焊缝视觉检测系统

视觉焊缝识别原理视觉焊缝识别是一种基于计算机视觉技术的焊接质量检测方法。

随着工业自动化程度的不断提高，焊接作为一种常见的连接工艺在各个领域得到广泛应用。

然而，焊接过程中产生的焊缝质量问题对于产品的结构强度和使用寿命等方面都会产生重要影响，因此，焊缝质量的检测变得尤为重要。

视觉焊缝识别技术通过对焊缝图像进行处理和分析，实现对焊接质量的自动检测。

其基本原理是利用计算机视觉算法对焊缝图像进行特征提取和分类，从而实现对焊缝的缺陷和异常情况进行自动识别。

在视觉焊缝识别中，首先需要获取焊缝图像。

常用的图像获取方法包括摄像机拍摄、扫描仪扫描等。

获取到焊缝图像后，需要进行预处理，包括图像的灰度化、二值化等操作，以便后续的特征提取和分类处理。

接下来，利用计算机视觉算法对焊缝图像进行特征提取。

特征提取是视觉焊缝识别的核心步骤，其目的是从图像中提取出表征焊缝质量的特征信息。

常用的特征包括边缘特征、纹理特征、形状特征等。

通过对这些特征进行提取和分析，可以得到一个能够表征焊缝质量的特征向量。

在特征提取之后，需要进行分类处理。

分类是将输入的焊缝图像划分到不同的类别中，常见的类别包括焊缝正常、焊缝缺陷等。

分类的方法有很多种，常用的方法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等。

这些方法通过学习已有的焊缝图像样本，建立分类模型，然后利用该模型对新的焊缝图像进行分类。

视觉焊缝识别技术的应用非常广泛。

它可以应用于焊接生产线上的焊缝质量检测，实现对焊接过程的实时监控和控制。

同时，它也可以应用于焊接设备的质量检测和故障诊断，提高设备的可靠性和稳定性。

此外，视觉焊缝识别技术还可以应用于焊接工艺的优化和改进，通过对焊缝图像的分析，找出焊接过程中的不足之处，提出改进措施，从而提高焊缝质量。

视觉焊缝识别技术是一种基于计算机视觉的焊缝质量检测方法。

它通过对焊缝图像进行处理和分析，实现对焊接质量的自动检测。

视觉焊缝识别技术具有应用广泛、效率高、准确性高等优点，可以在焊接生产中发挥重要作用。

基恩士电子零件自动检测焊缝缺陷满足各类检测需求范本1:一、项目概述基恩士电子零件自动检测焊缝缺陷满足各类检测需求项目旨在开发一套高效、精确的电子零件自动检测系统，以满足各种检测需求，特别是焊缝缺陷的自动识别和检测。

该系统将充分利用先进的图像处理技术、机器学习算法和机器视觉技术，实现对电子零件焊缝缺陷的有效检测和分类。

二、功能需求1. 图像采集：通过高分辨率的摄像机系统进行图像采集，并能够根据需要进行调整和自动化操作。

2. 图像处理：对采集到的图像进行预处理和增强，包括去噪、图像对比度调整等，以提高后续的处理效果。

3. 缺陷检测：能够准确识别并检测焊缝缺陷，如焊接孔洞、裂纹等，同时能够排除图像中的噪声和干扰，提高检测的准确性。

4. 缺陷分类：能够根据不同的缺陷类型对检测结果进行分类和归类，以便后续的分析和处理。

5. 自动判定：能够根据设定的检测标准和规则，自动判定电子零件的焊缝缺陷是否合格，并相应的报告。

三、技术实现1. 图像采集：使用高分辨率的摄像机系统，能够较快地采集到清晰的电子零件焊缝图像。

2. 图像处理：利用图像处理算法对采集到的图像进行预处理和增强，提高后续处理过程的准确性。

3. 缺陷检测：利用机器学习算法和机器视觉技术，对图像中的焊缝缺陷进行准确识别和检测。

4. 缺陷分类：通过训练模型和深度学习算法，实现对不同缺陷类型的分类和归类。

5. 自动判定：根据设定的检测标准和规则，自动判定电子零件的焊缝缺陷是否合格，并相应的报告。

四、项目进展目前，项目已完成系统的设计和算法的开发，并初步完成了系统的集成和测试。

预计在下个季度内完成所有功能的优化和验证，并准备进行实际应用推广。

附件：1. 项目设计文档2. 功能需求文档3. 技术实现文档法律名词及注释：1. 机器学习算法：指一种能够使计算机自动学习和改进的算法，通过分析和识别现有数据的模式，从而使计算机能够对新数据进行预测和判断。

