[发明专利]一种在线识别金属工件连续激光焊缝表面质量的检测方法

摘要

本发明提供了一种在线识别金属工件连续激光焊缝表面质量的检测方法：采用高分辨率彩色面阵相机、高倍率微距镜头和双LED照明系统获取焊缝表面图像，随后一边开展焊缝区域分割和特征值计算，一边通过工件平移或旋转，拍摄焊缝其他位置的图像，持续地拍摄焊缝图像并完成实时计算，直至到焊缝收焊点或搭接点，最终将各幅图像的计算结果进行整合，完成对连续焊缝尺寸、位置及表面缺陷的在线判别。本发明的方法可以完成各类黑色金属和有色金属的激光长直焊缝、曲线焊缝或空间焊缝的质量在线检测，属于非接触视觉检测的范畴，装置简单、紧凑，响应速度快，抗干扰能力强，具有稳定、可靠、便捷的特点，能够广泛地应用于金属材料的激光焊接领域。

主权项

1.一种在线识别金属工件连续激光焊缝表面质量的检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：选取标准的激光焊接工件，通过相机系统拍照，获取完整的焊缝表面图像作为系列标准图像；S2：通过相机系统对待检验工件的焊缝表面进行拍照，获取待检图像；S3：对所述待检图像进行预处理后，将其进行网格化分割，即将单张待检图像分为K×L个网格，K为行数，L为列数；S4：计算步骤S3中每个网格的累计灰度值，得到待检图像累计灰度区域分布图，根据各区域累计灰度分布的变化率分割出背景区、沉积区、焊缝区；S5：选取与待检图像对应的系列标准图像，对二者的沉积区和焊缝区进行相似度计算，所述相似度用S_i表示，指的是待检图像与标准图像同一位置网格的相似度，其计算公式为上式中，r为灰度等级，n表示图像的灰度等级，h1_r为网格单元1中灰度等级为r的像素数占网格单元1总像素数的比例，h2_r为网格单元2中灰度等级为r的像素数占网格单元2总像素数的比例，abs函数为求绝对值函数，max函数为求最大值函数；上式中，n的取值决定于图像灰度的位数A，即n＝2^A‑1S6：设定标准相似度值S_t，通过步骤S5得出的待检图像相似度值S_i与S_t进行比较，以判定待检图像对应的焊缝表面质量是否符合要求；在执行步骤S6前，先执行以下步骤：S5.1：相机系统对待检验工件进行连续拍照，获取完整的焊缝表面图像作为系列待检图像；S5.2：对系列待检图像依次执行步骤S3、S4、S5，得出系列待检图像的沉积区和焊缝区每个网格的相似度值S_i；另外，在步骤S6中，判定焊缝表面质量的方式为：统计S_i值小于S_t的网格数R，并设定合格允许值Ra，若R≤Ra则判定待检验工件的焊缝表面质量符合要求；若否，则判定该焊缝表面质量不符合要求；若焊缝表面质量不符合要求，则进行漏焊、焊偏以及焊缝孔洞的质量问题识别，包括以下步骤：S7：对待检图像的沉积区及焊缝区进行网格化分割，网格尺寸为P×Q，其中P为行数，Q为列数；S8：设定步骤S7所述的网格的平均灰度值G的计算公式为上式中，g′_i,j是指落在该网格内像素的灰度值；S9：设定步骤S7所述的网格的熵E计算公式为上式中，x代表像素的灰度等级，n表示图像的灰度等级，p(x)为灰度等级x的像素数所占网格总像素数的比例；S10：进行漏焊现象识别：通过网格的平均灰度值G识别漏焊；S11：进行焊偏现象识别：从第一行网格开始逐行寻找S_i值小于S_t的网格，设定以下参数：设某行S_i值小于S_t的网格数为Rb，设焊偏相似度允许网格数为Rc，设焊偏灰度值允许网格数为Rd，设该行平均灰度值为Ga，设焊偏允许平均灰度值为Gb，设焊偏允许灰度值为Gc，设焊偏允许熵值为Ea；若Rb≥Rc，则按照步骤S8、S9的公式计算G、E的值，并计算Ga的值；若Ga≥Gb或G≥Gc的网格数在Rd个以上，且这些网格对应的熵值E大于等于Ea，则判定该待检验工件存在焊偏；S12：对焊缝出现孔洞的现象进行识别：从焊缝区开始寻找S_i值陡降区域，设定以下参数：设相邻网格S_i值的差值绝对值为Sa；设绝对差允许值1为Sb；设绝对差允许值2为Sc；设陡降网格数为Re；设陡降区域允许平均灰度值为Gd；若Sa＞Sb或连续Re个网格的Sa＞Sc，则标记该区域为陡降区域；标记后对该区域进行平均灰度值的计算，并计算得出熵值E的曲线，若该区域的平均灰度值不超过Gd或熵值E的曲线出现两边低、中间高的马鞍形态，则判定焊缝对应位置存在孔洞。