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山东大学硕士学位论文 对接t i g 焊熔池几何形状参数检测及熔透控制 摘要 t i g 焊作为一种重要的机械制造热加工工艺，在工业生产中应用十分广泛。 为保证焊接质量和提高焊接生产率，必须实现焊接过程的自动化和智能化。国内 外对此开展了大量研究，但绝大多数都是针对t g 堆焊的情况。本文研究对接 t i g 焊熔池几何形状参数的视觉检测与熔透控制问题。 根据薄板对接t i g 焊试件容易发生热变形的情况，对实验系统进行了改进， 通过检测电弧电压来反映试件热变形造成的弧长变化。针对试件对接所造成的错 边与对中问题，改进了图像处理算法，定义了熔池偏离系数。利用普通c c d 摄 像机拍摄出了清晰、完整的对接t i g 焊熔池图像，提取了熔池边缘。开展了静 态试验和动态试验，检测出了不同工艺条件下的熔池几何形状参数。利用b p 神 经网络模型分析了正面熔池形状参数与背面熔宽的定量关系。在本文所用的实验 条件下设定了熔透的判定标准( 当背面熔宽在3 5 m m 内时，就认为试件熔透符 合要求) 。根据正面熔池宽度来预测背面熔宽。设计了以正面熔池宽度为被控制 量、焊接电流为控制量的模糊控制器，开展了薄板对接t i g 焊熔透控制试验， 结果表明所研制的控制系统具有一定的控制效果。 关键词：对接t i g 焊，熔池几何形状参数，视觉检测，神经网络，模糊控制 山东大学硕士学位论文 、v e l dp o o l g e o m e t r y m e a s u r e m e n ta n dp e n e t r a t i o nc o n t r o l i nt i g w e l d i n g o fb u t tj o i n t s a b s t r a c t a sa ni m p o r t a n tm a n u f a c t u r i n gt e c h n o l o g y , t u n g s t e n - i n e r t g a s ( t i g ) w e l d i n gi s w i d e l yu s e di ni n d u s t r y i ti sn e c e s s a r y t or e a l i z et h ew e l d i n g p r o c e s sa u t o m a t i o na n d m a k ei t i n t e l l i g e n t f o r a s s u r i n g t h e w e l d i n gq u a l i t y a n d i m p r o v i n gw e l d i n g p r o d u c t i v i t y l a r g ea m o u n t o fr e s e a r c hw o r kh a sb e e nc o n d u c t e di nt h i sf i e l da th o m e a n da b r o a d ，b u tt h em a j o r i t yo fw h i c ha r ec o n c e m e dw i t hb e a d o n - p l a t et i g w e l d i n g t h i sp a p e ri n t r o d u c e sas y s t e mf o rm e a s u r i n gt h ew e l dp o o lg e o m e t r yw i t hv i s i o n s e n s o ra n dc o n t r o l l i n gt h ep e n e t r a t i o ni nt i gw e l d i n go f b u t tj o i n t s c o n s i d e r i n g t h ef a c tt h a ts h e e tw o r k p i e c e se a s i l yo c c u rt h e r m a ld i s t o r t i o ni nt i g w e l d i n go f b u t tj o i n t s ，t h ee x p e r i m e n t a ls y s t e mi sm o d i f i e d t h ea r cl e n g t hv a r i a t i o n r e s u l t e df r o mt h et h e r m a ld i s t o r t i o no fs h e e tw o r k p i e c e si sr e a l i z e dt h r o u g hs e n s i n g t h ea r cv o l t a g e i na l l u s i o nt ot h em i s a l i g n m e n ta n ds e a mt r a c k i n gp r o b l e m si nb u t t j o i n t ，t h ei m a g ep r o c e