2. 机器视觉技术：指利用计算机和摄像机等设备对图像进行分析和处理的技术，以模拟人类的视觉系统并实现对图像的识别和理解。

第13期2023年7月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.13July,2023基金项目:2022年北方民族大学研究生创新项目;项目编号:YCX22116㊂作者简介:杨翠珠(1997 ),女,甘肃天水人,硕士研究生;研究方向:机器视觉㊂基于双目视觉的焊接机器人系统研究及应用杨翠珠(北方民族大学电气信息工程学院,宁夏银川750021)摘要:自动化焊接机器人技术是焊接领域中一个重要发展方向,能够在提高焊接效率的同时保证焊接质量,在汽车㊁医疗㊁航天及交通等各大行业都实现了大规模应用㊂焊接机器人将视觉传感器与机械臂结合,实现焊缝的高质量焊接㊂目前,针对大型铸件复杂焊缝的焊接,较多工厂仍然采用传统的手工焊接方式,焊接效率低且产品质量难以得到保证,因此需要进一步加强对焊接机器人的研究,实现对大型铸件复杂焊缝的自动化焊接㊂文章基于双目视觉技术,概述焊接机器人研究现状㊁自动化焊接系统构成,以及焊接机器人在工业生产中的应用㊂关键词:焊接机器人;双目视觉,检测识别;工业应用中图分类号:TP273㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀随着全球自动化及智能机器人技术的不断发展,焊接机器人代替传统的手工焊接已成为一种趋势,自动化焊接使焊接产品的质量得到提升,可靠性及稳定性不断增强,很大程度上提高了焊接效率㊂本文对自动化焊接技术进一步深入研究,设计基于双目视觉的焊接机器人,对实现对大型铸件复杂焊缝的自动化焊接,具有重要意义㊂1㊀焊接机器人研究现状及存在的问题㊀㊀国外对焊接机器人技术研究较早㊂1997年,瑞典ASEA 公司研制的LaserTrack 视觉跟踪系统,对焊缝路径不需提前进行示教,能够自主寻找焊缝初始点并进行跟踪,跟踪精度为0.4mm [1]㊂2019年,Bi D等[2]设计了一套基于双目视觉定位系统的管-管焊接机器人,实现对焊缝的实时跟踪及焊枪的精确定位㊂相比较国外,我国研究人员对焊接机器人技术研究相对较晚,但在自动化焊接领域也取得了一定的研究成果㊂2017年,范明洋等[3]提出一种基于线结构光的曲线焊缝自动化焊接技术,具有良好的检测精度㊂2021年,付瑶等[4]研究转向架生产中横梁组成的内腔焊缝自动化焊接技术,创新了口字形焊法,实现自动化焊接㊂焊接机器人技术发展迅速,但仍然存在很多问题,如对于焊接环境艰难㊁焊缝位置不易检测识别的情况,尤其是对工厂大型铸件复杂焊缝的焊接㊂由于铸件较大且焊缝不易检测识别,目前大多采用传统的人工焊接方式,效率低且焊接产品质量不稳定,因此,需要对相应的焊接机器人技术进一步深入研究㊂2㊀焊接机器人系统构成及相关原理2.1㊀焊接机器人系统㊀㊀为解决复杂焊缝的自动化焊接问题,本文设计基于双目视觉的焊接机器人系统㊂系统分为硬件部分和软件部分㊂硬件部分为双目相机㊁机械臂;软件部分利用Python㊁OpenCV㊁Matlab 等技术完成焊缝的自动化焊接㊂系统软件实现流程如图1所示㊂图1㊀系统软件实现流程2.2㊀相关工作原理概述㊀㊀系统主要完成焊缝的识别与定位工作㊂进行焊缝识别时,需先利用双目相机拍摄焊缝图像㊂相机成像模型中有四大坐标系:像素坐标系㊁图像坐标系㊁相机坐标系及世界坐标系㊂通过这四大坐标系之间的转换关系,以及相机成像模型确定目标物体在空间中的三维坐标和成像平面上对应点的映射关系㊂2.2.1㊀坐标系的建立(1)像素坐标系㊂图像中的像素点即图像位置,属于二维平面坐标系,像素坐标系的原点位于图像左上角,原点为O(u, v),u㊁v轴表示像素点在像素坐标系中的行数㊁列数,单位为像素(pixel)㊂任意一点在像素坐标系中可表示为(u,v)㊂(2)图像坐标系㊂图像坐标系即物理坐标系,原点为相机中心,与成像平面的交点O(u0,v0)也称为主点,x㊁y轴方向与像素坐标系坐标轴方向相同,单位为mm,任一点可表示为(x,y)㊂(3)相机坐标系㊂以相机光心为原点建立的坐标系,属于三维坐标系,X C㊁Y C轴方向与图像坐标系方向一致,Z