[发明专利]一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法

说明书

本发明涉及一种焊点质量评价方法，具体为一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法。该方法包括如下步骤：S1获取压痕图像及对应焊点的熔核直径；S2对压痕图像进行预处理，以消除噪声、突出边界、填充孔洞；S3根据预处理图像设计特征提取算法，获得焊点压痕平均轴长、点蚀面积、Hog特征；S4绘制平均轴长‑熔核直径、点蚀面积‑熔核直径曲线，找到第一特征点与第二特征点；S5根据所提取特征与第一特征点、第二特征点比较或利用SVM评价焊点质量。本发明将多种图像处理算法融合，提取多个表征压痕的特征，解决了焊点与电极特征提取困难、焊点质量评价困难的问题，为自动化焊接质量监控提供了新的思路，为缺陷焊点的分类提供了参考依据。

技术领域

本发明涉及一种焊点质量评价方法，具体为一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，属于焊接技术领域。

背景技术

电阻点焊以其操作简单、生产效率高、成本低等特点广泛应用于工业生产的板材连接当中。但是，电阻点焊在焊接过程中具有过程复杂、温度变化快、各阶段之间耦合性强等特点，使得对焊点状态信息提取较为困难。目前，对焊点质量进行评价的方法主要包括人工目测法和破坏性试验法。其中，人工目测法费时费力，对技术人员要求较高，而且检验结果有主观性强、一致性差、准确率低、效率低等缺点；破坏性试验法则存在成本高、周期长、不适用于自动化生产等缺点。因此如何提供一种适用于自动化生产线的焊接质量分析方法显得十分必要。

在目前诸多质量检测方法中，基于计算机视觉的检测方法因其优越性显著而脱颖而出。视觉信息具有信息量大、抗干扰能力强、灵敏度高等优点，可以在不影响在线生产的情况下，实现对焊点质量以及焊接系统状态的监测。图像处理及特征提取技术是基于视觉的焊接质量分析方法的核心，主要任务是将CCD相机采集的电极压痕图像进行计算处理，提取压痕的特征信息，从而分析焊接质量。对现有技术的文献检索发现，申请号为201911120569.0的中国发明专利，公开了一种基于机器视觉和深度学习的虚焊检测方法、系统及介质，该方法中关于焊接质量分析的方法是通过如下方法实现：通过对原始焊点图像进行预处理、滤波、图像分割等操作，获取焊点图像；将获取的图像输入SVM与神经网络，筛选出存在虚焊的焊点。虽然该方法能够有效减少人为影响，识别焊点虚焊，但是无法识别点蚀、飞溅等常见缺陷。

镀锌高强钢板是近年来兴起的一种高强钢，与传统钢板相比，其在点焊过程中存在着点蚀磨损特征变化显著、电极磨损严重及焊接工艺性差等问题，而点蚀的产生会对焊点质量产生严重的影响，而且点蚀特征难以利用传统无损检测的方式进行获取，因此高强钢点焊质量的评价是亟待解决的技术难题。同时，传统方式提取的单一焊点状态信息难以准确评价焊点质量，而基于电极压痕图像的特征提取方法具有容易采集、特征变化稳定、能够同时提取电极与焊点表面多个特征等优点。有鉴于此，本发明提供了一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，用于对高强钢点焊质量进行评价并且该方法能够适用于自动化生产线。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，在获取电极压痕图像之后，运用平滑滤波、锐化增强、图像二值化等技术进行预处理，利用Sobel边缘检测、Suzuki85等算法提取压痕边缘信息，提取压痕平均轴长、点蚀面积特征，建立压痕特征与焊点质量之间的关系。本发明能够根据电极压痕获取当前焊点与电极状态，及时筛选出不合格的焊点，对提高生产效率和保障生产安全具有重要意义。

上述的目的通过以下技术方案实现：

一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，该方法包括如下步骤：

S1.获取压痕图像，获取焊点的熔核直径D作为评价焊点质量指标；

S2.对压痕图像进行预处理，以消除噪声、突出边界、填充孔洞；

S3.根据预处理图像设计特征提取算法，获得焊点压痕平均轴长、点蚀面积、Hog特征；