CN105571502B - 搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法，包括以下步骤：S1、获取搅拌摩擦焊焊缝间隙区域图像信息；S2、对影像进行图像预处理；S3、利用边缘检测算法提取激光条纹的边缘信息；S4、自适应感兴趣区域的选择；S5、利用改进的重心法提取激光条纹的中心线；S6、通过激光条纹的轮廓和中心线信息得到焊缝间隙信息。本发明为后续引导搅拌摩擦焊接过程奠定基础。

Description

搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法

技术领域

本发明涉及视觉检测技术及搅拌摩擦焊接加工技术领域，具体地，涉及一种搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法。

背景技术

搅拌摩擦焊接(FSW)作为一种固相连接技术，因具有成本低、焊接变形小、质量高、工期短等优点，成为航天领域贮箱制造过程焊接工艺的发展趋势。然而由于该技术的焊接特点，所允许的焊缝间隙和错边量均小于0.2mm，测量精度为±0.05mm，而且受搅拌头参数、焊接工艺参数选取不当等因素影响，难免会在焊接过程产生诸如孔洞、沟槽、未焊透、飞边以及Z线等焊接缺陷。为保证焊接质量，提高焊接设备对焊缝形状位置变化的适应能力及焊接控制的自动化水平，焊接前或焊接过程中必须对实际的焊缝形貌进行测量，从而降低焊接缺陷率，提高产品焊接品质。

由于搅拌摩擦焊焊缝特征微小，测量精度要求高。目前，利用激光等光源与摄像机构成视觉传感系统，将激光投射到焊缝区域，CCD摄像机拍摄工件表面的图像并进行处理，可精确地获取物体表面三维信息的视觉测量技术已成为焊缝检测及跟踪的主要方法。由于搅拌摩擦焊焊缝特征微小，测量精度要求高。但已有的视觉检测产品大多只能检测焊缝间隙较大的特征，不适用于搅拌摩擦焊焊缝特征的检测。例如，型号为LJ-V7080的基恩仕激光测量仪，对不同大小的焊缝间隙进行多次重复性测量实验，发现该设备只在焊缝间隙大于0.7mm时，才能获得稳定的焊缝特征，且测量精度仅为±0.1mm。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法，该方法能够在一个测量位置，实现焊缝间隙三维坐标和宽度信息的快速、精确和自动提取，从而得到焊缝的中心位置信息，为后续引导搅拌摩擦焊接过程奠定基础。

为实现以上目的，本发明提供一种搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法，所述方法包括如下步骤：

S1、获取焊缝间隙区域的图像；

S2、对S1得到的图像进行图像预处理，得到预处理后的激光条纹图像；

S3、对S2得到的预处理后激光条纹图像利用边缘检测算法提取激光条纹的边缘信息；

S4、对S3得到的激光条纹边缘信息进行自适应感兴趣区域的选择；

S5、对S4得到的最终感兴趣区域利用改进重心法提取激光条纹的中心线；

S6、通过S3得到的激光条纹边缘信息和S5得到的中心线信息得到焊缝间隙信息。

优选地，所述的S1中：

采用线激光器投射出一个激光平面，与工件表面相交形成一条激光条纹，且激光条纹与焊缝间隙相交；CCD相机垂直安装于焊缝间隙的正上方，拍摄激光条纹图像。

优选地，所述的S2中：

对S1得到的激光条纹图像进行预处理，分别包括初始感兴趣区域的设定和自适应图像阈值分割，提高后续图像处理的效率和减少噪声干扰。

优选地，所述的S3中：

对S2得到的预处理后的激光条纹图像，采用Canny边缘检测算法进行边缘检测处理，提取激光条纹的边缘信息；包括二维高斯滤波处理、梯度计算、梯度的非极大抑制和连接边缘点。进一步，具体的：

