【摘 要】
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随着焊接技术对自动化程度、智能化要求在不断提高,冷轧板带连续作业时需要借助冲孔机在焊缝区域附近进行标记实现焊缝跟踪,由于板厚不同板带跟踪误差一直存在,同时高端的冷轧板带产品对焊缝的质量提出了更高的要求,在激光焊机焊接之后需要人工检查其质量。本课题以此为背景,从机器视觉、图像处理、高光去除、特征融合、粒子群算法改进算法等几个方面展开研究,主要内容如下:（1）图像预处理,基于FPGA采集的图像选用高斯
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随着焊接技术对自动化程度、智能化要求在不断提高,冷轧板带连续作业时需要借助冲孔机在焊缝区域附近进行标记实现焊缝跟踪,由于板厚不同板带跟踪误差一直存在,同时高端的冷轧板带产品对焊缝的质量提出了更高的要求,在激光焊机焊接之后需要人工检查其质量。本课题以此为背景,从机器视觉、图像处理、高光去除、特征融合、粒子群算法改进算法等几个方面展开研究,主要内容如下:（1）图像预处理,基于FPGA采集的图像选用高斯滤波去噪及幂律变换图像增强法进行预处理。针对轧机现场环境复杂及板带光滑多种原因造成的高光,本文基于多项式拟合法对板带高光区域去除,进而提高原始图像质量。（2）特征提取,基于HOG和CLGM进行特征融合,通过灰度直方图统计分析图像像素分布情况;通过灰度共生矩阵分析其纹理特征及ASM能量分析板带均匀度。将两者特征并行计算为后期的模型训练奠定基础。（3）焊缝缺陷检测,针对对板带影响较为严重的气孔缺陷进行检测,基于霍夫算法对气孔区域标记及统计其个数、面积。（4）焊缝区域检测作为焊缝跟踪依据,建立了改进PSO-SVM算法检测焊缝模型。针对传统的粒子群易于陷入局部最优解的缺陷,提出了一种双重改进粒子群算法,高效准确地确定支持向量机的未知参数组使模型性能更佳。（5）硬件与界面,基于FPGA及COMS模块搭建硬件实验平台。通过算法对比实验证明改进算法的优势。基于Matlab设计了一套焊缝检测系统,对焊缝缺陷检测与焊缝区域自动识别,可对现场数据存储分析,提高了服务兼容性、系统通用性,在便捷的同时大大地降低了人力、财力。
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