【doc】水下焊接中無弧V形焊縫的識別

1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善?！綿oc】水下焊接中無弧V形焊縫的識別【doc】水下焊接中無弧V形焊縫的識別水下焊接中無弧V形焊縫的識別焊接2oo6(2)?39?水下焊接中無弧V形焊縫的識別南昌大學(xué)機電工程學(xué)院機器人與焊接自動化重點實驗室(33o029)何銀水張華摘要設(shè)計了一個水下焊接自動跟蹤視覺系統(tǒng),其主要由激光器,濾光片和CCD攝像機組成,被封裝在防水的透明玻璃體中.焊接時激光器作為輔助光源,其與CCD成3照射焊件,得到焊件的V形剖面焊縫.由于水下焊接時拍攝的圖像模糊且比較弱,采用中值濾波的方法進行圖像增強,然后進行閾值變換得到焊

2、縫,再用Kfisch邊緣算子對焊縫進行邊緣提取,提出了對邊緣的灰度值取平均值得到焊縫中心線,最后對其進行直線擬合,提取V形焊縫的中心線所在的最低點,畫出中心線以進行標(biāo)識.關(guān)鍵詞:V形焊縫邊緣檢測焊縫識別E.)(IrIIoNoFNoARCVsIPEWELDslURobot&WeldingAutomationKeyLab.MechanicalandElectronicEngineeringSchool,NanchangUniversityAbstractAvisionbasedunderwaterweldtrackingsystem惴designed,whichwasmainlym

3、ade叩oflaser,apieceoffilterandCCDca艄sealedintheIte印asscontainer.Thelaserwasused鵠the齜bslight,whichirradiatedtheweldmentaswellasthereis鋤angleof30betweenthelaserandCCDtogettheVsIpecID日ssectionweld咖.Be-causetheirImshottedunderwaterwerevague,medianfaltermethodwasadoptedtostrengthentheirIm.Afterthat,thresh

4、oldtlluornl惴usedtogettheweld艇舢a(chǎn)ndthenKrischwasusedtogettheedoftheweld艇舢a(chǎn)ndthecentezlinesoftheweld咖byaveragingthegraymllber0ftheimageed.Atlast,atechnologywasusedtomakethegraypointsthatnotonthesllelinestogetthecharacteristicpoints.thatwerethelowestpointsofthecenterlinesontheweld8e姍aswellalinewasdrewto

5、identifythem.KeyWOi'-Vshapewelds咖I,edgedetection.recogammoftheweldse_n0序言水下自動焊接是一門實用性極強的技術(shù),由于我國新的海洋戰(zhàn)略政策,為使我國成為一個海洋強國,現(xiàn)在和今后在海洋工程建設(shè)和維修方面的工作日益增多,所以水下焊接這一技術(shù)被提高到很重要的位置.對于淺水或者簡單的焊接,用潛水焊工進行作業(yè)或許可行,但是對于深海或海況惡劣的情形,人工焊接就使得人身安全得不到保障.因此,水下自動焊接具有非常重要的意義.目前水下焊接的方法有三類:濕法焊接,干法焊接和局部干法焊接.干法焊接成本太高,系統(tǒng)采用傳統(tǒng)的濕法焊接,視覺傳感器

6、由激光器,濾光片和CCD攝像機構(gòu)成.激光器為紅光一字線激光器,由點激光二極管發(fā)光通過一組透鏡變換成直線形的激光條紋;濾光片的主要功能是只允許激光波長(650nln±2姍)附近的光線進入CCD攝像機.采集圖像時CCD垂直于焊件激光器以與CCD成30照射焊件,拍攝的圖像經(jīng)過圖像采集卡傳給計算機.在拍攝時由于水中塵埃和膠質(zhì)粒子等微粒以及水流,氣泡等使得光線發(fā)生了散射,同時圖像采集中硬件和玻璃反光產(chǎn)生的噪聲使得采集的圖像模糊和光線過弱,因此要對其進行濾波和增強,為此提出對其進行中值濾波和閾值變換,然后用Krisch邊緣算子對其進行邊緣的提取,得到邊緣圖像后再用軟件方法實現(xiàn)邊緣的中心線的提取,

7、隨后進行直線擬合得到中心線的最低點.這種方法能克服水流,氣泡和各種微粒散射等的干擾,可以準(zhǔn)確的得到V形焊縫的中心線,從而為自動跟蹤提供參考點,也為水下有弧焊接的自動跟蹤打下基礎(chǔ),對水下焊縫的自動跟蹤具有重要意義.?40焊接06(21無弧v形焊縫圖像的濾波與增強1.1焊縫圖像的獲取水下焊接時,由于水中俘在各種微粒以及膠伴,使得水的能見度降低,同時CCD接受激光的反射光線減少,這樣采集到的圖像就比較模糊.而且比較弱.圖I是在盛水容器中裝入普通的白來水,踩度為20al1_溫度為2026:中采集圖像的視覺系統(tǒng)示意圖試驗時采集到的圖像如圖2所示,腔伴圖I桃進系統(tǒng)示意圖圖2未處理的水下Vji;焊縫陌像為了

