基于視覺傳感的水下焊縫檢測技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-06-06 21:47
隨著水利水電工程和海洋工程建設(shè)步伐的加快,與之對應(yīng)的水下焊接技術(shù)也受到了越來越多的重視。傳統(tǒng)人工潛水焊接存在效率低和焊接質(zhì)量難以保障等問題。將視覺傳感技術(shù)與水下機器人技術(shù)相結(jié)合,來實現(xiàn)水下自動化和智能化焊接,是解決上述問題的有效途徑之一。由于水下成像環(huán)境不同于陸上,使得傳統(tǒng)陸上的焊縫視覺檢測方法不能較好的滿足實際應(yīng)用要求,因此研究基于視覺傳感的水下焊縫檢測技術(shù)具有十分重要的意義。本文以實現(xiàn)水下焊縫的自動檢測與識別為研究目標(biāo),對相機水下成像和相機水下標(biāo)定等問題展開討論,并重點研究水下焊縫圖像處理算法流程中各環(huán)節(jié)的處理方法。主要研究工作如下:根據(jù)水下焊縫檢測的研究需求,構(gòu)建了水下視覺檢測系統(tǒng),對系統(tǒng)組成元件進行選型,并設(shè)計了相機密封裝置。依據(jù)相機小孔成像原理,建立各成像坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,并對相機水下成像特點進行分析,建立了水下非線性相機成像模型。同時針對水下相機標(biāo)定的問題,給出了一種焦距變化補償法,對水和透鏡介質(zhì)的影響進行處理,并利用張正友標(biāo)定算法對相機進行標(biāo)定,結(jié)果表明,標(biāo)定誤差低于0.06個像素,精度高。針對水下焊縫圖像對比度低及特征信息不明顯的問題,提出了一種基于邊緣信息融合的水...
【文章來源】:南昌工程學(xué)院江西省
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
線激光傳感器實物圖(a)三維激光視覺傳感器示意
基于視覺傳感的水下焊縫檢測技術(shù)研究10圖2.4MVD1-1312-160型高速相機Fig2.4MVD1-1312-160highspeedcamera表2.2高速相機性能參數(shù)Table2.2Highspeedcameraperformanceparameters分辨率像元尺寸感光范圍像素深度幀率外部大小1312×10828μmx8μm350-980nm12/10/8bit108Fps60×60×45mm(2)圖像采集卡根據(jù)視覺檢測系統(tǒng)選用的高速相機以及課題研究的焊縫檢測要求,選用的德國SiliconSoftware公司的MicroEnableIVAS1-PoCL型高性能圖像采集卡,該卡具有響應(yīng)時間短、清晰度高和寬帶高等優(yōu)點,并且包含標(biāo)準(zhǔn)CameraLink接口,可連接不同類型的數(shù)字面陣或線陣相機。圖像采集卡實物如圖2.5所示。在視覺檢測系統(tǒng)中,采集卡主要用于接收相機采集的數(shù)字圖像信號、相機拍攝幀率調(diào)節(jié)、圖像分辨率設(shè)定以及外觸發(fā)設(shè)定等。圖像采集卡的性能參數(shù)如表2.3所示。表2.3MicroEnableIVAS1-PoCL型圖像采集卡性能參數(shù)Table2.3MicroEnableIVAS1-PoCLimagecapturecardperformanceparameters參數(shù)MicroEnableIVAS1-PoCL計算機插槽接口PCIex1DMA通道1帶寬(max.)250M/s帶寬(typ.)200M/s板載內(nèi)存128M電壓+3.3V,200mA/+12V,300mA尺寸(LxH)167.64mmx111.15mm重量110g可支持的相機接口CameraLink1×Base(PortA)FCCverificationclassB
