基于激光双目视觉的接缝三维重建

设计研制了结构激光双目视觉传感器,该传感器加入结构激光,很好地解决了立体视觉中对应点的匹配问题。利用该传感器采集接缝图像,开发了图像采集处理程序,实现接缝图像处理和特征分析,识别并提取了二维平面上接缝特征点的图像坐标。采用MATLAB软件实现了三维重建标定算法,根据双目视觉原理,由接缝特征点的图像坐标计算出其三维坐标,进行了三维重建,抽取了接缝三维几何尺寸、坡口类型、角度、间隙等焊接特征信息。

线结构激光-机器视觉三角测量光路设计

给出了线结构激光 -机器视觉三角测量的通用光路计算公式。公式考虑了激光入射角、CCD面阵与光轴的各种变化情况 ,对激光机器视觉测量系统的光路结构设计有一定的指导意义。

基于图形与图像特征的铝合金焊缝成形检测

随着焊接自动化技术的快速发展与广泛应用,传统的焊接检测方法已很难满足自动化焊接生产线速度的要求,因此焊接检测的自动化成了亟待解决的问题。针对焊缝成形的自动检测问题,采用激光结构光3D视觉获取焊缝的3D图形特征,采用多角度照明直接视觉获取焊缝的2D图像特征,并根据两种图像特征的特点,采用先初步定位,后精确定位的策略来提取焊缝的成形参数,兼顾了检测的可靠性与精确度。针对常见类型的铝合金焊缝进行了视觉方法研究和图像处理算法设计,结果表明激光结构光3D视觉适合于进行凸起或下凹型焊缝边界的初步定位和焊缝余高的精确测量。研究了焊缝区和母材区的光反射特性,设计了多种2D图像视觉检测方法,结果表明脉冲焊的鱼鳞纹视觉特征适合于进行焊缝边界的初步定位,凸起或下凹型焊缝的视觉特征及母材阴极雾化区的视觉特征适合于进行焊缝边界的精确定位。

基于同位深度-灰度图像的焊缝成形质量检测

随着焊接自动化技术的普遍应用,焊缝成形和焊接外观缺陷的自动化检测已成为一种迫切的需求。采用激光结构光视觉检测方法,同位获取焊缝的深度-灰度图像。分析了铝合金焊缝各种缺陷在深度图像和灰度图像中的表现。结果表明,深度图像有利于成形缺陷的检测,而灰度图像更有利于表面裂纹的检查。开发了相应的缺陷检测算法,实现了以上缺陷的提取。

铝合金TIG焊接过程电信号和图像信号的采集与分析

为了适应现代焊接的信息化转变,实现对焊接过程信息的采集和记录,开发了一套基于铝合金TIG焊接平台的电信号/图像信号监测与记录分析,该系统能够实时监测并存储焊接过程中的电信号和熔池信息,并提供数据同步查看功能。并结合激光结构光视觉技术得到焊缝下塌深度信息。