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东人学硕十伊论文 高速g m a w 焊驼峰焊道形成过程的视觉检测 摘要 现代制造业的发展和市场竞争加剧，要求不断提高生产效率，这就对焊接加 工环节的生产速度提出了更高的要求。焊接速度的提高会导致焊道咬边和“驼峰 焊道等焊缝成形缺陷。构建合适的视觉检测系统来获得清晰的高速g m a w 熔池 图像，并分析熔池变化特点，有助于从机理上搞清楚驼峰焊道的产生原因。这对 于防止或抑制这类焊缝成形缺陷的产生，从而大幅度地提高焊接速度，有着十分 重要的理论意义和工程应用价值。 高速g m a w 焊接时熔池液体流动情况与常规焊接速度下不同。分析产生驼 峰和不产生驼峰时熔池表面隆起高度以及固液界面的不同变化情况，可以推测高 速焊时熔池液体流动规律。本研究针对高速g m a w 的熔池特点，构建相应的熔 池视觉采集系统来获得清晰的熔池图像。针对采集的图像特点，设计了对应的图 像处理算法，消除了盐椒噪声和锯齿边缘，改进了边缘点的动态搜索算法，从而 得到了需要的熔池边缘信息，为理论分析驼峰形成机理提供了软件支持。 在不同焊接速度条件下，采集了多组g m a w 熔池侧面图像。分析比较了上 坡焊和下坡焊的熔池侧面图像，证明后向液体流动量是影响驼峰形成的重要因 素。对产生驼峰和不产生驼峰时的熔池侧面图像中固液分界面进行了比较，分析 了熔池液体流动特点。同时对这两组不同焊接情况的图像进行处理，提取出了图 像中的熔池表面隆起高度，获得其熔池高度随时间变化的曲线。 进行了d e g m a w 焊接实验，获得了良好焊缝成形。结合采集的图像和熔 池壁面流理论分析了d e g m a w 不产生驼峰焊道的原因。 关键词：高速焊；视觉检测；驼峰缺陷；图像处理；d e g m a w 焊接 j 尔人学硕十学伊论文 v i s i o n - b a s e ds e n s i n go fh u m p i n gb e a df o r m a t i o nd u r i n gh i g h s p e e dg m a w a b s t r a c t i nt o d a y sc o m p e t i t i v em a n u f a c t u r i n gi n d u s t r i e s ，t h e r ei sac o n s t a n td e m a n dt o i m p r o v ep r o d u c t i v i t yw i t h o u ts a c r i f i c i n gt h eo v e r a l lq u a l i t yo ft h ep r o d u c t f o rm a n y w e l d e dp r o d u c t s ，a ni n c r e a s ei np r o d u c t i v i t yo f t e nr e q u i r e su s eo fh i g h e rw e l d i n g s p e e d s a st h ew e l d i n gs p e e di sr a i s e d ，i tw i l lr e s u l ti nw e l d i n gb e a dd e f e c to f u n d e r c u ta n d “h u m p ”c o n s t r u c t i n gs u i t a b l ev i s i o n - b a s e ds e n s i n gs y s t e mt og r a b b i n g c l e a ri m a g e so fh i g hs p e e dg m a ww e l dp o o l ，a n dr e s e a r c h i n gt h ev a r i a t i o nf e a t u r e s o fw e l dp o o la r eh e l p f u lf o rk n o w i n gt h r o u g ht h ep h y s i c a lm e c h a n i s m sr e s p o n s i b l ef o r h u m p i n gp h e n o m e n o n c a p t u r i n gc l e a ri m a g e so fw e l dp o o la n de x p l a i n i n gt h er e a s o n o fw e l dp o o ld e f e c tf o r m a t i o na r eo fg r e a tt h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c ei n p r e v e n t i n go rr e s t r a i n i n gt h eh u m pp h e n o m e n o n , a n df i n a l l yi n c r e a s i n gt h ew e