JPH0972851A - Method and apparatus for detecting weld bead of steel pipe - Google Patents
Method and apparatus for detecting weld bead of steel pipeInfo
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、主として鋼管の
溶接部を画像処理法により検出する方法に係り、より詳
しくは溶接部(母材上に溶接ビードが存在する部分)の
品質検査、あるいはその部分の手直し作業のために、溶
接ビード部を特定の方向に位置決めする作業を自動化す
るために必要な溶接ビード検出技術に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention mainly relates to a method for detecting a welded portion of a steel pipe by an image processing method, and more specifically, a quality inspection of the welded portion (a portion where a weld bead is present on a base metal) or its inspection. TECHNICAL FIELD The present invention relates to a weld bead detection technique necessary for automating the work of positioning a weld bead portion in a specific direction for the work of reworking a portion.
【0002】[0002]
【従来の技術】鋼管の溶接ビード部検出方法としては、
光学的特徴抽出方式と変位測定方式の二つに大別され、
このうち光学的特徴抽出方式は非接触式に、変位測定式
は接触式と非接触式に分類され、さらに光学的特徴抽出
方式の非接触式には、パイプ表面の明るさを検出し、ビ
ード部固有の輝度変化を抽出してビードと認識する輝度
変化検出法(特開平5−18904号、特開昭59−2
3203号公報等参照)と、パイプ表面にレーザースリ
ット光を照射し、表面形状変化より傾き変化を検出し、
変化が大きい部分をビードと認識する傾き画像検出法が
ある。一方、変位測定式の接触式には、タッチローラと
渦流式距離センサーとを併用し、パイプ形状変化に追従
してビード部を検出する方法や、走行するパイプの外面
溶接部の振れを接触ローラで検知し、振れを無くする制
御に使用される接触ローラ式(特公昭59−2593号
公報参照)があり、同じく非接触式には、渦流式距離セ
ンサーを用い、励磁コイルと検出コイルを複数配置し、
検出波形よりビード部を認識する方法(特開平5−13
3940号公報参照)等がある。2. Description of the Related Art As a method for detecting a weld bead portion of a steel pipe,
It is roughly divided into an optical feature extraction method and a displacement measurement method,
Among them, the optical feature extraction method is classified into a non-contact type, the displacement measurement method is classified into a contact type and a non-contact type, and the non-contact type of the optical feature extraction method detects the brightness of the pipe surface and A brightness change detection method for extracting a brightness change specific to a part and recognizing it as a bead (Japanese Patent Laid-Open No. 5-18904 and Sho 59-2).
3203), and irradiate a laser slit light on the pipe surface to detect a tilt change from a surface shape change,
There is a tilt image detection method that recognizes a portion with a large change as a bead. On the other hand, the displacement measuring contact type uses a touch roller and an eddy current type distance sensor together to detect the bead part by following the change in the pipe shape, and the runout of the outer weld of the running pipe There is a contact roller type (see Japanese Examined Patent Publication No. 59-2593) that is used for the control to eliminate the runout by detecting with the eddy current type distance sensor, and a plurality of exciting coils and detecting coils are used. Place and
A method for recognizing a bead part from a detected waveform (Japanese Patent Laid-Open No. 5-13
3940 gazette)).
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、輝度変
化検出法は、ビード部と他の部分の明るさを分別する方
法が主体であるため、ビード部と他部分の性状によって
は区別が困難な場合がある。例えば、ビード部分が錆び
て母材部分と同様の性状を示す場合には、溶接ビードを
特定して検出することは不可能である。また、傾き画像
検出法は、レーザースリット光をビードに対して斜めに
照射できるため、低いビードでも高い変化に増幅され、
他の方法に比べて検出率は高い。しかし、滑らかな形状
のビードは原理上から精度よく検出することができない
という欠点がある。However, since the brightness change detection method is mainly based on the method of distinguishing the brightness of the bead portion and the other portion, it is difficult to distinguish the bead portion and the other portion depending on their properties. There is. For example, when the bead portion is rusted and exhibits the same properties as the base metal portion, it is impossible to specify and detect the weld bead. In addition, the tilt image detection method can irradiate the laser slit light obliquely to the bead, so even a low bead is amplified to a high change,
The detection rate is higher than other methods. However, there is a drawback that a bead having a smooth shape cannot be accurately detected in principle.
【0004】一方、タッチローラと渦流式距離センサー
とを併用した接触式の場合は、溶接特性(温度、材質
等)およびパイプ寸法(特に板厚)の違いによる透磁率
変化によって距離検出特性が大幅に異なり、高い検出率
を達成することは極めて難しいという欠点がある。また
同じ接触式で、溶接点センサーと呼ばれるものもあり、
これは溶接部の透磁率変化をとらえてビード部と認識す
るものであるが、パイプ径や表面凹凸の距離変化によっ
ても検出特性が大幅に異なるため、高検出率が要求され
る用途に供することはできない。さらに、接触ローラ式
は、ビードが非常に滑らかで低い場合や、ビード形状に
ばらつきがある場合は安定した検出が困難であり、また
ランダムに回転するパイプのビード検出には適さない。
励磁コイルと検出コイルを複数配置し、検出波形よりビ
ード部を認識する方法の場合は、非検出物の表面の微妙
な凹凸によっても動作し易く、誤検出を避けることが困
難であるため、径が変化してランダムに回転するパイプ
のビード検出には適さない。On the other hand, in the case of the contact type in which the touch roller and the eddy current type distance sensor are used together, the distance detection characteristic is greatly changed due to the change in the magnetic permeability due to the difference in the welding characteristic (temperature, material etc.) and the pipe size (especially the plate thickness). However, there is a drawback that it is extremely difficult to achieve a high detection rate. There is also the same contact type, called a welding point sensor,
This is to recognize the change in magnetic permeability of the welded part and recognize it as a bead part.However, since the detection characteristics vary greatly depending on the change in pipe diameter and the distance of surface irregularities, it should be used for applications requiring a high detection rate. I can't. Further, the contact roller type is difficult to perform stable detection when the bead is very smooth and low, or when the bead shape varies, and is not suitable for bead detection of a randomly rotating pipe.
