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山东大学硕士学位论文 连续电流t i g 焊接熔池形状检测与神经网络建模 摘要 ， f 连续电流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。实现t i g 焊接过程自动化和智能化的前提条件是必须 检测出反映焊接质量的信息。利用普通c c d 摄象机从试件正面检测t i g 焊熔池形状参数，既可以实现焊接熔透控制，也可以为焊接热过程数值模 拟提供实验验证手段，具有重要的理论意义和工程实用价值。， 利用普通c c d 摄象机拍摄出清晰完整的低碳钢堆焊正面熔池图像， 对图像进行处理，检测出熔池边缘，得到了实际熔池形状尺寸，并就焊接 速度和焊接电流发生变化时熔池真实形状发生的变化进行分析；采用不同 的焊接工艺参数进行低碳钢堆焊和对接焊，比较实际熔池形状发生的变 化；对不锈钢堆焊和对接焊熔池图像进行处理，得到实际的熔池形状尺寸。 对焊接熔池形状进行无量纲化处理，将沿焊接方向上熔池相对长度 均化为1 ，只有垂直焊接方向上的熔池相对宽度发生变化。比较焊接规范 发生变化时，熔池无量纲化处理后形状的变化。 针对恒流t l 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。根据r m s 误差最小原则确定了神经网络的输入为熔池正面几何形状 参数、其前一个时刻的历史值以及熔池的宽长比。对模型进行验证结果表 明，建立的神经网络模型的输出能够精确预测熔池背面熔宽的变化。 关键词l连续电流t i g 焊、视觉检测、熔池几何形状参数、神经网 络 山东大学硕士学位论文 w e l dp o o ld e c t i o na n d n e u r a ln e t w o r k m o d e l i n gi nc o n s t a n tc u r r e n t t i gw e l d i n g a b s t r a c t a sa n i m p o r t a n t m a t e r i a l s p r o c e s s i n gt e c h n o l o g y ，c o n s t a n t c u r r e n t 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 sw i d e l yu s e di ni n d u s t r y t h ep r e r e q u i s i t e f o rr e a l i z i n gt i gw e l d i n gp r o c e s sa u t o m a t i o na n dm a k i n gi ti n t e l l i g e n ti st o s e n s ea n dm e a s u r et h ei n f o r m a t i o no f w e l d i n gq u a l i t y d e t e c t i n gt h ew e l dp o o l g e o m e t r i c a lp a r a m e t e r sf r o mt o p s i d eo fw o r k p i e c ew i t hv i s u a l s e n s o ri so f g r e a t t h e o r e t i c a la n d p r a c t i c a ls i g n i f i c a n c e ，b e c a u s e i ti s n e c e s s a r y f o r c o n t r o l l i n gw e l dp e n e t r a t i o na n dv e r i f y i n gt h en u m e r i c a ls i m u l a t i o nr e s u l t so f w e l d i n gt h e r m a lp r o c e s s n 埭c l e a ra n dw h o l ew e l dp o o li m a g e so fm i l ds t e e lc a nb eg r a b b e d d i r e c t l y f r o mt h e t o p s i d eu s i n go r d i n a r yc c ds e n s o lb yp r o c e s s i n gt h e i m a g e s ，t h ee n t i r ee d g co f t h ew e l dp o o li sd e t e c t e da n dt h ef i g u r a t i v es i z eo f t h ep r a c t i c a lw e l dp o o li sr e c e i v e d l e nt h ew e l dv e l o c i t yo rt