C轴为相机的光轴,与图像坐标系平面垂直,各个坐标轴可用右手坐标系规则确定,空间一点在相机坐标系中可表示为(X C,Y C,Z C)㊂(4)世界坐标系㊂真实物体存在的坐标系,又称大地坐标系㊂通常为了方便计算,将图像左下角设为世界坐标系原点O W,单位为mm㊂空间中任一点在世界坐标系中可表示为(X W,Y W,Z W)㊂2.2.2㊀坐标系间的转化双目视觉系统中,通过四大坐标系之间的转换,可以实现图像中任意一点的三维重建㊂假设空间中一点P,像素坐标系下的坐标为(u,v),图像坐标系下的坐标为(x,y),相机坐标系下的坐标为(X C,Y C,Z C),世界坐标系下的坐标为(X W,Y W, Z W)㊂Z Cuv1éëêêêùûúúú=c x0u00c y v0001éëêêêêùûúúúúR TO T1éëêêùûúúX WY WZ W1éëêêêêêùûúúúúú=M0M1X WY WZ W1éëêêêêêùûúúúúú(1)式(1)中,c x=fd x,c y=f dy,M0=c x0u00c y v0001éëêêêêùûúúúú,M1=R TO T1éëêêùûúú,对式(1)进行化简化可得:Z Cuv1éëêêêùûúúú=M0M1X WY WZ W1éëêêêêêùûúúúúú=M0M1X=MX(2)式(2)中,M0为相机内参矩阵,M1为相机外参数矩阵,其中,旋转矩阵R为两坐标系之间得相对位姿,T为相机基线长度㊂2.2.3㊀焊缝检测识别本系统对焊缝进行检测识别时,需要先对图像进行预处理操作,如直方图均衡化㊁灰度对数变换㊁双边滤波等㊂进行检测识别时,可采用Blob算法检测㊁LOG算子检测㊁Canny边缘检测算子等检测算法,具体根据焊缝特征选取检测算法,本文采用LOG算子检测,能较为准确地对焊缝进行检测识别㊂2.2.4㊀焊缝轨迹规划本系统实现对焊缝的检测识别后,还需对焊缝进行轨迹规划,确定焊缝在机器人基坐标系下的空间轨迹方程,实现机器人对焊缝的自动化焊接㊂焊接机器人的轨迹规划分为关节空间轨迹规划和笛卡尔空间轨迹规划,主要方法有多项式差值㊁曲线拟合等方法㊂本文采用多项式插值法,结合焊缝的描述方程及运动学相关约束条件,确定焊缝的轨迹方程㊂3　焊接机器人的发展及应用㊀㊀近年来,各个国家对科学技术越发重视,机器人的研究水平也成为各国科学技术水平重要的衡量标准㊂因此,需要对焊接机器人的发展趋势及工业应用进行研究与分析㊂3.1㊀焊接机器人的发展趋势3.1.1㊀智能化发展目前,智能化发展已经成为我国自动化焊接技术的重要发展方向,将智能控制技术融合到自动化焊接技术中,保证生产过程快速㊁稳定地进行,实现焊接过程的智能化㊂3.1.2㊀网络化发展随着计算机技术的不断发展,焊接机器人系统中融入计算机网络体系,进一步增强焊接过程的自动化管理,实现自动化焊接过程的一体化控制㊂同时,当设备出现故障无法正常运行时,计算机网络技术可以通过远程监控排查故障问题,并及时采取相应的解决措施㊂3.1.3㊀高效化发展焊接机器人对产品进行焊接时,不仅要考虑焊接速度,还要保证焊接质量,传统的手工焊接难以满足这两个要求㊂而焊接机器人不仅能实现批量化焊接,还能保证焊接产品的质量,实现焊接过程的精准控制,效率高且稳定可靠㊂3.2㊀焊接机器人的工业应用3.2.1㊀智能化焊接专机智能化焊接专机为一定形状的焊接接头,焊接特定工件的焊接机器人,主要融合视觉传感器技术和自动化焊接技术㊂智能化焊接专机通过视觉传感器实时获取焊接产品信息,并利用计算机软件技术,进行智能控制,实现自动化焊接㊂目前,由于智能化焊接专机焊接产品的质量难以得到保证,因此有待进一步提高㊂3.2.2㊀自动化焊接机器人随着焊接行业对自动化焊接技术的要求不断提高,智能化焊接专机已不能满足当代社会的焊接要求,此时焊接效率更高,焊接质量更好的焊接机器人逐渐发展起来,并在焊接领域被广泛应用㊂焊机机器人作为一种多功能㊁可重复编程的自动控制操作机,不仅提高了焊接产品的生产效率,实现稳定㊁高质量焊接,还缩短了产品的生产周期,改善了工人的劳作强度,同时减少了相应设备的投资㊂4　结语㊀㊀焊接机器人技术在各个行业广泛应用,发挥着越来越重要的作用㊂本文就焊接机器人研究现状进行分析,并针对工厂大型铸件复杂焊缝焊接困难问题,设计基于双目视觉的自动化焊接系统,概述相关原理以及焊接机器人的发展趋势及工业应用㊂研究表明高效率㊁高质量的自动化焊接机器人为大型铸件复杂焊缝的自动化焊接㊁批量化生产确定了方向㊂参考文献[1]SUGA Y,MUTO A,KUMAGAI M.Automatic Tracking of welding line by autonomous mobile robot for welding of plates:tracking of linear and angled welding lines[J].Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers Series C,1997(612):2918-2924. [2]BI D,WANG X,LIU Z,et al.New method for robot tool and camera pose calibration[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2019(1):101-108.[3]范明洋,嵇保健,洪磊.基于线结构光的曲线焊缝焊接技术[J].组合机床与自动化加工技术,2017 (9):142-145.[4]付瑶,樊亚斌,代超. 口 字形焊缝自动化焊接技术开发与应用[J].焊接技术,2021(12):118-120.(编辑㊀李春燕)Research and application of welding robot system based on binocular visionYang CuizhuCollege of Electrical Information Engineering Northern University for Nationalities Yinchuan750021 China Abstract Automated welding robot technology is an important development in the welding field which can improve welding efficiency while ensuring welding quality.It has been widely applied in various industries such as automobiles healthcare aerospace and transportation.Welding robots combine visual sensors with robotic arms to achieve high-quality welding of welds.However currently for the welding of complex welds in large castings many factories still use traditional manual welding methods which have low welding efficiency and difficult to ensure product quality. Therefore further research on welding robots is needed to achieve automatic welding of complex welds in large castings.The article is based on binocular vision technology outlining the current research status of welding robots the composition of automated welding systems and the application of welding robots in industrial production. Key words welding robot binocular vision inspection and identification industrial applications。