第2章水下視覺檢測系統(tǒng)構(gòu)建與標(biāo)定11圖2.5MicroEnableIVAS1-PoCL型圖像采集卡Fig2.5MicroEnableIVAS1-PoCLimagecapturecard(3)輔助光源鑒于水對光的吸收特性,采用被動視覺獲取的焊縫圖像呈現(xiàn)為整體偏暗且特征信息不明顯。因此,必須在檢測系統(tǒng)中增加輔助光源。綜合考慮各種因素,選取瑜融1200EB型鏑燈,該光源可聚焦,適用于不同水深的輔助光照。當(dāng)輔助光源以預(yù)先設(shè)定好的角度和亮度拍向水箱中的待焊工件時,可獲得視覺效果較好的焊縫圖像。瑜融1200EB型鏑燈實物圖如圖2.6所示。鏑燈的具體性能參數(shù)如表2.4所示。圖2.6瑜融1200EB型鏑燈實物圖Fig2.6YuRong1200EBxenonlampphysicalmap表2.4鏑燈輔助光源參數(shù)Table2.4Xenonauxiliarylightsourceparameters產(chǎn)品波長功率電壓透鏡直徑鏑燈530nm1200WAC220V175mm2.2.3視覺傳感器密封裝置設(shè)計由于視覺傳感器(高速相機)處于水下環(huán)境工作,因此必須對相機做密封處理。本文采用SolidWorks2014三維建模軟件設(shè)計了相機密封裝置的基本結(jié)構(gòu)。在完成密封裝置結(jié)構(gòu)設(shè)計后,需要綜合考慮各種因素來選擇裝置的各部分材料,從而完成密封裝置的構(gòu)建。首先,密封透鏡的透光性直接影響成像清晰度,并且還需具備一定的耐壓能力,故選用厚度為11mm直徑為155mm的超白高透鋼化玻璃。然后結(jié)合成本因素,選用DN100型法蘭、DN100型的UPVC管和M16螺栓。其中,法蘭前端蓋、鋼化玻璃和法蘭接頭間選用四氟墊片由M16螺栓壓緊密封;法蘭接頭和
【參考文獻】:
期刊論文
[1]改進型自適應(yīng)雙邊濾波算法[J]. 白曉東,舒勤,杜小燕,黃燕琴. 激光與光電子學(xué)進展. 2020(04)
[2]粒子圖像測速發(fā)展綜述[J]. 陳根華,詹斌,王海龍,羅曉萱. 南昌工程學(xué)院學(xué)報. 2019(03)
[3]改進的小波域閾值算法在圖像去噪中的應(yīng)用[J]. 張瑞雪,沈小林. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2019(07)
[4]Otsu閾值分割法特點及其應(yīng)用分析[J]. 袁小翠,黃志開,馬永力,劉寶玲. 南昌工程學(xué)院學(xué)報. 2019(01)
[5]機器視覺在自動化焊接中的應(yīng)用[J]. 顧俊,張玲玲,王健超. 應(yīng)用激光. 2018(06)
[6]小波變換和自適應(yīng)變換相結(jié)合的圖像增強方法[J]. 于天河,孟雪,潘婷,蘭朝鳳. 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報. 2018(06)
[7]基于多引導(dǎo)濾波的圖像增強算法[J]. 劉杰,張建勛,代煜. 物理學(xué)報. 2018(23)
[8]基于改進Otsu方法的振動圖像分割研究[J]. 馬天兵,劉健,杜菲,陳南南. 電光與控制. 2019(02)
[9]一種基于雙邊濾波和梯度信息的濾波算法[J]. 范娟,陳昌海,王靜,李振鋒. 電視技術(shù). 2018(11)
[10]分數(shù)階整體變分泊松去噪模型的分裂Bregman方法[J]. 張俊,馬明溪,寧成臻,歐陽志奎. 南昌工程學(xué)院學(xué)報. 2018(04)
博士論文
[1]基于寬動態(tài)視覺傳感的GMAW機器人焊接偏差實時識別及電弧監(jiān)測研究[D]. 郭波.華南理工大學(xué) 2016
[2]基于視覺技術(shù)的水下焊接機器人系統(tǒng)研究[D]. 李盛前.華南理工大學(xué) 2016
[3]模擬失重環(huán)境星載天線型面水下攝影測量技術(shù)研究[D]. 欽桂勤.解放軍信息工程大學(xué) 2011
[4]旋轉(zhuǎn)電弧傳感焊槍傾角檢測及水下焊縫跟蹤技術(shù)研究[D]. 葉建雄.南昌大學(xué) 2007
碩士論文
[1]基于小波變換圖像去噪及邊緣檢測研究[D]. 胡志峰.東華理工大學(xué) 2018
[2]基于視覺的核電站水下焊接機器人焊縫識別與路徑跟蹤[D]. 李浩.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于圖像傳感技術(shù)的焊縫定位檢測系統(tǒng)的研究[D]. 李松陽.浙江大學(xué) 2018
