用于微焊缝宽度测量的射线检测图像边缘处理方法

为了精确测量射线检测图像中微焊缝的宽度,结合焊缝图像及检测工装的特点,采用软硬件结合的方法,提出了一种通过图像切割、膨胀以及确定起点的激光定位双边界同步跟踪的边缘检测方法,得到了精确的焊缝边缘信息,为准确测量焊缝宽度提供了依据。实际的图像处理结果证明了所用方法的有效性。

PCCP插口环与钢筒焊缝微渗漏处理工艺研究

针对PCCP插口环与钢筒焊缝微渗漏处的问题,采用内角焊缝焊接+高压注胶+内缝填充+涂刷聚脲封面的综合处理工艺,对微渗漏问题进行了有效处理。整体水压试验及长期运行效果均表明,该工艺处理效果较理想。

微间隙焊缝磁光成像检测方法

针对激光焊接紧密对接微间隙(0~0.1 mm)焊缝,研究一种基于法拉第磁光效应成像的焊缝检测新方法.以碳钢平板对接激光焊为试验对象,采用磁场激励器使焊件感应磁性并在焊缝处改变磁场分布,磁光传感器置于待测焊缝上方,不同磁场强度将导致磁光传感器偏振光不同角度的旋转,形成反映焊缝位置特征的磁光图像.对焊缝磁光图像进行滤波去噪、灰度转换以及形态学等处理,快速准确地提取出焊缝中心位置.结果表明,磁光图像能够有效反映微间隙焊缝位置,可以获得较高的测量精度,为解决微间隙焊缝检测和跟踪问题提供了一条有效途径.

微间隙焊缝磁光成像检测及跟踪方法

在激光对接焊过程中,必须精确检测焊缝位置并控制激光束始终对中焊缝。针对小于0.05 mm的微间隙对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器,获取焊缝磁光图像。针对焊缝磁光图像,以焊缝磁光图像的灰度直方图为特征模版,研究一种基于均值漂移算法的激光焊焊缝检测与跟踪方法。通过均值漂移与粒子滤波相结合的算法,利用粒子滤波能够对图像大范围搜索目标的特点,实现焊缝全自动跟踪。同时,根据相似度Bhattacharyya系数对焊缝特征模版进行更新,提高焊缝跟踪精度。试验结果表明,利用均值漂移与粒子滤波相结合的算法能够从焊缝磁光图像中有效检测焊缝特征,实现焊缝的自动跟踪。

微间隙焊缝磁光成像分形维数识别方法

针对紧密对接、无坡口、肉眼难以分辨的微间隙焊缝,采用磁光成像方法获取焊缝位置信息,并运用分形维数方法解决焊缝磁光图像存在较多干扰的问题.根据图像大视野相关信息处理图像,避免受到图像微小细节干扰对焊缝位置识别精度的影响,较传统图像处理法具有显著的抗干扰性.对焊缝磁光图像进行滤波去噪,将图像细分成块并计算出每个图像块的分形维数,再选取合适阈值对图像进行分割,准确地提取出焊缝中心位置.试验结果表明,运用分形维数提取磁光图像焊缝边缘区域特征,能够获取较准确的焊缝位置信息,为焊缝跟踪控制提供重要基础.

微间隙焊缝磁光成像卡尔曼滤波跟踪算法

在激光对接焊过程中,实时控制激光束准确对中焊缝是保证焊接质量的前提。针对紧密对接激光焊,研究一种用于微间隙(不大于0.1 mm)焊缝位置识别及跟踪的磁光成像卡尔曼滤波算法。采用磁光传感器实时获取焊接区域的微间隙焊缝磁光图像序列,利用微间隙焊缝磁光图像的灰度梯度特征提取焊缝位置坐标。以焊缝位置及位移量构成状态矢量,建立描述焊缝位置的状态方程和测量方程。同时,假设系统动态噪声和测量噪声为零均值随机分布的高斯白噪声,建立噪声环境下的卡尔曼滤波跟踪算法,计算最小均方差条件下焊缝中心最优预测值,减小系统噪声和过程噪声对焊缝位置测量的影响。试验结果显示,该方法能有效实现激光对接焊微间隙焊缝位置的识别与跟踪。

微间隙焊缝磁光成像小波多尺度融合检测

针对微间隙(小于0.1 mm)对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,并利用法拉第旋光原理构成的磁光传感器,获取焊缝磁光图像.为了获取焊缝的准确位置,研究一种焊缝磁光图像的小波多尺度信息融合边缘检测方法.对焊缝磁光图像进行3层小波分解,获得包含焊缝边缘信息的小波高频图像.根据各尺度高频信息包含的细节丰富度,融合各尺度高频图像,然后用小波模局部极大值对融合图像进行边缘检测,得到抗噪性和连续性好、定位精度高的焊缝边缘,最后进行焊缝跟踪试验.结果表明,磁光图像小波多尺度信息融合是一种有效的焊缝边缘提取方法,适用于磁光成像传感的微间隙焊缝跟踪图像处理过程.

