图像处理在自动焊接中的应用和展望

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摘要：随着我国现代焊接技术的自动化水平不断提高，在这其中最为关键的技术就是对焊接质量的控制，在自动焊接中，焊接过程质量实时传感与控制的技术难点就是对焊接图像处理技术，目前，针对焊接过程中存在的光、声、热、电、磁等诸多化学和物理现象，通过如声学传感、温度场测定、光学传感、熔池振荡信息各种传感技术等来检测焊接过程的质量，因为焊接过程存在高藕合、多参数及时变性的特点，难以克服自动焊接过程中出现的漏焊问题。本文综述了焊接图像摄取方法,结合国内外的发展情况,展望了图像处理在焊接中应用。

关键词：焊接自动化；图像处理；应用；发展趋势

中图分类号：C37 文献标识码：A

一、概述

随着计算机视觉技术的发展,近年来利用机器视觉直接观察焊接熔池,对焊

接质量进行闭环控制是通过图像处理获取熔池的几何形状信息,已是当前研究的主要方向。

和传统的手工焊和半自动焊接过程相比,使用机器视觉进行直接观测焊接熔池有着很明显的优点,采集的数字图像信息丰富,表象直观,且数字化的图像数据可以实时传输到计算机高速缓存内,提取特征信息, 进行实时处理,同时作出在线判决,可以实现焊接过程质量实时控制和传感。

在传统的手工焊接和半自动焊接过程当中,对于一个有经验的焊工,通过直接观察熔池的行为、接头的位置、焊道外形及电弧形状,能够感知焊接的状态。若是感觉到实际焊接过程中同最佳状态不一致,为了达到最佳状态可以通过调节各参数,以获得高质量的焊缝。可以把这个过程划分为眼－脑－手的控制过程。图像处理在焊接过程中的重要意义就等同于手工焊接过程中人的眼睛,可以实现采集和处理焊接位置的传感、焊接时熔池、焊道对中、熔宽和熔深的信息,然后利用计算机发出指令,实现焊接过程的各种工艺参数如电流、电压、焊接速度的调节和电弧或焊丝的对中。

二、图像处理的概念

图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。一般图像处理就指的是对数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，匹配、描述和识别以及增强和复原这3个部分。常见的处理包括有图像复原、图像数字化、图像增强、图像编码、图像分析和图像分割等

三、焊接图像摄取方法

图像的处理一般包括量化、图像识别和图像预处理等几个步骤。图像预处理包括图像增强、图像变换和图像恢复,尽量把因为随机因素的干扰和摄像中各种条件的限制而产生的不足和噪声减小,继而可以获取焊缝位置的精确信息;量化由图像卡完成;图像识别包括边缘提取和图像分割等,可借助小波变换、快速傅立叶变换、概率统计等数学工具对图像进行理解、分析、模式识别和特征提取。

从国内外大量文献来看,利用机器视觉采集焊接熔池图像的方法主要分为被动式直接视觉传感和主动式直接视觉传感两大类,视觉传感器常采用CCD摄取原始图像。CCD是英文(Charge-Coupled Devices)的缩写,意即“电荷耦合器件”。具有体积小、耐震动、重量轻、稳定性好、寿命长、速度高,几何失真小及耐高压等一系列优点。CCD是固态图像传感器的一种,固态图像传感器是指把布设在半导体衬底上的许多感光小单元的光－电信号,用所控制的时钟脉冲读取出来的一类功能器件。

动式直接视觉传感利用窄带复合滤光系统滤除非连续光谱的电弧强光,并采用高强脉冲激光或具有图像增强器的高频闪光灯作为辅助光源,可有效地抑制弧光获得清晰图像。被动式直接视觉传感是利用焊接过程中的结构光进行成像。主被动式直接视觉传感存在强光干扰的问题,激光焊接中,通常采用中性减光的办法解决强光干扰的问题;在电弧焊中,对于短路电弧焊和脉冲电弧焊.可在短路期间或基值电流期间获取图像数据,或者在摄像机前通入部分保护气,减少烟雾和飞溅的影响;TIG/MIG/MAG焊时弧光在600～700nm波段内相对光强最弱最稳定,选用这一波段内的干涉滤光片和防热玻璃可有效地排除弧光及红外干扰。