8、對比,在其他條件相同的情況下在陸地上采集到的圖像如圖3所示圖3陸地上尤弧V形焊縫閣像由f面的圖像可以看出.在水下焊接時存在的干擾使得圖像明顯的比陸地上弱,而且噪聲的干擾也更明顯,水巾焊縫也由于光的折射使得采集到的圖像稍微變大,因此,在對焊縫進行識別時,必須要對其進行除噪和增強,.焊接時由于所處的環(huán)境可能比實驗室中復(fù)雜,比如水中比較渾濁有泥沙,或者水流比較湍急,對此在采集圖像時也模擬了上述兩種情況,如圖4和閣5所示圖4水流攪動下的焊縫圖像匿l5渾濁水巾的焊縫圖像1.2焊縫圖像的濾波根據(jù)水下采集圖像遇到的噪聲干擾情形進行中值濾波,否則后面處理的結(jié)果就會遇到困難通過試驗.采用3X3方形窗El的中值濾

9、波,對圖2進行處理.結(jié)果圖6所示圈6中值濾波的結(jié)果圖慷焊接2006(2)?4l?從處理的結(jié)果來看,中值濾波使得圖中的一些噪聲基本上被濾掉,但是水中膠體等微粒和設(shè)備產(chǎn)生的噪聲還要進一步處理.1.3圖像增強為了進一步過濾其它的噪聲,同時有效的增強V形焊縫,采用閾值變換的方法來進行.取閾值T=91像素,處理的結(jié)果如圖7所示.圖7閾值變換的結(jié)果圖像采用閾值變換的結(jié)果使得焊縫邊緣變寬,且可能使原來圖像中光線弱的部分出現(xiàn)斷點,如圖7中所示.因此,針對上述情況在采集圖像時一定要注意特征點(取V形圖像的中心最低點)的保護,盡量增強焊件坡口的反射能力(可以打磨焊件的邊緣).而要解決處理結(jié)果中焊縫變寬這一問題,就

10、要選取最佳的閾值,比如可以采用日本學(xué)者OTSU提出的一種全局閾值選取算法,同時盡量使焊縫的亮度與噪聲造成的光斑和條紋對比出來.對于圖中右邊出現(xiàn)的斷口,在后續(xù)處理中對特征點的獲取影響不大.2V形焊縫的邊緣檢測圖像的邊緣是圖像的最基本特征.所謂邊緣(邊沿)是指其周圍像素灰度有階躍變化或屋頂變化的那些像素的集合.邊緣廣泛存在于物體與背景之間,物體與物體之間,基元與基元之間.邊緣的種類可以分為兩種:一種稱為階躍性邊緣,它的兩邊的像素的灰度值有著顯著的不同;另一種稱為屋頂狀邊緣,它位于灰度值從增加到減少的變化轉(zhuǎn)折點J.對于階躍邊緣,二階方向?qū)?shù)在邊緣處呈零交叉;而對于屋頂邊緣,二階方向?qū)?shù)在邊緣處取極值

11、3】.邊緣檢測算子是實施邊緣檢測的算法,它可以檢查每個像素的領(lǐng)域并對灰度變化率進行量化,也包括方向的確定.常用的邊緣檢測算子有Krisch算子,Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子和高斯一拉普拉斯算子.其中Roberts算子是2x2算子,它對具有陡峭的低噪聲圖像響應(yīng)最好;雖然Krisch算子,Sobel算子和Prewitt算子都是3x3的算子,但是在進行了濾波后只有Krisch算子處理的效果好;而高斯拉普拉斯算子它是把高斯平滑濾波器和拉普拉斯銳化濾波器結(jié)合了起來,即先進行平滑濾波(這里采用的是中值濾波),再進行邊沿檢測,所以不能采用.用Krisch算子進行邊緣檢測得到的結(jié)果如

12、圖8所示.由處理的結(jié)果可以看出,焊縫的邊緣被有效的提取了.圖8用Krisch算子處理的結(jié)果圖像3焊縫的識別3.1獲取焊縫中心線采集到的V形圖像之所以不是焊縫線,而是帶狀的(稱之為霧化效應(yīng)【4),與激光線本身的寬度和與CCD的位置有關(guān).前面所述激光是線性的,但是它實際上也存在一定的寬度,再經(jīng)過反射,被CCD攝影下來后就出現(xiàn)了寬度比較大的V形焊縫圖像,這可以通過改善激光器來克服這個問題.由于這是光線的反射成像造成的,實際上從焊接的精度上來說,從焊縫里進行任意取樣都是有效的,但是為了追求精度,這里提取焊縫的中心線,即對邊緣線取平均值.另外,在提取中心線時必須注意,如果邊緣線的某處出現(xiàn)了斷點,此時要把