[4]水下機器人視覺系統(tǒng)圖像處理研究[D]. 仝灼銀.天津理工大學(xué) 2017
[5]基于CCD的焊縫檢測系統(tǒng)研究與軟件設(shè)計[D]. 盛宇佳.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[6]基于視覺傳感的焊縫圖像處理與識別[D]. 顏俊民.浙江工業(yè)大學(xué) 2016
[7]雙線激光視覺傳感焊縫跟蹤圖像處理[D]. 趙濱.南昌大學(xué) 2016
[8]漢字細化算法的研究[D]. 王夏妮.西安理工大學(xué) 2016
[9]水下攝像機標(biāo)定與測量算法研究[D]. 湯興粲.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[10]水下焊接機器人雙目視覺系統(tǒng)研究[D]. 李光樂.華南理工大學(xué) 2015
本文編號:3215200
【文章來源】:南昌工程學(xué)院江西省
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
線激光傳感器實物圖(a)三維激光視覺傳感器示意
基于視覺傳感的水下焊縫檢測技術(shù)研究10圖2.4MVD1-1312-160型高速相機Fig2.4MVD1-1312-160highspeedcamera表2.2高速相機性能參數(shù)Table2.2Highspeedcameraperformanceparameters分辨率像元尺寸感光范圍像素深度幀率外部大小1312×10828μmx8μm350-980nm12/10/8bit108Fps60×60×45mm(2)圖像采集卡根據(jù)視覺檢測系統(tǒng)選用的高速相機以及課題研究的焊縫檢測要求,選用的德國SiliconSoftware公司的MicroEnableIVAS1-PoCL型高性能圖像采集卡,該卡具有響應(yīng)時間短、清晰度高和寬帶高等優(yōu)點,并且包含標(biāo)準(zhǔn)CameraLink接口,可連接不同類型的數(shù)字面陣或線陣相機。圖像采集卡實物如圖2.5所示。在視覺檢測系統(tǒng)中,采集卡主要用于接收相機采集的數(shù)字圖像信號、相機拍攝幀率調(diào)節(jié)、圖像分辨率設(shè)定以及外觸發(fā)設(shè)定等。圖像采集卡的性能參數(shù)如表2.3所示。表2.3MicroEnableIVAS1-PoCL型圖像采集卡性能參數(shù)Table2.3MicroEnableIVAS1-PoCLimagecapturecardperformanceparameters參數(shù)MicroEnableIVAS1-PoCL計算機插槽接口PCIex1DMA通道1帶寬(max.)250M/s帶寬(typ.)200M/s板載內(nèi)存128M電壓+3.3V,200mA/+12V,300mA尺寸(LxH)167.64mmx111.15mm重量110g可支持的相機接口CameraLink1×Base(PortA)FCCverificationclassB
第2章水下視覺檢測系統(tǒng)構(gòu)建與標(biāo)定11圖2.5MicroEnableIVAS1-PoCL型圖像采集卡Fig2.5MicroEnableIVAS1-PoCLimagecapturecard(3)輔助光源鑒于水對光的吸收特性,采用被動視覺獲取的焊縫圖像呈現(xiàn)為整體偏暗且特征信息不明顯。因此,必須在檢測系統(tǒng)中增加輔助光源。綜合考慮各種因素,選取瑜融1200EB型鏑燈,該光源可聚焦,適用于不同水深的輔助光照。當(dāng)輔助光源以預(yù)先設(shè)定好的角度和亮度拍向水箱中的待焊工件時,可獲得視覺效果較好的焊縫圖像。瑜融1200EB型鏑燈實物圖如圖2.6所示。鏑燈的具體性能參數(shù)如表2.4所示。圖2.6瑜融1200EB型鏑燈實物圖Fig2.6YuRong1200EBxenonlampphysicalmap表2.4鏑燈輔助光源參數(shù)Table2.4Xenonauxiliarylightsourceparameters產(chǎn)品波長功率電壓透鏡直徑鏑燈530nm1200WAC220V175mm2.2.3視覺傳感器密封裝置設(shè)計由于視覺傳感器(高速相機)處于水下環(huán)境工作,因此必須對相機做密封處理。本文采用SolidWorks2014三維建模軟件設(shè)計了相機密封裝置的基本結(jié)構(gòu)。在完成密封裝置結(jié)構(gòu)設(shè)計后,需要綜合考慮各種因素來選擇裝置的各部分材料,從而完成密封裝置的構(gòu)建。首先,密封透鏡的透光性直接影響成像清晰度,并且還需具備一定的耐壓能力,故選用厚度為11mm直徑為155mm的超白高透鋼化玻璃。然后結(jié)合成本因素,選用DN100型法蘭、DN100型的UPVC管和M16螺栓。其中,法蘭前端蓋、鋼化玻璃和法蘭接頭間選用四氟墊片由M16螺栓壓緊密封;法蘭接頭和
