论文部分内容阅读
在现代机械制造领域中,焊接工艺作为一项基本的工艺技术,在机械制造、核工业、航天工业、能源交通、石油化工及建筑和电子等行业中的应用越来越广泛。焊接质量的好坏可能直接影响着产品的寿命和可靠性,所以对焊接图像中缺陷目标的检测十分重要。目前焊接图像主要通过X射线无损探伤来获得。但是,对于焊接图像的评价基本上是采用人工检测、评片的方法,而人工评片存在主观标准不一致,劳动强度大,效率低等缺点。因此,现代生产需要一种有效的焊缝缺陷自动检测方法来代替人工检测,从而使检测工作客观化,规范化和智能化。本文以对钢板焊接构件进行x射线无损探伤所获得的底片作为研究对象,通过CMOS工业数字相机将底片数字化,研究焊缝缺陷检测算法,并对所检测出的焊缝缺陷进行识别、评定,从而实现一套集图像采集、处理、识别、评定等功能的焊缝缺陷检测识别系统。其具体的内容如下：(1)搭建基于机器视觉的x射线焊缝底片的图像采集平台,结合检测要求确定图像采集方案,选择摄像机和光源进行图像采集。(2)对采集到的图像进行预处理：包括有效区域的提取和中值滤波,然后通过SUSAN算法对焊缝缺陷进行检测,并且与其它缺陷检测方法进行对比。(3)了解缺陷的种类及各自的特点,分析缺陷特征参数的选择及计算方法,同时对已知的裂纹、未熔合、气孔等共60张焊缝图像进行特征参数的提取及分类,并建立样本库供缺陷识别使用。(4)采用基于支持向量机(SVM)的方法对焊缝缺陷进行分类识别。了解SVM理论,结合LIBSVM软件包对已知的样本库进行训练得到训练模型,并依据所得到的模型对未知缺陷进行识别、评定。(5)用Visual C++6.0编写焊缝缺陷检测软件界面,并在该软件平台上对所设计的缺陷检测与分类算法进行试验。与人工检测结果相对,测得缺陷正确检出率约为87%,缺陷类型正确判定率约为82%,每张焊缝检测所需时间约为2秒。