一種焊縫成形形貌的視覺(jué)評(píng)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(jìng)爭(zhēng)力的主要部分。而目前焊縫外觀質(zhì)量檢驗(yàn)主要通過(guò)人工焊后完成，無(wú)法滿足工業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)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(dòng)化生產(chǎn)技術(shù)的迫切需求。雙目立體視覺(jué)技術(shù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，精度和效率較高，在目標(biāo)跟蹤、視覺(jué)測(cè)量等領(lǐng)域已得到很好的應(yīng)用。以

2、埋弧自動(dòng)焊的焊縫外觀形貌檢測(cè)為研究對(duì)象，基于雙目立體視覺(jué)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(píng)判方法。主要開(kāi)展的研究工作如下:
　　(1)搭建了專用的焊縫外觀質(zhì)量計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)。根據(jù)埋弧焊焊縫特點(diǎn)及視覺(jué)圖像采集要求，搭建了以計(jì)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(dòng)采集、顯示、存儲(chǔ)、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(guò)得到的攝像機(jī)內(nèi)外參數(shù)建立了由圖像視差計(jì)算客觀景物深度信息的數(shù)學(xué)模型。采用極線校正法對(duì)焊縫圖像進(jìn)行了校正?；趯?duì)比度增強(qiáng)、灰度歸一化、高斯濾波、二次動(dòng)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(jué)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(jué)圖像的立體匹配算法。通過(guò)對(duì)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(duì)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(jì)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(jué)評(píng)價(jià)指標(biāo)。對(duì)常見(jiàn)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(píng)價(jià)指標(biāo)。驗(yàn)證結(jié)果表明，建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)可以有效的進(jìn)行焊縫形貌評(píng)價(jià)。
　　(5)探索了一種焊寬和堆高方向焊縫形貌的人工智能評(píng)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(píng)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(wú)異常作為輸出的GABP評(píng)判算法。同時(shí)，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(wú)異常作