h ew e l dc u r r e n t c h a n g e d ，t h ev a r i e t yo ft h ep r a c t i c a l w e l dp o o ls i z ei s a n a l y z e d u s i n g d i f f e r e n tw e l dt e c h n i q u e so fd e p o s i ta n dj o i n tw e l d i n go nt h em i l ds t e e d ， c o m p a r et h ed i f f e r e n e eo ft h es i z eo f t h et w ok i n d so f p r a c t i c a lw e l dp o o l s u s i n gd i f f e r e n tw e l dt e c h n i q u e so fd e p o s i ta n dj o i n tw e l d i n g o nt h es t a i n l e s s s t e e d ，w i t ht h es a m em e a s u r e ，w e v eg o tt h ep r a c t i c a ld i m e n s i o np a r a m e t e r so f t h ew e l d p 0 0 1 n l ew e l d p o o lf i g u r a t i o ni sp r o c e s s e db yn o n - d i m e n s i o nm e t h o d t h e n t h er e l a t i v el e n g t ha tt h ew e l d i n gd i r e c t i o nc h a n g e st o1 ，a n do n l yt h er e l a t i v e w i d t ha tt h ed i r e c t i o np e r p e n d i c u l a rt ot h ew e l d i n gd i r e c t i o nv a r i e s i nt h i s p a p e r , h o w t h ew e l dp o o lf i g u r a t i o nc h a n g ei ss t u d i e da st h ew e l d i n gp r o c e s s p a r a m e t e r sc h a n g ea f t e ru s i n gn o n d i m e n s i o nm e t h o d b e c a u s et h ec o n s t a n t c u r r e n tt i g w e l d i n gp r o c e s sh a st h ec h a r a c t e r i s t i c s o fn o n l i n e a r , l o n gl a gt i m ea n dt i m e d e p e n d e n c e ，t h em o d e ld e s c r i b i n gt h e r e l a t i o n s h i p b e t w e e nt h et o p s i d eg e o m e t r i c a lp a r a m e t e r so fw e l dp o o la n d w e l dw i d t ha tb a c ks i d e ( f b w ) a r ee s t a b l i s h e db ym e a n so fb pn e u r a ln e t w o r k t e c h n o l o g y o n b a s eo ft h e p r i n c i p l e o ft h el e a s tr m se r r o r , t h e i n p u t p a r a m e t e r s o ft h en e u r a in e t w o r k i s e s t a b l i s h e d t h e y a r et h e t o p s i d e 山东大学硕士学位论文 g e o m e t r i c a lp a r a m e t e r s o fw e l d p o o l ，t h eh i s t o r y v a l u e so ft h e t o p s i d e g e o m e t r i c a lp a r a m e t e r sa n d t h er a t i ob e t w e e nt h ew i d t ha n dt h el e n g t ho ft h e w e l dp 0 0 1 t h et e s t i n gr e s u l t ss h o wt h a tt h ef b wm o d e