s sa l g o r i t h mi si m p r o v e d ，ac o e f f i c i e n tr e f l e c t i n gt h ed e v i a t i o n o fw e l dp o o li sd e f i n e d t h ec l e a ra n dw h o l et i gw e l dp o o ls u r f a c ei m a g e so f b u t t j o i n ta r ec a p t u r e db yu s i n gt h ec o m m o n c c dc a m e r a ，a n dt h ee d g eo fw e l dp o o la t u p p e r s u r f a c ei se x t r a c t e d t h es t a t i ca n dd y n a m i ce x p e r i m e n t s a r ec a r r i e do u t ，a n dt h e w e l dp o o lg e o m e t r i cp a r a m e t e r si nd i f f e r e n tw e l d i n gc o n d i t i o n sa r eo b t a i n e d t h e r e l a t i o nb e t w e e nt h ew e l dp o o lg e o m e t r i c a lp a r a m e t e r sa n dt h eb a c k s i d ew e l d w i d t hi s a n a l y z e db yu s i n gb p n e u r a ln e t w o r kt e c h n o l o g y ac r i t e r i o nf o rp e n e t r a t i o ne x t e n ti s s e tu n d e rt h et e s tc o n d i t i o n si si nt h i ss t u d y ( w h e nt h eb a c k s i d ew e l dw i d t hi nt h e r a n g eo f 3 - 5i l r n ，t h ep e n e t r a t i o ni sr e g a r da ss a t i s f a c t o r y ) t h ew i d t ho f w e l d p o o la t t o p s i d e i su s e dt op r e d i c tt h eb a c k s i d ew e l dw i d t h af u z z yc o n t r o l l e ri sd e s i g n e d w i t h t h ew i d t ho fw e l dp o o la tt o p s i d ea sc o n t r o l l e dv a r i a b l ea n dt h ew e l d i n gc u r r e n ta s c o n t r o l l i n gp a r a m e t e r t h e s h e e tp e n e t r a t i o nc o n t r o l l i n ge x p e r i m e n to ft i gw e l d i n go f b u t ti o i n ti sc a r r i e do u t t h er e s u l ti n d i c a t e st h a tt h ed e v e l o p e dc o n t r o ls y s t e mc a l l r e a l i z et h ed e s i g n e df u n c t i o nw i t hs a t i s f a c t i o n k e yw o r d s ：t i gw e l d i n go fb u t tj o i n t ，w e l dp o o lg e o m e t r y , v i s i o n - b a s e ds e n s i n g ， n e u r a ln e t w o r k ，f u z z y c o n t r 0 1 i i 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不 包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研 究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完 全意识到本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：2 墨墨f 受日期：竺兰兰12 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论 文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分 内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段 保存论文和汇编本学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：三昼墨f 丝导师签名： 山东大学硕士学位论文 1 i 选题意义 第一章绪论 现代工业产品( 如航空航天产品、压力容器、核电设备) 对焊接质量的要求 日益提高，为保证焊接质量和提高生产率，必须对焊接过程实行自动控制。