In the case of arranging multiple excitation coils and detection coils and recognizing the bead part from the detected waveform, it is easy to operate due to subtle unevenness on the surface of the non-detection object, and it is difficult to avoid erroneous detection. Is not suitable for the bead detection of pipes that change randomly and rotate randomly.
【0005】さらに、これらの検出方法の他に、接触式
あるいは光学式センサーによって鋼管表面のプロフィー
ルを測定し、そのプロフィールデータを処理することに
よってビード位置を検出する方法がある。しかし、この
方法では製品が大型で真円度が低い鋼管の溶接ビードの
凸部を検出することは困難であった。また、プロフィー
ルデータを処理する場合においては、ビード形状は母材
の滑らかな円弧形状からかなり急激な勾配の変化がある
ものと期待して処理方法が設定されるが、近年の溶接技
術の進歩により、ビードの端部(母材とビードとの境
界)は、プロフィールとしても滑らかに変化しており、
他の母材部分に比較して特段の勾配の急変は認められな
くなってきた。したがって、このような状況下では、ビ
ードと母材との区別が困難でビードの範囲を特定するこ
とができず、これまでのプロフィールを処理する従来の
センサでは、ビード検出に適用できなくなってきた。In addition to these detection methods, there is also a method of detecting the bead position by measuring the profile of the steel pipe surface with a contact or optical sensor and processing the profile data. However, with this method, it was difficult to detect the convex portion of the weld bead of the steel pipe having a large product and low roundness. In the case of processing profile data, the processing method is set in the expectation that the bead shape will change from the smooth arc shape of the base metal to a considerably sharp gradient. , The edge of the bead (the boundary between the base metal and the bead) changes smoothly as a profile,
Compared with other base metal parts, no particular sudden change in the slope is observed. Therefore, under such circumstances, it is difficult to distinguish between the bead and the base metal, and the range of the bead cannot be specified. Therefore, the conventional sensor that processes the profile so far cannot be applied to the bead detection. .
【0006】また、従来技術の別の方法として、鋼管表
面に扇状光を照射または光点を鋼管表面上で走査し、鋼
管表面に照射された扇状光の帯状光線または走査される
光点を検出する光切断法を利用して、鋼管表面のプロフ
ィールを測定する方式も試みられている。この方法は、
映像情報としてとらえられたプロフィールから、前記の
方法と同様に、ビード部が母材の滑らかな円弧形状から
かなり急激な勾配の変化があるものと期待して処理する
方法であるが、前記の方法と同様、ビードの端部が極め
て滑らかなプロフィールを描くような場面においては適
用が困難である。As another method of the prior art, the surface of the steel pipe is irradiated with fan-shaped light or the light spot is scanned on the surface of the steel pipe, and the strip-shaped light beam of the fan-shaped light irradiated on the surface of the steel pipe or the light spot to be scanned is detected. A method of measuring the profile of the steel pipe surface has also been attempted by utilizing the light cutting method. This method
From the profile captured as image information, the method is similar to the above method, in which it is expected that the bead portion will have a considerably sharp gradient change from the smooth arc shape of the base material. Similar to, it is difficult to apply in a situation where the end of the bead has a very smooth profile.
【0007】この発明は、従来技術のこのような問題点
に鑑みなされたもので、近年の溶接技術の進歩によりビ
ードの端部が極めて滑らかなプロフィールを描くような
場面においても適用可能でかつ精度よくビード検出が可
能な鋼管の溶接ビード検出方法および溶接ビード検出装
置を提案しようとするものである。The present invention has been made in view of such problems of the prior art, and can be applied even in a situation where the end portion of the bead draws an extremely smooth profile due to the progress of welding technology in recent years and the accuracy thereof. An object of the present invention is to propose a weld bead detection method for a steel pipe and a weld bead detection device capable of well detecting a bead.