视觉检测技术在焊缝检测中的应用发表时间：2018-10-14T10:43:38.840Z 来源：《电力设备》2018年第18期作者：朱元丰[导读] 摘要：随着计算机视觉技术的发展，焊缝质量控制引入了视觉检测技术。

（身份证号码：44071119880815XXXX）摘要：随着计算机视觉技术的发展，焊缝质量控制引入了视觉检测技术。

与其他检测技术相比较，视觉检测技术具有测量精度高、鲁棒性好、效率高、抗电磁场干扰能力强以及与被检测对象无接触等优点，适用于各种焊缝接口形状，而且可以同时实现焊缝动态跟踪和焊接质量控制。

而随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，其检测精度和实时性得到了很大的提高，是最有发展前景的焊缝质量检测技术。

根据检测原理的不同，焊缝质量视觉检测可分为被动光视觉检测方法和主动光视觉检测方法。

本文主要针对焊缝质量视觉检测的主要原理、关键技术、优缺点和适用场合进行了讨论和分析，在本焊缝质量视觉检测系统中，利用工业相机将焊缝实时图像采集到计算机内，经过视觉检测系统处理后将存在缺陷的焊缝接口检测出来。

关键词：焊缝检测；计算机视觉；图像处理在空调压缩机连接铜管真空电子束焊接过程中，焊缝表面偶尔会产生气孔或焊缝过窄的缺陷，这些缺陷将会严重影响空调压缩机的使用性能，对焊缝焊接质量进行检测是保证其正常、安全、可靠运行的重要技术手段。

焊接是一个强干扰过程，具有强烈的光、热和磁的干扰，要求系统硬件具有较高的抗干扰能力。

同时图像的信息量较大，容易受到弧光及飞溅的干扰，对图像处理算法的实时性和抗干扰性也提出了较高的要求，这些情况也成为焊缝动态跟踪和焊缝焊接质量控制的难点和关键技术[1]。

目前，国内对空调压缩机连接铜管焊缝表面质量的检测主要是利用肉眼和放大镜来进行的，但是由于受质检人员技术能力水平和经验的影响，容易出现误检和漏检问题，这种方法不仅效率低，缺乏标准性和规范化，受人为因素影响较大，而且难于实现实时检测数据的信息收集和分析处理。

Meta Vision Systems世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商创建于1984年Laser Probe适用的焊缝类型/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商传感器MT单条纹MTH三条纹SCOUT五条纹世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商Cloos BAe Systems航空/长春客车厂、唐山机车厂……/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商沈阳黎明航空发动机江南造船厂、武昌造船厂、荣胜船厂、勃船重工/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商首都航天机械公司/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商国内应用：焊管行业中石油管道局钢管厂/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商上海宝世威钢管有限公司激光焊接不锈钢管/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商TIG焊接不锈钢钢管宝鸡石油钢管有限公司/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商华油钢管有限公司/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商压力容器的纵环缝焊接/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商浙江金州管道、河北中原焊管/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商国内应用：工程机械厦门工程机械、徐州重型机械/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商等离子焊不锈钢管/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商用于焊接机器人焊缝自动寻位和跟踪KUKA焊接机器人/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商CLOOS焊接机器人/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商用于焊接机器人焊缝自动寻位和跟踪Motoman、ABB焊接机器人/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商Fronius、Jetline焊接专机/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商一汽大众、上海大众/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商应用录像：机器人焊接/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商应用录像：超声探伤自动跟踪/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商/~rdc世界领先的激光焊缝跟踪系统制造商Meta Vision Systems。

焊缝表面缺陷视觉检测方法摘要：焊接是金属加工中常用的一种连接方式，而焊缝缺陷是焊接过程中常见的问题之一。

为了确保焊接质量，需要对焊缝的表面缺陷进行有效的检测。

本文将介绍一种基于视觉技术的焊缝表面缺陷检测方法。

1. 引言焊接是将金属材料通过熔化、凝固的方式进行连接的过程，广泛应用于航空、汽车、建筑等领域。

然而，在焊接过程中，由于焊接参数不当、焊接材料质量差等原因，焊缝表面缺陷往往会出现，如气孔、裂纹、夹渣等。

这些缺陷会降低焊接接头的强度和密封性，甚至导致焊接接头的失效。

因此，对焊缝表面缺陷进行及时、准确的检测对于保证焊接质量至关重要。

2. 视觉检测原理焊缝表面缺陷视觉检测是一种非接触、非破坏的检测方法，通过利用光学成像技术，对焊缝表面进行图像采集和分析，从而实现缺陷的自动检测和分类。

其基本原理如下：(1) 图像采集：利用高分辨率的摄像机对焊缝表面进行图像采集，获取高质量的焊缝图像。

(2) 图像处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、增强、平滑等操作，提高图像的质量和对比度。