l d i n g s p e e d t h el i q u i df l o ws i t u a t i o nd u r i n gh i g hs p e e dg m a ww e l d i n gi su n l i k et h e s i t u a t i o ni nn o r m a ls p e e d i n gw e l d t h i sc a nb ed e d u c e db ya n a l y z i n gt h ed i f f e r e n t f o r m a t i o nf e a t u r eo fs o l i d l i q u i d i n t e r f a c e , b o t hi n t h es i t u a t i o no fh u m p i n g p h e n o m e n o na n dn o n - h u m p i n g a c c o r d i n gt ot h ew e l dp o o lf e a t u r eo fh i 【g hs p e e d g m a w , a v i s i o n - b a s e ds e n s i n gs y s t e mi sd e s i g n e d 。b a s eo nt h ea n a l y s i so ft h ew e l d p o o li m a g e s ，as e r i e so fi m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h m sa r ed e v e l o p e dt oe l i m i n a t eb o t h o ft h en o i s ea n dd e n t a t ee d g e t h ee d g ed y n a m i cs e a r c h i n ga l g o r i t h mi si m p r o v e dt o e x t r a c tt h ew h o l ew e l dp o o le d g e t h i sg i v e ss o f t w a r es u p p o r tf o rt h et h e o r e t i c a l a n a l y s i so ft h em e c h a n i s m so fh u m p i n gf o r m a t i o n t h r o u g ha l t e r i n gw e l d i n gs p e e d ，s e v e r a lg r o u p so fp o o li m a g e sa r ec a p t u r e df r o m s i d e v i e w t h eh e i g h ta n ds o l i d l i q u i di n t e r f a c eo fw e l dp o o l ，a r ec o m p a r e df o rt h e c o n d i t i o n sw i t ha n dw i t h o u th u m p i n g t h ew e l dp o o li m a g e sa r cp r o c e s s e dt oo b t a i n t h ep o o ls u r f a c eh e i g h ta n di t sv a r i a t i o nw i t ht i m e a b s t r a c t g o o dw e l db e a df o r m a t i o nh a sb e e no b t a i n e dt h r o u g hd e g m a we x p e r i m e n t c o m b i n gt h ec a p t u r e d p o o li m a g e s w i t ht h ew a l l j e tm o d e l ，i te x p l a i n sw h y d e g m a wd o e sn o tf o r mh u m p i n gb e a d k e yw o r d s ：h i g h s p e e dw e l d i n g ；v i s i o n - b a s e ds e n s i n g ；h u m p i n gb e a d ；i m a g e p r o c e s s ；d e - g m a w i v 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，均己在文中以明确方式标明。本声明 的法律责任由本人承担。 论文作者签名：益灶 日 关于学位论文使用授权的声明 本人同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的印刷 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：獬导师签名：盍逝日 期：羔曼正 【i 东大学硕斗= 学伊论文 1 1 选题意义 第1 章前言 随着现代制造业的发展和市场竞争的加剧，要求不断提高生产效率，这就对 焊接加工环节的生产速度提出了更高的要求。