核电厚壁管道自动焊红外视觉系统研究

发布时间：2021-04-01 01:32

　　文中通过对巨哥电子MAG32HT型在线式红外热像仪及Thermo Group SDK软件开发工具包的二次开发,完成了对焊接过程熔池图像的采集和图像数据处理,采用研发的红外视觉系统对核电站主管道自动焊过程进行实时监测,并进行数据分析,取得了较好的效果,可实现实时焊道定位以及焊道大小识别,为后续红外视觉系统在核电厚壁管道自动焊在线监测的进一步应用奠定了基础。 

【文章来源】：焊接技术. 2020,49(12)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

热像视图及温度分布

红外热像仪是在焊接过程中对焊接温度场进行信息采集的重要设备，对它的主要要求是采样频率与测温范围，由于焊接过程中温度达到1 000℃以上，所以对热量范围的选择较为重要。文中选用巨哥电子的MAG32HT热像仪(图2)作为基础设备进行二次开发，其可实现的测温范围为:250～1 600℃，测量精度为:±2℃。首先针对设备上Thermo X在线软件功能进行改造，完成图像识别。由于图像识别的精度与现场环境存在强耦合关系，所以需要对核电站大厚壁管道窄间隙坡口编写图像识别程序。用C++编写坡口识别程序对热像仪采集到的图片进行处理，为了保证程序的正常运行，所有图片的尺寸都固定为384×288像素。

调整红外视觉系统，确定合适的观察位置和角度并完成调试，即可对图像进行获取。热像仪获取图像之后，通过图像处理的手段对图像进行进一步分析。图3为采集的热像图，将其载入使用C++编写的图像处理代码段对图片进行处理，可以对中心点与焊缝进行清晰的识别，如图4中“+”的位置为中心位置。软件测量的焊缝宽度与实际焊缝宽度测量值最大偏差为0.17 mm。图4 对热像图片的处理与识别

【参考文献】：
博士论文
[1]铝合金脉冲多重控制GMAW焊接质量在线监测研究[D]. 于鹏.吉林大学 2020
[2]基于锁相红外热像理论的无损检测及疲劳性能研究[D]. 赵延广.大连理工大学 2012
[3]基于多传感器的激光焊接质量实时诊断及其理论基础[D]. 王春明.华中科技大学 2005



本文编号：3112435