管道焊口间隙量与错边量的激光视觉检测

发布时间：2019-08-17 14:24

【摘要】：供热、供气、原油输送的长输管线野外铺设时,需要管工现场进行管道组对、定位后,才能焊接。管道管口组对时,由于管口加工质量、现场施工条件等限制,使组对形成的焊口,易出现错边、间隙不均、间隙过大等问题。首先,管口组对时错边与间隙影响后续焊接过程实现的难易程度。同时管口组对时错边与间隙是焊后形成焊缝中出现未焊透、夹渣、条形缺陷的主要原因。其次,管口组对时人工借助工具尺以抽检的方式检测某些部位,缺少一个快捷的、准确的检测手段。为此,提出了一种计算机自动测量出间隙量、错边量,以间隙、错边情况的评价指标为依据,实现管口组对质量的在线评判方法。主要开展的研究工作如下:(1)搭建了一套管道焊口轮廓自动检测的激光视觉系统。系统采用线激光为主动光源,通过行走小车在轨道上的移动,完成激光条纹在焊口轮廓上的连续扫描。摄像机将采集到一系列条纹图像,上传到计算机,系统通过计算机的程序处理,可获得焊口轮廓的视觉信息。(2)焊口轮廓与条纹视觉图像的相关性分析。大量的焊口轮廓变化情况与条纹图像特征比对分析表明,焊口间隙、错边的变化使条纹图像发生畸变,畸变程度与间隙量、错边量密切相关,激光条纹图像特征跟随了管道对口的变化情况,激光条纹图像可以作为表征焊口轮廓几何特征的信息源。(3)错边量与间隙量检测算法的建立。首先,通过减少定义域与裁剪算子获得感兴趣区域,采用emphasize算子与平均曲率流算子对条纹图像进行增强处理,利用auto_threshold算子实现了条纹图像的分割。在此基础上,采用开运算、闭运算形态学方法对分割出的条纹图像进行去除毛刺及填补凹角点的处理,采用hilditch并行与串行相结合的经典算法对条纹图像进行骨骼化处理,获得了单一像素宽度的条纹图像。其次,为了获得更为精确的条纹图像坐标,将单一像素的条纹骨骼框架转换为亚像素轮廓,采用轮廓点亚像素坐标作为条纹在成像坐标系中的点坐标。最后,利用拐点、断点与间隙量、错边量几何关系,建立了焊口间隙量与错边量的检测算法。实际结果表明,错边量、间隙量视觉检测结果可以替代人工测量值。(4)管道管口组对质量评判方法的建立。管口组对时,以平均间隙mG、最小间隙minG、最大间隙maxG的三个测量值,分别与期望间隙值0G的差值作为判据,实现了管口组对间隙的评判。以平均错边mW、最小错边minW与最大错边maxW的三个测量值,分别与最大允许错边值0W的差值作为判据,实现了管口组对错边的评判。验证结果表明,采用评价指标为依据的管口组对间隙、错边情况的激光视觉评判结果与实际管口组对质量完全相符,该方法完全替代人工测量实现管道组对质量在线评判。
【图文】：

允许偏差,圆度,平直度,管道

硕士学位论文第一章绪论究的背景及意义1-4]作为国家能源平安使用的保障之一，因此被使用到各往具有压力高、易燃性等特点，一旦泄露会发生严重的安程中，管道的铺设质量是显得尤为重要。以热力长输管道圆度超标[5]（特别热煨弯头）、无法复圆强行组对易造成错的工况状态[6-7],利用管道对口器夹持力很难克服管道自身,强行把两个管道管口组对在一起,会出现间隙量与错边量

流程图,技术路线,流程图,条纹图像

图 1.2 技术路线流程图，，试验过程分为 7 个部分，分别为搭建激光；焊口轮廓情况与条纹图像的对应关系；激像素宽度的细化条纹；亚像素化及特征点的索一套管口组对质量参数，实现管口组对质
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TG441.7

【参考文献】