微间隙焊缝磁光图像增强方法

针对激光焊接紧密对接焊缝(焊缝间隙不大于0.1 mm),研究焊缝图像增强方法,提出利用自适应中值滤波法去除焊缝磁光图像噪声,并结合小波变换图像增强技术,进一步突出焊缝过渡带边缘特征,实现焊缝位置的识别。试验结果表明,自适应中值滤波融合小波变换图像增强算法能够准确地识别焊缝过渡带并提取焊缝中心坐标,为焊缝的准确识别与跟踪奠定基础。

大壁厚螺旋埋弧焊管内焊缝微裂纹的分析及控制

根据大壁厚螺旋埋弧焊管成型工艺调整过程中的实践经验,分析阐述了内焊缝微裂纹缺陷的成因和有效控制方法。

微间隙焊缝磁光检测神经网络修正

针对激光焊接微间隙焊缝(间隙小于0.1 mm),研究提高磁光传感检测焊缝精度的BP神经网络修正方法.以碳钢平板对接激光焊为试验对象,利用磁光传感器检测焊缝区域磁场分布并成像.通过分析焊缝处磁场成像并应用BP神经网络修正磁光传感器得到焊缝中心数据,有效避免焊缝磁光图像低对比度和强噪声干扰问题.经过在不同焊接速度试验下的测试,四组神经网络试验的焊缝位置误差的绝对平均值都在0.015 mm左右,BP神经网络测量误差比磁光成像直接测量平均减少约28%.BP神经网络修正磁光成像测量技术可有效识别微间隙焊缝,为解决激光焊接微间隙焊缝过程自动识别和跟踪焊缝的难题提供了一种新方法.

微间隙焊缝磁光图像恢复算法

为了检测紧密对接、无坡口、肉眼难以分辨的微间隙焊缝,研究基于磁光成像识别的焊缝图像恢复算法问题。在磁光传感器检测焊缝过程中,磁光图像会受到各种外界条件的干扰,如光强度变化和磁场背景噪声,因而采集到的磁光图像往往存在退化现象,难以对微间隙焊缝进行准确检测。研究一种约束最小二乘滤波恢复和盲去卷积相结合的图像恢复算法,对退化的焊缝磁光图像进行恢复处理,有效提高焊缝磁光图像质量。试验结果表明,经图像恢复后可以更精确地测量焊缝位置。

基于磁光成像的微间隙焊缝信息提取

焊缝跟踪的精确性是保证良好焊接质量的关键因素,为精确检测焊缝位置,研究一种基于磁光成像(MOI)技术的焊缝识别新方法。在激光平板对接焊实验中,通过对焊件施加感应磁场,由磁光传感器将焊缝处感应磁场分布的变化转换成相应的光强变化,实现对焊缝的实时成像。对获取的焊缝磁光图像进行灰度变换、中值滤波和二值化处理,与传统边缘检测方法不同,引进一种抗噪性更好的形态边缘检测算子进行边缘检测,继而提取出焊缝中心坐标。结果表明,该方法可获得较高的测量精度,能有效检测出焊缝中心位置。

微间隙焊缝磁光成像传感自适应识别方法

对于微间隙(小于0.1mm)对接焊缝,针对焊接过程中磁光传感器提离高度不断变化的状态,设计焊缝位置检测试验系统。通过对焊件施加感应磁场,并利用法拉第旋光原理构成的磁光传感器获取焊缝磁光图像序列。为了识别焊缝的准确位置,研究一种改进的多阈值最大类间方差算法。根据传统最大类间方差法的基本思想进行多阈值推广,并使用松弛余量的方法优化算法的搜索过程。根据焊缝磁光图像的特征,运用算法自适应确定图像的两个分割阈值,获得焊缝的准确位置。焊缝位置识别试验结果表明,改进的多阈值最大类间方差识别算法是一种有效的焊缝位置自适应识别方法,适用于基于磁光成像检测的焊缝路径实时跟踪。

微间隙焊缝磁光退化图像自动恢复方法仿真

针对传统微间隙焊缝磁光退化图像自动恢复中,普遍存在着图像恢复信噪比较低、平均绝对误差较大、完成时间较长等问题,提出一种基于离散余弦变换的退化图像自动恢复方法。利用投影追踪学习网络对微间隙焊缝退化图像进行模拟,估计图像退化因子;同时利用小波变换方法对退化图像噪声进行滤波处理。利用平滑图像中具有显著边缘的模具估计成像系统的退化函数(点扩散函数)。采用高斯拟合校正估计所得的图像点扩散函数,将微间隙焊缝磁光退化图像中基本小块合成一个较大的矩阵,获取图像增强系数,根据图像中不一样的波段存在着不一样特点,利用自适应图像增强系数对微间隙焊缝磁光退化图像进行增强,完成图像自动恢复。实验结果表明,所提出方法对退化图像恢复信噪比较高、平均绝对误差较小、完成时间较短。

