[发明专利]一种基于线结构光的焊缝表面缺陷检测与分类方法

说明书

本发明提供一种焊缝表面缺陷检测与分类方法，基于线结构光的3D相机扫描得到焊缝轮廓数据，通过图像分析检验并分类多种焊缝缺陷，实现焊后在线监测焊接质量，相机扫描的过程中便可以实时输出并分析数据，扫描完成即可输出分析结果，较之目前的检测方法具有较高的实时性，加速了分析过程，便于及时发现问题、调整并解决。

技术领域

本发明涉及焊接技术领域，尤其是一种基于线结构光的焊缝表面缺陷检测与分类方法。

背景技术

随着科技的发展，焊接质量的控制与监测正逐渐向自动化发展。焊缝质量主要取决于焊缝外形、焊缝组织性能与焊接力学性能等因素。焊缝表面质量可以直观地反映焊接情况，并初步反映焊接内部质量，是检测焊接质量的重要标准之一。

传统的表面质量检测通常由有经验的技术人员目测或焊接检验尺等简单测量工具完成，不仅效率低下，缺乏可靠性与精确性，而且容易对技术人员造成损伤，已无法适应现代焊接技术的发展需要。激光3D视视觉检测技术凭借其非接触性、精度高、实时性好等优点，得到了迅速发展。目前基于线结构光的焊缝表面质量检测技术已逐渐应用于工业场景，但仍缺少能发挥其实时性优势的检测系统，以及对不同缺陷的分类标准与算法。

发明内容

本发明主要目的在于解决上述问题和不足，提供一种焊缝表面缺陷检测与分类方法，基于线结构光的3D相机扫描得到焊缝轮廓数据，通过图像分析检验并分类多种焊缝缺陷，实现焊后在线监测焊接质量。

为实现上述目的，本发明提供了一种焊缝表面缺陷检测与分类方法，采用如下技术方案：

一种焊缝表面缺陷检测与分类方法，包括如下步骤：

S1，基于线结构光的3D相机在机器人的带动下扫描焊缝区域，获取焊缝表面轮廓数据并保存；

S2，扫描的同时读取并处理步骤S1获得的轮廓数据，获得并显示焊缝原始轮廓曲线；

S3，判断获得的原始轮廓曲线是否存在缺陷并对缺陷分类，计算缺陷大小与位置；

S4，根据扫描结果生成深度图像，检验缺陷存在位置与检测结果是否一致。

进一步的，在判断焊缝存在缺陷后，在x方向上计算焊缝条数，通过扫描速度与精度换算得到缺陷几何大小，设定最小缺陷条数范围k，若两条正常轮廓曲线间的缺陷条数小于等于k，则判定该处不构成缺陷，仅为检测中的干扰。

进一步的，在滤波后的原始轮廓曲线上寻找焊缝区域两端点，计算焊缝宽度与高度，反映原始轮廓曲线变化趋势。

进一步的，计算焊缝宽度与高度时，对原始轮廓曲线上的每一点求差分，获得关于原始轮廓曲线的一阶导数图像，再进一步计算焊缝原始轮廓曲线的二阶导数，二阶导数上的两个极大值位置即为焊缝区域左右端点P1，P2，两端点之间的间距D即为焊缝宽度值。

进一步的，根据获得的焊缝宽度作宽度曲线，分别计算原始轮廓曲线的均值和方差，设定宽度波动的阈值，若方差超过设定阈值，判断焊缝存在咬边缺陷。

进一步的，作焊缝高度曲线，计算均值与方差，若高度值不统一，判断存在缺陷。

进一步的，对焊缝区域的各数据点拟合获得焊缝的拟合轮廓曲线，将拟合轮廓曲线分别向上、向下平移一个设定的偏差阈值，若原始轮廓曲线与上、下拟合轮廓曲线相交，则烦判定焊缝超出正常范围，存在缺陷。

进一步的，若原始轮廓曲线与下移的拟合轮廓曲线相交，判断存在凹陷区域，存在气孔缺陷或裂纹缺陷。

进一步的，在拟合焊缝区域，提取凹陷区域两侧的峰值点m1，m2，计算x方向上的焊缝轮廓条数，直至缺陷消失，记为同一个缺陷，在每个缺陷计算范围内检测两峰值点y向间距d，获取该缺陷范围内间距最大值dmax的大小，若dmax超出设定阈值，则判断该处缺陷为气孔缺陷，反之，则判断该处缺陷为裂纹缺陷。