【0008】[0008]
【課題を解決するための手段】この発明に係る鋼管の溶
接ビード検出方法は、鋼管表面に扇状光を照射または光
点を鋼管表面上で走査し、鋼管表面に照射された扇状光
の帯状光線または走査される光点を検出する光切断法を
利用して得られた画像データに円弧あてはめ方法を適用
して、鋼管表面上の溶接ビードの位置を検出する方法で
あり、その要旨は、鋼管を周方向に回転させながら当該
鋼管表面に扇状光を照射または光点を鋼管表面上で走査
し、鋼管表面に照射された扇状光の帯状光線または走査
される光点を画像信号として検出し、検出された画像信
号のノイズ除去処理、欠落部分の修復、傾き修正の画像
処理を行った後、該画像処理データと該データに予め検
出した当該鋼管外周円の円弧を当てはめて得られた円弧
データとの差分を求め、該差分データが予め設定したビ
ード検出用しきい値を超えた場合に溶接ビードに相当す
る凸部有りと判断するとともに、さらに前記しきい値を
超えた範囲の幅を計算し、この幅が予め設定した許容範
囲を含むビード幅に合致する場合に該凸部を溶接ビード
と判断し、その凸部の位置を溶接ビード位置として算出
することを特徴とするものである。A welding bead detection method for a steel pipe according to the present invention is directed to irradiating the surface of the steel pipe with a fan-shaped light or scanning a light spot on the surface of the steel pipe, and irradiating the surface of the steel pipe with a strip-shaped beam of fan-shaped light. Or it is a method to detect the position of the weld bead on the surface of the steel pipe by applying the arc fitting method to the image data obtained by using the light section method to detect the light spot to be scanned. While rotating in the circumferential direction, the steel pipe surface is irradiated with a fan-shaped light or a light spot is scanned on the steel pipe surface, and a strip-shaped light beam or a scanned light spot of the fan-shaped light irradiated on the steel pipe surface is detected as an image signal, After performing noise removal processing of the detected image signal, restoration of the missing portion, image processing of inclination correction, the image processing data and arc data obtained by applying the previously detected arc of the steel pipe outer circumference circle to the data. And the difference Therefore, when the difference data exceeds a preset bead detection threshold value, it is determined that there is a convex portion corresponding to the weld bead, and the width of the range exceeding the threshold value is further calculated. Is determined to be a weld bead when the bead width includes a preset allowable range, and the position of the protrusion is calculated as a weld bead position.
【0009】すなわち、この発明方法は、鋼管表面の低
くて滑らかな溶接ビードでも精度よく検出できるように
するため、光切断法を利用して得られた画像データをそ
のまま使用するのではなく、この画像データに対してノ
イズの除去や欠落部分の修復等の画像データの前処理を
行う。その理由は、生産現場で取込んだ画像は、通常鋼
管表面の不均一性からそのプロフィールデータには、デ
ータの欠落部分が発生していたり、ノイズ成分を含んだ
情報が入っている場合が多いため、誤検出の原因となり
ビードの存在の有無および位置を正確に知ることができ
ないからである。データの欠落部分については、欠落デ
ータを挟む両端2個のデータの座標を連結する線分を算
出し、この線分に沿って欠落部分にデータを埋めていく
ことによって修復する。また、鋼管の真円度は十分でな
いので、このような鋼管を周方向に回転させると、時々
刻々と検出されるプロフィールは傾いたプロフィールと
なることが多く、修正を必要とする。このプロフィール
修正方法としては計算式にて容易に行うことができる。That is, according to the method of the present invention, the image data obtained by utilizing the optical cutting method is not used as it is, but it is possible to accurately detect even a low and smooth weld bead on the surface of the steel pipe. Pre-processing of image data such as noise removal and restoration of missing parts is performed on the image data. The reason for this is that images captured at the production site usually have non-uniformity on the surface of the steel pipe, and their profile data often have missing data or contain information containing noise components. As a result, the presence or absence of the bead and the position of the bead cannot be accurately known as a cause of erroneous detection. The missing portion of the data is repaired by calculating a line segment connecting the coordinates of the two pieces of data on both sides of the missing data and filling the missing portion with the data along this line segment. Further, since the roundness of the steel pipe is not sufficient, when such a steel pipe is rotated in the circumferential direction, the profile detected every moment becomes an inclined profile, which requires correction. This profile correction method can be easily performed by a calculation formula.
【0010】次に、このようにして得られた正確な画像
処理データに対して、円弧当てはめ法により予め検出し
た当該鋼管外周円の円弧を当てはめた場合に、鋼管外周
円の円弧データに対して画像処理データ(実画像)がは
み出る部分が生じると、当該部分の差分を求める。この
差分データから溶接ビートに相当する凸部であるか否か
を判定する。この溶接ビードに相当する凸部であるか否
かの判断は、予め設定したしきい値(許容値)と比較
し、差分データが前記しきい値を超えた場合に溶接ビー
ドに相当する凸部有りと判定し、設定値以下の場合には
溶接ビードに相当する凸部なしと判定することによって
行う。そして、判定の結果、溶接ビードに相当する凸部
の存在が確認された場合には、その凸部の幅を計算して
求め、この幅値が予め設定したビードの幅に合致する場
合にビードが存在していると判断し、さらに設定値を超
えている部分の範囲の中央部の座標をもって当該ビード
位置とする。Next, when the arc of the steel pipe outer circumference circle detected in advance by the arc fitting method is applied to the accurate image processing data thus obtained, the arc data of the steel pipe outer circumference circle is applied. When a portion where the image processing data (actual image) overflows occurs, the difference between the portions is calculated. From this difference data, it is determined whether or not it is a convex portion corresponding to a welding beat. Whether or not the protrusion corresponds to the weld bead is compared with a preset threshold value (allowable value), and when the difference data exceeds the threshold value, the protrusion corresponding to the weld bead. It is determined that there is, and if it is less than the set value, it is determined that there is no convex portion corresponding to the welding bead. Then, as a result of the determination, when the presence of a convex portion corresponding to the weld bead is confirmed, the width of the convex portion is calculated and obtained, and when the width value matches the preset width of the bead, Is determined to exist, and the coordinates of the central portion of the range exceeding the set value are used as the bead position.
