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基于视觉的激光深熔焊匙孔检测及图像处理
摘要
在激光深熔焊加工过程中，关键工艺参数的稳定性和焊接质量的可靠性对焊接质量有着决定性的影响。然而，由于复杂的加工环境和受到氧化皮、异物等干扰，使得焊孔缺陷频发，严重影响了产品的质量和性能。针对这一问题，本文设计了基于视觉的激光深熔焊匙孔检测及图像处理方法，利用高速相机进行图像采集和预处理，并结合机器视觉算法进行焊孔缺陷的检测和分析。实验结果表明，该方法能够准确、快速地检测出焊孔缺陷，为焊接质量的提升提供了有力的支持和保证。
关键词：激光深熔焊；焊孔缺陷检测；图像处理；机器视觉算法
1.研究背景及意义
激光深熔焊技术在航天、航空、汽车、电子、船舶等领域中得到广泛的应用，它具有加工速度快、精度高、熔深大、成型性好等优点。但是在实际应用过程中，焊孔缺陷的问题频繁出现，严重影响了焊接质量和性能。因此，对焊孔缺陷的检测及分析具有重要的研究意义。
目前，常见的焊孔缺陷检测方法包括X射线检测、超声波检测、磁粉检测等。这些方法虽然能够有效地检测焊孔缺陷，但是它们有着各自的局限性，如X射线检测存在辐射危害，超声波检测存在误判和漏检等问题，磁粉检测需要焊接件表面清洗等。
在这种情况下，将机器视觉技术应用到激光深熔焊焊孔缺陷检测中，具有快速、准确、无损伤等优点，能够有效地提高焊接质量和生产效率。因此，本文提出了一种基于视觉的激光深熔焊匙孔检测及图像处理方法。
2.研究方法
本文使用高速相机对焊接过程进行图像采集，并利用图像处理技术对采集到的图像进行预处理。然后设计了机器视觉算法对预处理后的图像进行处理，以实现焊孔缺陷的检测和分析。具体步骤如下：
2.1图像采集和预处理
为了获得高质量的焊接图像，本研究使用了高速相机进行图像采集。采用高速相机的好处是可以获得高速、高分辨率和高灵敏度的图像数据，从而提高了焊接过程中焊孔缺陷的检测精度。
然后通过预处理来提高图像质量，包括图像去噪、灰度变换等，以提高后续算法的运算速度和精度。
2.2焊孔缺陷检测算法设计
本文采用颜色变换和形态学处理技术，对处理好的图像进行二值化，并进行形态学处理，以获得二值化后的焊接缺陷区域。具体流程如下：
（1）图像灰度化：将彩色图像转换为灰度图像，并利用灰度阈值分割技术对图像进行二值化处理。
（2）颜色变换：将二值化后的图像进行颜色变换，使焊接孔缺陷呈现出黑色。
（3）形态学处理：对变换后的图像进行形态学处理，以去除噪声并得到连通区域。同时，采用膨胀操作使焊孔缺陷区域扩大，使得缺陷区域更加明显。
（4）缺陷对比度增强：为了进一步提高焊孔缺陷的检测精度，采用对比度增强技术，提高图像中缺陷的对比度，使缺陷更加明显。
2.3焊孔缺陷分析
本文采用离散小波变换技术对检测到的焊孔缺陷进行分析，得到缺陷的面积和形状等信息。具体流程如下：
（1）离散小波变换：采用离散小波变换技术对焊孔缺陷区域进行变换。
（2）特征提取：在小波域中，对焊孔缺陷区域进行特征提取，得到缺陷的面积、形状和位置等信息。
（3）分析评估：根据特征提取的结果，对焊孔缺陷进行分析评估，得到缺陷的类型和级别。
3.实验结果与分析
为验证本文方法的有效性，我们在激光深熔焊实验平台上进行了实验。实验结果表明，本文方法能够有效地检测出焊孔缺陷，并准确地分析出缺陷的位置、面积和形状等信息。同时，与其他常见的焊孔缺陷检测方法相比，本文方法具有无损检测、检测速度快、准确度高等优点。
4.结论
本文提出了一种基于视觉的激光深熔焊匙孔检测及图像处理方法。通过高速相机对焊接过程进行图像采集，使用图像处理技术对采集到的图像进行预处理，然后设计了机器视觉算法对焊孔缺陷进行检测和分析。实验结果表明，本文方法能够有效地检测出焊孔缺陷，并准确地分析出缺陷的位置、面积和形状等信息，为激光深熔焊的焊接质量提供了有力的支持和保证。