四、图像处理在焊接中的应用

现如今，对于图像处理主要集中应用在脉冲机器人焊接、TIG焊、激光焊和焊缝质量的检测等领域。图像技术在机器人焊接领域应用较广。由于机器人需要有很强的适应能力,借助三维视觉传感系统和计算机图像处理技术,焊接机器人可对焊接环境进行实时控制。通过图像的采集,可帮助机器人进行焊缝的对中,为机器人焊接提供实时特征信息,如熔深、熔宽和熔池的形状等,从而实现焊接过程的智能控制。目前国内哈工大的吴林教授在这方面作了较深入的研究,从焊缝位置的传感到熔滴的过渡,从过程实时控制到最后焊接质量的检测都进行了较为系统的研究。

哈工大的何景山博士在脉冲TIG焊熔深及熔透的彩色图形法传感方面进行了较深入的研究。图像处理目前用得最广的领域是在脉冲TIG焊中,国内外许多学者都对该领域进行了积极的探索。首先创建了一套适用于脉冲TIG焊的彩色图像法熔深和熔透的传感系统,通过对脉冲峰值和脉宽的控制实现对熔深和熔透的控制,其控制信息来源于基值期间,进行图像信息的采集。

此外，图像处理还在焊接的其它领域中有一定的应用。有的将图像处理用于焊接缺陷的自动监测与缺陷尺寸的保真,也都收到了良好的效果。有些科技工作者还将图像处理用于水下湿法焊接,通过复合滤光技术和水下CCD摄像系统,采集出了药芯焊丝水下湿法焊接电弧区域的图像,用中值滤波和梯度算子的电弧区域图像边缘检测方法,有效地区分了电弧燃烧区域和电弧气泡区域。哈尔滨工业大学的何景山、杨春利等人结合采用埋弧焊进行容器类焊接结构制造过程中的工艺特点及实际工况,设计了一种将微型摄像机、微型半导体激光发生器及具有滤光功能的光学系统三者集成一体的焊缝视觉传感器。

焊接控制过程中的一个重要环节就是焊接缝隙检测,图像处理在这方面的应用也有许多学者研究。为了实现电弧焊过程的自动对中和焊缝质量控制,必须对焊接缝隙的相对位置和坡口几何参数进行检测。西安交大的梁晋、贾昌申等在《图像法焊接缝隙检测的研究》一文介绍了一套自行设计的计算机焊接缝隙检测系统,包括图像采集卡、计算机接口、光学传感器、图像处理软件,分析了它们的基本结构和工作原理,讨论了提高光学传感器、图像处理软硬件等抗干扰能力的措施。该系统工作原理是:由光源和CCD摄像机组成的光学传感器摄取图象,CCD摄像机把图象转换为电信号,再经图象采集卡把模拟信号变为数字信号存储于计算机内,计算机对此信号进行必要的处理,即可得到缝隙位置和坡口几何参数信息,在监视器屏幕上显示出来,或经过D/A电路给执行机构,修正焊枪位置,实现闭环对中控制。有的将图像分割和小波分析应用于焊接领域,小波分析在焊缝视觉跟踪过程中检测焊缝,采用多次小波变换可获得清晰的焊缝边缘,大大简化了硬件设备；图像分割法可减小焊缝识别的图像处理的复杂性,使得焊接过程的实时性增强。

五、图像处理在焊接中应用的展望

为焊接现象的描述及内在规律的解释提供了极佳的条件和直接的证据,推动焊接理论和实践的发展就是通过图像传感的这种方法。同时也使得研究者能够观察到其它传感方法所不能观察到的被强光所淹没的丰富直观的信息。

把图像处理技术应用到现代焊接技术中,将会推动焊接过程质量实时传感与控制的发展和成熟,使得焊接过程通过闭环反馈控制而实现完全自动化,保证焊接质量,提高焊接生产效率。

总之，作为智能控制中关键技术―数字图像技术,在焊接过程中发挥的作用将会越来越大,将为焊接智能化生产作出贡献。现代工业正朝着信息化和智能化方向发展,现代焊接技术也必然要实现智能化。

参考文献：

[1]段佳佳,杨迎春.图像处理在自动焊接中的应用[J].电子测试,2012,02:12-15.

[2]陈彦宾,李俐群,陈凤东,陈杰.图像处理在自动焊接中的应用和展望[J].材料科学与工艺,2003,01:106-112.

作者简介：

1、姓名：宋芳，性别：女，年龄：32，籍贯：河北省定州市，职务：项目工程师 ，职称：助理工程师，研究方向：车身精度控制，工作单位：保定长城华北汽车有限责任公司。

2、姓名：孙旺，性别：男，年龄：33，籍贯：河北省廊坊市，职务：项目工程师 ，职称：助理工程师，研究方向：车身精度控制，工作单位：保定长城华北气车有限责任公司。