而焊 缝熔透及成形直接决定焊接结构强度的大小和焊接缺陷的产生与否，是影响焊接 质量的重要因素。多年来，国内外焊接工作者在此方面作了大量的研究工作，并 且取得了很大的进展。但t i g 焊熔透自动控制仍是国内外焊接界尚未完全解决的 重要研究课题。 t 1 6 焊作为一种重要的机械制造热加工工艺，具有热输入易调节，适于全位 置焊的优点，也是实现单面焊双面成形的理想方法，并且由于氩气的保护，隔离 了空气对熔化金属的有害作用，可焊接易氧化的有色金属及其合金、不锈钢、高 温合金、钛及钛合金以及难熔的活性金属等等，在工业生产中应用十分广泛。由 于t i g 焊主要用于薄件焊接和厚件打底焊，对接是最主要的接头形式。但是，对 接接缝装配时，不可避免地存在某种程度的错边、间隙不均匀等问题，也存在着 接缝对中的问题，对接焊熔透控制的难度更大，对其进行深入研究具有重要的实 际意义。 1 2 焊接熔透控制领域的研究现状 焊接熔透控制涉及到信息传感检测和控制模型建立等问题。下面对该领域的 研究现状做简要评述。 1 2 1 焊接信息的传感检测 根据传感原理不同，主要有电弧传感、声学传感、光学传感等检测方法。它 第一章绪论 _ 目_ e _ l - _ _ - ! ! ! _ l i e _ _ _ _ e ! ! ! ，! l ! - ! g ! ! ! e ! ! ! ! 目_ - _ _ - 。! _ _ _ 们在焊接中都有所应用e l3 。 ( 1 ) 超声波传感 超声波检测利用超声波穿过焊件时的衰减效应检测熔池几何形状，从而探 测熔透情况以及焊缝的不连续性缺陷2 川。图1 1 是超声波探头检测熔池深度原 理示意图巧3 。超声波探头必须与焊件紧密接触，以便超声波与工件的良好耦合。 对于表面状况不好的工件，其探测准确性必然受到很大的影响。 避 辖 ( 2 ) 红外传感 图1 - 1超声波信号传感示意图【5 】 图1 - 2 焊接温度场红外检测系统” 对焊接温度场进行检测，直观地描述焊接熔池及周围热场的状况，可以提取 出焊接质量的控制信号。焊接温度场的分布与熔透有着对应关系，焊接时焊件上 熔池后部附近点的表面温度与背面熔宽之间也存在着对应关系。通过检测焊接 熔池及其周围热场，对热输入量加以调节可达到控制背面熔宽的目的。徐雪松等 山东大学硕士学位论文 利用i c c d 从工件背面获取了焊接温度场图像，通过对图像进行分析提取了焊 缝偏差信号，实现了焊接过程的焊缝跟踪。图卜2 为其系统结构图。 ( 3 ) 电弧电压传感 哈尔滨工业大学杨春利等8 1 利用熔池谐振信号作为熔透信息进行熔透控制。 利用电弧作用下的熔池振荡特性作为背面熔透情况下熔池尺寸的反馈信息，即熔 池震荡法。熔池振荡频率与熔池体积、质量密切相关，将熔池假设为圆柱形时， 可以获得熔池的半径或熔深，从而得到焊缝熔透信息。由于振荡时产生的电弧信 号变化范围很小，焊接电弧的弧压纹波常常干扰振荡信息；利用普通的焊接电源 很难从较杂乱的弧焊信号中分辨出熔透信息。另外，当电弧快速行走时，电弧力 不再作用于熔池的中心，熔池难以产生有规律的振荡。只适用于步进焊接，无法 实现连续行走。 ( 4 ) 声学传感 图1 - 3 等离子弧焊背面声音信号传感示意图 声学传感器通过检测焊接电弧的声音，提取出反映焊接过程的信息。研究发 现：当焊接电流以一定的频率变化时，电弧就会发出一定强度的声音，而且声音 的强度与弧长成正比【9 l 。文献 1 0 】采用图1 - 3 所示的等离子弧焊背面声音信号传 第一章绪论 感系统检测工件的熔透程度，实现了焊缝稳定成型的闭环控制。此种传感方法的 不足在于声音信号传输速度很低，信号滞后现象严重，传输的信息量小。对于非 管系产品，干扰较大，效果很差。 ( 5 ) 直接视觉 光学传感是利用视觉传感器对焊接质量信息进行检测，可以直接摄取电弧区 和熔池区的图像，具有不接触、非惯性及信息量大、可靠性强等优点。它既可以 从正面也可以从背面提取质量信息。从焊缝背面提取质量信息进行熔透控制 5 1 1 - 1 4 ，可以提取直接反映熔透信息的背面熔宽，并可以避免正面弧光的干扰。 但是，背面的传感器与正面的焊枪的运动难以相互协调，且应用场合受到一定的 限制。相反，从焊缝正面提取质量信息进行熔透控制，一方面可以获得较多的信 息量且无滞后性，另一方面，传感器与焊枪刚性连为一体，都处于试件正面，适 合于各种应用场合，是目前研究较多的一种方法。根据检测系统中成像光源是利 用焊接区自身的光源还是辅助光源，分为被动式直接视觉和主动式直接视觉两 种。 1 ) 被动式直接视觉 肖强通过对光谱谱线的分析，在电弧谱线间隙中选取一个窗口，利用熔池本 身的发光及部分电子光谱背景在熔池及工作表面的反光观察近弧区的图象，以避 开电弧强谱线的干扰。