擠壓2011鋁管在浦陽(yáng)江標(biāo)準(zhǔn)堤建設(shè)中的應(yīng)用

大多采用人工觀察和調(diào)整的辦法,基于圖像處理的TIG鋁管焊接系監(jiān)控系統(tǒng) 目前國(guó)內(nèi)的TIG鋁管焊接流水線(xiàn)中.本論文針對(duì)此問(wèn)題,提出了一種基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理的TIGTungstenInertGaWeld焊接監(jiān)控解決辦法,通過(guò)對(duì)焊接熔池和焊縫偏差的檢測(cè),進(jìn)一步控制焊槍的位置,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)焊縫的精確定位,實(shí)現(xiàn)鋁管流水線(xiàn)式自動(dòng)焊接。

如何實(shí)現(xiàn)熔池圖像的獲取,以及熔池圖像的邊緣處理是該系統(tǒng)能否有效實(shí)現(xiàn)的核心價(jià)值。因此在該系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,首先必須得完成熔池焊接圖像的獲取,熔池圖像的獲取涉及到圖像邊緣的處理;其次是焊縫以及熔池中心的判斷;然后是焊接檢測(cè)以及顯示的處理;最后根據(jù)焊接檢測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)焊槍的控制。系統(tǒng)對(duì)圖的處理包括圖像預(yù)處理,圖像分析,圖像識(shí)別等,最終獲取焊縫位置和熔池位置的信息。圖像預(yù)處理包括圖像變換,圖像增強(qiáng)和圖像復(fù)原,盡可能減少圖像獲取過(guò)程中圖像失真以及減少圖像采集過(guò)程中因噪聲干擾而產(chǎn)生的失真因素;圖像分析包括圖像分割,圖像復(fù)原,圖像邊緣提取;圖像識(shí)別主要包含圖像分析,理解,特征提取和模式識(shí)別。其中邊緣檢測(cè)在本系統(tǒng)的圖像處理技術(shù)中有重要的地位。

      本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,圖像邊緣提取即為熔池圖像邊緣的提取和圖像中心位的定位。也是本系統(tǒng)圖像邊緣檢測(cè)中的重點(diǎn)和難點(diǎn),目前為止已經(jīng)有多種邊緣檢測(cè)方法,其中Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canni算子及輪廓提取或輪廓跟蹤、利用小波分析技術(shù)提取圖像邊緣、利用差分技術(shù)提取圖像邊緣、利用平滑技術(shù)提取圖像邊緣等方法是常用的方法,各種算法結(jié)果差異很大。本系統(tǒng)通過(guò)多次試驗(yàn),確定Canni算子邊緣檢測(cè)算既能濾去噪聲又保持邊緣特性的一階微分方法適合TIG焊接的圖像處理需求,因此本項(xiàng)目基于圖像處理的TIG鋁管焊接系統(tǒng)采用改良型的Canni算子作為圖像邊緣檢測(cè)思想,很好的解決了本項(xiàng)目的核心問(wèn)題。本項(xiàng)目包含圖像獲取系統(tǒng)、圖像處理分析系統(tǒng)以及焊槍調(diào)整控制系統(tǒng),同時(shí)把相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)保存,以便查詢(xún)。整個(gè)項(xiàng)目研究過(guò)程中圖像分析處理是難點(diǎn)核心,也是本論文中需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。