如果焊接工艺不能及时适应这一需 要，必将造成自动化生产中的“瓶颈”，成为阻碍生产效率进一步提高的重要因 素。 更高的焊接速度下，焊接电流也必须持续增加，以维持同样热量输入所需要 的热量来熔化焊丝和母材。否则，焊接横截面积将会减少，甚至没有熔化母材出 现。在g m a w 焊接过程中，单纯提高焊接电流或电压并不能稳定地实现高速焊 接。焊接速度的提高会带来与常规焊接速度情况下不同的问题，其中最主要的是 焊缝成形差，出现焊道咬边和“驼峰”焊道，甚至造成焊缝不连续【卜3 1 。因此， 如何解决高速焊接时焊缝成形差的问题，是大幅度提高焊接生产效率的关键。从 机理上搞清楚驼峰焊道的产生原因，对于防止或抑制这类焊缝成形缺陷的产生， 从而大幅度地提高焊接速度，有着十分重要的理论意义和工程应用价值。 利用视觉传感技术来获取焊接区特征信息，具有信息量大、与工件不接触、 灵敏度和精度高、抗电磁干扰能力强等优点降5 】。选择合适的视觉传感方式可以 直接观察到焊接熔池和熔滴过渡图像，通过图像处理获得熔池边缘几何形状和熔 滴过渡方式。高速g m a w 焊接过程中由于焊接电流较高，弧光干扰更为强烈， 而熔池形状相比常规速度时显得长而扁。需要对常规的c c d 摄像机采集方式进 行适当改进，以便能获得较为清晰的熔池和熔滴过渡图像，为分析高速焊“驼 峰 焊道缺陷的形成机理提供实验手段和数据。 1 2 研究现状 1 2 1 焊接过程视觉传感技术的研究现状 ( 1 ) 熔滴检测 利用视觉传感技术来获取焊接区特征信息，具有信息量大、与工件不接触、 a b s t r a c t 灵敏度和精度高、抗电磁干扰能力强等优点。广泛应用在熔池，熔滴、电弧形态 以及焊缝检测中，同时等离子弧焊以及激光焊中等离子云和小孔形态的检测也可 用视觉检测的方式。 工南 图1 - 1g 姒w 熔滴过渡信息检测系统 6 1 吕云飞【6 1 采用如图1 5 所示的熔滴过渡检测系统，利用信号检测分析技术和 高速摄像技术采集连续电流与脉冲g m a w 焊接参数和熔滴过渡图像，同步分析 焊接参数和熔滴过渡过程的规律和现象，为熔滴过渡的控制提供基础数据 ( 2 ) 弧光传感 鹱礓 计葬机lil 计髯执2 i b mp i c ，a t llp 鞠6 u 鹏 图1 - 2 接规范参数与电弧光谱同步检测试验系统框图吲 弧光传感通过将弧光强度变化与焊接过程质量信息建立相关性，实现对焊接 质量信息的检测。董春林【7 】针对不锈钢穿孔等离子弧焊过程，利用如图卜2 所示 的弧光检测系统，对熔池小孔的特征行为与弧光光谱辐射强度之间的关系进行了 光谱试验研究。随着小孑l 的形成与闭合，弧光光谱辐射强度产生了形似于负脉冲 2 山尔人学硕士学忙论文 信号的显著跃变，该跃变信号对于预测小孔的形成和闭合是极为有利的。 杨春利等8 ) ir j 用熔池尺寸与熔池自身固有振荡频率具有良好的反比对应关 系，熔池尺寸不m ，熔池谐振出现不同的频率点，弧光传感检测熔池振荡，以弧 光光强变动量反映熔池振荡的特征量，提取熔池谐振信号作为熔透控制信号。 ( 2 ) 激光焊小孔检测 墨圜鞋豳 l j h 一一 1 丑1 - 3c o ：激光焊同轴视觉系统原理幽1 9 j 陈武柱【q 针对c 0 2 激光深熔焊过程，设计出基于具有特殊功能镀膜的分光 镜、综合滤光系统和c c d 摄像机的c 0 2 激光焊同轴视觉系统，如图l 3 所示，解 决了熔池图像同轴检测和等离子体强辐射干扰等关键技术，较清晰地实时显示俯 视d , - j = l 穿透状态的二维图像。发现了焊接过程中焊缝熔透状态由“未熔透”或“仅 熔池透”变为“适度熔透( 小孔穿透) ”时小孔图像变化的规律，获得了理想熔透 状态的图像特征，为进一步进行熔透闭环控制打下了基础。 ( 3 ) 焊缝跟踪 图1 4 视觉榆测焊缝图像 “i 高进强【0 1 针对g m a w 焊接过程，克服弧光与飞溅干扰，实时采集到清晰的 a b s t r a c t 焊缝图像如图1 - 4 所示，并进行图像处理获得焊枪的对中信息设计控制器实现 闭环控制，并进行折线焊缝工岂试验获得良好的试验效果，实现了埘整个焊接过 程的焊缝跟踪。 22 焊接熔池视觉检测的研究现状 焊接熔池的检测可采用多种传感方式，目前主要利用视觉传感的方式。根据 视觉系统巾成像光源的特性，视觉椅测系统可以分为被动式和主动式两类。被动 光源视觉传感是指利用熔池液态金属辐射或熔池及工件表面反射的电弧光作为 接收器信号源，检测焊接过程中熔池区信息的一种视觉传感方式。主动光源视觉 检测是指利用外加强光源束覆盖电弧光对熔池信息传感的干扰，焊接区对该光源 的反射光作为信号源的一种视觉传感方式。 ( 1 ) 宅动式视觉传感 为了减少弧光对图像质量的影响，主动式视觉检测方法采用激光等强光作辅 助光源，对焊接区进行人工照明，以提高图像质量。由于激光具有单波长，方向 性好，相干性强等优点，所以采用撤光作为辅助光源可以获得清晰的图像。 