他利用电弧和熔池的自身光谱辐射，通过选择一个特定的 辐射领域，使弧焊区各辐射源的光强达到了一个合适的比例卯，有效地提高了 在可见光波长内电弧、熔池和焊缝三者间同时成像的清晰度，为焊缝轨迹自动跟 踪和智能弧焊机器人视觉传感的开发提供了理论依据和应用实铆。刘玉池等人 n 6 。1 7 3 利用t i g 脉冲焊基值期间焊接电流较小，弧光较弱的特点，经过一定时间 的延迟，利用普通c c d 摄像机在基值期间成功获取了熔池图像，哈尔滨工业大学 的娄亚军将降低焊接电流的方法和选择观测窗口的窄带滤光方法相结合，研制了 熔池正反面视觉图像同时同幅传感系统，效果好于单独采用降低焊接电流和窄 带滤光片法，但是，该方法仅适用于脉冲焊，并且对焊接过程有一定的影响。文 4 山东大学硕士学位论文 献 1 8 2 0 研制了熔池同轴观测的试验系统，图卜4 是该系统示意图。这一系统的 优点是弧光被导电嘴阻挡受到抑制，可以摄得整个熔池的清晰图象，焊炬运行不 受方向限制。但是这种方法需要使用专门设计的焊枪结构。王建军等旺在对铝 合金焊接电弧光谱分析的基础上，以焊接电弧光中的连续光谱作为光源，采用宽 带滤波方法设计的光学图像传感器，利用普通工业c c d 摄像机拍摄出了清晰的铝 合金焊接熔池图像。图卜5 为其传感系统结构简图。 图1 4 熔池同轴观测试验系统示意图 1 8 】 喷嘴 c c d 摄像机 减光片平萄镳 蝌接嬉池 图i - 5 铝合金熔池图象检测系统简图1 第一章绪论 2 ) 主动式直接视觉 人们通过实验和统计分析发现，焊缝的平均下塌量( 即焊缝正面下塌面积s 与正面熔宽b 之比，如图卜6 所示) 闯存在良好的对应关系e 2 2 ) 。张裕明等人利 用结构光三维视觉传感器检测熔池正面的下塌量( 结构框图如图卜7 所示) 1 2 3 1 。 b 图1 - 6 焊缝几何参数示意图1 2 2 y 图1 7 结构光三维视觉传感示意图0 2 ” 他在熔池根部附近提取出了t i g 焊正面焊缝平均下塌量及正面熔宽等信息，建立 了正面焊缝平均下塌量与背面熔宽的关系模型。利用正面平均下塌量、正面熔宽 两个参数实现了t i g 焊熔透正面视觉自适应控制。该方法所测熔池表面下塌量的 位置位于熔池后方已经凝固的焊道上，信息具有一定的滞后性，此外这种方法检 测的熔池参数较少，与熔透密切相关的熔池长度、熔池面积和熔池后拖角等则没 有检测出来。随着高能量脉冲激光器的发展，人们开始利用强烈激光对熔池的照 山东大学颈士学位论文 明拍摄熔池的正面图像f 2 4 3 2 】。采用远红外传感和激光视频检测方法能够获取较清 晰的熔池区图像，但设备价格昂贵。 综上所述，声学传感器，电弧传感器结构简单，但由于其本身的局限性，传 感的信息量较少，限制了它们在熔池形状检测和熔透控制方面的应用。光学传感 器中的远红外传感和激光视频检测方法能够获取较清晰的熔池区图象，但设备价 格昂贵。熔池同轴观测法的焊枪结构需专门设计，难以在实际中应用。降低焊接 电流的方法及窄带滤光片法虽然能够在一定程度上消除电弧光的干扰，但其效果 相对于将两者结合起来的方法一熔池正反面视觉同时同幅传感的方法较差，而熔 池正反面同时同幅传感的方法的应用又有一定的局限性，仅适用于脉冲焊，并且 可能对焊接过程产生一定的影响。 1 2 2 焊接过程控制模型的建立 焊缝的熔透及成形控制是焊接过程自动控制中的重要内容，文献 i ，7 ，8 ，i i ，2 3 ，3 4 ，4 8 】分别对焊接过程熔透控制进行了研究。而在熔透控制过程中最 重要的是控制模型的建立。 经典控制理论中的p i d 控制比较常用，也比较成熟。p i d 控制基本实现数字 化，即通过建立数学模型，直接利用计算机得出计算结果，但这种方法需要建立 精确的数学模型1 ，而焊接过程又是一个非线性、时变和滞后的系统，难以建 立精确的数学模型。目前的研究多集中在p i d 参数的优化以及自适应、自学习 p i d 控制器的研究上【3 4 1 。但也不能从根本上解决不确定性和非线性的问题。 从8 0 年代开始国内外开始研究模糊控制在焊接中的应用，并取得了比较好 的成果。由于模糊控制不需要建立被控对象的精确的数学模型，系统的鲁棒性强， 尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制 3 5 3 0 王雅生等口酣研制了多因子自调 整模糊控制器，稳定了c 0 2 焊焊接电流。但是，模糊控制器存在着知识获取匿 难，推理过程模糊性增加，在一些专家经验较少的过程，可能出现失控的现象。 神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点，可以直接从经验中获取 7 第一章绪论 知识，自动建立模糊控制规则和隶属函数，具有较强的自学习能力，其容错性也 较强，但学习速度慢、知识表达困难 3 7 - 4 5 3 。 模糊逻辑控制和神经元网络控制各有优缺点，其性能比较如表卜1 所示： 表卜1 模糊逻辑控制和神经元网络控制的性能比较“6 i 鉴于模糊控制与神经网络各自的局限性，人们提出了模糊神经网络，它结合 了神经网络和模糊控制的优点，是一种很有发展前途的方法”。其在焊接控制 领域的应用尚处于起步阶段。