lc a _ r lp r e d i c tt h eb a c k w i d t ho fw e l d p o o lw i t hs u f f i c i e n ta c c u r a c y k e yw o r d s ：c o n s t a n tc u r r e n tt i gw e l d i n g ，v i s i o n - b a s e ds e n s i n g ，t o p s i d e g e o m e t r yo f w e l dp o o l ，n e u r a ln e t w o r k i l i 出壅盔堂亟主堂焦迨塞 第一章前言 i 1 选晨意义 t i g 焊作为一种重要的机械制造热加工工艺，具有热输入容易调节， 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，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。 随着科学技术的发展，许多工业产品( 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。而实现焊接过程和焊接质量自动控制的前 提条件是准确可靠地检测出反映焊接质量的信息。t i g 焊接熔池包含有较 为丰富和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区图 像，并提取出熔池的几何形状参数，具有重要的理论意义和工程实用价值。 这主要体现在如下方面； ( 1 ) 测出的熔池正面几何参数可以用于焊接热过程数值模拟结果的实 验验证。数值模拟是使焊接工艺研究从“定性”走向“定量”，从“经验” 走向“科学”的重要手段，但数值模拟结果要经过实验验证才能应用于实 际。迄今为止，由于缺乏有效的检测手段和方法，这方面的研究工作开展 的很少。如果能检测出不同工艺条件下的熔池几何形状参数，将为焊 接热过程的数值模拟提供重要的实验验证手段。 ( 2 ) 基于实际检测出的熔池正面几何形状参数，应用人工神经网络技 术建立“熔池正面几何形状参数一背面熔宽”之间的关系模型。在此基 础上，可以设计出模糊一神经网络控制器，从而实现对t i g 焊接熔透的智 能控制 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。实现焊接过程焊缝熔透自动控制的关键，一是熔透特征信息的提取， 二是焊接动态过程的模型化三是控制器的设计。 1 2 焊接质量信息检测的研究现状 迄今为止，各种传感器被用束检测焊接过程和焊接质量。根据控制对 象的不同以及所用传感器的不同，目前有电弧传感、声学传感、光学传感 等多种检测方法。 1 2 1 电弧传感器 电弧传感是从焊接电弧本身提取电压信号，检测出熔池的振荡信息， 在将熔池假设为圆柱形或球形的情况下，获得熔池的半径或熔深，从而得 到焊接熔透信息。它主要应用于焊矩高度控制、焊缝自动跟踪、焊接过程 稳定性分析、焊接过程缺陷的检测、熔滴过渡焊缝熔透等方面。文献 2 研究了t i g 焊熔池外激谐振与熔透的关系，指出薄板t i g 焊时，利用脉动 电流引起熔池振荡，当脉动电流与一定尺寸熔池自然振荡频率相同时，则 熔池产生谐振，造成电弧长度和电弧电压有较大的往复变化。电弧传感十 分简单，但是它所做的假设与实际情况有很大差异，并且弧压信号变化范 围很小，常常在稳定的直接焊接电流上叠加短时高值脉冲电流或正弦波电 流，使熔池产生较大的振荡，以便能够更有效的检测焊接熔透的情况，焊 接电源的弧压纹波干扰振荡信息。因而不是检测熔深信息的理想办法。 1 2 2 声学传摩器 声学传感器可以分为两类：一类是利用焊接过程发出的声音频率来 检测熔池是否穿孔，从而控制焊接过程。这类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。另一类是利用超声波 探测熔池熔透的情况、进行焊缝跟踪以及焊缝缺陷探测等p 4 l 。图1 1 是 超声波探头检测熔池深度原理示意图【6 j 。 赶 接 图1 - 1 超声波信号传感示意图 利f j 该办法检测熔池深度，超声波探头必须紧密接触经焊件上并随 枪一起行走。但l h 于超声波的传播速度与材料和材料的温度有关，如_ 果探 头脱离工作表面，超声波传播路径发生变化，在空气中急剧衰减，必然影 响探测的准确性。 1 2 3 光学传感器 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。随着电子工业和计算机技术的迅猛发展，光学传感器的性能和可靠性 得到了较大的提高和完善，其应用领域也越来越广泛。但是，这类传感器 也存在着一些问题，主要有两个：由于弧光太强，难以获得清晰的图像； 另外由于传感器和电极不在同一轴线，不易取得焊区完整的图像，且对焊 炬有方向上的限制。 针对第一个问题，国内外学者和专家已经进行了大量的工作。 