基于最小二乘支持向量机的激光拼焊焊缝识别

激光拼焊焊缝质量结构光视觉检测中,对焊缝的准确识别是实现高精度检测的关键.针对检测图像中结构光光纹畸变特征不明显,无法准确识别焊缝的问题,依据焊缝纹理特征信息,提出了一种基于最小二乘支持向量机的焊缝识别方法.首先,分析并提取焊缝区和非焊缝区差异明显的纹理特征.其次,训练最小二乘支持向量机模型,对焊缝进行粗识别.最后,采用Laws纹理滤波提取焊缝区域,并通过阈值分割方法精确识别焊缝.针对不同工艺参数下的激光拼焊焊缝开展焊缝识别试验,结果表明,该方法能够有效地识别焊缝.

三线结构光视觉传感器现场标定方法

三线结构光视觉传感器由于获取信息量大、测量速度快等特点被广泛应用于工业现场测量。为了实现传感器高精度、快速的现场标定,提出了一种基于支持向量机的三线结构光视觉传感器标定方法。首先,设计标定靶标;其次,采集靶标图像后提取特征点亚像素坐标值;再次,基于支持向量机方法建立特征点的图像坐标和三维空间坐标的映射模型;最后,将待标定点图像坐标输入映射模型,即可得到三维空间坐标,实现对三线结构光视觉传感器的直接标定。实验验证,Y轴、Z轴方向上的测量绝对误差均值分别为0.021 1 mm和0.015 0 mm,具有较高的标定精度,且该标定方法标定过程简单、快速,适合现场标定。

基于迭代的不等厚激光拼焊焊缝边界特征点识别方法

针对激光拼焊焊缝边界特征点识别容易受噪声干扰,识别鲁棒性不强问题,提出了一种基于迭代的特征点识别方法。首先,采用最大类间方差法与灰度重心法提取结构光条纹中心线;其次,结合条纹中心线畸变特征,构造直线并计算中心点到直线距离,获得距离曲线,由距离曲线局部极值点对特征点进行初步定位;再次,在初步定位点的小范围内重新构造直线并进行迭代处理准确识别焊缝左右边界特征点;最后,通过序列图像信息对识别的特征点进行校正。采集不同焊接工艺参数下的激光拼焊焊缝图像进行实验,左右边界特征点列坐标绝对误差均值与均方根误差均在2~4个像素。结果表明,该方法识别精度高,并具有较强的鲁棒性。

激光拼焊焊缝截面轮廓几何建模方法

提出了一种激光拼焊焊缝截面轮廓的几何建模方法,基于Laws纹理滤波和数学形态学闭运算提取了截面的轮廓边缘,分别采用多项式函数模型、指数函数模型、高斯函数模型对提取的截面轮廓边缘进行了曲线拟合,并对拟合结果进行了误差分析。分析结果表明,基于指数函数模型拟合的焊缝截面轮廓上边缘的精度最高,基于高斯函数模型拟合的焊缝截面轮廓下边缘的精度最高。对不同工艺参数条件下获得的激光拼焊焊缝截面轮廓边缘进行了几何建模实验,实验结果表明,提出的方法可以有效地实现激光拼焊焊缝截面轮廓的几何建模。