基于深度视觉的焊缝线检测算法研究

发布时间：2023-05-13 04:49

　　无损检测(Non-destructive testing)技术可以有效保证工程项目的安全和可靠。超声无损检测(Ultrasonic NDT)可以在不破坏被测对象且不影响焊缝使用性能的前提下,由人工手持设备检测焊接质量。但是人工超声检测成本高、效率低,在某些特殊环境下无法进行。为克服人工操作所带来的种种弊端,利用机器人携带超声检测设备工作的自动无损检测方法应运而生。本文研究的机器人结构为由电磁驱动的爬壁机器人平台搭载导航系统和超声无损探伤系统,技术关键在于获取负责机器人导航的相关运动参数,其为本文的研究重点。目前常用的焊缝路径检测方法主要为基于计算机视觉原理的2D图像分析法,如基于结构光的导航方法,基于神经网络模型的视觉导航方法,使用人工贴条的半自动化导航方法等等。这些方法经过长期的发展,性能逐渐稳定,鲁棒性逐步增强。但是,2D图像由于其性质原因不可避免地对图像的质量有更高的要求,即使有着较高可靠性的结构光方案,在遇到油污、强光、阴影等问题时也不一定能很好地解决。本文根据自动无损检测机器人的导航需求创新性地提出一种以三维重构方法为基础的三维视觉导航分析方法,由于增加了三维点云信息,相较于...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文工作及内容安排
第2章 焊缝三维点云获取及预处理算法研究
    2.1 引言
    2.2 三维点云获取
    2.3 精度测试
        2.3.1 ICP点云配准
        2.3.2 硬件误差计算
    2.4 深度图转换
    2.5 深度图像滤波算法
        2.5.1 均值滤波
        2.5.2 高斯滤波
        2.5.3 中值滤波
        2.5.4 滤波算法小结
    2.6 本章小结
第3章 焊缝分割算法研究
    3.1 引言
    3.2 基于点云压缩的滑窗面积法分割
        3.2.1 点云分割
        3.2.2 基于下采样的轮廓重构与断线插值修复算法
        3.2.3 滑窗面积确定边界
    3.3 基于几何特征的焊缝分割法
    3.4 基于深度图的图像增强原理分割
        3.4.1 深度图像直方图均衡化
        3.4.2 焊缝二值化算法
        3.4.3 形态学运算降噪
        3.4.4 焊缝形态边缘检测算法
    3.5 基于RGB的图像增强原理分割
        3.5.1 频域图像增强算法
        3.5.2 四叉树图像算法
        3.5.3 基于连通域标记的降噪方法
    3.6 本章小结
第4章 相对位姿参数获取及处理算法
    4.1 引言
    4.2 离散点拟合算法研究
    4.3 粗边界拟合焊缝线算法研究
        4.3.1 焊缝中心线定位算法
        4.3.2 RANSAC算法提取边界
    4.4 运动参数获取算法
    4.5 本章小结
第5章 实验平台与工作现场检测结果统计
    5.1 实验条件
        5.1.1 机器人平台概况
        5.1.2 实验材料概况
        5.1.3 实验环境及配置
    5.2 精度检测实验
        5.2.1 检测说明
        5.2.2 检测数据
        5.2.3 数据统计
    5.3 测试结论
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
指导教师对研究生学位论文的学术评语
答辩委员会决议书
致谢
攻读硕士期间的研究成果



本文编号：3815335