肖强认为焊接过程中，电弧气氛的成分是很复杂的，电弧中主要含有 保护气体的分子和原子，高温条件下保护气体离解出的一次离子以及高温 蒸发出的金属原子，它们在电弧作用下都会发出其特有的谱线，在弧柱区 以非金属的谱线为主，而在熔池表面则以金属谱线为主。通过对光谱谱线 的分析，能够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像，以避开电弧 强谱线的干扰。文献1 7 铡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，实现了 从单一信号源中得到弧焊区图像的综合信息。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象的清晰度。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例。 文献 8 由辐射理论出发，提出采用红外成象的方法，实现了t i g 焊 接时的直接视觉观察，较好的避免了电弧光的干扰。清华大学采用比色法 进行焊接温度场的实时检测，获得了等温线及热循环等参数信息。文献 9 1 4 利用光敏二极管或光敏三极管测量焊缝背面的辐射光量来获取熔 透信息。图l 一2 是等离子弧焊背面弧光信号传感示意图。它通过调节脉 冲峰值电流宽度实现了焊缝熔透控制。 图1 2 等离子弧背面弧光信号传感示意图 文献 1 5 指出，通过严格的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与正面熔宽之比) 问存在良好的对应关系，这就为 使用结构光三维视觉传感器实时检测熔透奠定了基础。哈尔滨工业大学焊 接教研室的张裕明等人利用结构光三维视觉传感器检测了熔池正面的下 塌量实现了焊接熔透的控制“6 1 舯。图1 - 3 是该系统视觉传感器原理示意 图。 y 图1 - 3 结构光三维视觉传感示意图 图l - 4 是所测截面的各参数示意图。 图1 4 焊缝几何参数示意图 平均下塌量定义为面积s 与熔宽b 的比值。它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 焊熔透正厦视觉自适应控制。该万法所测熔池表面下塌量的 位置位于熔池后方已经凝周的焊道上，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、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明 拍摄熔池的正面图像1 1 9 - 2 6 1 r k o v a c e v i c 等人所用的试验系统主要由高能 量脉冲激光器和特殊电子快门组成，其基本原理是在极短时间内发出一束 激光，该激光能量密度高于电弧的能量密度，利用该激光对熔池表面的照 明，拍摄熔池的图像，该系统中特殊电予快门必须与激光脉冲同步。为了 进一步提高信噪比，在摄象机前面加一窄带滤光片，窄带滤光片的波长与 激光的波长相对应，大大降低了电弧光的能量密度，提高了熔池正面图像 的清晰度。美国爱迪生焊接研究所提出采用高强脉冲激光或具有图像增强 器的频闪灯光摄象，从而可以有效地抑制弧光，获得清晰图像。由于该方 法需要高能量脉冲激光器和特殊电子快门，因此设备比较昂贵，难以在生 产中推广应用。 弧光的强度与焊接电流的大小密切相关，若在采集图像时降低焊接电 流- 则可以在一定程度上减弱电弧光的干扰。刘玉池等人 2 - 2 8 】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 摄象机在基值期间成功获取了熔池图像，并对2 m m 厚低碳钢板 脉冲t i g 焊熔宽进行了实时检测和控制。清华大学的王克争和日本的大岛 健司研究了在m i g 焊条件下，使用先进的c c d 摄象机，通过周期性地减小 焊接电流，排除弧光干扰，摄取了清晰的熔池图像。通过微型计算机进行 图像处理，计算并给出所需要的焊接电流，实时地控制焊道的熔宽，从而 控制焊接熔深。 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【2 9 t ， 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。 针对第二个问题，俄亥俄州立大学r w r i c h a r d s o n 发明了种光学 同轴熔池监控系统，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像，焊炬运行不受方向限制。文献p 0 - 3 3 j 也研制了熔 池同轴观测的试验系统。图1 - 5 是该系统示意图。 _ o ，i i t 叠_ t h ( u p p e r ) 到虽。怔好m 图l 一5 熔池同轴观测试验系统示意图 该系统由标准的光学平台与经过特殊改装的t i g 焊焊炬组成。t i g 焊枪水 甲放置，钨极用特殊的央具垂直于t i g 焊焊炬安装。钨极上方由光学玻 璃密封。熔池区图像经钨极上方的镜面反射后进入摄象机。一方面电弧最 亮的部分被电极和导电嘴挡住，减小了图像系统对电弧光的过渡曝光。