丑l 锄2 和张敏等1 11 3 1 利片j 一种高能量密度的脉冲激光器和与脉冲激光同步 的电子快门摄像机组成熔池视觉检测系统，辅助光源采用脉冲激光或者x e 灯闪 烁光源，获得了非常清晰的熔池表面反射图像，图1 - 5 是他们采集的图像- 其中 r 曲是g t a w 熔池图像，( b 1 是g m a w 焙池图像。 嘲圃 f 曲g t a w 烙池凹像( b ) g m a w 熔池图像1 ”1 酗i 5 主动视觉传堪熔池图像 k o v a c e v i c 和z h a l l g 1 4 舯 等对熔池表面三维形状检测作了探索，将脉冲激光 透过毛玻璃和光栅照射在熔池表面，摄像机采集到清晰的熔池表面变形激光条 纹。他用不同的图像处理算法，提取出了熔池的边缘和檄光条纹的边缘。提出了 山尔 学硕h 学位论文 图像的成像模型，利用一种选代算法，计算出了熔池表面的三维形状。但主动式 视觉传感存在设备昂贵、使用寿命低的缺点。 ( 2 ) 被动式视觉传感 采用视觉传感器检测熔池区图像最大的困难是电弧光的干扰a ，以通过对焊 接区发光强度、光谱特点以及分柿进行分析，采取相应的减光滤光措施从而一定 程度上克服了干扰凼素。 1 ) 利用熔池以及工件表面反射的电弧光作为信号源 焊接熔池内部为熔融的液态金祸其表面对弧光的反射是镜面反射，而熔池 周围是未熔化的母材金属，其表面对弧光的反射是漫反射。因而能够在熔池边缘 形成鲜明的对比，从而获得清晰的熔池区图像。高进强在分析了t i g 焊接电 弧光谱的组成、空间分布及其影响因素的基础上，采用中心波长为6 1 0n m 、半带 宽为1 0 n m 的窄带滤光片以及透过率1 0 的中性减光片，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亮度。直接利用普通c c d 传感器拍摄 出大部分熔池区图像。如图1 5 所示的是所采集到的t i g 焊接熔池正面图像。 图l 西t i g 焊接熔池正面图像”“ 2 ) 充分利用熔池自身辐射进行舣像 对熔池区光谱分析中，随波长的增加熔池的辐射强度逐渐增加而弧光强度呈 减弱趋势口4 1 ，根据这一结论文献提出了充分利用熔池自身辐射光，在近红外 波段取像的思路，将取像窗口尽量设定在接近1 1 0 0n m 左右，对m a g 焊熔池进 行检测，采集到如图1 7 所示的较清晰的图像，但m a o 焊特别是短路过檀方式 时弧光变化剧烈，单利用该方式并不能连续稳定的获得清晰的熔池图像。 图1 - 8p - g m a w 基值期间熔池图像 王克争等人阱1 采用先进性的减小焊接电流排除电弧光的干扰，拍摄到 t m i g 焊接熔池的图像，利用计算机对图像进行处理，提取熔宽作为控制量，从 而控制焊接熔深。 n l 0 1 d 等人【叫则利用m i g m a g 短路过渡时电弧几乎熄灭的瞬间拍摄熔池 区图像。孙振国等1 2 4 - 2 5 1 通过对c c d 摄像机进行改造，设讨了可消除c c d 摄像 机固定工作时序与c 0 2 短路过渡发生的随机性之| 自j 的矛盾的实时检测熔池图像 的c c d 控制时序单元，对c 0 2 短路过渡焊接熔池进行了检测。王德民 州设计 个外触发电路对c c d 摄像机采集时刻进行控制，避开了强弧光干扰时刻，采集 到了清晰的短路过渡图像。图1 - 9 所示的是检测到的熔池图像。 扩 图1 - 9c o ：短路过渡焊接的熔池图像2 “ 23 高速焊接驼峰焊道视觉检测的研究现状 ( 1 ) 驼峰焊道的特点 对于高速焊接条件下的焊缝成形缺陷，最显著的表现为驼峰焊道。所谓“驼 峰”焊道，是指焊缝金属沿焊接方向上的分布严重不均的焊缝成形缺陷。如图 1 1 0 所示，为一典型驼峰焊道， 可以清楚地看到在焊道上有规律地波动， 由 波峰和波谷周期性交替组成。 图1 1 0 低碳钢板在g m a w 平焊中出现的驼峰焊道缺陷【2 1 图2a 、2b 分别显示了上述驼峰焊道的个“谷”和一个“峰”的横 截面。可以清楚地观察到，虽然焊缝金属的横截面发生了极大变化，但是焊缝 的熔深和熔宽仍然是基本相同的h 是在波峰部位聚集了更多的焊缝金属而波 谷部位则报少。 a l 波备 ( b ) 波峰 图1 - 1 1g m a w 焊道波谷与波峰的横截面【2 2 i f 2 ) 驼峰焊道视觉检测的研究进展 最早研究驼峰现象的b r a d s e “2 7 1 受检测条件限制，只能根据焊接后焊道表 面和截面形状来研究。尽管根据实验结果可以得到出现驼峰的各类焊接参数，但 是无法从机理上解释驼峰形成原因。 f a r s o n 和m i nh y u nc h o l 2 3 】为了对数值模拟结果从试验上进行验证。采用了高 速c c d 摄像机加滤光片的采集系统采集到了较为清楚的熔池侧面图像。但是采 集图像中的熔池边缘和固液界面存在不清晰的现象。 图1 1 2g m a w 高速焊熔池侧面目像【2 8 n g u y e n 和w e e k m a n 2 0 - 3 2 1 建立了一套激光滤波视频系统t 获得了没有电弧光 干扰的驼峰形成过程的图像，如图1 - 1 3 所示。w e c k m a n 不仅结合焊后的试样表面 形状分析，而且迁利用激光频闪设备拍摄了熔池的侧面图像。