用于薄板对焊焊接的自适应焊缝识别算法研究

发布时间：2022-08-08 18:04

　　为了提高薄板对焊焊接过程中焊缝识别的精度,基于斜率检测算法并结合斜率置信算法和斜率适应值,提出一种自适应薄板焊缝识别算法。通过对激光束在焊接工件上的三原色图像比较进行色位图选择,利用最大类间方差法提取图像中的激光束轮廓,对激光束轮廓按列计算质心行位置并进行线性拟合优化质心线数据,最后利用自适应斜率检测算法判断焊缝与焊板间的图像激光跳变位置,实现焊缝左右边界检测进而实现焊缝识别。试验结果表明,自适应焊缝识别算法可以实现对焊焊缝的检测与识别,与斜率检测算法相比,识别精度更高,有效地提高了焊接质量与焊接效率。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 焊接系统的组成
2 焊缝识别算法
    2.1 激光束轮廓提取
    2.2 质心线数据提取与优化
    2.3 斜率检测算法与斜率置信算法
    2.4 自适应斜率检测算法
3 识别结果与对比分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]焊缝跟踪过程传感与信号处理技术的研究进展[J]. 翟培卓,薛松柏,陈涛,孙子建,陈卫中,郭佩佩.  材料导报. 2019(07)
[2]焊接机器人轨迹跟踪研究现状[J]. 吕健,吕学勤.  机械制造文摘(焊接分册). 2017(01)
[3]图像处理技术在机器人焊接中的应用[J]. 王滦平.  电子科学技术. 2016(05)
[4]基于扫描激光视觉传感的焊缝图像特征信息识别[J]. 雷正龙,吕涛,陈彦宾,陈宏.  焊接学报. 2013(05)
[5]基于数据拟合的激光焊接焊缝图像表面缺陷检测[J]. 高世一,杨凯珍,刘师田,刘正林.  现代电子技术. 2011(14)

博士论文
[1]焊接机器人焊接路径识别与自主控制方法研究及应用[D]. 刘卫朋.河北工业大学 2016

硕士论文
[1]基于机器视觉的焊缝识别及轨迹规划[D]. 许皓.广西大学 2017
[2]焊缝跟踪系统中的图像处理技术研究[D]. 刘辉荣.沈阳工业大学 2008



本文编号：3671979