华南理工大学的高向东等人”“研究了神经网络与 模糊控制融合技术，构成钨极气体保护电弧焊g t a w 神经网络一模糊控制系统。 重点论述了神经网络和模糊逻辑在熔深建模和控制以及焊缝跟踪方面的应用。目 前，模糊神经网络系统从结构上看主要有两类：一是在神经网络结构中引入模糊 逻辑，使其具有宜接处理模糊信息的能力。如把普通神经元中的加权求和运算转 变为“并”和“交”等形式的模糊逻辑运算，从而形成模糊神经元。二是直接利 用神经网络的学习功能及映射能力，去等效模糊系统中的各个模糊功能块，如模 糊化、模糊推理、模糊判决等。目前研究最多的是第二种结构。这种方法主要是 利用神经网络的学习功能，使得控制系统能够进行在线调整优化。 1 3 本文的研究基础 山东大学焊接智能控制实验室在熔池检测和焊接过程智能控s u y 面开展了 长期的研究工作。高进强【4 8 5 3 1 在分析了电弧光谱的组成、空间分布及其影响因 素的基础上，设计出了复合滤光器，根据焊接电流的大小实时调节图像采集时的 山东大学硕士学位论文 亮度，直接利用普通c c d 传感器拍摄出熔池区大部分的图像；对图像进行处理 后，得到熔池宽度、熔池半长、熔池后部面积和熔池后拖角等熔池几何参数：针 对恒流t i g 焊接过程具有非线性、大滞后、时变的特点，采用b p 神经网络技术 建立了“熔池正面几何形状参数与背面熔宽”之间的关系模型f b w ：设计了以 背面熔宽的误差和误差变化率为输入、焊接电流的变化为输出的单层神经网络模 糊控制器，实现了焊接过程的熔透控制。限于当时的条件，并没有拍摄出完整的 熔池图像。刘新锋 5 4 4 5 1 通过改进普通c c d 摄像机镜头，调整物距、光圈、快门 等光学参数，并改进了原焊接系统不够完善的地方，拍摄出了分辨率、清晰度较 高的完整的t i g 焊接熔池图像，检测出了连续电流t i g 焊接熔池的整个边缘。 赵衍华【5 6 】对拍摄出的熔池图像进行了数据处理，并建立了熔池正面几何形状参数 与背面熔宽的关系模型。但上述工作均是在t i g 堆焊条件下进行的，没有涉及 对接t i g 焊的情况。 l4 本文的研究内容 本文主要研究对接情况下t i g 焊接熔池正面几何形状参数的视觉检测和熔 透控制。具体内容有： 1 、设计电孤电压采集单元。 2 、分析对接t i g 焊熔池图像的特点，改进优化图像处理算法。 3 、进行大量对接t i g 焊工艺试验，拍摄出清晰完接的熔池图像。 4 、对熔池图像的检测结果进行定量化分析，分析熔池正面几何参数与背面熔 宽的关系。 5 、设计控制器，进行对接t i g 焊熔透自动控制试验。 9 第二章对接t i g 焊接络池图像视觉检测系统 第二章对接t i g 焊接熔池图像视觉检测系统 2 ，1 检测系统 如图2 1 所示，对接t i g 焊接熔池图像视觉检测系统由t i g 焊机、行走机构、 焊接控制单元、调速器、主控微机、图像采集卡、监视器、焊枪、c c d 摄像机、 窄带复合滤光器及电弧电压采集单元等组成。 图2 - 1 系统结构框图 2 1 1 图像采集系统 图像采集系统是对接t i g 焊接熔池图像视觉检测系统的核心，主要完成电 弧的滤光、图像采集、图像数字化、图像传输、图像的处理及控制参数计算等任 务。图像采集系统由c c d 摄像机、图像采集卡、窄带复合滤光器、监视器等组 成，图2 - 2 是图像采集系统的结构框图。 1 0 山东大学硕士学位论文 ! ! ! s ! e ! ! _ _ e s ! l ! i _ _ _ i e 目_ l - _ l - _ _ 自_ _ _ _ i _i1 日_ l _ e 目! ! ! + 图2 2 图像传感系统框图 窄带复合滤光器主要由两片中性减光片、一片窄带滤光片组成，其中窄带 滤光片的中心波长为6 1 0h i l l ，半带宽为1 0i l i t i ，中一t l , 波长透过率为2 7 。中性 减光片透过率为1 0 。窄带复合滤光器的主要目的是滤除部分电弧光，以获取清 晰的熔池区图像，为下一步的熔池图像处理及熔透控制打下基础。 c c d 摄像机采用m t v - 1 8 0 2 c b 型，安装有焦距为3 5 m m 的镜头。图像采集 卡选用中国科学院自动化所科技嘉仪表有限公司生产的c a m p e 一1 0 0 0 黑白图像 采集卡，采集窗v i 可任意设定，同时支持连续和单帧采集。该采集卡安装于计算 机p c i 插槽中，采集的图像通过a d 转换后以数字帧形式直接送计算机内存， 便于计算机处理。其主要性能指标如表2 。1 所示。 表2 1c a m p e 1 0 0 0 黑白图像采集卡主要性能参数 分辨率7 6 8 5 7 6 采样精度 1 ，2 5 6 转换时间 1 3 0 s 同步方式内、外同步 扫描制式隔行扫描 几何线性度无畸变 2 1 2 电弧电压采集单元 电弧长度一定的情况下，t i g 焊的电弧电压是稳定的，不随焊接过程的进行 丽发生变化。但在采用t i g 焊进行薄板对接时发现，即使在恒流恒速的情况下， 第二章对接t i g 焊接熔池图像视觉检测系统 熔池的大小也是在不断发生变化的。分析其原因，认为有以下两方面的因素：一 是试件在焊接过程中发生变形，二是工作台表面水平度不够。