基于GMAW熔池輪廓特征的焊接缺陷研究

朱彥軍，吳志生，2，王安紅，厲雷鈞，2

（1.太原科技大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院，山西太原030024；2.阿爾伯塔大學(xué)加拿大國(guó)家焊接中心，加拿大）

0 前言

在弧焊機(jī)器人自動(dòng)焊接中，由于CO2氣體成本低，且I型坡口生產(chǎn)工藝簡(jiǎn)單、效率高，所以工業(yè)中廣泛采用CO2氣體保護(hù)焊焊接I型坡口。但是在焊接中容易出現(xiàn)焊接偏差、超標(biāo)錯(cuò)邊、焊塌、焊穿等問題。焊接專家希望采用機(jī)器視覺實(shí)時(shí)獲取熔池圖像信息，并處理熔池圖像以獲得豐富的焊接質(zhì)量信息，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制焊接系統(tǒng)，有效提高焊接質(zhì)量[1]。

熔池圖像攜帶了豐富的焊接質(zhì)量信息，信息來源包括熔池圖像灰度信息[2-3]、熔池圖像輪廓信息[4]等。攝像機(jī)拍攝位置不同，獲得焊接信息不同。如：①焊槍前后同時(shí)架設(shè)攝像機(jī)，拍攝熔池前后圖像，根據(jù)熔池與CCD攝像機(jī)的位置關(guān)系，計(jì)算出完整的熔池輪廓[5-6]；②攝像機(jī)架設(shè)于焊槍行走路徑后方，拍攝熔池后方圖像，熔池輪廓信息能反映焊接熔透狀態(tài)[7]，但是熔池前區(qū)信息不完整；③攝像機(jī)架設(shè)于焊槍行走路徑前方，拍攝熔池前方圖像，熔池輪廓信息能反映焊接偏差量[4，8]。

基于視覺的焊接缺陷研究主要有：主動(dòng)式單目焊縫跟蹤[9-10]、主動(dòng)式單目視覺焊接質(zhì)量控制[11-12]、被動(dòng)式單目焊縫跟蹤[13-14]、被動(dòng)式單目視覺錯(cuò)邊自動(dòng)檢測(cè)[15]。

本研究基于單目被動(dòng)視覺，利用復(fù)合濾光技術(shù)采集I型坡口熔池前方圖像。利用MATLAB軟件處理圖像，根據(jù)圖像平均灰度值判斷弧光對(duì)熔池圖像的干擾，以及限定小波模極大值算法中閾值的設(shè)置，提取出熔池輪廓，揭示熔池輪廓特征與焊接偏差、錯(cuò)邊、焊塌、焊穿等焊接問題的內(nèi)在規(guī)律。

1 視覺傳感系統(tǒng)

試驗(yàn)系統(tǒng)包括弧焊機(jī)器人工作站、圖像采集系統(tǒng)和信號(hào)采集系統(tǒng)三部分。弧焊機(jī)器人工作站包括：弧焊機(jī)器人MOTOMAN-UP6、焊接電源MOTO WELD-S350。圖像采集系統(tǒng)包括工業(yè)相機(jī)、外觸發(fā)系統(tǒng)、復(fù)合濾光系統(tǒng)(濾光片、減光片、小孔鏡片)；信號(hào)采集系統(tǒng)選用普通計(jì)算機(jī)。軟件主要包括∶Visual C++6.0、MATLAB軟件和圖像采集軟件。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)布局如圖1所示。相機(jī)距熔池25 cm，相機(jī)軸線與水平面成40°角并斜向下指向熔池。

1.1 相機(jī)觸發(fā)系統(tǒng)組成

相機(jī)選用水星MER-301-125U3M，相機(jī)鏡頭為M2518-MPW2，拍攝幀率125 fps，工作方式為電弧電壓下降沿外觸發(fā)。外觸發(fā)系統(tǒng)由供電系統(tǒng)、霍爾電壓傳感器、同向電壓比較器LM358組成。當(dāng)電弧電壓高于10 V時(shí)觸發(fā)信號(hào)5 V，電壓低于10 V時(shí)觸發(fā)信號(hào)0.5 V，相機(jī)觸發(fā)信號(hào)示意如圖2所示。