另 一方面，由于来自电弧的光是对称的，全部的熔池区均能清晰的观测到。 该系统拍摄的是焊炬下方的熔池区图像，传感的信号滞后性很小。但该系 统结构比较复杂，并且对于电弧偏离或漂移的情况下，难以获取清晰的图 像，限制了它在生产中的应用。 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 池区图像，但设各价格昂贵。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。在现实工业生产中，恒流t i g 焊接工艺的应用更为广泛，本课题 就是研究通过在普通c c d 摄象枕上附加复合滤光镜头并在软件设计方面 采取一定的措施，检测出恒流t i g 焊接熔池的正面几何形状参数，利用神 经网络建立熔池正面几何形状参数与背面熔宽从而为进行焊接过程的熔 透智能控制打下坚实的基础。这将对于推动焊接过程的自动化具有重要的 意义。 1 3 焊接过程建模及控翻的研究现状 检测出熔池的质量信息，一方面可以为焊接热过程数值模拟提供试验 验证数据，另一方面就是实现焊接熔透的控制。为了实现焊接工艺优化设 计和焊接过程的熔透控制，需要建立焊接过程的动态模型，即熔池正面几 何参数与背面熔宽的关系模型。 经典控制理论中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，由于焊接过程是一非线性、时变和滞后的系 统，因而难以建立精确的数学模型。许多学者将焊接过程近似为带滞后的 一阶系统，这样得到的模型很粗糙。另外人们还建立了一些经验公式，但 这些经验公式适用范围很窄【3 钔。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p ”。 由于上述方法都需要建立焊接过程精确的数学模型，而焊接系统的非 线性、时变和滞后特性决定了不可能建立精确的数学模型，因而不能解决 不确定性和非线性的问题。虽然发展了自适应、自调整p i d 控制，但由于 它们从认识和方法上都过于依赖现代控制理论和经典控制理论，因而仍然 不能从根本上解决不确定性和非线性的问题。采用传统的建模方式建立的 数学模型与实际情况相差很远，难以得到满意的效果。 人工神经网络是目前应用较多的一种建模方式，它是基于模拟生物体 中神经网络的某些结构和功能而构成的一种信息处理系统。采用人工神经 网络( a n n ) 建立模型，无需人们对过程进行物理分析和数学推导，只要 向a n n 输入足够的训练的数据，就可导出符合规律的模型，因而大大简 化了建模过程。而且，这一模型是建立在实测得来的训练数据的基础上， 有较高的精确性。只要训练数据有足够的覆盖范围，则导出的模型整个范 围均可适用，只要输入在不同条件下的新的训练数据，又可导出新的模型， 因丽这一方法具有很大的通用性和适应性，国内外学者进行了很多研究 口叫卯。目前应用最为广泛的神经网络模型有b p 网络，h o p f i e l d 网络，a r t 网络及c 撇c 网络。其中b p 神经网络理论比较成熟，应用也最广泛，具有 算法简单，结构明了的优点，并已证明3 层以上网络具有对任意函数的逼 近能力，具有很强的鲁棒性，在焊接领域中应用较多。文献【舶】采用3 1 种 表示不同焊接条件的t i g 焊数据对a n n ( 人工神经网络) 进行训练，导出 了电流、电压、焊接速度、送丝速度这四个变量与熔深、熔宽、堆高、焊 缝截面积四个变量之间的关系，在此基础上，针对t i g 焊又建立了以焊接 电流、焊接速度、电弧长度、板厚为输入量，焊缝熔宽、熔透为输出量的 数学模型，并进一步建立了t i g 焊实时控制系统。韩国的t g l i m 等人则 采用a n n 建立了t i g 焊熔池尺寸估测系统h ，在其设计的神经网络估测 器中导出了焊接区表面温度与焊接尺寸之删的关系，可对焊接过程中的正 面熔宽、背面熔宽、熔深进行同步预测。华南理工大学的黄石生等人对熔 透情况下2 m m 低碳钢无间隙6 t a w 焊接过程进行了静态建模和动态建模， 两种模型均采用了b p 网络【4 趴。文献1 4 9 1 分别建立了熔池正面尺寸和熔池反 面尺寸的神经网络动态模型，并对背面熔宽进行了控制。哈尔滨工业大学 的王慧钧对穿孔型变极性等离子弧焊焊接过程建立了可视d , - f l 尺寸与穿 ；f l d , 孑l 直径之阃的神经网络模型，并利用神经网络建立了以小孔直径的现 值和历史值作为输入，送丝速度作为输出的控制器模型，实现了对穿孔型 变极性等离子弧焊的控制。 娄亚军建立了脉冲g t a w 平板对接过程单变量自学习神经网络控制 器，该控制器由a h 八层网络构成。a d 层神经网络构成各模糊子集的 隶属函数，e - f 层进行并行推理，g 层进行合成，h 层进行模糊判决，输 出精确的控制量。网络的学习分为离线学习和在线学习两部分。网络的离 线学习是为了得到输入语言变量各模糊子集初始的隶属函数，确定a d 层的各连接权值的初始值，并且根据初始的模糊控制规则确定g - h 层各 节点连接权的初始值。