而上述两方面的变 化均会影响电弧长度，进而影响焊接过程的热输入，从而影响熔池的大小。因此 本文设计一电弧电压采集单元在焊接过程中实时采集电弧电压，如图2 3 所示。 图2 4 为采集电弧电压的程序流程图。 图2 - 3电弧电压采集示意图 图2 4 电弧电压采集程序流程图 2 2 对接t i g 焊熔池图像特点的分析 x 图2 - 5 对接t i g 焊熔池图像 图2 - 6 存在错边的熔池图像 图像处理的目的是在纷繁复杂的信息中提取出人们感兴趣的信息，如物体边 缘等。图像处理的一般过程应包括图像滤波、图像增强及边缘锐化、边缘提取f 4 8 1 。 过程的每一步均有许多算法，这些算法各异，处理效果也不尽相同，评价一种算 法的好坏，关键是看对目的图像的处理效果。只有了解目的图像的特征，才能更 好地设计出适合于目的图像的处理算法。因此，在进行图像处理以前，要对目的 图像作必要的分析，以选择或设计合适的图像处理算法。 一般地，边缘表现为图像上灰度变化剧烈的地方h 9 1 。在本系统所拍摄的图像 中，由于电弧光在熔池表面是镜面反射。在熔池周围的未熔化区域或者已凝固区 域为漫反射，使得熔池边缘处有灰度突变。根据这一特征可以设计出边缘搜索程 序。图2 5 是在焊接电流为9 0 a 、焊接速度为1 1 0 r a m r a i n 的工艺参数下拍摄的 对接焊熔池图像。 第二章对接t i g 焊接熔池图像视觉检测系统 对接t i g 焊焊缝存在对中、错边以及工件变形等问题，这使得焊接熔池有 不同程度的变形，熔池边缘干扰因素增多。从图2 5 可以看出，对接焊熔池发生 了定程度的变形，如果从熔池最后部画一条平行于x 轴的直线。将熔池分为 左右两部分，显然熔池的左半部分面积与右半部分面积有差别，这主要是由于焊 缝没有对中引起的。如果进行对接的两块试件存在错边，可能会出现两个熔池前 部的情况，甚至是两个分离的熔池。图2 - 6 是焊接过程中拍摄到的存在错边的熔 池图像。如果能够完全消除焊缝对中和错边的影响，对接焊熔池与堆焊熔池的图 像差别不是很大，但由于上述两方面并不能完全消除以及进行对按的两块试件并 不完全相同，所以对接t i g 焊熔池图像都在一定程度上存在上述问题。因而， 在焊接工艺试验中就要尽量消除这两方面的影响。 在图像采集过程中，一幅图像还要经过采样、量化、传输等过程。在这些过 程中，由于存在着信道干扰、a i d 量化误差、光污染等许多干扰因素，图像中不 可避免地含有噪声50 1 。噪声也是灰度值发生突变的地方，如果不去除这些噪声， 而直接对图像增强，则出现大量的假边缘点，所以要对图像滤波，控制领域中常 用的经典处理方法主要包括：中值滤波、领域平均法、低通滤波器、多帧平均法 等。 而上述方法都有着不可克服的缺陷：在滤除噪声的同时，也使真正的边缘点 模糊。本文通过对大量不同焊接工艺条件下的熔池图像进行了分析，发现在图像 中存在着强烈的干扰，但是干扰点像素灰度值和邻域象素灰度值相差较大，且灰 度值不是单调的递增或者递减；而真正的边缘点灰度值和邻域象素灰度值差别较 小( 一般不超过l o 个象素) ，其灰度值是单调递增或者递减的。 2 3 图像处理 针对对接焊熔池的特点，设计了以下图像处理算法。首先对图像进行平滑处 理，然后进行增强处理，最后进行边缘提取。 2 3 1 平滑处理 为了降低噪声干扰和削弱熔池变形的影响，对图像进行平滑处理。该算法将 点( f ，) 附近各像素点分成四个五边形、四个六边形和1 个四边形九个局部区域， 分别进行处理。具体算法如下： 山东大学硕士学位论文 a v e r o 】= ( g ( i l ，- 2 ) + g ( i ，j - 2 ) + 占( f + 】，j - 2 ) + 占( ，一1 ，一1 )( 2 一1 ) + g ( i ，j 一1 ) + g ( i + l ，j - 1 ) + g ( i ，j ) ) 7 v a r i a n c e o = ( s q u r ( g ( i 一1 ，j 一2 ) 一a v e r o ) + s q u r ( g ( i ，j 一2 ) 一a v e r o ) + 曲u r ( g ( i + 1 ，j 一2 ) 一a v e r o ) + s q u r ( g ( i l ，j 一1 ) - a v e r o ) ，。m + s q u r ( g ( i ，一1 ) 一a v e r o ) + s q u r ( g ( i + l ，j d - a v e r o ) ” 。 + 勋u r ( g ( i ，) 一a v e r o ) ) 6 将公式( 2 - 1 ) 中各像素点绕点( i ，力顺时针旋转9 0 。、1 8 0 。和2 7 0 。即得到其余三个 五边形区域，其对应的均值和方差分别为a v e r m 和v a r i a n c e m ，其中m 为1 、2 、 3 。 a v e r 4 = ( g ( f ，j 一1 ) + g ( ，+ 1 ，一2 ) + g ( i ，j ) + g ( i + 1 ，一1 ) + g ( i + 2 ，2 ) ( 2 - 3 ) + g ( i + 1 ，) + g ( i + 2 ，一1 ) ) 7 v a r i a n c e 4 】_ ( 曲u r ( g ( i ，- 1 ) 一a v e r 4 ) + s q u r ( g ( i + l ，2 ) - a v e r 4 ) + s q u r ( g ( i ，抄a v e r 4 ) + s q u r ( g ( i + l ，一1 ) - a v e r 4 ) ，q 。