【0011】また、この方法を実施するためのビード検
出装置は、周方向に回転する鋼管の表面に扇状光を照射
する光源、または光点を鋼管表面上で走査させる光走査
器と、鋼管表面に照射された前記扇状光の帯状光線また
は鋼管表面上を走査される光点を画像信号として検出す
る画像検出器と、該検出器にて検出された画像信号に基
づいて溶接ビードを検出する画像処理演算検出装置とか
ら構成され、前記画像処理演算検出装置は、前記画像検
出器にて検出された画像信号を取込む画像データ取込部
と、該装置に取込まれた画像データのノイズ除去処理、
欠落部分の修復、傾き修正の画像処理を行う画像データ
前処理部と、該装置にて前処理された画像データに予め
検出した当該鋼管外周円の円弧を当てはめる円弧当ては
め部と、前記前処理画像データと円弧を当てはめて得ら
れた円弧データとの差分を求める差分演算部と、該装置
にて求められた差分データが予め設定したビード検出用
しきい値を超えた場合に溶接ビードに相当する凸部有り
と判断するとともに、さらに前記しきい値を超えた範囲
の幅を計算し、この幅が予め設定した許容範囲を含むビ
ード幅に合致する場合に該凸部を溶接ビードと判断し、
その凸部の位置を溶接ビード位置として算出するビード
位置演算部とから構成されていることを特徴とするもの
である。Further, a bead detection device for carrying out this method is a light source for irradiating the surface of a steel pipe rotating in the circumferential direction with a fan-shaped light, or an optical scanner for scanning a light spot on the steel pipe surface, and a steel pipe surface. An image detector for detecting, as an image signal, a strip-shaped ray of the fan-shaped light or a light spot scanned on the surface of the steel pipe, and an image for detecting a welding bead based on the image signal detected by the detector. And a processing operation detecting device, wherein the image processing operation detecting device includes an image data capturing section for capturing the image signal detected by the image detector, and noise removal of the image data captured by the device. processing,
An image data pre-processing unit that performs image processing for repairing missing portions and correcting inclination, an arc fitting unit that fits an arc of the steel pipe outer circumference circle detected in advance to the image data pre-processed by the device, and the pre-processed image A difference calculation unit for obtaining the difference between the data and the arc data obtained by applying the arc, and corresponds to a welding bead when the difference data obtained by the device exceeds a preset bead detection threshold value. While determining that there is a convex portion, further calculating the width of the range that exceeds the threshold value, when the width matches the bead width including the preset allowable range, the convex portion is determined to be a welding bead,
And a bead position calculation unit that calculates the position of the convex portion as a welding bead position.
【0012】画像検出器としては、ITVカメラやPS
D等を用いることができる。画像処理演算検出装置の画
像データ取込部では、ITVカメラ等の画像検出器が得
た画像データに対して画像データ前処理部にて取込まれ
た画像データのノイズ除去処理、欠落部分の修復、傾き
修正等の前処理を行う。次に、円弧当てはめ部により前
記前処理画像データに対し円弧を当てはめて差分データ
を算出する。円弧当てはめ部の機能としては、実画像の
円弧の平均半径と平均中心座標を求めて円弧の座標を計
算し、その値に基づいて差分演算部により画像データと
円弧データの差分を計算する。Image detectors include ITV cameras and PS
D or the like can be used. In the image data capturing section of the image processing calculation detecting device, noise removal processing of image data captured by the image data pre-processing section for image data obtained by an image detector such as an ITV camera and restoration of a missing portion are performed. , Pre-processing such as inclination correction is performed. Next, an arc fitting section applies an arc to the preprocessed image data to calculate difference data. The function of the arc fitting unit is to calculate the average radius and average center coordinates of the arc of the actual image, calculate the coordinates of the arc, and calculate the difference between the image data and the arc data by the difference calculation unit based on the calculated values.
【0013】ビード位置演算部では、上記差分データが
ビード検出用のしきい値を超えた場合に画面内にビード
が存在する可能性ありと判断し、さらに設定値を超えた
範囲の幅を計算し、この幅が予め設定したビードの幅
(許容値を含む)に合致する場合にこの画像にはビード
が含まれていると判断し、さらに設定値を超えている部
分の範囲の中央部の座標をもって当該ビード位置とし出
力する。The bead position calculation unit determines that a bead may exist in the screen when the difference data exceeds the threshold value for bead detection, and further calculates the width of the range exceeding the set value. However, if this width matches the preset bead width (including the allowable value), it is determined that this image contains a bead, and the center of the range of the portion exceeding the set value is determined. The coordinates are output as the bead position.
【0014】[0014]
【発明の実施の形態】図1はこの発明に係る鋼管の溶接
ビード検出装置の装置構成例を示す概略図、図2は同上
の溶接ビード検出装置における画像処理演算検出装置の
構成を示すブロック図、図3は同上の画像処理演算検出
装置の画像データ取込部が取込んだ画像の一例を示す
図、図4は左右上下に変動した画像の一例を示す図、図
5は同上画像の傾き修正画像を示す図、図6は同上の画
像処理演算検出装置の円弧当てはめ部の演算説明図、図
7は同じく円弧当てはめ部における実画像に円弧画像を
当てはめた状態の一例を示す図、図8は実画像データと
円弧データの差分とビード位置の求め方の一例を示す説
明図で、1は被検出鋼管、1−2は溶接ビード、2は光
源または光走査器、3はITVカメラ、4は画像処理演
算検出装置、4−1は画像データ取込部、4−2は画像
データ前処理部、4−3は円弧当てはめ部、4−4は差
分演算部、4−5はビード位置演算部、5はモニターで
ある。1 is a schematic diagram showing a structural example of a welding bead detecting device for a steel pipe according to the present invention, and FIG. 2 is a block diagram showing a structure of an image processing calculation detecting device in the above welding bead detecting device. 3, FIG. 3 is a diagram showing an example of an image captured by an image data capturing unit of the image processing calculation and detection device of the above, FIG. 4 is a diagram showing an example of an image which is vertically and horizontally fluctuated, and FIG. FIG. 6 is a diagram showing a corrected image, FIG. 6 is a diagram for explaining the calculation of an arc fitting part of the image processing computation detecting device, and FIG. 7 is a diagram showing an example of a state in which the arc image is fitted to an actual image in the arc fitting part. Is an explanatory view showing an example of a method of obtaining a bead position and a difference between actual image data and arc data, 1 is a steel pipe to be detected, 1-2 is a weld bead, 2 is a light source or an optical scanner, 3 is an ITV camera, 4 Is an image processing calculation detecting device, 4-1 Image data acquisition unit, 4-2 image data pre-processing unit, 4-3 arc fitting portions, 4-4 difference computing unit, 4-5 bead position calculating unit, 5 is a monitor.
