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总述:根据机器视觉的焊接监测研讨进展(四)

发布时间:2022-09-14 23:06:56 | 作者:火狐直播 点击量: 14
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  本文为总述:根据机器视觉的焊接监测研讨进展的第四部分,首要介绍用于焊接监控时所用到的图画处理手法。

  在根据机器视觉的焊接监控进程中,图画处理起到十分重要的作用,其首要作用便是明晰且精确的取得焊接方针的特征。焊接监测进程中的图画处理进程一般包含对感兴趣的区域的挑选、图画润滑、图画锋利化、图画切割、特征化、提取和界说。这些特征将会输入到焊接状况的分类和辨认中。这一章节的结构见图1。

  在焊接进程中存在许多的噪音,如激烈的弧光和飞溅,这就使得提取方针的特征变得十分困难。图画处理能够消除不相干的信息,康复有用的实在的信息,进步相关信息的可勘探性,一起在必定程度上简化数据,以及简化数据的切割/熔化和辨认,见图2所示。

  保证感兴趣的区域能够下降处理的区域规模以阻止噪音所带来的搅扰,一起削减核算的工作量和节约核算的时刻。假如收集到的图画的尺度和分辨率十分大,调整其尺度和分辨率到适宜的程度是首要考虑的问题。这一点能够经过经典的图画在选用采样的方法来进行,这一方法是根据最近邻的街坊、二次性、立方和双三次插值算法的原理进行的(图3)。关于熔化视觉和红外图画,感兴趣的区域特别重要,这是因为不适当的感兴趣的区域的参数会导致得到的图画包含以为的信息,而难以消除。为了判别穿透状况,Zhang等人经过设置匙孔中心作为中心坐标的校准基准而取得了穿透状况的窗口值,而且穿透状况的区域为多个匙孔区域的调集。在选用机器人GMAW焊接时存在十分激烈的噪音搅扰,Du等人提出了一个算法,此刻感兴趣的区域经过人工神经网络来辨认图画中的焊缝类型和一个快速的切割来完成的。这一方法在辨认感兴趣的区域这一方面,同传统的算法相比较,具有鲁棒性和稳定性。

  润滑过滤,分为成空间占主导和频率占主导的过滤,能够将图画中的噪音去掉和运用过滤算法过滤掉不重要的信息。空间过滤占主导的算法是将空间占主导的模块进行施行。根据不同的运转模块,润滑空间过滤器能够分为线性润滑过滤器和非线性过滤器。在焊接图画处理进程中,常用的线性润滑过滤算法是均值过滤和高斯过滤,而非线性润滑过滤算法在焊接监控中的运用首要包含介质过滤、双方过滤、三边过滤、均值偏移过滤、非均值分散过滤、对称最近邻过滤以及他们的改善版。Tenner等人运用的过滤算法,其组成为门槛操作和描摹过滤来评价匙孔的区域。

  考虑到图画作为一种二维的信号,频率占有主导的过滤促进了信号的增强。这一操作是根据快速傅里叶改动来完成的或许经过微波转化来完成。图画的噪音同高频率的部分相对应,能够在低通道过滤器的协助下移除,如巴特沃斯低通道过滤器和递归低通道过滤器。Chen等人提出了一个改善的异质同晶过滤算法,该算法是根据傅里叶变换来处理和辨认熔池中的红外图画。这在勘探时得到高精度的勘探成果和提取了熔池的宽度。Jiang等人(图4)运用傅里叶变换低通道截取过滤来处理VPPAW熔池图画,能够愈加有用的消除噪音的搅扰,进一步的紧缩灰度动态图画和进步了图画的润滑程度。

  锋利化过滤进程是在消除因为润滑操作时所带来的边际含糊时是十分有用的。对焊接图画来说,常常用到的空间占主导的锋利化处理进程包含等一差分的梯度方法,如Prewitt、Sobel、Roberts梯度操作方法和Laplace方法,是建立在第二序列的差分法。而且,改善的方法如柱状进步法和片才智线拉伸也能够运用来进步图画的比照度和强化其细节。

  除了空间占主导的锋利化之外,高通道过滤战略也用于频率占主导的锋利化来进步高频率部分,如边际。根据焊接飞溅区域的特征首要散布在高频率的高起伏区域,Xia等人规划了一个椭圆形的高通道过滤器来移除低频信号。同门槛值相比较,矩形的高通道过滤器和精明的操作人员,这一方法施行时在功率、精度和鲁棒性上均更佳。

  关于相片的过滤的有用性的量化评价能够经过均值平方差、根均值方差、峰值信噪比和信噪比来进行评价、改善的作用将会显现更好,条件是均值平方差和根均值差错的值比较小,而峰值信噪比和信噪比的值比较高。