(3) 特征提取：从预处理后的图像中提取与焊缝表面缺陷相关的特征，如纹理、形状、颜色等。

(4) 缺陷检测：根据提取到的特征，利用图像处理和机器学习算法，对焊缝表面进行缺陷检测和分类。

3. 焊缝表面缺陷检测方法基于视觉技术的焊缝表面缺陷检测方法主要包括以下几个步骤：(1) 图像采集：利用高分辨率的摄像机对焊缝表面进行图像采集，确保图像质量。

(2) 图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强、平滑等预处理操作，提高图像质量。

(3) 特征提取：从预处理后的图像中提取与焊缝表面缺陷相关的特征，如纹理、形状、颜色等。

(4) 缺陷检测：利用图像处理和机器学习算法，对提取到的特征进行缺陷检测和分类。

(5) 结果分析：根据检测结果对焊缝表面的缺陷进行分析和评估，判断焊接质量是否合格。

4. 算法和技术在焊缝表面缺陷检测中，常用的算法和技术包括：(1) 边缘检测：通过检测图像中的边缘信息，可以提取焊缝的形状特征，进而判断是否存在缺陷。

焊缝检测仪工作原理
焊缝检测仪是一种用于检测焊接接头质量的设备，它采用了多种检测原理来实现其功能。

下面是焊缝检测仪的几种常见工作原理：
1. 超声波检测：焊缝检测仪使用超声波探头对焊接接头进行扫描，通过测量超声波在材料中的传播速度和反射强度来检测焊缝的质量。

焊接接头中的缺陷或不良区域会导致超声波传播速度和反射强度的变化，从而可以通过分析超声波信号来判断焊缝的质量。

2. X射线检测：焊缝检测仪使用X射线束对焊接接头进行照射，然后通过检测透射X射线的强度来判断焊缝的质量。

焊
接接头中的缺陷或不良区域会导致透射X射线的强度的变化，从而可以通过分析X射线图像来判断焊缝的质量。

3. 磁粉检测：焊缝检测仪使用磁粉或磁感应线圈对焊接接头进行磁化，然后观察磁粉或检测线圈上的磁粉排列或磁感应线圈的信号来检测焊缝的质量。

焊接接头中的缺陷或不良区域会导致磁粉排列或磁感应线圈信号的变化，从而可以通过观察磁粉或分析磁感应线圈信号来判断焊缝的质量。

4. 红外热像检测：焊缝检测仪使用红外热像仪对焊接接头进行热像检测，即通过观察焊接接头表面的热分布情况来判断焊缝的质量。

焊接接头中的缺陷或不良区域会导致热分布的不均匀，从而可以通过观察热像图来判断焊缝的质量。

这些工作原理可以单独或者结合使用，根据不同的焊接接头类型和质量要求选择合适的方法进行检测。

通过对焊接接头进行准确的检测，焊缝检测仪可以帮助提高焊接接头的质量，避免因质量问题引起的安全事故或产品失效。

基于机器视觉的汽车焊缝检测系统韩晓勇;段锦;董锁芹【摘要】针对汽车焊缝工件检测精度低、鲁棒性差和效率低等问题,设计一种基于机器视觉的车辆焊缝检测系统,代替现有人工焊缝检测.利用VS2010开发出界面程序,通过配置工业相机,实现多个相机对汽车焊缝点图像的获取,对当前图像进行一系列预处理,使用标定工件对焊缝图像进行尺寸标定和校正,并采用改进的Hough变换检测算法对图像进行焊缝检测.实验结果表明,系统测量精度为0.006 mm,测量方差量级为10-5,系统可以对汽车焊缝进行精准、稳定和快速地测量,并且可以将检测结果导出到对应焊缝检测点的Excel电子表格中保存.【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(041)005【总页数】5页(P75-79)【关键词】机器视觉;汽车焊缝;椭圆检测;Hough变换【作者】韩晓勇;段锦;董锁芹【作者单位】长春理工大学电子信息工程学院,长春 130022;长春理工大学电子信息工程学院,长春 130022;长春理工大学电子信息工程学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TP391传统的汽车零件尺寸主要通过专门定做的测量工具进行测量，该方法测量的精度不高，测量的结果受人的主观因素变化较大，测量耗费时间多，测量方法繁琐。