网络的在线学习是为了通过调整网络各权值，修正 隶属函数各参数和控制规则，使被控对象的输出逼近期望的输出值，从而 使网络能够适应对象特性的变化。 1 4 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制方面 取得了很大的成绩。高进强f 5 0 - 5 5 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；但由于当时的实验条件所限，拍摄出的熔池图像不完整，仅拍摄到 大部分熔池正面图像，对图像进行处理后，仅得到熔池宽度，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。刘新锋1 5 6 。5 7 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。但是他没有对处理后的图 像进行数据处理，不能直接用于焊接热过程数值模拟的实验验证和焊接熔 透的智能控制建模。没有在拍摄出完整熔池图像的条件下实现熔透的智能 控制。 1 5 本文的研究内客 根据上述的国内外研究现状分析，本文拟开展连续电流t i g 焊接熔 池形状参数视觉检测和人工神经网络建模等方面的研究工作。基于低成本 自动化策略，利用普通c c d 摄象机从试件正面直接拍摄出完整熔池区图 像，提取出熔池边缘，通过数据处理，得到实际熔池形状。检测结果既可 以用于焊接热过程数值模拟的实验验证，也可以用于t i g 焊接熔透的智 能控制。具体内容有： 1 、对建模所需工艺参数( 焊接电流和焊接速度) 进行准确测定。 2 、对视觉检测系统进行标定，分析熔池图像的特点，改进优化图像处 理算法，提取出完整的焊接熔池边缘。 3 、对焊接熔池图像的检测结果进行定量化分析，分析实际熔池形状参 数的变化规律。 4 、测量熔池背面熔宽，并使之与正面熔宽相对应。 5 、建立焊接熔池正面形状参数与对应背面熔宽的神经网络模型。 第二章t i g 焊接熔池图像视觉检测系统 2 1 试验系统组成 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 摄像机及窄 带复合滤光器等组成，图2 - l 为其结构框图。 根据功能可以将整个系统分为两大部分：焊接系统以及图像传感系 统。 图2 - 1 系统结构框图 2 1 1 焊接系统 t i g 焊接电源是该系统的主要组成部分，采用了唐山松下产业机器有 限公司生产的p a n a s o n i cy c 一3 0 0 t s p v t a 型晶闸管控制直流脉冲钨极氩 弧焊机。t i g 焊机可实现连续焊、脉冲焊、点焊三种焊接。其主要性能指 山东大学硕士学位论文 本文主要利用其连续电流t i g 焊功能。 表2 - 1t i g 焊接电源主要性能指标 型号 p a n a s o n i cy c 3 0 0 t s p v t a 功率元件晶闸管 额定输入电压( v ) 3 8 0 输出电流( a )5 3 0 0 额定负载持续率( ) 4 0 最高空载电压( v )5 7 输出电压( v )1 6 2 0 提前送气时问( s ) o - 3 滞后停气时闯( s ) 2 2 3 脉冲频率( h z )0 5 1 5 系统中 f i g 焊机要接受计算机的控制，因此需要对电焊机的电流控 制部分进行改造。通过分析该焊机的控制电路，发现在连续焊时，t i g 焊 机给定端的给定电压与输出焊接电流之间具有一一对应的关系。当按一定 规律改变给定电压时，电焊机输出的焊接电流也以同样规律变化，即改变 给定端的给定电压，可以控制焊机的输出电流。鉴于此，实验室自行研制 了焊接控制单元，通过该单元可以直接控制t i g 焊机给定端的给定电压， 获得需要的焊接电流波形。焊接控制单元是焊接电流控制的核心部件，它 接收主控微机的焊接电流参数，并在给定时刻发送图像采集信号。焊接控 制单元主要是由8 0 3 1 单片机、程序存储器、数据存储器、数模转换器等 组成的。 主控计算机是整个系统的中枢，控制并协调系统各个部件的运行， 能够与焊接控制单元、图像采集卡进行双向通讯，并通过焊接控制单元控 制控制焊接参数焊接控制单元每隔一定时间向主控计算机发出图像采集 信号，通知主控计算机对熔池区采样。控计算机收到采样信号后立即采集 熔池区图像，并对采集的图像进行处理，提取熔池特征几何参数，经过 定的控制决策输出焊接规范参数，随后经串行口送到焊接控制单元，焊接 控制单元接收后经过d a c 0 8 3 2 转换为模拟量送到t i g 焊机给定端控制晶 闸管导通角，从而控制焊接电流。 图2 2 是主控计算机程序流程图。 图2 - 2主控计算机程序流程图 焊接试验台机械部分由c 6 1 6 车床改造而成，具有三维自由度。t i g 焊炬刚性固定在工作台上方的横梁上。依靠工件的移动完成焊接过程。焊 接时，将工件通过夹具固定于工作台上，主控微机通过d a 转换输出模 拟量控制调速器，调速器再控制电机，电机通过皮带轮驱动丝杠，从而带 动工作台水平移动，实现焊接速度的精确控制。 