【參考文獻】:
期刊論文
[1]改進型自適應(yīng)雙邊濾波算法[J]. 白曉東,舒勤,杜小燕,黃燕琴. 激光與光電子學(xué)進展. 2020(04)
[2]粒子圖像測速發(fā)展綜述[J]. 陳根華,詹斌,王海龍,羅曉萱. 南昌工程學(xué)院學(xué)報. 2019(03)
[3]改進的小波域閾值算法在圖像去噪中的應(yīng)用[J]. 張瑞雪,沈小林. 現(xiàn)代電子技術(shù). 2019(07)
[4]Otsu閾值分割法特點及其應(yīng)用分析[J]. 袁小翠,黃志開,馬永力,劉寶玲. 南昌工程學(xué)院學(xué)報. 2019(01)
[5]機器視覺在自動化焊接中的應(yīng)用[J]. 顧俊,張玲玲,王健超. 應(yīng)用激光. 2018(06)
[6]小波變換和自適應(yīng)變換相結(jié)合的圖像增強方法[J]. 于天河,孟雪,潘婷,蘭朝鳳. 哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報. 2018(06)
[7]基于多引導(dǎo)濾波的圖像增強算法[J]. 劉杰,張建勛,代煜. 物理學(xué)報. 2018(23)
[8]基于改進Otsu方法的振動圖像分割研究[J]. 馬天兵,劉健,杜菲,陳南南. 電光與控制. 2019(02)
[9]一種基于雙邊濾波和梯度信息的濾波算法[J]. 范娟,陳昌海,王靜,李振鋒. 電視技術(shù). 2018(11)
[10]分數(shù)階整體變分泊松去噪模型的分裂Bregman方法[J]. 張俊,馬明溪,寧成臻,歐陽志奎. 南昌工程學(xué)院學(xué)報. 2018(04)
博士論文
[1]基于寬動態(tài)視覺傳感的GMAW機器人焊接偏差實時識別及電弧監(jiān)測研究[D]. 郭波.華南理工大學(xué) 2016
[2]基于視覺技術(shù)的水下焊接機器人系統(tǒng)研究[D]. 李盛前.華南理工大學(xué) 2016
[3]模擬失重環(huán)境星載天線型面水下攝影測量技術(shù)研究[D]. 欽桂勤.解放軍信息工程大學(xué) 2011
[4]旋轉(zhuǎn)電弧傳感焊槍傾角檢測及水下焊縫跟蹤技術(shù)研究[D]. 葉建雄.南昌大學(xué) 2007
碩士論文
[1]基于小波變換圖像去噪及邊緣檢測研究[D]. 胡志峰.東華理工大學(xué) 2018
[2]基于視覺的核電站水下焊接機器人焊縫識別與路徑跟蹤[D]. 李浩.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[3]基于圖像傳感技術(shù)的焊縫定位檢測系統(tǒng)的研究[D]. 李松陽.浙江大學(xué) 2018
[4]水下機器人視覺系統(tǒng)圖像處理研究[D]. 仝灼銀.天津理工大學(xué) 2017
[5]基于CCD的焊縫檢測系統(tǒng)研究與軟件設(shè)計[D]. 盛宇佳.哈爾濱理工大學(xué) 2017
[6]基于視覺傳感的焊縫圖像處理與識別[D]. 顏俊民.浙江工業(yè)大學(xué) 2016
[7]雙線激光視覺傳感焊縫跟蹤圖像處理[D]. 趙濱.南昌大學(xué) 2016
[8]漢字細化算法的研究[D]. 王夏妮.西安理工大學(xué) 2016
[9]水下攝像機標(biāo)定與測量算法研究[D]. 湯興粲.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[10]水下焊接機器人雙目視覺系統(tǒng)研究[D]. 李光樂.華南理工大學(xué) 2015
本文編號:3215200
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