鋁合金GTAW熔池區(qū)視覺特征檢測及焊縫成型控制.pdf

1、視覺傳感對于焊接過程控制,尤其是焊縫成形控制,有著重要作用。基于視覺的焊接過程控制必須建立在熔池區(qū)視覺特征檢測的基礎(chǔ)上。由于鋁合金材料的特殊性,如何建立一套快速、穩(wěn)定、實時性強的圖像處理算法,檢測熔池區(qū)視覺特征,一直是鋁合金焊接視覺傳感技術(shù)的難點。本文對鋁合金脈沖GTAW熔池區(qū)視覺特征檢測方法進行了系統(tǒng)的研究,并研究了基于熔池特征檢測的典型焊縫成形控制系統(tǒng)。
　　本文首先闡述了脈沖GTAW焊接實驗系統(tǒng),該系統(tǒng)采用被動視覺傳感方式,

2、采用復(fù)合濾光系統(tǒng),降低電弧光的亮度,采集熔池區(qū)圖像。軟件系統(tǒng)基于Vis ua l C++平臺。
　　對于焊縫跟蹤中的視覺信息檢測,本文分析了背景簡單的直線焊縫圖像和背景復(fù)雜的曲線焊縫圖像的不同特點,分別設(shè)計了圖像處理算法。對直線焊縫采用基于灰度梯度的邊界方法進行圖像分割,對于曲線焊縫,采用基于灰度相似性的區(qū)域方法進行圖像分割。分別提取了焊縫中心線方程和熔池中心點坐標(biāo),進而計算焊縫偏差值。
　　在熔池信息視覺傳感中,熔池正面形

3、狀參數(shù),與焊縫成形質(zhì)量有重要關(guān)系。本文設(shè)計了四種不同的熔池形狀參數(shù)檢測算法,分別是基于灰度梯度的算法、基于邊緣提取的算法、基于圖像匹配的算法和基于ROI檢測的算法。本文比較了這幾種檢測算法的優(yōu)劣和適用范圍。基于ROI檢測的算法處理速度快,平均每幀圖像的處理時間為20.17ms,且具有良好的穩(wěn)定性,適合用于實時的熔池參數(shù)監(jiān)測。
　　最后,本文將熔池參數(shù)檢測算法加入鋁合金脈沖GTAW焊接軟件系統(tǒng),實現(xiàn)實時的熔池圖像的采集、處理、結(jié)果反