【0015】光切断法を利用したビード検出の方法を図
1に基づいて説明すると、被検出鋼管1に対し光源また
は光走査器2より扇状光を照射、または光点を被検出鋼
管表面上で走査し、被検出鋼管1上に照射された帯城の
光線または走査される光点をITVカメラ3でとらえ、
その画像信号を画像処理演算検出装置4に送信してビー
ドを検出する方法である。A bead detection method using the light cutting method will be described with reference to FIG. 1. The steel pipe 1 to be detected is irradiated with fan-shaped light from a light source or an optical scanner 2, or a light spot is detected on the surface of the steel pipe to be detected. The ITV camera 3 scans and captures the light beam or the light spot of the band radiated on the steel pipe 1 to be detected by the ITV camera 3.
In this method, the image signal is transmitted to the image processing calculation detecting device 4 to detect a bead.
【0016】画像処理演算検出装置4では、図2に示す
ごとく、まずITVカメラ3でとらえた画像データが、
当該装置内の記憶装置に取込むための画像データ取込部
4−1に入力され、この取込まれた画像データに対し
て、画像データ前処理部4−2にてノイズの除去や欠落
部分の修復等の画像データの前処理が行われる。In the image processing calculation detecting device 4, as shown in FIG. 2, first, the image data captured by the ITV camera 3 is
The image data pre-processing unit 4-2 inputs the image data input unit 4-1 for inputting the image data into the storage device in the device, and removes noise or a missing portion in the image data pre-processing unit 4-2. The preprocessing of the image data such as the restoration of is performed.
【0017】図3は画像データ取込部4−1に入力され
た画像の一例で、縦軸(Y軸)および横軸(X軸)は、
それぞれITVカメラ3の縦軸と横軸と同等であり、パ
イプを示す円弧状のプロフィールが取込まれている。し
かるに、生産現場で取込んだ画像は、通常鋼管表面の不
均一性からそのプロフィールデータには、データの欠落
部分が発生していたり、ノイズ成分を含んだ情報が入っ
ている場合が多いため、このような場合には当該データ
を解析対象から除去する。このことによって、取込んだ
データにはますます欠落部分が多くなるため、画像デー
タ前処理部4−2では、そのデータの欠落部分に対し
て、欠落データを挟む両端2個のデータの座標を連結す
る線分を算出し、この線分に沿って欠落部分にデータを
埋めていくことによって画像を修復する。FIG. 3 shows an example of an image input to the image data capturing section 4-1. The vertical axis (Y axis) and the horizontal axis (X axis) are
The vertical and horizontal axes of the ITV camera 3 are equivalent to each other, and an arc-shaped profile showing a pipe is incorporated. However, images captured at the production site usually have non-uniformity on the surface of the steel pipe, and their profile data often contain missing data or contain noise components. In such a case, the data is removed from the analysis target. As a result, the captured data has more and more missing portions, so the image data preprocessing unit 4-2 determines the coordinates of the two data on both sides of the missing data for the missing portion of the data. An image is restored by calculating a line segment to be connected and filling the missing portion with data along the line segment.
【0018】また、画像データ前処理部4−2では、取
込まれた円弧状のプロフィールの傾き修正も行われる。
すなわち、被検出鋼管1の真円度は十分でない場合があ
り、このような鋼管を長手方向を軸として周方向に回転
させると、時々刻々と検出されるプロフィールは、左右
上下に大きく変動する。したがって、通常得られるプロ
フィールは、図4に示すように傾いたプロフィールとな
る。そこで、この傾いたプロフィールを修正することが
必要となる。以下にその修正方法を示す。The image data preprocessing unit 4-2 also corrects the inclination of the captured arc-shaped profile.
That is, the roundness of the steel pipe 1 to be detected may not be sufficient, and when such a steel pipe is rotated in the circumferential direction with the longitudinal direction as an axis, the profile detected momentarily greatly fluctuates from side to side and up and down. Therefore, the normally obtained profile is an inclined profile as shown in FIG. Therefore, it is necessary to correct this tilted profile. The correction method is shown below.
【0019】まず、傾き係数αを下記(1)式により計
算する。 α=(Y2ーY1)/(X2ーX1) …(1)式First, the slope coefficient α is calculated by the following equation (1). α = (Y 2 −Y 1 ) / (X 2 −X 1 ) ... Formula (1)
【0020】次に、この傾き係数αを用いて、下記
(2)式によりプロフィールデータを修正する。図5は
傾き修正前と傾き修正後のプロフィールを示している。Next, using this inclination coefficient α, the profile data is corrected by the following equation (2). FIG. 5 shows profiles before and after the inclination correction.