首先、对S2得到的预处理后的激光条纹图像，进行卷积运算，以消除白噪声；

其次、对滤波后的图像中的每个像素点，通过一阶偏微分计算其梯度大小和方向；

再者、采用非极大抑制原理进行边缘检测，得到激光条纹的边缘点；

最后、连接边缘点。

优选地，所述的S4中：

对S3得到的激光条纹边缘信息，查找该边缘的最小外接矩形，从而得到最终的感兴趣区域。

优选地，所述的S5中：

在S4得到的最终感兴趣区域，采用改进重心法进行激光条纹中心的亚像素提取，包括粗略提取激光条纹中心、边界灰度阈值和精确的中心提取；进一步，具体的：

首先、根据每列三个像素点的灰度值之和进行排序，选择灰度值之和最大的像素点位置作为粗略的激光条纹中心；

其次、计算每列像素点的灰度平均值，并将灰度值大于灰度平均值的像素点进行二次平均，作为边界灰度阈值，剔除小于边界灰度阈值的像素点；

最后、以灰度值为权重，灰度值所在像素坐标为对应位置，实现激光条纹的精确提取。

优选地，所述的S6中：

对S3和S5得到的激光条纹边缘信息和中心线，进行二维和三维视觉信息的有机融合，并对CCD相机、激光平面和运动状态进行标定，激光条纹中心线与激光条纹轮廓的交点即为焊缝间隙的边界，两焊缝间隙边界间的距离即为焊缝间隙的宽度，从而实现搅拌摩擦焊接过程中焊缝间隙的快速、精确、自动提取。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本发明所述方法能够在一个测量位置，实现焊缝间隙三维坐标和宽度信息的快速、精确和自动提取，从而得到焊缝的中心位置信息，为后续引导搅拌摩擦焊接过程奠定基础。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明一实施例的方法流程图；

图2为本发明一实施例的焊缝测量装置结构示意图；

图3为本发明一实施例的焊缝区域原始数据示意图；

图4a为本发明一实施例的图像预处理初始感兴趣区域示意图；

图4b为本发明一实施例的图像预处理自适应图像阈值分割示意图；

图5为本发明一实施例的边缘检测算法提取激光条纹边缘信息示意图；

图6为本发明一实施例的自适应感兴趣区域选择示意图；

图7为本发明一实施例的改进重心法提取激光条纹中心线示意图；

图8为本发明一实施例的焊缝间隙的边界点示意图；

图中：CCD相机1、镜头2、滤光片3、线光源激光4、待测工件5。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。

如图1所示，本实施例提供一种搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法，具体实施利用焊缝测量装置来进行，该实验装置包括CCD相机1、镜头2、滤光片3、线光源激光4和待测工件5，如图2所示。

所述方法包括如下步骤：

S1、获取焊缝间隙区域的图像：

采用线激光器投射出一个激光平面，与工件表面相交形成一条激光条纹，且激光条纹与焊缝间隙相交；CCD相机垂直安装于焊缝间隙的正上方，拍摄激光条纹图像。

将焊缝测量装置安装在五轴加工中心、待测工件5装夹在加工平台上；测量前对焊缝测量装置进行标定，标定包括CCD相机1的内外参数的标定、线光源激光器4激光平面方程的标定和焊缝测量装置与加工平台相对运动位置的标定；测量时，加工平台以630mm/min沿着X轴方向移动时，焊缝测量装置实时采集焊缝间隙区域的激光条纹图像，如图3所示，并传输至计算机。

S2、对影像进行图像预处理：

①初始感兴趣区域的设定

将步骤S1得到的焊缝图像，设定初始感兴趣区域，在一实施例中，此处可以一共保留了30326个像素点，相比于原图像的1920000个像素点，极大地为后续图像处理提高了效率，如图4a所示；

②自适应图像阈值分割

如图3所示，激光条纹在焊缝间隙处断开，将浅色部分(即研究对象)称为图像亮域，深色部分(即焊缝表面实体)称为图像暗域；图像分割可以将图像分成若干个特定的区域(此处特定的区域是指根据图像处理所需的阈值范围，将图像亮域和图像暗域分割开)，并提取出感兴趣目标(图像亮域)；其中，图像阈值分割具有计算简单、运算效率较高、速度快的优点；而且实际应用中，图像的灰度值会因光照条件等因素发生相应的变化，则采用自适应阈值法得到清晰的测量目标，所谓的自适应阈值法是根据图像中最大灰度值和最小灰度值来决定的，并以经验值2/3作为影响因子来设定图像的阈值下 限，图像的阈值上限默认为255，从而实现图像亮域和图像暗域的分割，如图4b所示。

S3、利用边缘检测算法提取激光条纹的边缘信息：

对步骤S2得到的预处理后的激光条纹图像，采用Canny边缘检测算法进行边缘检测处理，提取激光条纹的边缘信息；具体包括：

①二维高斯滤波处理

对步骤S2得到的图像进行卷积运算，消除白噪声；

②梯度计算

对滤波后的图像中的每个像素点，通过一阶偏微分计算其梯度大小和方向；

③梯度的非极大抑制

采用非极大抑制原理进行边缘检测，得到激光条纹的边缘点；

④连接边缘点

根据上述阈值分割及滤波处理，并结合梯度的非极大抑制对图像边缘信息进行剔除和补充，将边缘信息点连接起来即可得到激光条纹轮廓，如图5所示；由图可见，激光条纹边界和焊缝边界显示为白色轮廓，其他信息屏蔽为黑色。