  方针能够根据布景和运用图画切割技能来进行切割,这对图画处理来说也是十分要害的一个进程。在焊接进程中的视觉监控中,切割图画能够用来取得观测的方针。如焊缝的熔池、匙孔、焊缝、等离子或飞溅。但是,这些观测的方针的形状是不确认的,而且观测的方针在勘探进程中彼此搅扰,进一步的,切割的成果也会遭到熔池观测点、光的反射的搅扰。观测点的反射遭到固定物的辐射和环境中的其他噪音的影响。这些要素使得图画切割变成整个焊接监控进程中最为重要和最具挑战性的部分。一般来说,图画切割的方法能够分为四类,包含门槛切割算法、区域切割算法、根据类群的算法切割或根据边际的切割。

  在边际勘探时图画的切割包含不同的操作。为了勘探熔池的概括,许多研讨人员对不同操作者的成果进行了比照。但是,传统的娴熟的操作算法在边际勘探时并不有限。在别的一方面。因为高斯过滤的运用,当相片改动强度值缓慢的时分,娴熟的算法并不能移除噪音。在别的一方面,手动设置的门槛值就会在焊接进程中构成边际勘探的精度下降。因而,许多娴熟的算法改善后被提出来运用,如高斯过滤算法被非线性各向异性分散过滤和大津法(Ostu)算法所替代而用于主动调理门槛值。Liu等人(图5)运用经历参数约束和启发式的搜索算法来优化经历娴熟的操作者,提取熔池的鸿沟。根据娴熟的操作者的区域成长算法用来辨认熔池的鸿沟。而且,时转化将会常常用来辅佐焊接监控进程中的边际提取和方针勘探。

  在边际勘探处理之后,假的边际的移除就在取得彻底和明晰的边际上就显得十分有必要的。在TIG焊接的时分,假定边际首要会集在熔化的洞-空隙边际的内部,也提出了一些丈量手法来移除这些假的边际(图6、7)。在TIG焊接薄板的焊接监控中,在运用混合的边际勘探操作算法进行提取熔化的洞-空隙边际之后,灰色的描摹用来优化边际线以保证它的连续性和移除假的边际。

  中心的一排:图画的构成原理图(左)和孔的熔化图(右侧) 下排:熔化的孔图画的三维空间的灰度散布

  最终比较严重的是,焊接图画的切割一般能够兼并描摹运转,如扩展、腐蚀、翻开和开闭操作。根据开始的描摹运转,挑选的描摹运转就能够施加到粒子而不是像素上,包含移除不需要的小的或大的粒子,从外部移除粒子、填充粒子等。而且能够用来辨认方针、调查形状和用于定量分析的抱负粒子。

  图画熔化能够用来熔化一个或多个运用不同传感器所得到的图画,其意图是为了组成一个丰厚的和愈加归纳的图画,归纳不同来历的图画的先进的信息。其分类根据信息的体现水平来进行,能够分为像素级熔化、特征级熔化和决议级熔化。在焊接视觉监控中,熔化不同的视觉传感器的图画能够使得信息更充沛,然后协助进步勘探成果的精确性。

  ▲图8 上一排:无缺点时的实践焊缝和3D重建的焊缝图,下图为有缺点的焊缝和3D重建后的焊缝图 的一个事例

  特征提取应该是受方针的特征所决议的。图画的特征包含但不限于色彩特征、形状特征、织构特征、尺度特征以及空间联系特征、形状特征和织构特征是焊接图画辨认中常用的特征。

  焊接穿透状况一般遭到一系列要素的影响,如工件的厚度和夹具的夹持状况、资料的不均匀性、激光功率或弧的不稳定、根部空隙、焊接速度、离焦量和维护气体等。不适宜的构型会导致焊接缺点、不彻底穿透、过穿、不彻底熔化等。这些焊接缺点会导致焊接工件强度下降或乃至失效。很多的研讨标明焊缝熔池和它的铸造暗影、匙孔、金属等离子体羽、穿透孔、飞溅、液滴搬运和其他方针能够彻底反映同焊接质量相关的焊接稳定性。在视觉焊接监控体系中,这些方针的功能能够经过他们的形状和其他特征来定量的丈量。查看这些特征跟着时刻的改动状况,观测的方针物体在不同焊接状况下的行为就能够分析出来,然后协助判别焊接穿透状况(图11、12)。

  ▲图11 在焊接进程中观测的方针的特征进行界说:a 在激光焊接进程中熔池的概括进行界说; b 在激光焊接进程中匙孔的特征; c 在激光焊接进程中等离子体羽的浓度或密度散布; d 激光搭接焊接进程中等离子体羽的概括; e 激光焊接进程中等离子羽的成长方向的界说; f 激光焊接进程中飞溅排出的方向的界说和追寻的确认; g 激光-电弧复合焊接进程中液滴搬运的模型; h 激光焊接进程中熔池的暗影的特征

  ▲图12 在激光焊接进程中选用UV/可见光对等离子羽和飞溅进行调查得到的序列图画以及在三个不同的焊接速度下得到的焊缝的外表描摹: (a)低速 1.5 m/min, (b)中等速度 3 m/min, 和 (c) 高速度6 m/min.