【0021】 PROF´(i)=PROF(i)+α(X2ーi) …(2)式 PROF´:傾き修正後のプロフィール PROF :傾き修正前のプロフィール i:X1からX2までの値PROF ′ (i) = PROF (i) + α (X 2 −i) Equation (2) PROF ′: Profile after inclination correction PROF: Profile before inclination correction i: Values from X 1 to X 2.
【0022】次に、円弧当てはめ部4−3の機能を図6
に基づいて説明する。図6は被検出鋼管1の円弧当ては
め演算の説明図で、まず半径計算ポイント1の座標を下
記(3)式、(4)式により求める。Next, the function of the circular arc fitting portion 4-3 is shown in FIG.
It will be described based on. FIG. 6 is an explanatory diagram of the arc fitting calculation of the detected steel pipe 1. First, the coordinates of the radius calculation point 1 are obtained by the following formulas (3) and (4).
【0023】 Xp1=X1+(X2ーX1)/4 …(3)式 Xp1=PROF´(Xp1) …(4)式X p1 = X 1 + (X 2 −X 1 ) / 4 (3) Formula X p1 = PROF ′ (X p 1 ) ... (4) Formula
【0024】同様に、半径計算ポイント2の座標を下記
(5)式、(6)式により求める。Similarly, the coordinates of the radius calculation point 2 are obtained by the following equations (5) and (6).
【0025】 Yp2=X2ー(X2ーX1)/4 …(5)式 Yp2=PROF´(Xp2) …(6)式Y p2 = X 2 − (X 2 −X 1 ) / 4 (5) Formula Y p2 = PROF ′ (X p2 ) · (6) Formula
【0026】続いて、円の中心が{(X1+X2)/
2、Yc1}にあって、データの左端(X1、Y1)と
計算ポイント1(Xp1、Yp1)を通る円の方程式を
下記式(7)式により求める。Next, the center of the circle is {(X 1 + X 2 ) /
2, Y c1 }, the equation of a circle passing through the left end (X 1 , Y 1 ) of the data and the calculation point 1 (X p1 , Y p1 ) is obtained by the following equation (7).
【0027】 r1 2={(X2ーX1)/4}2+(Yp1ーYc1)2 ={(X2ーX1)/2}2+(Y1ーYc1)2 …(7)式R 1 2 = {(X 2 −X 1 ) / 4} 2 + (Y p1 −Y c1 ) 2 = {(X 2 −X 1 ) / 2} 2 + (Y 1 −Y c1 ) 2 ... (7) formula
【0028】同様に、円の中心が{(X1+X2)/
2、Yc 2}にあって、データの右端(X2、Y2)と
計算ポイント2(Xp2、Yp2)を通る円の方程式を
求める。Similarly, the center of the circle is {(X 1 + X 2 ) /
2, Y c 2 }, the equation of a circle passing through the right end (X 2 , Y 2 ) of the data and the calculation point 2 (X p2 , Y p2 ) is obtained.
【0029】 r2 2={(X2ーX1)/4}2+(Yp 2ーYc2)2 ={(X2ーX1)/2}2+(Y2ーYc2)2 …(8)式R 2 2 = {(X 2 −X 1 ) / 4} 2 + (Y p 2 −Y c 2 ) 2 = {(X 2 −X 1 ) / 2} 2 + (Y 2 −Y c 2 ). 2 ... (8) formula
【0030】以上の計算式により求めた2個の円の平均
半径と、平均中心座標を下記(9)式〜(11)式によ
り求める。The average radius and average center coordinates of the two circles obtained by the above equations are obtained by the following equations (9) to (11).
【0031】 r0=(r1+r2)/2 …(9)式 X0=(X1+X2)/2 …(10)式 Y0=(Yc1+Yc2)/2 …(11)式R 0 = (r 1 + r 2 ) / 2 (9) Expression X 0 = (X 1 + X 2 ) / 2 (10) Expression Y 0 = (Yc 1 + Yc 2 ) / 2 (11) Expression
【0032】上記(9)式〜(11)式により求めた各
値より、円弧の座標を下記(12)式で求める。図7は
円弧当てはめ図で、画像データPROF´(i)と、円
弧データC(i)とを併せて示している。From the respective values obtained by the above equations (9) to (11), the coordinates of the arc are obtained by the following equation (12). FIG. 7 is an arc fitting diagram, and shows the image data PROF ′ (i) and the arc data C (i) together.
【0033】 C(i)=Y0+SQRT{r02ー(iーX0)2} …(12)式 ここで、SQRTは平方演算を示している。C (i) = Y 0 + SQRT {r0 2 − (i−X 0 ) 2 } (12) Equation (12) Here, SQRT indicates a square operation.
【0034】次に、差分演算部4−4にて画像データと
円弧データの差分SA(i)を下記(13)式により算
出する。Next, the difference calculation unit 4-4 calculates the difference SA (i) between the image data and the arc data by the following equation (13).
【0035】 SA(i)=PROF´(i)ーC(i) …(13)式SA (i) = PROF ′ (i) −C (i) (13) Formula
【0036】図8は図7の点円部分を拡大したもので、
差分データSA(i)の計算結果を示している。この差
分データが、あらかじめ設定したビート検出用のしきい
値を超えた場合に、画面内にビードが存在する可能性あ
りと第一次的に判断し、さらに前記しきい値を超えた範
囲(図中の斜線部分)の幅Wを計算し、この幅が予め設
定したビードの幅(許容値を含む)に合致する場合に、
この画像にはビードが含まれていると最終判断する。例
えば、30mm幅のビード仕様の時、一例として20m
m<検出幅<40mmの条件を満たした時に正式なビー
ドと判断する。その理由は、溶接スパッタ等の異物をビ
ードと誤認しないよう、許容範囲を設定する必要がある
からである。FIG. 8 is an enlarged view of the dotted circle portion of FIG.