、 + s q u r ( g ( i + 2 ，一2 ) 一a v e r 4 ) + s q u r ( g ( i + l ，j ) 一a v e r 4 ) 7 + s q u r ( g ( i + 2 ，一1 ) 一a v e r 【4 ) ) 6 将公式( 2 3 ) 中各像素点绕点( i ，力顺时针旋转9 0 。、1 8 0 。和2 7 0 。即得到其余三个 六边形区域，其对应的均值和方差分别为a v e r 叫和v a r i a n c e m 1 ，其中m 为5 、6 、 7 。 a v e r 8 】= ( g ( j 1 ，j 1 ) + 占( t _ ，一】) + 窖( f + l ，j - 1 ) + g ( i - l ，- ，) + g ( i ，) + g ( f + 1 ，_ ，) + g ( i l ，j + o ( 2 - 5 ) + g ( f ，j + 1 ) + g ( i + l ，+ 1 ) ) 9 v a r i a n c e 8 = ( s q u r ( g ( i - 1 ，j 一1 ) - a v e r 8 ) + s q u r ( g ( i ，- ，一1 ) 一a v e r 8 ) + s q u r ( g ( i + 1 ，一1 ) - a v e r s ) + s q u r ( g ( i 一1 ，- ，) 一a v e r 8 ) + s q u r ( g ( i , j ) - a v e r s ) + s q u r ( g ( i + 1 ，) - a v e r g ) ( 2 - 6 ) + s q u r ( g ( i 一1 ，+ 1 ) 一a v e r 8 ) + s q u r ( g ( i ，+ 1 ) 一a v e r s ) + s q u r ( g ( i + l ，_ ，+ 1 ) - a v e r s ) ) 8 从上面的算法中求出m i n ( v a r i a n c e m ) ( m = 0 ，1 ，2 ，3 ，4 ，5 ，6 ，7 ，8 ) ，得到其对应的 m ，那么蜀( f ，) = a v e r m 其中，a v e r3 删i ，v a r i a n c e 表示方差，s q u r 表 示求平方。g ( i ) 和蜀( f ，j ) 表示图像经平滑处理前后在点( f ，) 处的灰度值。 第二章对接t i g 焊接熔池图像视觉检测系统 2 3 2 图像增强 为了进一步降低噪声和补偿因平滑处理而丢失的信息，对图像进行梯度增强 处理。具体算法如下 5 4 】： 图2 7 水平方向平滑及增强后的灰度分布 g ，( f ) = 1 5 0 + 5 ( g o + 2 ) + g ( i + 1 ) 一g ( i ) 一g ( i 一1 ) ) 4 g ( j ) = 1 5 0 + 5 ( g ( j + 2 ) + g ( j + 1 ) 一g ( j ) 一g ( j 一1 ) ) 4 ( 2 7 ) ( 2 8 ) 其中，甙f ) 和g l ( f ) 表示图像经水平增强处理前后某一行上点i 处的灰度值，g q ) * h g ，表示图像经垂直增强处理前后某一列上点_ ，处的灰度值。图2 - 7 为图2 - 5 经 平滑和水平增强处理后的灰度分布。 2 3 3 边缘检测 边缘检测算法利用熔池边缘连续性的特点，分为三步进行【5 ”。第一步，寻找 起始点。从图2 5 可以看出，熔池中心有一烁亮区域，根据这一特征首先寻找熔 池中心，然后从中心向两侧搜索，以熔池边缘最明显的行作为起始行，以此行的 边缘点作为搜索的起始点。第二步，先沿起始行向上进行水平方向搜索，当水平 方向边缘特征不太明显时，改为垂直上搜索，检测熔池前部边缘。第三步，先沿 起始行向下进行水平方向搜索，当水平方向边缘特征不太明显时，改为垂直向下 搜索，检测熔池尾部。 1 6 山东大学硕士学位论文 2 3 4 熔池前部边缘处理 在熔池边缘搜索过程中，熔池前部是最难以处理的部分。因为这罩弧光比较 强，从检测的角度讲，如果焊接电流较小，弧光有所减弱，那么有可能拍摄到清 晰的熔池前部，但大多数情况下，拍摄，1 i 到清晰的熔池的前部。本文在焊接过程 中采取动态调节采集亮度的方法，拍摄到了一部分熔池的前部边缘，但由于电弧 光的干扰，使得熔池前部整体变亮，象素间的灰度差变小，前部边缘的搜索工作 变得十分困难。本文在边缘检测的第二步中，当水平方向边缘特征不太明显时， 转为向上垂直搜索。对于前部清晰的熔池，一般的搜索方法可以很容易的将边缘 检测出来，但对于前部不清晰或者没有拍摄到前部的熔池来说，前部边缘的检测 仍然是很困难的。如果不能检测出熔池边缘，那么熔池的正面几何形状参数就不 能提取出来。所以在向上垂直搜索中。本文采用一种曲线拟合的方法将熔池前部 提取出来。