基于機(jī)器視覺的焊縫缺陷測(cè)量與評(píng)級(jí)系統(tǒng).pdf

1、伴隨著計(jì)算機(jī)通信和機(jī)器視覺技術(shù)的飛速發(fā)展，各大傳統(tǒng)行業(yè)均面臨著向智能化經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型。焊接作為生產(chǎn)制造業(yè)的重要分支，應(yīng)用面也日漸拓寬，已滲透到設(shè)備加工、橋梁、建筑、國(guó)防等行業(yè)，焊接工藝的質(zhì)量檢測(cè)也隨之成為了人們愈加關(guān)注的問題?；谟?jì)算機(jī)輔助的射線的無損檢測(cè)技術(shù)隨著科技的發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生，結(jié)合機(jī)器視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)焊縫缺陷類型的智能識(shí)別、分類和測(cè)量評(píng)級(jí)，原理是通過數(shù)字化技術(shù)獲取X射線焊縫缺陷圖像，利用輔助計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，最終獲取人們所關(guān)注的缺陷參

2、數(shù)。相較于傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式，計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)有幾大優(yōu)勢(shì):(1)準(zhǔn)確性;(2)規(guī)范化;(3)自動(dòng)化;(4)科學(xué)化;(5)效率化;(6)節(jié)省資源。
　　本課題致力于開發(fā)一套智能的缺陷測(cè)量與評(píng)級(jí)系統(tǒng)，以MATLAB為開發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)已獲取焊縫缺陷的智能測(cè)量與評(píng)級(jí)。系統(tǒng)主要解決問題以及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)優(yōu)化計(jì)算機(jī)輔助評(píng)片系統(tǒng)，在數(shù)字化X射線缺陷圖像檢測(cè)前加入圖像的質(zhì)量的分析和判斷，針對(duì)X射線焊縫圖像的特征，以曝光程度來衡量采集到

3、的圖像是否符合缺陷識(shí)別系統(tǒng)的檢測(cè)要求，提前濾除過度曝光和欠缺曝光的圖像，減少系統(tǒng)對(duì)不合格圖像的多余處理，優(yōu)化系統(tǒng)的整體算法結(jié)構(gòu)。
　　(2)把過曝和欠曝兩大門限條件，賦予權(quán)重，對(duì)圖片進(jìn)行質(zhì)量判斷。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練大量樣本，獲取權(quán)重的合理分配，提高X射線圖像質(zhì)量判斷的正確率的同時(shí)也提高了整個(gè)系統(tǒng)的檢測(cè)正確率。
　　(3)針對(duì)X射線圖像的低對(duì)比度、噪聲多等特點(diǎn)，對(duì)含有椒鹽噪聲和高斯噪聲的圖像進(jìn)行仿真，從而實(shí)現(xiàn)中值濾波、小波去噪和

4、均值濾波去噪，比對(duì)效果、總結(jié)各算法優(yōu)缺點(diǎn)，最終采用中值加小波的去噪方式，即保護(hù)了圖像的細(xì)節(jié)信息又實(shí)現(xiàn)了圖像去噪后的重構(gòu)。
　　(4)引入改進(jìn)的最小外接矩形法——主軸法，測(cè)量缺陷的長(zhǎng)徑，計(jì)算量相較于傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)法和頂點(diǎn)鏈碼法較小，并對(duì)三種算法做了仿真測(cè)試，從處理間上做了對(duì)比。
　　(5)多數(shù)計(jì)算機(jī)輔助評(píng)片系統(tǒng)，止步于缺陷識(shí)別后的測(cè)量工作，本課題通過研習(xí)關(guān)于承壓設(shè)備熔化焊對(duì)接焊接接頭質(zhì)量評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)國(guó)標(biāo)進(jìn)行編碼，實(shí)現(xiàn)焊縫缺陷的智能

5、評(píng)級(jí)。
　　(6)MATLAB的GUI設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器視覺的焊縫缺陷測(cè)量與評(píng)級(jí)系統(tǒng)。
　　本課題最終實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)輔助評(píng)片系統(tǒng)的優(yōu)化，并且根據(jù)國(guó)標(biāo)完成了X射線焊縫缺陷圖像的測(cè)量工作，使計(jì)算機(jī)輔助評(píng)片系統(tǒng)更加完善。結(jié)合項(xiàng)目資源，獲取珍貴的先驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)大量缺陷樣本進(jìn)行實(shí)測(cè)，驗(yàn)證了圖像質(zhì)量判斷模塊和缺陷測(cè)量與評(píng)級(jí)模塊的可行性。系統(tǒng)測(cè)試表明，圖像質(zhì)量判斷模塊的判斷正確率為93.7％，對(duì)缺陷的測(cè)量與評(píng)級(jí)模塊的條形缺陷評(píng)級(jí)、圓形缺陷評(píng)級(jí)