激光视觉图像引导机械焊缝识别方法研究

为及时发现焊缝缺陷,提高工件焊接质量,提出一种激光视觉图像引导机械焊缝识别方法。分析激光视觉成像系统组成结构,构建相机成像模型,经过坐标变换,调整成像位置,避免畸变现象发生;通过二值化处理、膨胀操作保留图型轮廓特征,减少图像噪声;利用轮廓位姿校正和直方图均衡化调整图像的灰度分布;将裂纹、未焊透、未熔合、气孔以及球状夹渣五种缺陷作为焊缝的主要表现形式,结合边缘平滑度、填充度等参数,提取焊缝特征;建立支持向量机分类面,输入待识别样本,将特征类型输入支持向量机中,确定惩罚系数,经过不断训练,输出识别结果。试验证明,所提方法得到的图像能够包含更多特征信息,减少错误识别概率。

微型石英敏感平板玻璃零件参数的激光视觉测量研究

高精度、快速非接触的平板玻璃零件的几何参数测量,已成为相关生产领域的主要问题,也是激光光谱学的一个重要应用方向。平板玻璃零件几何参数的准确检测不仅有助于加工工艺的改进和产品装配精度的提高,还可以实现按参数分档管理。为实现微型石英敏感平板玻璃零件参数的精密测量,提出了一种基于激光与视觉图像处理技术的多参数测量方法,设计了由自适应同轴视觉检测单元和激光视觉厚度测量单元构成的测试系统。为了保证其中的半导体激光器LD(laser diode)能提供稳定的光源,设计了一种恒功率驱动控制系统。在亚像素图像处理中给出了改进的亚像素边缘定位算法,实现了二次曲线特征边缘亚像素精确定位。利用检测出的曲线边缘点数据,通过定义一个新的误差函数并最小化,可以计算出微型石英敏感平板玻璃零件参数,从而实现图像特征参数的精确提取。在实验室条件下进行微型石英敏感平板玻璃零件几何参数的检测试验,测量结果的平均偏差优于2μm。该方法稳定性好,测量精度高,满足微型石英敏感平板玻璃零件参数检测的精度要求。