如图1 1 3 所示。 ( c 】 ( 由 图1 - 1 3 激光频闪设备拍摄的g m a w 高速焊熔池侧面图像【2 q 哈尔滨工业大学的冯雷利用普通c c d 摄像机加滤光装置搭建一个检测系 统，从熔池上方采集了焊接过程图像。虽然看到了熔池拉长到凝固断裂的整个过 程，但是没有熔滴如何过渡到熔池过程以及电弧对熔池的影响。 啦6 0 0 s 图1 1 4 焊缝正上方拍摄的高速焊熔池酗像m 】 综上所述，g m a w 高速焊接过程中的熔池视觉检测相对于普通焊接速度的 熔池检测存在较大困难。关键在于如何消去强烈的电弧光干扰，和飞溅阻及烟尘 的干扰，以及如何利用普通的c c d 摄像机采集清晰的熔池表面形状。 a b s t r a c t 曼曼曼曼曼曼曼曼曼曼! 曼曼曼曼詈曼曼! 一 ； 二一i一 一 一； i i 皇曼曼曼量量曼曼曼! 量蔓曼曼 1 3 本文主要研究内容 本文针对高速g m a w g m a w 焊接过程，采用普通工业c c d 摄像机，搭建 焊接熔池检测系统，拍摄熔池图像，并对驼峰缺陷形成机理进行分析。主要内容 如下： ( 1 ) 搭建g m a w 和d e g m a w 焊的熔池检测系统平台。选择合适的窄带 复合滤光器减小弧光干扰；设置c c d 摄像机曝光时间和采集时刻， ( 2 ) 对采集到的图像图像进行分析和各种处理。选择滤波算法消除图像干 扰；运用图像边缘增强使得图像中熔池边缘突出；选择性的对熔池边缘点进行搜 索拟合从而获得需要的熔池边缘；对摄像机进行标定实现对熔池几何参数的提 取。采集不同焊接速度情况下的g m a w 高速焊熔池图像，并结合图像分析驼峰 形成机理。实现低成本实验验证w c c k m a 熔池壁面流理论。 ( 3 ) 结合第三章分析证明的驼峰形成机理来解释d e g m a w 工艺不产生驼 峰的原因。 l o 第2 章高速焊熔池表面形状视觉检测系统 目前针对高速g m a w 焊的视觉检测，都存在一定的问题：或拍摄的熔池不清 晰，或使用的设备较昂贵等。本甜对高速焊飞溅及烟雾的干扰增大情况，构建了 相应的视觉检测系统。 21 焊接系统组成 本试验所采用的视觉检测系统由焊接控制系统和图像采集系统两部分组成 圈2 - l 是焊接熔池图像视觉检测系统示意图。 1 作台 控制单元 211 焊接控制系统 图2 - 1g m a g 焊接熔池视觉检测系统示意囤 图像 采集l 焊接控制系统由主控计算机、唐山松下g m a g 焊机、焊接工作台及工作台 控制单元组成。其作用是控制试验台行走机构运动方向、焊接速度及控制焊接参 数。 g m a g 焊机型号为松下y d 3 5 0 r f 2 h g e 逆变式c 0 2 m a g 自动焊机，主要 工作参数如表2 1 所示： 第2 章高速焊熔池表而形状视觉检测系统 表2 - 1g m a w 焊机主要性能参数 额定输入电压相数 频率数： 额定输入： 输出电流： 输出电压： 额定负载持续率： a c 3 8 0 v ，3 相 5 0 、6 0 h z 兼用 1 8 0 k v a ( 1 6 2 k w ) d c 4 0 3 5 0 a d c l 4 3 6 0 v 6 0 工作台机械部分是在c 6 1 6 车床的基础上改造的，具有三维自由度，工作台 尺寸为9 0 0 m m x6 4 0 m m x8 0 0 m m 。焊枪刚性固定在可上下移动的平板上，依靠工 件的移动完成焊接。工件的移动速度即焊接速度，由调速器控制电机，带动工作 台水平移动来控制。 焊接时将工件通过夹具固定于工作台上，主控微机通过串口输出控制量到工 作台控制单元，工作台控制器输出模拟量控制电机转动，带动工作台移动，实现 焊接速度的精确控制。 2 1 2 图像采集系统 图像采集系统主要由a m l l 0 1 型c c d 摄像机、窄带复合滤光器、m 1 0 a 型 图像采集卡以及工控机组成。 ( 1 ) c c d 摄像机 随着视觉技术的发展，其在焊接过程检测控制中应用不断推广和提高，而焊 接过程是一个时变、多因素、非线性的复杂过程，存在着弧光、电压波动、热变 形和工艺规范等多种因素的影响，所以对视觉检测系统特别是摄像机有更高的要 求：较好的抗干扰能力包括各种光电热的干扰因素；逐行扫描而不是隔行扫描具 有随机外触发扫描和可控电子快门；摄像机的工作状态和参数通过计算机软件可 调；高灰度分辨率等。 1 2 “”。“型! 塑i 堡塑! i 竺堂剑! ! ! 翌 # 4 擞日i m * 日女* l t 刍一j1 刍而一 自 虬2 f f 月鄱起n 目刍j5 jf i 。：l 局部镕女口当! 厶万一 面矿* f 墅堑i 塑丝坐茔塾i 塑坚壁l 璧兰! 盛! i 圈 9 1 2 - 2a m l l 0 1 型c c i 墁像g t t t 件控制界面 表2 2c c d 摄像机主要性能参数 扫描制式 c c d 尺寸( t i a r a l 有效视频像元数 灵敏度( 1 u x l 信噪比( d b ) 帧频范围( h z ) 蛀夫曝光时间 外触发输入 运行扫描 57 9 x 48 9 视频输入可为p a l 或n t s c 等标准视频信号。 