發(fā)布時(shí)間：2020-03-21 23:32

【摘要】：在現(xiàn)代工業(yè)中,焊接作為一種重要的加工制造技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛,焊接質(zhì)量的好壞對(duì)于焊接產(chǎn)品的可靠性及安全性具有重要影響,對(duì)焊縫進(jìn)行焊后質(zhì)量檢測(cè)是保證焊接質(zhì)量的重要手段。線激光視覺(jué)傳感技術(shù)憑借其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,抗干擾性強(qiáng)和精度高等優(yōu)點(diǎn)在焊縫成形質(zhì)量檢測(cè)中得到廣泛應(yīng)用。針對(duì)在焊縫成形質(zhì)量檢測(cè)過(guò)程中圖像噪聲對(duì)測(cè)量精度的影響及現(xiàn)有焊縫特征檢測(cè)方法的局限性,論文對(duì)基于掃描激光視覺(jué)傳感的焊縫特征提取及焊縫表面質(zhì)量檢測(cè)進(jìn)行了研究。本課題首先設(shè)計(jì)了一套基于掃描激光視覺(jué)傳感的焊縫表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng),根據(jù)系統(tǒng)檢測(cè)需求選擇合理的硬件參數(shù)并對(duì)視覺(jué)傳感器進(jìn)行標(biāo)定。通過(guò)分析焊縫圖像中激光條紋橫截面處的灰度分布特點(diǎn),提出采用加權(quán)灰度重心法提取焊縫條紋中心。為減少焊縫條紋圖像中噪聲對(duì)焊縫成形測(cè)量精度的影響,通過(guò)分析焊縫圖像噪聲的分布特性,提出基于軟硬閾值折衷的小波去噪方法。對(duì)提取的焊縫條紋中心利用小波多尺度分解獲得焊縫條紋中心的各層細(xì)節(jié)分量,對(duì)各層細(xì)節(jié)分量設(shè)定閾值,根據(jù)閾值對(duì)各層細(xì)節(jié)分量進(jìn)行相應(yīng)的保留或收縮,然后利用小波逆變換最終重構(gòu)出去噪后的焊縫條紋中心。通過(guò)分析不同類(lèi)型焊縫的條紋圖像特征,設(shè)計(jì)相應(yīng)的焊縫特征檢測(cè)算法。針對(duì)對(duì)接焊縫,通過(guò)分析一般斜率法和截距法存在的不足,提出一種基于斜率截距法的改進(jìn)算法,對(duì)焊縫輪廓數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行多區(qū)域檢測(cè)提取焊縫特征點(diǎn)。針對(duì)角接焊縫,對(duì)于表面存在凹陷或飛濺的焊縫,利用Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)法提取的焊縫特征點(diǎn)精度及魯棒性較差,因此提出一種基于分段區(qū)間的焊縫特征點(diǎn)檢測(cè)方法,通過(guò)設(shè)置多閾值判斷焊縫特征點(diǎn)位置,克服了傳統(tǒng)焊縫特征檢測(cè)方法的不足。為實(shí)現(xiàn)焊縫表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè),通過(guò)對(duì)不同焊縫缺陷的激光條紋圖像進(jìn)行分析,根據(jù)缺陷在條紋輪廓中的幾何形態(tài)及空間分布特點(diǎn),研究并設(shè)計(jì)缺陷特征提取方法。根據(jù)不同焊縫缺陷的特征值設(shè)計(jì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊縫缺陷分類(lèi)模型,并通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證分類(lèi)模型的有效性和可行性,試驗(yàn)結(jié)果表明建立的識(shí)別模型能夠有效識(shí)別焊縫中的凹坑、氣孔和咬邊等表面缺陷。
【圖文】：