紧密对接焊缝多尺度形态学磁光成像检测方法

利用磁光传感器获取紧密对接微间隙(0~0.1 mm)焊缝磁光图像.针对传统形态学图像处理方法检测微间隙焊缝时容易出现边缘细节丢失的问题和存在检测精度不高的缺点,在四个不同方向上各选取三种不同尺度的结构元素,应用多尺度多结构元素形态学方法提取微间隙焊缝边缘信息,并与小波边缘检测和Sobel边缘检测结果相比较.在激励磁场变化情况下进行三组试验,分别采用多尺度形态学算法和传统形态学算法提取焊缝中心位置.结果表明,多尺度多结构元素形态学算法能更有效地检测出微间隙焊缝中心位置,为紧密对接焊缝的识别与跟踪控制提供试验依据.

磁光成像自适应卡尔曼滤波焊缝跟踪算法

焊缝跟踪是保证焊接质量的前提．针对0—0．05mm的微间隙焊缝，研究一种色噪声环境下应用卡尔曼滤波实现焊缝跟踪的方法．通过对焊件施加磁场，利用法拉第磁旋光原理构成磁光传感器并获取焊缝磁光图像，提取焊缝中心位置构成状态向量，建立基于焊缝中心位置的系统状态方程与测量方程．针对系统过程噪声为色噪声，使用Sage自适应卡尔曼滤波，采用新息序列估计过程噪声协方差矩阵，准确预测焊缝中心位置．结果表明，根据自适应卡尔曼滤波方法能够有效提高焊缝跟踪精度．

焊缝磁光图像全变分模型恢复方法

针对紧密对接微间隙焊缝,研究磁光成像识别的焊缝图像恢复算法,建立基于能量泛函的全变分(Total Variation)图像恢复模型,解决磁光图像退化和清晰度不高的问题.根据偏微分方程论证全变分图像恢复模型解的存在性,将图像恢复过程转化为约束最优化问题,通过泛函变分给出模型的欧拉-拉格朗日方程,对数值近似解的离散形式进行磁光图像恢复.试验分析采用全变分图像恢复模型降噪的同时,保持焊缝图像良好的边缘和纹理特征.结果表明,经全变分模型图像恢复后可有效提高焊缝磁光图像质量,准确地测量焊缝位置.

非平稳噪声下基于凸优化的自适应焊缝跟踪算法

针对非平稳性噪声下焊缝跟踪精度低的问题,提出了一种基于凸优化技术的自适应焊缝跟踪方法。通过熔池质心来描述焊缝位置特征,建立焊缝跟踪的状态方程和量测方程;运用凸优化理论,将量测过程中非平稳噪声的稀疏性特征以先验约束的形式引入优化过程中,通过最小化非平稳噪声的范数实现对非平稳噪声的实时估计。试验结果表明,基于凸优化的自适应焊缝跟踪方法能够减小因非平稳噪声引起的焊缝位置测量偏差,有效提高了焊缝跟踪精度。

基于凸优化的自适应焊缝跟踪算法

针对焊缝跟踪信号同时包含高斯噪声和非平稳性噪声的问题，提出了一种基于凸优化技术的在线自适应焊缝跟踪方法：运用凸优化理论，将传统卡尔曼滤波状态空间模型转换为最小均方误差约束下的凸优化模型．通过最大化量测噪声和过程噪声的后验概率来完成对传统高斯噪声的实时估计；在此基础上，结合非平稳噪声的稀疏性规律，将其以先验约束的形式引入凸优化模型中，实时估计非平稳噪声参数。试验结果表明，基于凸优化的自适应焊缝跟踪方法能够同时抑制非平稳噪声和高斯噪声引起的焊缝位置测量偏差．有效提高了焊缝跟踪精度。

奥氏体不锈钢焊缝超声回波信号的匹配追踪处理

研究了奥氏体不锈钢焊缝组织的金相显微结构及其对超声检测的影响,利用超声相控阵检测技术对定制的奥氏体不锈钢对接焊接接头对比试块中不同深度(10、30、50、70 mm)、φ2 mm×30 mm的横通孔缺陷进行了不同波型(横波和纵波)的检测,采用匹配追踪后处理方法对超声回波信号进行了处理。结果显示:奥氏体不锈钢焊缝组织结构复杂,晶粒粗大,各向异性明显,对超声检测产生严重的声能衰减,纵波检测奥氏体不锈钢焊缝中较深缺陷(50 mm)的能力强于横波检测,且匹配追踪对奥氏体不锈钢焊缝超声检测回波信号的处理不仅能有效抑制噪声信号、提高信噪比,还能提取出被淹没在噪声信号中的缺陷信号。