13、前面處理的灰度值賦給該點,這樣才能使處理結(jié)果平滑,為后續(xù)處理打下基礎(chǔ).提取焊縫的中心線如圖9所示.圖9焊縫中心線圖像?42?焊接2oo6(2)3.2特征點的提取(直線擬合)把v形坡口的最低點作為特征點,采用直線擬合的方法提取,同時畫出特征點所在的豎直線,并把特征點所在的位置用像素表示.擬合的結(jié)果如圖l0所示.(a)直線擬合的焊縫圖像(b)焊縫中心最低點的像素坐標(biāo)圖l0特征點提取特征點(最低點)的位置(這里用像素表示)可以計算出來,這樣就可以把待焊的焊縫的位置與焊槍作比較,從而控制焊槍的動作.4試驗及分析為了進一步驗證本套處理方法行之有效,進行了一系列的試驗,如圖ll所示,采集的圖像的霧化效應(yīng)比

14、圖I要小,即焊縫的寬度要小,采用該方法,通過中值濾波后得到圖12a,再通過閾值T=98像素變換得到圖12b,經(jīng)過Krisch變換后得到圖12c,再提取中心線得到圖IPM.最后直線擬合得到標(biāo)識特征點的圖12c和12f.圖II原始圖像(a)中值濾波結(jié)果圖像(b)T-98的值變換圖像(c)Krisch邊緣提取圖像(d)中心取樣后的圖像(e)直線擬合的焊縫圖像(f)焊縫中心最低點的像素坐標(biāo)圖l2焊縫變窄的圖像處理結(jié)果焊接2oo6(2)?43?用該方法處理圖2和圖3兩種情形也是行之有效的,但是處理的結(jié)果誤差稍大.另外,該方法對于角接,搭接和對接都可以適用.5結(jié)論(1)采用激光器作為輔助光源照射焊件,CC

15、I)經(jīng)過濾光能采集到焊縫剖面v形圖像,對普通水況和惡劣(水流強烈攪動和水渾濁)水況下該系統(tǒng)都能工作.(2)提出采用中值濾波,閾值變換,Krisch算子進行邊緣檢測,利用平均值提取焊縫中心線,最后利用直線擬合的方法提取特征點,同時進行特征點的標(biāo)識和定位.參考文獻1翟因虎.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的焊縫軌跡識別的研究:碩士學(xué)位論文.南昌:南昌大學(xué).2O03.2劉桑.鐘繼光.王國榮.等.水下濕法焊接電弧圖像的邊緣檢測技術(shù).電焊機,2000(4)3何斌.馬天予.王運堅,等.VisualC+數(shù)字圖像處理.北京:人民郵電出版社.2001.4李國進,王國榮.鐘繼光,等.水下焊縫自動跟蹤路徑的識別.焊接,2O05,26

16、3):5862(收稿日期20060929)作者簡介:何銀水,1979年出生,在讀碩士研究生.研究方向為水下機器人與焊接自動化.超音速微粒高能轟擊16MnR鋼表面納米化的研究機械科學(xué)研究院哈爾濱焊接研究所(150080)王佳杰霍樹斌王吉孝哈爾濱大電機研究所(150040)張穎中原石油勘探局鉆井管具工程處(濮陽市457001)趙玉忠摘要采用冷氣動力超音速微粒高能轟擊技術(shù)對16MnR低合金鋼表面進行處理,利用掃描電鏡,透射電鏡和x衍射方法對基體表面的微觀形貌和結(jié)構(gòu)進行分析.試驗結(jié)果表明:試樣經(jīng)過超音速微粒轟擊處理后可以使表層晶粒細化至納米量級.平均晶粒的尺寸為14.2lml;處理后表層主要產(chǎn)生壓應(yīng)力

17、;處理后表層的顯微硬度增加.關(guān)鍵詞:超音速微粒轟擊表面納米化應(yīng)力狀態(tài)RESEARCHON1llESURFAC冠NANoCRYSTAIAI1ON0lFl6重E-RLJDWAI0Y【吼B(yǎng)YsIJlPE瞰H;H一目GY啪nU1IBIDllDIIGHarbinWeldingInstituteHarbinInstituteofLargeElectricalMachineryZhongyuanDriUTubes&ToolsServicesWangJiajie,HuoS'hubin,WangJ'ndamzbangYingZimoYuzhongAlmraetA叫l(wèi)0cry蛐IlliIlesudaeelayer懈fabricatedonthe16MnRlowalloysteelbyIlsiIlsthe鯽camidesboIn-b日IdiIlg(ss'Pa)technology.Micromorphologyandsinlcturewere冊a1)rzedbym阻璐ofSEM,TEMandXRD.The懿peIHltalresultsshowthattheini6alo0一Iledsinlctureonthetop