The calculation result of the difference data SA (i) is shown. When this difference data exceeds a preset threshold value for beat detection, it is primarily determined that a bead may be present in the screen, and a range exceeding the threshold value ( The width W of the shaded area in the figure) is calculated, and if this width matches the preset bead width (including the allowable value),
It is finally determined that this image contains beads. For example, when using a bead specification with a width of 30 mm, as an example, 20 m
When the condition of m <detection width <40 mm is satisfied, it is judged as an official bead. The reason is that the allowable range must be set so that foreign matter such as welding spatter is not mistaken for a bead.
【0037】図8において、縦軸(Y軸)の高さ検出分
解能を約0.1mm/1ビットとすると、ビード高さは
約2mm(20ビット)となる。一方、ビード部以外で
も5ビット程度の変化が見られる。したがって、6ビッ
ト以上の変化部分をビードとしないと、正しい位置が検
出できない。図8の例では、安全を考慮して10ビット
以上の変化部分をビードと見るよう設定している。実用
的には、6〜7ビット以上の変化部分をビード(第一
次)と判断(しきい値設定)してよい。In FIG. 8, when the height detection resolution of the vertical axis (Y axis) is about 0.1 mm / 1 bit, the bead height is about 2 mm (20 bits). On the other hand, a change of about 5 bits can be seen in areas other than the bead portion. Therefore, the correct position cannot be detected unless the changed portion of 6 bits or more is used as a bead. In the example of FIG. 8, the change portion of 10 bits or more is set to be seen as a bead in consideration of safety. Practically, the changed portion of 6 to 7 bits or more may be determined as a bead (primary) (threshold setting).
【0038】そして最終的に、ビード位置演算部4−5
にて、しきい値を超えている部分(図中の斜線部分)の
範囲の中央部の座標を求めてビード位置とし、当該デー
タを出力する。Finally, the bead position calculation unit 4-5
At, the coordinates of the central portion of the range exceeding the threshold value (the hatched portion in the figure) are obtained and set as the bead position, and the relevant data is output.
【0039】[0039]
【発明の効果】以上説明したごとく、この発明は、光切
断法を利用して得られた画像データをそのまま使用する
のではなく、この画像データに対してノイズの除去や欠
落部分の修復等の画像データの前処理を行って正確な画
像に修正し、この画像に基づいて円弧当てはめ手法によ
り溶接ビードの有無を判断する方法であるから、溶接ビ
ード部が滑らかなプロフィールを描くような場面におい
ても、光沢に左右されることなく精度よくビード検出が
可能である。したがって、この発明は、明るさ、輝度を
ベースにしたパターン変化によってビードの有無を判定
する従来の画像処理による特徴抽出方式等に比べ、ビー
ドの検出率が極めて高く、溶接部の品質検査、あるいは
その部分の手直し作業のために溶接ビード部を特定の方
向に位置決めする作業の自動化に大きく寄与する。As described above, the present invention does not use the image data obtained by utilizing the optical cutting method as it is, but removes noise from the image data or repairs the missing portion. It is a method to pre-process the image data to correct it and to determine the presence or absence of the welding bead by the arc fitting method based on this image, so even when the welding bead part draws a smooth profile. The bead can be detected accurately without being affected by gloss. Therefore, the present invention has an extremely high bead detection rate as compared with a conventional feature extraction method by image processing that determines the presence or absence of beads by pattern change based on brightness and luminance, and quality inspection of welds, or This greatly contributes to the automation of the work of positioning the weld bead portion in a specific direction for the work of repairing the portion.
【図1】この発明に係る鋼管の溶接ビード検出装置の装
置構成例を示す概略図である。FIG. 1 is a schematic view showing a device configuration example of a weld bead detection device for a steel pipe according to the present invention.
【図2】同上の溶接ビード検出装置における画像処理演
算検出装置の構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of an image processing calculation detecting device in the welding bead detecting device of the above.
【図3】同上の画像処理演算検出装置の画像データ取込
部が取込んだ画像の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of an image captured by an image data capturing unit of the image processing calculation and detection apparatus of the above.
【図4】同上の画像処理演算検出装置の画像データ前処
理部における左右上下に変動した画像の一例を示す図で
ある。FIG. 4 is a diagram showing an example of an image that is vertically and horizontally fluctuated in an image data preprocessing unit of the image processing calculation and detection apparatus.
【図5】同じく画像データ前処理部における傾き修正前
と傾き修正後の画像プロフィールを示す図である。FIG. 5 is a diagram showing image profiles before and after inclination correction in the image data preprocessing unit.
【図6】同上の画像処理演算検出装置の円弧当てはめ部
における演算説明図である。FIG. 6 is an operation explanatory diagram of an arc fitting unit of the image processing operation detection device of the above.
【図7】同じく円弧当てはめ部における実画像に円弧画
像を当てはめた状態の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a state where an arc image is fitted to an actual image in the arc fitting unit.
【図8】同上の画像処理演算検出装置の差分演算部にお
ける実画像データと円弧データの差分とビード位置の求
め方の一例を示す説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a method of obtaining a bead position and a difference between actual image data and arc data in a difference calculation unit of the image processing calculation detection device.
