文中通過對巨哥電子MAG32HT型在線式紅外熱像儀及Thermo Group SDK軟件開發(fā)工具包的二次開發(fā),完成了對焊接過程熔池圖像的采集和圖像數(shù)據(jù)處理,采用研發(fā)的紅外視覺系統(tǒng)對核電站主管道自動焊過程進行實時監(jiān)測,并進行數(shù)據(jù)分析,取得了較好的效果,可實現(xiàn)實時焊道定位以及焊道大小識別,為后續(xù)紅外視覺系統(tǒng)在核電厚壁管道自動焊在線監(jiān)測的進一步應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。 

【文章來源】：焊接技術(shù). 2020,49(12)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

熱像視圖及溫度分布

紅外熱像儀是在焊接過程中對焊接溫度場進行信息采集的重要設(shè)備，對它的主要要求是采樣頻率與測溫范圍，由于焊接過程中溫度達到1 000℃以上，所以對熱量范圍的選擇較為重要。文中選用巨哥電子的MAG32HT熱像儀(圖2)作為基礎(chǔ)設(shè)備進行二次開發(fā)，其可實現(xiàn)的測溫范圍為:250～1 600℃，測量精度為:±2℃。首先針對設(shè)備上Thermo X在線軟件功能進行改造，完成圖像識別。由于圖像識別的精度與現(xiàn)場環(huán)境存在強耦合關(guān)系，所以需要對核電站大厚壁管道窄間隙坡口編寫圖像識別程序。用C++編寫坡口識別程序?qū)嵯駜x采集到的圖片進行處理，為了保證程序的正常運行，所有圖片的尺寸都固定為384×288像素。

調(diào)整紅外視覺系統(tǒng)，確定合適的觀察位置和角度并完成調(diào)試，即可對圖像進行獲取。熱像儀獲取圖像之后，通過圖像處理的手段對圖像進行進一步分析。圖3為采集的熱像圖，將其載入使用C++編寫的圖像處理代碼段對圖片進行處理，可以對中心點與焊縫進行清晰的識別，如圖4中“+”的位置為中心位置。軟件測量的焊縫寬度與實際焊縫寬度測量值最大偏差為0.17 mm。圖4 對熱像圖片的處理與識別

【參考文獻】：
博士論文
[1]鋁合金脈沖多重控制GMAW焊接質(zhì)量在線監(jiān)測研究[D]. 于鵬.吉林大學(xué) 2020
[2]基于鎖相紅外熱像理論的無損檢測及疲勞性能研究[D]. 趙延廣.大連理工大學(xué) 2012
[3]基于多傳感器的激光焊接質(zhì)量實時診斷及其理論基礎(chǔ)[D]. 王春明.華中科技大學(xué) 2005



本文編號：3112435