8 位高精度高信噪比，d ，宽范围亮度对比度软件调节。 输入的视频幅度可适应0 2v 3v 峰峰，零点调整可适应士1 5v 变化范围。 点阵扰动( p i x e lj i t t e r ) 小于4n s 。 图像采集采用高效总线分享技术，提高c p u 并行处理能力。 可支持1 ：1 和4 ：3 采集点阵比例，最大采集分辩率7 6 8 x 5 7 6 。 图象上下、左右镜象采集。 高带宽输入，数字抗混迭滤波技术，图象水平分辨达6 0 0 线。 可采集单场，单帧，连续帧，精确到场。 2 2 图像采集系统的设计 2 2 1 窄带复合滤光器的选择 焊接熔池的视觉检测的成像原理在于熔池内部是熔融的液态金属，其表面对 电弧光的反射是镜面反射，而熔池周围是未熔化的母材金属，表面对电弧光的反 射是漫反射，因而能够在熔池边缘形成鲜明的对比，从而获得清晰的熔池区图像。 采用视觉检测的方法对焊接区域进行图像采集需要克服最主要的问题是强 烈的电弧干扰。为排除电弧光的干扰、提高熔池图像的信噪比，通过选取合适的 光信号接收窗口是解决这一问题的主要途径。 文献【3 6 】测定了g m a w 焊接过程中电弧弧光在2 0 01 1 1 1 1 11 0 0n m 区间内的光谱 特征。从图2 3 中可以看出g m a g 弧光光谱分布特征是在连续的背景光谱上叠加 一些离散的特征光谱，特别在6 0 2 6 6 0n l t l 区域和9 2 2n m 以上的近红外区域，弧光 的特征谱线较少，基本上为强度较弱的连续光谱。尤其在6 0 2 6 6 0n l t l 区域内，这 一波段辐射强度的变化主要取决于连续光谱的辐射强度，氩铁元素的比例变化对 特征辐射功率影响较小，谱线数量变化也最小，所以选择中心波长在6 0 2 6 6 0n l n 区域内的窄带滤光片配合中性减光片组成的滤光系统进行取像，主要依靠弧光核 心对焊接区的照明作用获取图像，将弧光这一干扰因素转变为有利条件。 1 4 6 0 0 0 ( 】 一 5 0 0 0 0 售4 0 0 0 0 噩 ：0 器0 0 0 0 _ 删皿 9 2 21 1 灿j n 2 0 0 4 0 0 6 0 0 8 0 0 渡长i n m 幽2 - 3g m a g 弧光光谱分布【圳 另外在9 2 2m n 以卜的近红外区域选择窗口由于电弧谱线主要分布在紫外区 和可见光区，进入近红外谱段，随波长增长其强度下降，超过4 0 0 0a m 后电弧光 不复存在。文献【“1 根据p l a n k 黑体辐射定律和w e i l l 位移定律计算出在接近近红外 波段，熔池的辐射度随波长增加而增加而电弧光光强随波长的增加而减弱。单 纯利用熔池对电孤的反射光作信号，较难采集到清晰的图像。同时普通c c d 硅晶 片对光波的敏感波长范围从4 0 0 a m 至1 0 6 0 m ，而且在红外区域随波长的增加， c c d 的感光度是逐渐降低的从而会影响到图像的质量。 鉴于以上分析，试验巾将采集窗u 设置在6 0 2 - 6 6 0n m 这一波段内，这一波段 辐射强度的变化主要取决十连续光谱的辐射强度，氲铁元素的比例变化对特征辐 射功率影响较小。这一波段内，弧光核心的辐射强度最强，周围辐射强度较弱。 利用弧光核心对焊接区域的照明来获取图像。同时该波段属于可见光波段，c c d 摄像机对这一波段的响应灵敏度较高。综上所述，本系统采用在镜头前加装由中 心被长为6 1 0 a m 、带宽2 0n m 的窄带滤光片以及透过率1 0 的中性减光片组成的 窄带复合滤光器。 22 20 0 d 摄像机曝光时间的设置 熔化极气体保护焊中飞溅不可避免，在较大c c d 摄像机曝光时间下，飞溅在 曝光时间内的运动轨迹使得飞溅干扰在采集图像中体现为较多的自亮条纹( 光积 分时间内物体运动距离较大造成的飞溅光源的拖尾) ，这对于后续的图像处理有 较大的影响。试验中将c c d 酐, j 曝光时阳】从1 2 5 0s 调至1 5 0 0s 。曝光速度的提高要 求进光量的增加，增加进光量可以通过在视觉检测系统中减少滤光系统的减光 第2 章高速焊熔池表而形状视觉柃测系统 片、增加镜头的光圈和提高c c d 摄像机的增益等方式实现，这样曝光时间内进入 拍摄视场的飞溅数量减少，同时光积分时问的减少有效地减少了飞溅在焊接图像 中的拖尾现象，提高了图像质量。 2 2 3c e d 摄像机拍摄角度的选择 由于熔滴过渡，液态金属在熔池尾部堆积较高，使得熔池表面整体上是一个 较为倾斜的面，同时由于熔滴冲击力和电弧压力等的作用，导致熔池表面产生了 一定的变形，电弧正下方有较大的下凹变形，而电弧后方熔池表面隆起，从而使 得熔池表面变为复杂形状的曲面【4 7 1 。如果只从后方或前方方拍摄熔池表面，不 仅无法采集到完整的熔池图像，还会损失较多的图像细节，同时使得拍摄图像出 现较大的畸变。 为了能采集到更多的熔池细节，因此本研究中针对高速g m a w 焊接熔池较长的 特点，提出了从熔池侧面拍摄的方式。不仅能采集到完整的熔池侧面图像，得到 较全面的熔池细节，还可以避免图像出现畸变。 、 、 图2 4 焊接熔池图像的摄像头拍摄位置 由于对熔池侧面采集时，电弧光只起到了照明作用。