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基于线结构光视觉传感器的焊缝特征提取

汇报人：

2024-01-24

目录

CONTENTS

引言

线结构光视觉传感器原理及设计

焊缝图像获取与预处理

焊缝特征提取算法研究

实验结果与分析

结论与展望

引言

焊接是制造业中重要的连接技术，焊缝质量的检测对于保障产品质量和安全具有重要意义。

传统焊缝检测方法如X射线、超声波等存在成本高、操作复杂等问题，急需一种高效、准确的检测方法。

基于线结构光视觉传感器的焊缝特征提取方法具有非接触、高精度、高效率等优点，对于提高焊缝检测水平具有重要意义。

国内研究现状

国外研究现状

发展趋势

国内在焊缝特征提取方面已有一定研究基础，但主要集中在二维图像处理和传统机器视觉方法上，对于复杂焊缝和实时性要求高的场景仍存在一定挑战。

国外在焊缝特征提取方面研究较为深入，涉及三维重建、深度学习等先进技术，但相关算法复杂度高，难以实现实时检测。

随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，基于深度学习的焊缝特征提取方法将成为未来研究的重要方向，同时结合线结构光视觉传感器的高精度测量能力，有望实现焊缝质量的在线实时监测。

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研究目的

研究内容

研究方法

本研究旨在基于线结构光视觉传感器，通过图像处理和计算机视觉技术提取焊缝特征，包括焊缝宽度、高度、形状等几何特征以及表面缺陷等质量特征。

通过本研究，期望实现一种高效、准确的焊缝特征提取方法，为焊缝质量的在线实时监测提供技术支持，提高焊接产品质量和生产效率。

本研究将采用理论分析和实验研究相结合的方法，首先建立线结构光视觉传感器的数学模型，然后通过图像处理和计算机视觉技术对焊缝图像进行预处理、特征提取和分类识别等操作，最后通过实验验证所提方法的可行性和有效性。

线结构光视觉传感器原理及设计

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光源设计

摄像机选型

光学系统设计

机械结构设计

选择适当的光源类型和参数，如波长、功率等，以确保投影出的光线清晰、稳定且易于捕捉。

选用高分辨率、高灵敏度的摄像机，以获取高质量的图像信息。

设计紧凑、稳定的机械结构，确保传感器在恶劣环境下也能正常工作。

优化光学系统结构，减少光线在传播过程中的衰减和失真，提高测量精度。

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精度测试

稳定性测试

重复性测试

抗干扰能力测试

通过对比传感器测量结果与标准值，评估传感器的测量精度。

在不同环境条件下进行长时间测试，观察传感器性能的变化情况，评估其稳定性。

对同一被测物体进行多次测量，分析测量结果的一致性，评估传感器的重复性。

在存在干扰因素（如振动、噪声等）的情况下进行测试，评估传感器的抗干扰能力。

焊缝图像获取与预处理

基于线结构光视觉传感器的焊缝图像获取

利用线结构光投射到焊缝表面，通过相机捕捉反射光条，从而获得焊缝的三维形貌信息。

辅助光源照明

为了获得清晰的焊缝图像，需要采用辅助光源进行照明，消除阴影和反光等干扰因素。

相机标定与参数设置

在进行焊缝图像获取前，需要对相机进行标定，确定相机的内外参数，以保证图像的准确性和可靠性。同时，还需要根据实际需求设置相机的曝光时间、增益等参数。

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为了消除图像中的噪声和干扰因素，可以采用滤波技术对图像进行平滑处理，如高斯滤波、中值滤波等。

图像滤波

为了突出焊缝特征，可以采用图像增强技术对图像进行对比度拉伸、直方图均衡化等处理。

图像增强

为了简化图像处理过程，可以采用阈值分割技术对图像进行二值化处理，将焊缝与背景分离。

图像二值化

清晰度是评价图像质量的重要指标之一，可以采用边缘检测、频率域分析等方法对图像的清晰度进行评价。

清晰度

对比度反映了图像中不同亮度区域之间的差异程度，可以采用灰度共生矩阵、直方图统计等方法对图像的对比度进行评价。

对比度

噪声水平反映了图像中噪声的强度和分布情况，可以采用噪声估计、信噪比等方法对图像的噪声水平进行评价。

噪声水平

焊缝特征提取算法研究

基于图像处理的特征提取

利用图像处理技术，如滤波、边缘检测等，提取焊缝图像的几何形状、纹理等特征。

基于形态学的特征提取

通过形态学变换，如腐蚀、膨胀等，对焊缝图像进行形状分析和特征提取。

基于特征工程的特征提取

根据焊缝的特点，手动设计和选择特征，如焊缝的宽度、高度、曲率等。

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循环神经网络（RNN）

针对序列数据，如焊缝的连续图像，利用RNN的记忆功能提取时序特征。

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卷积神经网络（CNN）

利用CNN的自动特征提取能力，从焊缝图像中学习并提取出具有代表性的特征。

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深度信念网络（DBN）

通过逐层贪婪训练的方法，学习焊缝图像中的深层特征表示。

实验结果与分析

实验环境

实验在配备有高性能GPU的计算机上进行，以确保算法的高效运行和实时性能。

数据集介绍

实验采用了包含各种焊缝类型和不同光照条件下的线结构光视觉