基于機器視覺的焊縫缺陷測量與評級系統(tǒng).pdf

1、伴隨著計算機通信和機器視覺技術的飛速發(fā)展，各大傳統(tǒng)行業(yè)均面臨著向智能化經濟的轉型。焊接作為生產制造業(yè)的重要分支，應用面也日漸拓寬，已滲透到設備加工、橋梁、建筑、國防等行業(yè)，焊接工藝的質量檢測也隨之成為了人們愈加關注的問題?；谟嬎銠C輔助的射線的無損檢測技術隨著科技的發(fā)展應運而生，結合機器視覺技術實現焊縫缺陷類型的智能識別、分類和測量評級，原理是通過數字化技術獲取X射線焊縫缺陷圖像，利用輔助計算機對圖像進行處理，最終獲取人們所關注的缺陷參

2、數。相較于傳統(tǒng)的人工檢測方式，計算機輔助檢測有幾大優(yōu)勢:(1)準確性;(2)規(guī)范化;(3)自動化;(4)科學化;(5)效率化;(6)節(jié)省資源。
　　本課題致力于開發(fā)一套智能的缺陷測量與評級系統(tǒng)，以MATLAB為開發(fā)平臺，實現已獲取焊縫缺陷的智能測量與評級。系統(tǒng)主要解決問題以及創(chuàng)新點如下:
　　(1)優(yōu)化計算機輔助評片系統(tǒng)，在數字化X射線缺陷圖像檢測前加入圖像的質量的分析和判斷，針對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別系統(tǒng)的檢測要求，提前濾除過度曝光和欠缺曝光的圖像，減少系統(tǒng)對不合格圖像的多余處理，優(yōu)化系統(tǒng)的整體算法結構。
　　(2)把過曝和欠曝兩大門限條件，賦予權重，對圖片進行質量判斷。利用神經網絡訓練大量樣本，獲取權重的合理分配，提高X射線圖像質量判斷的正確率的同時也提高了整個系統(tǒng)的檢測正確率。
　　(3)針對X射線圖像的低對比度、噪聲多等特點，對含有椒鹽噪聲和高斯噪聲的圖像進行仿真，從而實現中值濾波、小波去噪和

4、均值濾波去噪，比對效果、總結各算法優(yōu)缺點，最終采用中值加小波的去噪方式，即保護了圖像的細節(jié)信息又實現了圖像去噪后的重構。
　　(4)引入改進的最小外接矩形法——主軸法，測量缺陷的長徑，計算量相較于傳統(tǒng)的旋轉法和頂點鏈碼法較小，并對三種算法做了仿真測試，從處理間上做了對比。
　　(5)多數計算機輔助評片系統(tǒng)，止步于缺陷識別后的測量工作，本課題通過研習關于承壓設備熔化焊對接焊接接頭質量評級標準，對國標進行編碼，實現焊縫缺陷的智能

5、評級。
　　(6)MATLAB的GUI設計，實現基于機器視覺的焊縫缺陷測量與評級系統(tǒng)。
　　本課題最終實現了計算機輔助評片系統(tǒng)的優(yōu)化，并且根據國標完成了X射線焊縫缺陷圖像的測量工作，使計算機輔助評片系統(tǒng)更加完善。結合項目資源，獲取珍貴的先驗數據，對大量缺陷樣本進行實測，驗證了圖像質量判斷模塊和缺陷測量與評級模塊的可行性。系統(tǒng)測試表明，圖像質量判斷模塊的判斷正確率為93.7％，對缺陷的測量與評級模塊的條形缺陷評級、圓形缺陷評級