廣東工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文角的表面成形質(zhì)量[32]，且檢測(cè)精度能夠達(dá)到±0.1mm。如圖 1-4 所激光視覺(jué)傳感器和控制器，其中激光條紋的中心提取是利用極大每一列的最大灰度值作為條紋的中心位置，根據(jù)條紋中心的幾何用特征提取算法識(shí)別焊縫特征點(diǎn)從而獲得焊縫成形尺寸信息。

發(fā)平臺(tái)選擇選擇 Windows 平臺(tái)作為焊縫表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，，和強(qiáng)移植性優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)考慮到系統(tǒng)檢測(cè)實(shí)時(shí)性需求，因此選開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。激光視覺(jué)傳感器機(jī)械設(shè)計(jì)與安裝述各個(gè)元器件的型號(hào)和傳感器的組織結(jié)構(gòu)后，需對(duì)各元器件將傳感器安裝在檢測(cè)平臺(tái)中。設(shè)計(jì)原則是盡量減少傳感器的同時(shí)材料不易生銹，因此選用鋁合金作為夾具的加工材料。 2-3 所示。這里選擇攝像機(jī)垂直固定的方式，而激光器則可，圖 2-4 為線激光視覺(jué)傳感器的安裝實(shí)物圖，其安裝高度設(shè)計(jì)
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TG441.7;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張鵬賢;李明;馮毅;;一種基于立體視覺(jué)的焊縫成形質(zhì)量評(píng)價(jià)方法[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2015年01期

2 崔雪峰;姜影;;焊縫圖像特征信息識(shí)別過(guò)程中掃描激光視覺(jué)傳感技術(shù)的應(yīng)用[J];電焊機(jī);2014年12期

3 霍平;李軍萌;曾翰林;霍柯言;;一種基于結(jié)構(gòu)光的V型焊縫實(shí)時(shí)圖像處理方法[J];電焊機(jī);2014年12期

4 王秀平;白瑞林;;基于線結(jié)構(gòu)光視覺(jué)的焊縫類(lèi)型識(shí)別與特征提取[J];電焊機(jī);2014年11期

5 張鵬賢;李明;代敦三;;基于激光掃描的焊縫成形尺寸測(cè)量[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2014年05期

6 汪殿龍;張志洋;梁志敏;王軍;;基于小波分析的交流CMT焊接電信號(hào)濾波[J];焊接學(xué)報(bào);2014年05期

7 李瑩瑩;張志毅;袁林;;線結(jié)構(gòu)光光條中心提取綜述[J];激光與光電子學(xué)進(jìn)展;2013年10期

8 馮興樂(lè);孫瑞寧;李偉;馬瑞濤;;斜率漸變的圖像斷點(diǎn)插值算法[J];激光雜志;2013年04期

9 雷正龍;呂濤;陳彥賓;陳宏;;基于掃描激光視覺(jué)傳感的焊縫圖像特征信息識(shí)別[J];焊接學(xué)報(bào);2013年05期

10 胡文剛;剛鐵;;基于超聲信號(hào)和圖像融合的焊縫缺陷識(shí)別[J];焊接學(xué)報(bào);2013年04期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 吳慶華;基于線結(jié)構(gòu)光掃描的三維表面缺陷在線檢測(cè)的理論與應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條

1 楊軍濤;焊縫表面缺陷的三維特征提取及線激光檢測(cè)[D];中北大學(xué);2016年

2 劉玉寶;線結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)研究[D];華僑大學(xué);2014年

3 代敦三;基于線激光輔助的焊縫成形表征方法的研究[D];蘭州理工大學(xué);2013年

4 黃維;基于信度評(píng)價(jià)和結(jié)構(gòu)光視覺(jué)的焊縫三維測(cè)量研究[D];上海交通大學(xué);2013年

5 王靜;基于SIFT和角點(diǎn)檢測(cè)的自動(dòng)圖像配準(zhǔn)方法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

6 楊尉;結(jié)構(gòu)光光條中心提取方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2009年

7 盧昌福;基于激光視覺(jué)傳感的焊后檢測(cè)技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2007年

本文編號(hào)：2594097