在一些情况下，测量的工具硬性接触被测零件，会对被测零件产生很大的磨损，甚至报废。

传统的测量技术已远远不能满足现代工业自动化智能控制的需求。

近年来，数字图像处理技术的飞速发展推动了机器视觉技术的研究，机器视觉在测量技术中的应用促进了工业技术生产的智能化，已应用于工业、军事、农业、医药等各个领域。

方化攀[1]提出一种基于区间分割蛋黄图像的方法，实现了对鸡蛋表皮存在缺陷的精确检测；刘贝[2]提出一种基于机器视觉的检测方法，对石材砖的尺寸大小进行精准检测；巢渊[3]提出一种基于机器视觉的检测系统，实现了对芯片表面的缺陷精确快速检测。

工业机器人视觉焊缝识别系统设计工业机器人视觉焊缝识别系统设计随着工业化进程的加快和科技的不断发展，工业机器人在生产线上的应用越来越广泛。

焊接是制造业中常见的工序之一，传统的焊接工作由人工操作完成，但这种方式存在效率低、质量不稳定以及劳动力成本高等问题。

为了提高生产效率和产品质量，工业机器人的应用成为焊接行业的一个重要趋势。

然而，仅有机器人的应用是不够的，视觉识别系统的引入对于确保焊缝的高质量起到了非常重要的作用。

工业机器人视觉焊缝识别系统主要是通过相机模块获取焊缝图像，并通过图像处理和算法的支持，对焊缝进行实时识别和定位。

本文将介绍一个基于视觉识别的工业机器人焊缝识别系统的设计思路和关键技术。

首先，系统硬件部分包括相机模块、光源、机器人控制器和焊接工作台等。

相机模块是获取焊缝图像的核心设备，其位置和角度的选择需要满足焊缝识别的要求。

为了保证图像的清晰度和稳定性，光源的设计也是至关重要的。

机器人控制器作为系统的核心，负责接收和解析相机模块采集到的图像，并实时指示机器人的动作。

其次，系统软件部分包括图像处理算法、焊缝识别算法和机器人控制算法等。

图像处理算法主要对相机模块采集到的图像进行预处理，包括图像增强、噪声滤除、图像分割等，以提高焊缝图像的质量。

焊缝识别算法是识别焊缝位置和形状的关键环节，通常采用边缘检测、特征提取和匹配等方法进行。

机器人控制算法根据焊缝的位置和形状信息，计算出机器人的移动轨迹和焊接参数，实现焊缝的高精度识别和自动焊接。

最后，系统的核心是各个部分的协同工作。

相机模块通过获取焊缝图像传输给机器人控制器，控制器解析并通过图像处理和焊缝识别算法进行分析，最终得到焊缝的位置和形状信息，并传递给机器人控制算法，实现机器人的自动控制。

工业机器人视觉焊缝识别系统的设计不仅能大幅度提高焊接效率和质量，还能降低劳动力成本和人力资源的浪费。

通过该系统，可以实现焊缝的自动化识别和精准焊接，减少焊接过程中的误差和质量问题。

专利名称：一种轮辋焊缝视觉识别定位系统专利类型：实用新型专利
发明人：李帅,苏颐欣,孙豪坤,何通,菅国栋申请号：CN202122100372.X
申请日：20210901
公开号：CN215727753U
公开日：
20220201
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型涉及电气自动化技术领域，尤其是涉及一种轮辋焊缝视觉识别定位系统，其包括扫描部、计算处理单元、控制单元以及旋转驱动机构，通过扫描部、计算处理单元、控制单元和旋转驱动机构的配合可实现焊缝视觉识别和焊缝定位，降低人工参与度，提高设备整体自动化程度，使轮辋焊缝快速精确定位。