2 , 1 2 图像采集系统 图像采集系统是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 3 是图像采集系统的结构框图。 山东大学硕士学位论文 图2 - 3 图像采集系统框图 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 0n i n ，半带宽为1 0t 3 n l ，中心波长透过率为 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、背面熔宽 的预测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3 5 m m 镜头。其主要性能 指标如表2 - 2 所示。 表2 - 2m t v 1 8 0 2 c b 摄像机的主要性能指标 分辨率6 0 0 线 灵敏度 0 0 2 l u x 电源d c l 2 v 电子快门8 级( 1 ，6 汕1 1 0 0 0 0 ) 增益可手动调节 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 1 0 0 0 黑白图像采集卡，采集窟口可任意设定，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 3 所示。 山东大学硕士学位论文 表2 - 3c a m p e 1 0 0 0 黑向图像采集 j 二要性能参数 分辨率 7 6 8 5 7 6 采样精度 1 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 2 熔池圉像标定 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 置则与空间物体表面相应点的几何位置有关。实际实验中，焊枪和摄象机 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。操作时编制了界面友好、即时显示标定系数的软件， 得出的标定系数分别为( p i x e l 表示象素) ： 水平方向( 垂直于焊接方向) 0 0 4 3 0 n r a p i x e l 垂直方向( 沿焊接方向) 0 0 7 5 2 r a n p i x e l 蠕骊l 幞剿i 图2 4 标定参照 山东大学硕士学位论文 2 3 焊接熔池图像特点的分析 幽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。图像处理的般过程应包括图像滤波、图像增强及边缘锐化、 边缘提取。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，才能更好的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。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。根据这一特征，就可以设计出边缘搜索程序，获 得熔池形状参数。 图2 5 是本系统拍摄的一幅t i g 焊接熔池图像，轴为焊接方向，y 轴垂直于焊接方向。图像上部高亮区域为电弧光，中部烁亮区域为电弧光 在熔池中的反光，山图中可以看出完整的熔池轮廓。在图中垂直x 轴作截 面a 和b ，垂直j ，轴作截面c 和d 。 图2 - 5t i g 焊接熔池图像 图2 6 ( a ) 是a 截面沿r 方向上的原始灰度分前i 曲线及增强后的灰度 分布曲线。从截面a 原始灰度分布曲线中可以看出，熔池中心区域由于有 电弧反光，灰度较大，由熔池中心区域向两边逐渐下降，在熔融金属与尉 体金属交界处，灰度值发生突变，出现回升现象，随后继续下降。灰度在 边缘处的突变，使得边缘区域呈现出波峰、波谷特征。这种边缘特征为t 别熔池边界提供了有效的信息，即波峰、波谷之问变化最剧烈的点就是边 缘点。为了有效得到灰度变化最剧烈的点也就是边缘点，对原始灰度分 布曲线作增强处理。从增强后的灰度分布曲线中可以看出，图像左半部分 灰度值最低的点是变化最剧烈的点，即为熔池的左边缘点：图像右半部灰 度值最大的点是变化最剧烈的点，即为熔池的右边缘点。 图2 6 ( b ) 是b 截面沿，方向上的原始灰度分布曲线及增强后的灰度 分布曲线。从其截面b 原始灰度分布曲线中可以看出，边缘处波峰、波谷 特征不明显，图像右半部分出现了多个波峰、波谷，难以从灰度值的变化 上反映熔融金属与固体金属的交界。 通过分析大量的图像发现，沿，轴的灰度分布在熔池中部边缘呈现明 显的波峰、波谷特征，但越靠近熔池尾部或熔池前部，这种特征越不明显。 图2 - 7 ( a ) 是c 截面沿工方向上的原始灰度分布曲线及增强后的灰度分 布曲线。从图其原始灰度分布曲线中可以看出，从弧光处向熔池前部过渡 时，灰度急剧下降，在熔池灰度下降最剧烈的地方，即为熔池的边缘；在 熔池尾部发生灰度的突变，出现波峰、波谷，可作为熔池边缘的特征。图 2 7 ( b ) 是d 截面沿爿方向上的原始灰度分布曲线及增强后的灰度分布曲 线，其原始灰度分布曲线则不具有这一特征。 