为了抑制强电弧的干扰， 在熔池侧面拍摄时将电弧最强烈的部分挡住，只采集熔池尾部堆积部分，避免了 电弧光对图像其它部分亮度影响。具体安装如图2 4 所示，将c c d 摄像机固定在 三脚架上，镜头中心在镜头轴线方向上与焊丝和母材交点距离l = 4 7 c m ，摄像机 1 6 与母材t 表面平行。g m a w 焊枪的安装照片如图2 5 所示。 23 图像处理 图2 5 焊枪实际安装图 图2 - 6 为采集的熔池图像，其中电弧、熔池以及覆盖后部的浮渣均能清晰可 辨。侧面熔池图中可吐观察到熔池轮廓和固液分界面，但是熔池图像的灰度变化 是连续的变暗和变亮，很多边缘不存在较窄的的二值区域，这对于提取精确边缘 不利。总的来说，熔池的大部分边缘可以分辨，但存在一些图像干扰因素，如电 弧光照明导致部分边缘模糊，熔渣的覆盖使部分边缘缺失。因此为了得到熔池高 度变化的精确数值，需要我们设计相应的图像处理算法提出熔池边缘，进而得到 精确的熔池高度为分析驼峰机理提供有利实验依据。 a 1 侧面和) 正后方 幽2 石高速焊时络池图像 本实验室选择v i s u a lc + 十作为主要的软件开发环境，设计了一套分析焊接 熔池图像特征以及开发图像处理算法的图像处理软件，并积累了大量图像处理算 法。本文在此基础上设计了针对g m a w 高速焊接熔池的特点的图像处理流程和 算法，程序主要包括图像的分析、图像的处理和图像的标定等。图2 7 为图像处 理软件的界面。 薹：耋童些：至：! 耋雪垩些堡耋誓型重丝 图2 7 图像处理软什界面 根据焊接熔池的视觉检测的成像原理，出于熔池与其周围区域表面对电弧光 的反射不同，使得在熔池边缘形成鲜明的对比从而获得清晰的熔池区图像。即 熔池边缘在图像中表现为扶度突变的区域。 本研究中主要对熔池侧面图像进行处理分析，所以下面以侧面采集的图像为 倒介绍整个图像处理的过程。 23 1 图像灰度分布 由于熔池与其周围区域表面对电弧光的反射不同，使得在熔池边缘灰度变化 存在一个突变区域。根据这个原理，我们编辑相应的图像处理软件来处理图像的 扶度变化。 h2 - 8 幽像菝度截面分析界面 a 行 第2 章高速焊熔池表而形状视觉柃测系统 曼曼! 曼曼曼曼曼曼量曼曼! 曼曼i i i i i i i i 一 一- i i 曼! 皇璺曼! ! 曼曼曼曼曼皇曼鼍曼 图2 8 为图像处理软件中图像灰度截面分析界面，左侧部分为右侧熔池图像 中a 行的狄度分布情况。存在以下特点：( 1 ) 该列灰度分布较光滑，但也存在 一定干扰造成的毛刺；( 2 ) 熔池边缘区域灰度变化剧烈( 3 ) 固液分界面灰度变 化较小。 综上所述，因检测采集的图像质量较高，熔池图像处理难度并不大，熔池边 缘突出，但也要对图像中的噪音干扰加以滤除才有利于更准确的提取出边缘。本 文的下述工作围绕着如何提取熔池边缘进行。 2 3 2 图像的滤波处理 在图像采集过程中，一幅图像要经过采样、量化、传输等过程。在这些过程 中，不可避免存在着外部干扰和内部干扰，如光电转换过程中敏感元件灵敏度的 不均匀、数字化过程的量化噪声、传输过程的误差、光污染等，均会存在一定的 噪声干扰，在焊接过程中，由于弧光和烟尘的影响，焊接熔池图像的噪声更加严 重。这些干扰在图像中体现为一系列孤立的噪声点以及不规则的断续的变形条 纹。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， 会出现大量的假边缘点。可以说噪声恶化了图像质量，使图像模糊，特征淹没， 给边缘提取带来了困难，为此，必须对图像进行平滑滤波，一定程度的去除干扰 点的影响。 1 9 第2 章高速焊熔池表面形状视觉俭删系统 平滑滤波主要采用各种平滑模板对图像进行眷积处理，以达到降低或消除噪 声的目的。但滤波在消除或抑制噪声的同时，往往使图像变得模糊，损失了图像 中大量的边缘特征信息。因此要根据图像特点构造一种既能降低图像噪声又能保 持图像细节的降哚方法，常用的平滑滤波算法主要包括：领域平均法、多帧平均 法、中值滤波、低通滤波等【4 2 “i 。 中值滤波是一种非线性的信号处理方法，它在定条件下，可以克服线性滤 波器所带来的图像细节模糊，而且对滤除脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效。该 方法特别适合用在有很强的胡椒粉式或脉冲式的干扰时，因为这些干扰值与其邻 域像素的灰度值有很大的差异，因此经过排序后取中值的结果是强迫将此干扰变 成与其临近的某些像素的灰度值一样，达到去除干扰的效果。这些特点都适用于 存在孤立噪声点以及扫描噪声的焊接熔池图像。基于此本文选择中值滤波作为平 滑滤波处理的方法。 幽2 - 97 x 7 中值滤波后的图像 中值滤波一般采用一个含有奇数个点的滑动窗口，将窗口中各点灰度值的中 值来代替指定点( 一股是窗口的中心点) 的灰度值。 二维中值滤波可表示为： ( “，v ) = r e e d 丘 ( 2 1 ) ，。为以“v ) 为中心的一一窗口内各点的灰度，一为不小- r - z 的奇数，h ( “，v ) 为m ，点的输出驭度。 二维中值滤波的窗口形状和尺寸对滤波的效果影响较大，常用的二雏中值滤 波窗n 有线形、方形、图形、十字形等。