与轮辋生产线配合使用，可实现轮辋冲孔无人化运行的功能。

申请人：山东小鸭精工机械有限公司
地址：250101 山东省济南市高新区工业南路51号
国籍：CN
代理机构：北京融智邦达知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：吴强
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焊缝跟踪系统简介焊缝跟踪系统是一种自动化设备，用于跟踪焊缝的位置，控制焊接机器人或激光焊接机的运动，保证焊接质量，提高焊接效率。

该系统常用于汽车工业、航空航天工业等领域。

功能焊缝跟踪系统可以自动识别焊缝位置和形状，实现焊接轨迹的自动规划和控制，避免人为因素对焊接质量的影响。

常见的焊缝跟踪系统有激光焊接跟踪系统和焊接机器人跟踪系统。

激光焊接跟踪系统激光焊接跟踪系统是利用两个激光发射器形成的光线在焊缝上形成一条光线。

通过摄像机识别光线，并计算出光线与焊缝的距离和角度，并将这些数据输入到焊接控制系统中，从而控制激光焊接机在焊接过程中自动调整焊缝位置。

焊接机器人跟踪系统焊接机器人跟踪系统是基于视觉传感器实现的。

该系统通过视觉传感器获取焊接工件信息，如焊缝位置、高度和宽度等，从而我们可以预先设置焊接机器人的轨迹和焊接参数，达到自动焊接的目的。

该系统在焊接不规则形状的焊缝时具有很大的灵活性和自适应性。

其他特点除了基本的焊缝跟踪和控制功能外，还有许多其他特点和增强功能。

自适应焊缝跟踪系统可以根据不同的焊接工件形状和位置进行自适应调节，提高焊接质量和效率。

精度高焊缝跟踪系统采用高精度传感器，可以实现焊缝位置的精确测量和控制，提高焊接的稳定性和一致性。

交互性现代的焊缝跟踪系统配备了用户友好的交互界面，可以通过触摸屏等方式轻松地进行设备配置和操作。

应用领域焊缝跟踪系统可以应用于以下领域：•汽车制造业：焊接汽车车身和底盘。

•航空航天工业：焊接飞机结构和部件。

•电子制造业：焊接电子元器件。

•其他：如船舶制造、建筑结构等。

发展趋势随着焊接技术的进步和产业的发展，焊缝跟踪系统也在不断地发展和进化。

目前，焊缝跟踪系统正向更高的自动化、智能化和高精度发展。

未来，该技术将应用于更多的领域，并为生产效率与品质提供新的保障。

OpenCV在焊缝实时检测与处理系统中的应用徐自越;李战明;李二超【摘要】机器视觉系统是集机械、光电、控制、计算机和数字图像处理等技术于一体的高度自动化系统,能够有效地提高产品的质量和产量,现已广泛应用于工业当中.随着科技的发展,对焊接的质量与效率的要求越来越大,为此有必要设计一套行之有效的,在焊接自动跟踪技术中能够在线检测焊缝并进行处理的焊缝实时检测与处理系统.文中在VC++6.0开发环境中设计了一种采用Otsu自动选择阈值和Canny 算子检测边缘,基于OpenCV的焊缝实时检测与处理算法,实验结果表明基于该算法的系统实时性高、效果好、检测正确快速.%The machine vision system is a high automation system in the integration of themachinery,photoelectricity,control,computer and digital image processing ,can effectively improve the product quality and production, and now is widely used in industry. With the development of technology,need to design a system that can improve the welding quality and efficiency. For this,develop the real-time detection and processing system of the seam which is used for on-line detection and related image processing of welding automation tracking technology. In the CV++ 6.0 development environment, design a kind of the real-time seam detection and processing algorithm based on OpenCV, adopting automatic value selection by Otsu and edge detection by Canny operator. Experimental results show that the algorithm has high real-time, good effect and correct and fast detection.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2012(022)008【总页数】4页(P170-173)【关键词】OpenCV;焊缝;机器视觉;图像处理【作者】徐自越;李战明;李二超【作者单位】兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050;兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室,甘肃兰州 730050【正文语种】中文【中图分类】TP390 引言随着产业化、信息化的发展，使生产更加高效率，把人从生产力中解放出来的焊接自动化是现在焊接工业的发展方向。