1 被検出鋼管 1−2 溶接ビード 2 光源または光走査器 3 ITVカメラ 4 画像処理演算検出装置 4−1 画像データ取込部 4−2 画像データ前処理部 4−3 円弧当てはめ部 4−4 差分演算部 4−5 ビード位置演算部 5 モニター 1 Steel Pipe to be Detected 1-2 Welding Bead 2 Light Source or Optical Scanner 3 ITV Camera 4 Image Processing Calculation Detection Device 4-1 Image Data Capture Unit 4-2 Image Data Pre-Processing Unit 4-3 Arc Fitting Unit 4-4 Difference Calculation unit 4-5 Bead position calculation unit 5 Monitor
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 原崎 直人 茨城県鹿嶋市大字光3番地 住友金属工業 株式会社鹿島製鉄所内 (72)発明者 河原 守 大阪府大阪市港区福崎3丁目1番176号 株式会社関西テック内 (72)発明者 利川 信義 大阪府大阪市港区福崎3丁目1番176号 株式会社関西テック内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Naoto Harasaki, 3 Hikari, Kashima City, Kashima City, Ibaraki Prefecture Sumitomo Metal Industries, Ltd. Kashima Steel Works (72) Inventor Mamoru Kawahara 3-176 Fukusaki, Minato-ku, Osaka City, Osaka Prefecture Kansai Tech Co., Ltd. (72) Inventor Nobuyoshi Ikawa 3-1-1176, Fukusaki, Minato-ku, Osaka-shi, Osaka Kansai-Tech Co., Ltd.
Claims (2)
表面に扇状光を照射または光点を鋼管表面上で走査し、
鋼管表面に照射された扇状光の帯状光線または走査され
る光点を画像信号として検出し、検出された画像信号の
ノイズ除去処理、欠落部分の修復、傾き修正の画像処理
を行った後、該画像処理データと該データに予め検出し
た当該鋼管外周円の円弧を当てはめて得られた円弧デー
タとの差分を求め、該差分データが予め設定したビード
検出用しきい値を超えた場合に溶接ビードに相当する凸
部有りと判断するとともに、さらに前記しきい値を超え
た範囲の幅を計算し、この幅が予め設定した許容範囲を
含むビード幅に合致する場合に該凸部を溶接ビードと判
断し、その凸部の位置を溶接ビード位置として算出する
ことを特徴とする鋼管の溶接ビード検出方法。1. A steel pipe surface is irradiated with a fan-shaped light or a light spot is scanned on the steel pipe surface while rotating the steel pipe in a circumferential direction,
The strip-shaped light beam of the fan-shaped light radiated to the surface of the steel pipe or the light spot to be scanned is detected as an image signal, and noise removal processing of the detected image signal, restoration of a missing portion, image processing of tilt correction, and then the The difference between the image processing data and the arc data obtained by applying the arc of the steel pipe outer peripheral circle detected in advance to the data is obtained, and the welding bead is obtained when the difference data exceeds a preset bead detection threshold value. In addition to determining that there is a convex portion corresponding to, the width of the range that exceeds the threshold value is further calculated, and if this width matches the bead width that includes the preset allowable range, the convex portion is a welding bead. A method for detecting a weld bead in a steel pipe, which comprises determining and calculating the position of the convex portion as a weld bead position.
照射する光源、または光点を鋼管表面上で走査させる光
走査器と、鋼管表面に照射された前記扇状光の帯状光線
または鋼管表面上を走査される光点を画像信号として検
出する画像検出器と、該検出器にて検出された画像信号
に基づいて溶接ビードを検出する画像処理演算検出装置
とから構成され、前記画像処理演算検出装置は、前記画
像検出器にて検出された画像信号を取込む画像データ取
込部と、該装置に取込まれた画像データのノイズ除去処
理、欠落部分の修復、傾き修正の画像処理を行う画像デ
ータ前処理部と、該装置にて前処理された画像データに
予め検出した当該鋼管外周円の円弧を当てはめる円弧当
てはめ部と、前記前処理画像データと円弧を当てはめて
得られた円弧データとの差分を求める差分演算部と、該
装置にて求められた差分データが予め設定したビード検
出用しきい値を超えた場合に溶接ビードに相当する凸部
有りと判断するとともに、さらに前記しきい値を超えた
範囲の幅を計算し、この幅が予め設定した許容範囲を含
むビード幅に合致する場合に該凸部を溶接ビードと判断
し、その凸部の位置を溶接ビード位置として算出するビ
ード位置演算部とから構成されていることを特徴とする
鋼管の溶接ビード検出装置。2. A light source for irradiating a surface of a steel pipe rotating in the circumferential direction with a fan-shaped light, or an optical scanner for scanning a light spot on the surface of the steel pipe, and a strip-shaped beam or a steel pipe of the fan-shaped light irradiated on the surface of the steel pipe. An image detector for detecting a light spot scanned on the surface as an image signal, and an image processing operation detecting device for detecting a welding bead based on the image signal detected by the detector, the image processing The calculation and detection device includes an image data capturing unit that captures the image signal detected by the image detector, a noise removal process for the image data captured by the device, an image process for correcting a missing portion, and an inclination correction. An image data pre-processing unit, an arc fitting unit that applies an arc of the steel pipe outer circumference circle detected in advance to the image data pre-processed by the apparatus, and an arc obtained by applying the pre-processed image data and the arc. data And a difference calculation unit for obtaining a difference between the difference data obtained by the apparatus and a bead detection threshold value set in advance, and it is determined that there is a protrusion corresponding to the welding bead. Calculating the width of the range that exceeds the threshold value, if this width matches the bead width that includes the preset allowable range, judge the convex portion as a welding bead and calculate the position of the convex portion as the welding bead position. A weld bead detection device for a steel pipe, comprising:
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