而对于有缓变的较长轮廓线的物体的图 拂2 章岛4 焊髂* m 形状m t 精洲系统 ! ! ! ! ! e ! e ! ! ! ! ! ! ! ! 自! ! ! ! ! ! 自! ! 自! e ! e g g ! ! e 日e ! ! ! ! g 自! 寡i i ! 自e g 兰 像，采用方形或圆形窗几比较合适。窗口尺寸般先用3 ，再取5 ，遥点增大， 直到其滤波效果满意为止。本文中根据熔池图像特点通过多次尝试对比，选择了 7 x7 方形中值滤波窗口。 233 图像边缘增强处理 经过中值滤波后，熔池图像中存在的各种噪声大大的削弱了然而熔池边缘 依然存在着灰度差别较小、边缘模糊等问题，需要进行图像边缘增强处理。空域 边缘增强算法很多，主要有梯度法、拉普拉撷变换、高通滤波等 4 2 4 ”。 由于图像中灰度变化比较平缓，为了更好的显示边缘点，本文主要是采用改进 的梯度法。设计了如下的滤波增强算子： f 0g ( q c o g ( ) = 2 5 5 g ( u , v ) 2 5 5 ( 2 2 ) 【+ 如( 6 ( + 2 ) + ( + 1 ) 一 ( v ) 一h ( u , v - i ) ) 鸵 式中，和k 2 分别为调节系数和增强系数，经过反复试验之后，将k l 和岛分别 取1 5 0 和5 h ( u ，为7 7 中值滤波后灰度，g ( u ，v ) 为增强后灰度。 图2 1 0 边缘增强处理后的熔池豳像 图2 1 0 边缘增强处理后的熔池图像。由图可以看出，经过增强之后熔池的 边缘被突出了出来。 第2 章高速焊熔池表而形状视觉检测系统 越 糕 2 0 0 1 5 0 1 0 0 2 0 03 0 04 0 0 艨 图2 1 l 增强前后行灰度曲线 从图2 1 l 中可以看出，中值滤波后，相对于图2 - 8 ，灰度曲线中的毛刺得到 消除，但熔池边缘点并未被突出。图像边缘增强处理后，边缘点灰度与邻域象素 灰度值差别突出，这样在接下来的边缘点搜索工作中便于边缘点的识别。 2 3 4 熔池边缘检测 图2 1 1 中熔池图像的左边缘点灰度值是左侧第一个突出的峰值其灰度值一 般大于1 7 0 ，熔池图像的右边缘点灰度是右侧第一个突出的谷值其灰度值一般小 于1 3 0 ，根据以上特征设计相应的边缘点动态搜索算法，实现对熔池边缘的检测。 本文采用分别对熔池上方和下方列边缘搜索的方法。以上方边缘搜索为例， 取v = 1 8 0 作为起始行，获得该行上每一点的象素值g ( u , 1 8 0 ) ，自左往右搜索第一 个灰度值1 7 0 的点( 2 0 5 ，作为起始点如图2 1 2 所示，分别向上向下进行搜索， 以向上搜索为例，对于第k 次搜索，其起始点为( “h ，o 一o ) ，则搜索结果定义 为： 1 1 ，( 七) = v ( 一n 一1 l 1“：g(姐v)=。(。m一。，一o。，,。x。一。，+。)(ia(“_p1，1，七)(“v(t)1)二2。 2 - 3 其中，刀为个实数，取为5 。即搜索5 x 5 区域内的最大灰度值。同时若搜索到 的边缘点g ( “叶v 呐( 1 6 0 或者5 5 区域内没有满足以上条件的边缘点时，边缘 点搜索停止。将以上搜索方法检测到的边缘点灰度利用s e t a t 函数设置为2 5 5 标 已出来。同样通过设置不同的边界条件和搜索停止条件可以将熔池上下边缘检测 出束。 ? 2 ， 图2 1 2 熔池边缘检测 奉文将搜索到的熔池边缘点坐标保存到数组中，将以上边缘点读取到采集 的原始熔池图像中，如图2 1 3 所示为搜索出边缘的熔池图像，与原图比较可见 搜索到的边缘点与原熔池图像较好的吻合。因此可知本文设计的图像处理算法可 有效准确的提取出熔池的边缘。 图2 1 3 搜索边缘的熔池酣像 量：耋窒些堡堑些童雪耋竺堡薹堡型童垒 24 摄像机的标定 采用摄像机拍摄获得的图像可以直观的了解到熔池的位置和形状，但并不能 直接获得熔池的某些几何参数，因此需要时摄像机进行标定从而获得熔池的实际 几何参数。图像中某点的位置与空间物体表面相应点的几何位置有关，这些位置 关系与摄像机的成像几何模型所决定。针孔模型即线性摄像机模型在非广角摄像 机标定中广泛应用，在这种模型中，空间任一点在图像卜的位置为光心与该点的 连线与图像平面的交点，它们之间呈线性关系。对于广角镜头，在远离图像中心 处会有较大畸变线性模型并不能准确拙述成像几何关系【洲l 。本文中c c d 摄像 机采用的镜头是非广角镜头，且在实际成像时，拍摄范围小视角窄，利用针孔模 型可以对摄像机进行较精确地标定。 图2 - 1 4 标定软件界面 本文采用的标定物为一组相邻问距为ln u n 的同心矩形。如图2 - 1 4 为标定软 件界面，需要标定的参数为实际工件坐标系与图像坐标系日j 水平( 垂直焊接方向) 和垂直( 沿焊接方向) 两个方向的比例系数。标定结果如表2 - 1 所示。 表埘摄像机标定结果 东人学硕十学伊论文 篡i i i i i i 一h i i 鼍! 舅曼曼曼皇曼葛 图像处理软件中可以将熔池边缘点坐标保存在数组和文本文件中，可以从 中提取出熔池的左右端和上下端边缘点坐标，将端点坐标相对位置与上表中的标 定结果相结合，可以得出本文要获得的熔池高度职熔池长度三等参数