m m 柏 1 o m 一1 2 9 言m 。 图2 - 6 y 方向灰度曲线及增强后的灰度曲线 宝 3 图2 7x 方向灰度曲线及增强后的灰度曲线 通过以上分析可以看出：熔池前部、熔池中部及熔池尾部的灰度值分 布各有不同的特点，无法采用同一种方法进行搜索。在本文中，采用沿水 平方向( y 方向) 搜索出熔池中部的边缘，再采用沿垂直方向( x 方向) 搜索出熔池的前部边缘和熔池的尾部边缘。 2 4 图像处理 2 4 1 圈像增量 为了使计算机更容易的识别出熔池边缘点，首先，对熔池图像进行增 强，用“五力、譬( 五力分别表示图像象素点( 五力处的原始灰度值和 增强后的灰度值，则沿，方向的增强公式为： g ( x ，y ) = 1 5 0 + 1 2 5 【f ( x ，y + 2 ) + f ( x ，y + 1 ) 一f ( x ，y ) 一f ( x ，y 一1 ) 】 沿z 方向的增强公式为： g ( x ，) ，) = 1 5 0 + 1 2 5 x i f ( x + 2 ，) i ) + f ( x + 1 ，) i ) 一f ( x ，y ) 一f ( x l ，y ) 】 2 4 2 图像边缘的提取 图像边缘的提取在不滤波的情况下，根据增强后的图像灰度和原始图 像灰度，利用边缘点和干扰点的不同特征，检测出熔池的边缘。 为了记录搜索的熔池边缘点，本文定义了一个结构数组和两个整型数 组，分别用来纪录熔池中部的左右边缘点、前部边缘点和尾部边缘点。 l g 山东大学硕士学位论文 t y p e d e f s t r u c te d g e d i s p i n ty _ l e f t ； i n ty _ r i g h t ； m i d d l e e d g e 2 5 6 ； i n t f r o n t e d g e 2 5 6 ； i n t t a i l e d g e 2 5 6 1 ； 1 、寻找起始点。熔池中心为一烁亮区域，根据这一特征首先找到熔 池中心，将中心所在的行沿j ，方向( 水平方向) 增强。若该行熔池边缘不 明显。则沿x 方向向上及向下交错增强各行，直至找到熔池边缘较明显的 行。将该行作为起始行，并找出此行的边缘点，作为熔池左右边缘点搜索 的起点。 2 、从该行开始向上对各行进行y 方向( 水平方向) 增强，并在每一 行上沿y 方向搜索，寻找熔池的左右边缘点。将左右边缘点的横坐标分别 存储在m i d d l e e d g e 胡yl e f t 和m i d d l e e d g e 嗣y _ r i g h t 中，其中x 表 示边缘点的纵坐标。当搜至熔池前部时，方向特征不明显时，改为对x 方向增强，并对每列沿并方向( 垂直方向) 搜索，搜索出熔池的前部。 3 、从起始行开始向下对各行进行，方向( 水平方向) 增强，并在每 一行上沿j ，方向搜索，搜索熔池的左右边缘，并将左右边缘点的横坐标分 别存储在v d i s p x y _ l e f t 和v d i s p x y _ r i g h t 中。当搜索至熔池尾部 时，y 方向特征不明显时，改为对j 方向增强，并对每列沿x 方向搜索， 搜索出熔池的尾部。将尾部边缘点纵坐标存储在t a i l e d g e 力中，其中j ， 表示了边缘点的横坐。 2 5 正面熔池几何参数定义 为了描述熔池正面的几何形状，并以数字的形式表达出来，从而为焊 接热过程计算提供实验验证数据并建立熔池正面几何形状参数与背面熔 宽的关系模型，必须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 8 所示：熔池长度厶熔池宽度职熔池半长厶熔池后拖角a ，熔 池面积s 其中s 为曲线a b c d 围成区域的最大面积。 1 9 山东大学硕士学位论文 y w a ， i r b d ji 彩 “ 1 图2 - 8 焊接熔池几何参数定义示意图 2 6 背面熔童的量 在试验过程中，c c d 摄象机只拍摄熔池正面图像，而没有同时拍摄 熔池背面图像，背面熔宽的测量是离线进行的。 对于每一块试件来说，焊接工艺参数如何变化是已知的，这样，起焊 前在试件上作出一定的标记，就可以根据焊接速度算出任一熔池正面图像 对应的背面熔宽的位置。 在整个试验过程中拍摄了大量的熔池正面图像，这就需要测量大量的 背面熔宽，而相邻熔池图像之间的距离为1 m m 2 m m ，若采用常规的测量 工具( 如游标卡尺等) 不仅费时费力，而且测量精度受到定的限制。因 此，本文采用了“摄影测量法”。 摄影测量法的基本思想是采用c c d 摄象机，将试件背面拍摄成图像， 然后对该图像进行处理。一方面，由于c c d 摄象机焦距可调，因此可以 得到较大倍数的放大图像，实现足够高的测量精度；另一方面，由于无电 弧光的干扰，拍摄的图像比较清晰。 摄象机的视角有限，若精度要求较高，则无法拍摄整个试件的全貌， 山东大学硕士学位论文 试验中采取了分段拍摄，最后合成的方法。 2 6 1 图像拼接 这种技术的基本思想来源于全景视频系统、地理信息系统等应用中经 常遇到的一个问题：将小幅图像拼接成一幅大的图像。本文采