汽車車身焊接圖像識別算法研究.pdf

1、隨著機(jī)械制造、核工業(yè)、航空航天、能源交通、石油化工、建筑、電子行業(yè)等現(xiàn)代工業(yè)的飛速發(fā)展，焊接技術(shù)在機(jī)械制造業(yè)生產(chǎn)中的地位也日趨提高。因此，對焊接質(zhì)量和焊接自動化的程度要求也越來越高，焊接生產(chǎn)的自動化與智能化已經(jīng)成為21世紀(jì)焊接技術(shù)發(fā)展的一個重要方向。特別是在汽車的生產(chǎn)中，為了降低生產(chǎn)成本與爭取最大利潤，提高生產(chǎn)的自動化程度已經(jīng)成為一個必然的選擇。如何提高生產(chǎn)線的自動化程度以及生產(chǎn)的速度，同時還要保證產(chǎn)品的質(zhì)量，這是建立自動化生產(chǎn)線的重要

2、標(biāo)準(zhǔn)。而焊接技術(shù)又是自動化生產(chǎn)線中的技術(shù)難點，尤其是關(guān)鍵部位的的焊縫的是否合格，這對于整個產(chǎn)品的質(zhì)量的影響很大。本文主要是為了解決存在的漏焊的問題。
　　 本論文的研究內(nèi)容是“基于CCD(電荷藕合器件圖像傳感器)的焊縫視覺檢測系統(tǒng)”的圖像識別算法部分，本次的檢測系統(tǒng)是針對卡車的駕駛室焊縫檢測所開發(fā)的，目的是提高生產(chǎn)效率?？焖贉?zhǔn)確的對焊縫進(jìn)行檢測，是此焊縫檢測系統(tǒng)的重要指標(biāo)之一。駕駛室共有六百多個焊點，其中只有一小部分的焊縫是由焊

3、接機(jī)器人完成焊接的，由于焊接機(jī)器人工作的可靠性，這部分焊縫不需要進(jìn)行檢測。其他的剩余的400個焊點，由于焊點的位置的原因，很難用焊接機(jī)器人的進(jìn)行焊接，而只能由人工進(jìn)行焊接，這樣就可能有漏焊的現(xiàn)象存在。
　　 此前有許多學(xué)者利用CCD來識別車輛，對圖像的識別進(jìn)行了大量的研究。同時也有許多學(xué)者利用CCD來檢測焊縫，并取得了一定得成績。
　　 針對焊縫圖像識別中所面臨的準(zhǔn)確性和實時性問題，本文提出了基于小波變換和Karhune

4、n-Loeve(K-L)變換的新型識別算法。本次研究通過運(yùn)用小波分解與K-L變換等手段，有效的改善了傳統(tǒng)焊縫識別系統(tǒng)中的缺點，大大提高了識別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與運(yùn)算速度。這種新型的計算方法，可以有效的保留原圖像中的特征信息。針對圖像亮度差異的的特點，首先要對圖像進(jìn)行了圖像增強(qiáng)預(yù)處理，目的是降低了圖像亮度差異的問題。然后用小波變換的方法提取焊縫圖像的相對穩(wěn)定的低頻子帶圖，提取圖像的主要特征信息。進(jìn)而利用K-L變換提取主特征分量并進(jìn)行識別。結(jié)果證