S4、自适应感兴趣区域的选择：

对步骤S3得到的激光条纹边缘信息，查找该边缘的最小外接矩形，从而得到最终的感兴趣区域，极大地提高后续图像处理的效率，图6为自适应感兴趣区域。

S5、利用心法提取激光条纹的中心线：

在步骤S4得到的最终感兴趣区域中，采用重心法进行激光条纹中心的亚像素提取；具体包括：

①粗略提取激光条纹中心

根据每列三个像素点的灰度值之和进行排序，选择灰度值之和最大的像素点位置作为粗略的激光条纹中心；

②边界灰度阈值

计算每列像素点的灰度平均值，并将灰度值大于灰度平均值的像素点进行二次平均，作为边界灰度阈值，剔除小于边界灰度阈值的像素点；

③精确的中心点提取

最后，以灰度值为权重、灰度值所在像素坐标为对应位置，实现激光条纹的精确提取，如图7所示。

S6、通过激光条纹的轮廓和中心线信息得到焊缝间隙信息：

通过S3得到的激光条纹边缘信息(即激光条纹轮廓)和S5得到的激光条纹中心线，求两者交点即为焊缝间隙的边界点，如图8所示；根据测量前CCD相机1、线光源激光器4的激光平面和焊缝测量装置与加工平台相对运动位置的标定参数，运用三角测量原理，获得焊缝间隙边界点的三维坐标及间隙宽度。

本发明所述方法用于搅拌摩擦焊焊缝信息的在线提取，其中图像处理在OpenCV图像处理软件中进行，数据处理分析在C++软件系统中进行，并将特征信息在MFC界面中显示。

本发明所述方法能够在一个测量位置，实现焊缝间隙三维坐标和宽度信息的快速、精确和自动提取，从而得到焊缝的中心位置信息，为后续引导搅拌摩擦焊接过程奠定基础。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。

Claims (4)

1.一种搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1、获取焊缝间隙区域的图像；

所述的S1中：采用线激光器投射出一个激光平面，与工件表面相交形成一条激光条纹，且激光条纹与焊缝间隙相交；CCD相机垂直安装于焊缝间隙的正上方，拍摄激光条纹图像；

S2、对S1得到的图像进行图像预处理，得到预处理后的激光条纹图像；

S3、对S2得到的预处理后激光条纹图像利用边缘检测算法提取激光条纹的边缘信息；

所述的S3中：对S2得到的预处理后的激光条纹图像，采用Canny边缘检测算法进行边缘检测处理，提取激光条纹的边缘信息；

所述采用Canny边缘检测算法进行边缘检测处理，具体处理过程包括二维高斯滤波处理、梯度计算、梯度的非极大抑制和连接边缘点：

首先，对S2得到的预处理后的激光条纹图像，进行卷积运算，以消除白噪声；

其次，对滤波后的图像中的每个像素点，通过一阶偏微分计算其梯度大小和方向；

再者，采用非极大抑制原理进行边缘检测，得到激光条纹的边缘点；

最后，连接边缘点；

S4、对S3得到的激光条纹边缘信息进行自适应感兴趣区域的选择；

S5、对S4得到的最终感兴趣区域利用改进重心法提取激光条纹的中心线；

所述的S5中：采用改进重心法进行激光条纹中心的亚像素提取，包括粗略提取激光条纹中心、边界灰度阈值和精确的中心提取；

所述采用改进重心法进行激光条纹中心的亚像素提取，具体为：

首先，根据每列三个像素点的灰度值之和进行排序，选择灰度值之和最大的像素点位置作为粗略的激光条纹中心；

其次，计算每列像素点的灰度平均值，并将灰度值大于灰度平均值的像素点进行二次平均，作为边界灰度阈值，剔除小于边界灰度阈值的像素点；

最后，以灰度值为权重，灰度值所在像素坐标为对应位置，实现激光条纹的精确提取；

S6、通过S3的激光条纹的边缘信息和S5的中心线信息得到焊缝间隙信息；

所述的S6中：对S3和S5得到的激光条纹边缘信息和中心线，进行二维和三维视觉信息的有机融合，并对CCD相机、激光平面和运动状态进行标定，激光条纹中心线与激光条纹边缘信息的交点即为焊缝间隙的边界，两焊缝间隙边界间的距离即为焊缝间隙的宽度，从而实现搅拌摩擦焊接过程中焊缝间隙的快速、精确、自动提取。

2.根据权利要求1所述的一种搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法，其特征在于，所述的S2中：图像预处理包括初始感兴趣区域的设定和自适应图像阈值分割。

3.根据权利要求1所述的一种搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法，其特征在于，所述的S4中：对S3得到的激光条纹边缘信息，查找该边缘的最小外接矩形，从而得到最终的感兴趣区域。

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种搅拌摩擦焊接中焊缝间隙的测量方法，其特征在于，所述方法用于搅拌摩擦焊焊缝信息的在线提取，其中图像处理在OpenCV图像处理软件中进行，数据处理分析在C++软件系统中进行，并将特征信息在MFC界面中显示。