图像处理在焊接中的应用

摘 要：本文概述了焊接自动化的发展,总结了利用机器视觉直接观测焊接熔池具有的优点,综述了焊接图像摄取方法,结合国内外的发展情况,论述了图像处理在焊接中的应用,展望了图像处理在焊接中应用.

关 键 词：焊接自动化机器视觉图像处理

1.概述

随着焊接自动化水平日益提高,对焊接质量的控制变得尤为重要.近年来,随着计算机视觉技术的发展,利用机器视觉直接观察焊接熔池,通过图像处理获取熔池的几何形状信息对焊接质量进行闭环控制,已成为重要的研究方向[1].

在传统的手工和半自动焊接过程中,对于一个有经验的焊工,通过直接观察接头的位置、熔池的行为、电弧形状及焊道外形,可以感知焊接的状态.如果感觉到实际焊接过程中同最佳状态不一致,可以通过调节各参数使之达到最佳状态,以获得高质量的焊缝.此过程可以分解为眼－脑－手的控制过程.图像处理在焊接过程中的重要意义就相当于手工焊接过程中人的眼睛,可以实现焊接位置的传感、焊道对中、焊接时熔池、熔深和熔宽信息的采集和处理,进而可利用计算机发出指令,实现焊接过程的各种工艺参数如电压、电流、焊接速度的调节和焊丝或电弧的对中[2].

与传统的手工焊和半自动焊接过程相比,利用机器视觉直接观测焊接熔池具有明显的优点,采集的数字图像表象直观,信息丰富,且数字化的图像数据可以实时传输到计算机高速缓存内,进行实时处理,提取特征信息,并作出在线判决,使得实现焊接过程质量实时传感与控制成为可能.

2.焊接图像摄取方法

图像的处理一般包括量化、图像预处理和图像识别等步骤.量化由图像卡完成,图像预处理包括图像变换、图像增强和图像恢复,以尽量减小由于摄像中各种条件的限制和随机因素的干扰而产生的不足和噪声,从而获取焊缝位置的精确信息,图像识别包括图像分割和边缘提取等,可借助快速傅立叶变换、小波变换、概率统计等数学工具进行图像的分析、理解、特征提取和模式识别.

从国内外大量文献来看,利用机器视觉采集焊接熔池图像的方法主要分为主动式直接视觉传感和被动式直接视觉传感两大类,视觉传感器常采用CCD摄取原始图像.CCD是英文(Charge-CoupledDevices)的缩写,意即“电荷耦合器件”.CCD是固态图像传感器的一种,固态图像传感器是指把布设在半导体衬底上的许多感光小单元的光－电信号,用所控制的时钟脉冲读取出来的一类功能器件.具有体积小、重量轻、寿命长、稳定性好、耐震动、速度高,几何失真小及耐高压等一系列优点.被动式直接视觉传感是利用焊接过程中的结构光进行成像.被动式直接视觉传感存在强光干扰的问题,激光焊接中,通常采用中性减光的办法解决强光干扰的问题,在电弧焊中,对于短路电弧焊和脉冲电弧焊.可在短路期间或基值电流期间获取图像数据,或者在在摄像机前通入部分保护气,减少烟雾和飞溅的影响,TIG/MIG/MAG焊时弧光在600～700nm波段内相对光强最弱最稳定,选用这一波段内的干涉滤光片和防热玻璃可有效地排除弧光及红外干扰.主动式直接视觉传感利用窄带复合滤光系统滤除非连续光谱的电弧强光,并采用高强脉冲激光或具有图像增强器的高频闪光灯作为辅助光源,可有效地抑制弧光获得清晰图像.

3、图像处理在焊接中的应用

目前图像处理主要集中应用在机器人焊接、脉冲TIG焊、激光焊和焊缝质量的检测等领域.图像技术在机器人焊接领域应用较广.由于机器人需要有很强的适应能力,借助三维视觉传感系统和计算机图像处理技术,焊接机器人可对焊接环境进行实时控制[3].通过图像的采集,可帮助机器人进行焊缝的对中,为机器人焊接提供实时特征信息,如熔深、熔宽和熔池的形状等,从而实现焊接过程的智能控制.目前国内哈工大的吴林教授在这方面作了较深入的研究,从焊缝位置的传感到熔滴的过渡,从过程实时控制到最后焊接质量的检测都进行了较为系统的研究.

图像处理目前用得最广的领域是在脉冲TIG焊中,国内外许多学者都对该领域进行了积极的探索.其中哈工大的何景山博士在脉冲TIG焊熔深及熔透的彩形法传感方面进行了较深入的研究.首先创建了一套适用于脉冲TIG焊的彩像法熔深和熔透的传感系统,通过对脉冲峰值和脉宽的控制实现对熔深和熔透的控制,其控制信息来源于基值期间,进行图像信息的采集.

焊接缝隙检测是焊接控制过程置中的一个重要环节,图象处理在这方面的应用也有许多学者研究.为了实现电弧焊过程的自动对中和焊缝质量控制,必须对焊接缝隙的相对置和坡口几何参数进行检测.西安交大的贾昌申、梁晋等在《图像法焊缝隙检测的研究》一文介绍了一套自行设计的计算机焊接缝隙检测系统,包括图象采集卡、光学传感器、计算机接口、图象处理软件,分析了它们的基本结构和工作原理,讨论了提高光学传感器、图象处理软硬件等杭干扰能力的措施.该系统工作原理是:由光源和CCD摄像机组成的光学传感器摄取图象,CCD摄像机把图象转换为电信号,再经图象采集卡把模拟信号变为数字信号存储于计算机内,计算机对此信号进行必要的处理,即可得到缝隙位置和坡口儿何参数信息,在监视器屏幕上显示出来,或经过D/A电路给执行机构,修正焊位置,实现闭环对中控制[4].哈尔滨工业大学的何景山、杨春利等人结合采用埋弧焊进行容器类焊接结构制造过程中的工艺特点及实际工况,设计了一种将微型半导体激光发生器、机及具有滤光功能的光学系统三者集成一体的焊缝视觉传感器.有的将图像分割和小波分析应用于焊接领域,图像分割法可减小焊缝识别的图像处理的复杂性,使得焊接过程的实时性增强,小波分析在焊缝视觉跟踪过程中检测焊缝,采用多次小波变换可获得清晰的焊缝边缘,大大简化了硬件设备[5].

此外图像处理还在焊接的其它领域中有一定的应用.有些科技工作者还将图像处理用于水下湿法焊接,通过复合滤光技术和水下CCD摄像系统,采集出了药芯焊丝水下湿法焊接电弧区域的图像,用中值滤波和梯度算子的电弧区域图像边缘检测方法,有效地区分了电弧燃烧区域和电弧气泡区域.有的将图像处理用于焊接缺陷的自动监测与缺陷尺寸的保真,也都收到了良好的效果.

4、图像处理在焊接中应用的展望

把图像处理技术应用到现代焊接技术中,将会推动焊接过程质量实时传感与控制的发展和成熟,使得焊接过程通过闭环反馈控制而实现完全自动化,保证焊接质量,提高焊接生产效率.

图像传感的方法也使得研究者能够观察到其它传感方法所不能观察到的被强光所淹没的丰富直观的信息.这为焊接现象的描述及内在规律的解释提供了极佳的条件和直接的证据,必然会推动焊接理论和实践的发展.

现代工业正朝着信息化和智能化方向发展,现代焊接技术也必然要实现智能化.数字图像技术作为智能控制中关键技术之,在焊接过程中发挥的作用将会越来越大,将为焊接智能化生产作出贡献.