拟合曲线为： y = y l o1 5 5 + ( o 7 5 + ( x ，一x f ) 2 3 0 + ( x - ( x ，+ x ，) 2 o ) 2 ( 2 - 9 ) 其中，丝为水平向上搜索时最后一行边缘点的纵坐标，习和并为左右边缘点的 横坐标。图2 。7 是拍摄的对接t i g 焊熔池图像及检测到的边缘。其中a 为原始 图像，b 为文献【5 4 】中的图像处理方法检测到的熔池边缘，c 为采用本文上述图像 处理方法检测到的边缘。可以看出，本文设汁的图像处理算法更为有效，较好地 提取出了完整的熔池边缘。 图2 - 8 对接 r i g 焊熔池图像及检测到的熔池边缘 第二章对接t i g 焊接熔池图像视觉检测系统 ! ! ! ! $ ! ! ! _ - 日e ! - - _ i - - e 自_ _ _ _ i l _ i - _ _ i _ _ - _ _ _ _ - - _ - _ _ - i 2 4 熔池正面几何形状参数定义 图2 - 9 熔池正面几何形状参数示意图 为了描述熔池正面的几何形状，并以数字的形式表达出来，需要定义熔池正 面的几何参数。本文定义的熔池几何参数如图2 9 所示：熔池长度厶熔池宽度 ，熔池后拖角a ，熔池宽长比耽，熔池面积s 熔池的偏离系数瓜，是指 焊缝偏离熔池中心的程度。是错边、焊缝不能良好对中及工件变形的综合反映。 从熔池尾部中心引一条平行于x 轴( 焊接方向) 的直线，将熔池分成左右两部分， 这两部分的比值就是儿 2 5 熔池图像的标定 计算机视觉系统应能从摄像机获取的图像信息出发，计算出客观环境中物体 的位置、形状等信息，甚至于由此识别出环境中的物体。图像上每一点的亮度反 映了空间物体表面某点反射光的强度，而该点在图像上的位置则与空问物体表面 相应点的几何位置有关。实际实验中，焊枪和摄像机均固定，采用同心矩形为标 定物，相邻线段之间间距1 毫米，各个矩形同心均匀分布。需要标定的参数为实 际坐标系与图像坐标系的水平和垂直两个方向的比例系数。得出的标定系数分别 为( p i x e l 表示象素) ： 1 8 山东大学硕士学位论文 水平方向( 垂直于焊接方向) 0 0 4 3 0 m m p i x e l 垂直方向( 沿焊接方向) 0 0 7 5 2 m m p i x e l 2 6 背面熔宽的测量 图2 - 0 标定参照物 在正面视觉试验过程中，c c d 摄像机只拍摄熔池正面图像。需要建立正面 熔池图像与背面熔宽的关系模型，来描述工件的熔透程度。为了取得建模的数据， 需要测量背面熔宽。背面熔宽的测量是离线进行的。具体的测量方法见文献e 4 8 3 。 背面熔宽的测量步骤如下： 1 对图象进行标定，得出背面图象坐标与实际尺寸之间的关系。 2 图象拼接，将同一试件的六幅图象拼接在一起。 3 背面熔宽测量程序根据焊接速度计算不同熔池正面图象距离标记的距 离，并将这些距离转换为象素，写入数据文件中。 4 背面熔宽测量程序读入数据文件，并在打开的拼接图象中根据数据文件 画上固定长度的刻度线。调整刻度线的基准线使其与预定标记重合。 5 调整每一条刻度线，使之长度与背面熔宽大小一致。 6 保存背面熔宽数据。 1 9 第三章对接t i g 焊熔池图像的检测与分析 第三章对接t 1 6 焊熔池图像的检测与分析 对接t 1 6 焊熔池包含丰富的、直接的焊接质量信息。利用视觉传感器从试件 正面拍摄熔池图像，提取出熔池的正面几何形状参数。建立熔池的正面几何形状 参数与背面熔宽的关系，以进行焊接熔透控制。 3 1 焊接前的准备工作 上一章已指出，在对接t i g 焊接过程中，最大的问题是存在焊缝对中和错边 等问题。为了拍摄到清晰完整的熔池图像，提取所需的几何形状参数，就要尽可 能减小对中和错边等因素的影响。 在进行对接焊之前，先要把两块试件从背面进行点固。点固时，需尽可能使 两试件保持水平，以减小错边量。如果不点固直接进行焊接，两块试件间的间隙 随着焊接过程的进行将会不断加大，最后造成焊接过程不能正常进行。但是如果 进行了点固，在焊点附近所对应的试件正面部分就会受热的影响。从而影响拍摄 的图像的质量，增加了提取熔池的几何参数的难度。因此，在对接焊时，先背面 点固，然后在正面焊点附近用砂纸打磨。 关于焊缝对中的问题，本文采用的是人工调整的方式，在进行焊接试验前， 首先使钨极端头接触试件表面，调整试件，使钨极正好与两试件的间隙对齐，然 后使试件与工作台一起运动，不断调整工件位置，使钨极一直能对准两试件间的 接缝间隙，然后将钨极端头调高，达到一定弧长所要求的高度。 3 2 焊接试验条件 为了反映焊接工艺参数对熔池几何形状参数的影响，在焊接试验过程中尽量 将其它影响因素加以固定，所采用的焊接工艺参数按一定规律变化。 试件材料为低碳钢0 2 3 5 ，板厚2 m i t t ，试件形状如图3 - - 1 。钨极尖角为9 0 6 ， 焊接方法为对接t i g 焊。为了检测不同工艺条件下的熔池几何形状参数变化规 山东大学硕士学位论文 律，主要进行以下试验： 1 静态试验：同一试件焊接电流恒定，不同试件焊接电流不同，其它参数 保持不变；同一试件焊接速度恒定，不同试件焊接速度不同，其它参数 保持不变。 2 动态试验：在同一试件上焊接速度连续变化，其它参数保持不变；在同 一试件上焊接电流连续变化，其它参数保持不变。 2 0