结构光熔池传感中反射图的递归选区处理算法

点阵结构光三维熔池传感中处理反射图并识别成像点是后续熔池重构计算的基础,然而,由于弧光在成像屏上分布不均匀,加上结构激光照射到工件表面后漫反射到成像屏上,生成了额外的高亮背景,因此大大增加了成像点识别难度.此外,激光束在传播过程中受金属蒸气散射发生横向扩散,造成成像屏上的成像点尺寸变大、对比度下降,给识别带来了更大困难,极易丢失成像点(丢点)或误将噪声识别为成像点(多点).针对该问题,提出了一种递归选区图像处理算法,该算法由整体到局部,利用递归的思想不断选择“未成功识别”区域做进一步处理,当逐层返回处理结果后,可实现从不均匀背景中分离出所有成像点,不易丢点或多点.在每层处理计算中,算法的主要步骤包括阈值、滤波、连通域计算、大连通域递归处理以及小连通域重新覆盖等.阈值处理采用OTSU算法,该算法针对各层目标图像的亮度特征自动确定最佳阈值.滤波处理采用中值滤波法,提出每深入两层将滤波窗口的尺寸减小2个像素,可以降低丢点可能性,减少无用递归,避免超过最大递归深度.最后,用起弧后不同时刻拍摄的具有不同特征的反射图验证了递归选区处理算法的有效性,并分析讨论了该算法的实时性能.结果显示,单个图像的处理平均用时约为46 ms,可以满足实时传感要求.

基于红外透过滤光片的P-GMAW熔池图像传感

被动视觉熔池传感技术常采用窄带滤光片使熔池辐射较强而弧光较弱的某波长范围内的光进入摄像机,以抑制弧光干扰获得较清晰的熔池图像.在分析熔池辐射光谱分布、电弧光谱分布和摄像机光谱敏感曲线等影响熔池成像因素基础上,文中提出采用红外透过滤光片拍摄熔池图像,最大程度利用近红外波段熔池辐射能量高而电弧辐射弱的特点,同时透光波长范围的增加也避免了摄像机敏感性不足而导致的成像质量下降问题.P-GMAW熔池传感试验结果表明,红外透过滤光片能够较好的抑制弧光,在脉冲电流峰值和脉冲电流基值期间均可获得清晰和细节丰富的熔池图像.

基于视觉传感的GMAW熔透状态预测

熔透信息的实时获取是实现打底焊接自动化的关键环节之一,通过熔池形状特征预测熔透状态可为熔透信息的有效提取提供参考。鉴于焊工通过视觉观察熔池正面形状特征来对熔透状态进行实时判断,建立基于GMAW的双目视觉传感焊接试验系统。在不同焊接电流及焊接速度下开展打底焊接试验,在焊接过程中实时同步采集熔池正面与背面图像。基于熔池图像特点结合成熟的图像处理算法,提取熔池正面二维与三维形状特征参数以及背面熔宽信息,作为训练样本,以熔池正面形状特征参数作为输入量,以背面熔宽作为输出量。通过BP算法对神经网络进行训练,建立熔透状态预测模型,分析熔池正面形状特征参数与背面熔宽之间的映射关系。采用Garson算法计算出每个形状特征参数对于背面熔宽的权重系数。通过GMAW打底焊试验对熔透状态预测模型进行了验证,试验结果表明,建立的BP神经网络模型可以有效地预测焊缝的熔透状态。