本文選題：直縫焊管 + 焊縫噘嘴�。� 參考：《河南理工大學》2016年碩士論文

【摘要】：本文主要針對直縫焊管焊縫噘嘴的檢測技術(shù)做了深入的研究。首先闡述了直縫焊管焊縫噘嘴的成因,然后介紹了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并和現(xiàn)有的檢測方法做比較,確定了采用激光掃描技術(shù)來對直縫焊管焊縫噘嘴缺陷進行檢測的方法。該方法是利用激光掃描儀對直縫焊管表面的三維輪廓數(shù)據(jù)進行采集,然后對數(shù)據(jù)進行一系列的算法處理,最后選用隨機Hough變換檢測圓的方法提取焊管缺陷的特征,以此來判斷直縫焊管的焊縫是否存在噘嘴缺陷。為了提高隨機Hough變換的算法效率以及其準確性,需要對焊管表面三維輪廓數(shù)據(jù)中的圓弧數(shù)據(jù)和焊縫處特征數(shù)據(jù)進行分離,利用干凈的圓弧數(shù)據(jù)來進行隨機Hough變換提取缺陷特征,這時提出了利用K均值聚類算法來對隨機Hough變換算法來進行優(yōu)化。通過實驗分析可知,由于焊管表面三維輪廓數(shù)據(jù)的特點,直接對這點數(shù)據(jù)點進行K均值聚類的效果并不理想。為了提高聚類的準確性,提出了利用差分曲率算法來優(yōu)化K均值聚類算法的方法。通過差分曲率算法計算出所有離散點的曲率,通過對這些曲率的分布進行研究,發(fā)現(xiàn)這些曲率值的分布有一定的規(guī)律,焊縫處數(shù)據(jù)點的曲率和焊縫兩側(cè)圓弧數(shù)據(jù)的曲率值的大小有明顯的區(qū)別,利用這一特點,可以通過K均值聚類算法將它們劃分開,然后在對圓弧數(shù)據(jù)進行隨機Hough變換檢測圓。通過實驗分析,經(jīng)過優(yōu)化之后的K均值聚類算法以及隨機Hough變換算法的準確性和實時性都有明顯提高。最后,基于本文中提出的直縫焊管焊縫噘嘴檢測方法,在MATLAB/GUI環(huán)境下設(shè)計了一個直縫焊管焊縫噘嘴檢測系統(tǒng),實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠有效的對直縫焊管焊縫噘嘴進行判斷。
[Abstract]:In this paper, the detection technology of welded seam pout of straight welded pipe is studied in detail. In this paper, the causes of weld pout of straight welded pipe are introduced, then the research status at home and abroad is introduced, and compared with the existing inspection methods, the method of detecting the weld pout defects of straight welded pipe by laser scanning technology is determined. This method uses laser scanner to collect 3D profile data of straight welded pipe surface, then carries on a series of arithmetic processing to the data, finally selects the random Hough transformation to detect the circle method to extract the characteristic of the welded pipe defect. In order to determine whether the weld seam of straight welded pipe has pouting defects. In order to improve the algorithm efficiency and accuracy of random Hough transform, it is necessary to separate arc data from weld seam feature data from 3D profile data of welded pipe surface, and to extract defect feature by random Hough transform using clean arc data. A K-means clustering algorithm is proposed to optimize the stochastic Hough transform algorithm. According to the experimental analysis, due to the characteristics of 3D profile data of welded pipe surface, the effect of K-means clustering directly on this point data point is not ideal. In order to improve the accuracy of clustering, the differential curvature algorithm is proposed to optimize K-means clustering algorithm. The curvature of all discrete points is calculated by the difference curvature algorithm. By studying the distribution of these curvature, we find that the distribution of these curvature values has a certain rule. There are obvious differences between the curvature of the data points at the weld and the curvature values of the arc data on both sides of the weld. By using this feature, they can be divided by K-means clustering algorithm, and then the circle is detected by random Hough transform of the arc data. Through experimental analysis, the accuracy and real-time performance of the optimized K-means clustering algorithm and stochastic Hough transform algorithm are improved obviously. Finally, based on the method proposed in this paper, a weld pouting detection system for straight welded pipe is designed under MATLAB/GUI environment. The experimental results show that the system can effectively judge the weld pouting of straight welded pipe.
【學位授予單位】：河南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TG441.7;TP311.13

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本文編號：1920124