分。建立了焊縫表面缺陷的 SVM診斷模型，以確立的6個主成分作為 SVM診