為減少焊接不穩(wěn)定時(shí)采集到受弧光干擾嚴(yán)重的熔池圖像，設(shè)置下降沿延遲觸發(fā)拍照；為減小相機(jī)移動(dòng)時(shí)抖動(dòng)導(dǎo)致圖像模糊，選用全局曝光并盡量縮短曝光時(shí)間。

圖1 GMAW實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)Fig.1 GMAW experiment system

圖2 相機(jī)觸發(fā)信號(hào)示意Fig.2 Schematic diagram of camera trigger signal

1.2 濾光系統(tǒng)

工業(yè)相機(jī)采集短路熔滴過渡時(shí)的熔池圖像，濾光系統(tǒng)參考文獻(xiàn)[16]。通過試驗(yàn)比較，復(fù)合濾光系統(tǒng)采用630±10 nm窄帶濾光片，加1片10%減光片。為了保護(hù)相機(jī)和降低熔池圖像中次像的影響，濾光片外側(cè)加裝小孔擋板并縮短拍攝曝光時(shí)間。此時(shí)圖像較暗，需增加拍攝增益10 db。視覺傳感系統(tǒng)示意如圖3所示。

2 熔池圖像采集與輪廓提取

2.1 試驗(yàn)焊接工藝參數(shù)

試驗(yàn)采用GMAW，接頭形式為I型坡口對(duì)接，母材為Q235，工件尺寸180 mm×50 mm×3 mm，保護(hù)氣體為CO2，選用φ1.2 mm的H08Mn2SiA焊絲，預(yù)處理方式為砂紙打磨去銹。焊接工藝參數(shù)見表1。

2.2 熔池圖像輪廓提取

熔池邊緣特征是最基本的圖像特征，攜帶了豐富的焊接信息[17]。熔池圖像背景與熔池部分不相關(guān)，為提高圖像處理速度，設(shè)置ROI截取熔池圖像部分，其余部分不考慮。

圖3 視覺傳感系統(tǒng)示意Fig.3 Schematic diagram of visual sensing system

表1 焊接工藝參數(shù)Table 1 Welding parameter

熔池圖像邊緣表現(xiàn)為圖像上的不連續(xù)性，熔池輪廓就是圖像上的局部奇異點(diǎn)。小波變換將這些奇異點(diǎn)定義為局部極大值點(diǎn)。因此，利用小波變換檢測(cè)熔池邊緣的思路就是用小波系數(shù)模的局部極大值來檢測(cè)圖像邊緣，算法參考文獻(xiàn)[18]。該算法的實(shí)現(xiàn)流程如圖4所示。

首先，設(shè)置ROI截取熔池圖像，對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波。然后，求圖像平均灰度值A(chǔ)vg：Avg＞30時(shí)熔池圖像受弧光干擾嚴(yán)重，不對(duì)該圖像進(jìn)行處理；20≤Avg≤30時(shí)弧光微弱，熔池輪廓清晰，能反映焊接穩(wěn)定時(shí)的熔池特征；5≤Avg＜20熄弧后熔池冷卻，熔池面積減小，可能出現(xiàn)焊塌甚至焊穿；Avg＜5時(shí)熔池凝固，不對(duì)該圖像進(jìn)行處理。最后，利用小波變換模極大值計(jì)算出每個(gè)像素的模與幅角。設(shè)定閾值，經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，20≤Avg≤30時(shí)閾值取0.2，5≤Avg＜20時(shí)閾值取0.1，可得到較完整的熔池輪廓。

3 熔池圖像特征提取

3.1 熔池圖像特征分析

焊接過程中焊絲熔化，熔滴主要在重力、電弧力和表面張力作用下填充坡口。工業(yè)相機(jī)在焊槍前方傾斜拍攝熔池圖像時(shí)，熔池底部發(fā)出的光從工件坡口進(jìn)入工業(yè)相機(jī)，此時(shí)熔液為紅色，坡口、工件為黑色，由于坡口間隙狹窄，所以熔池頂端為尖形，如圖5a所示。

圖4 邊緣檢測(cè)流程Fig.4 Flow chart of edge detection

圖5 焊接區(qū)示意Fig.5 Sketch map of welding area

3.2 特征參數(shù)提取

選取熔池特征參數(shù)（見圖5b）分別為：①熔池面積S、平均灰度值A(chǔ)vg，能反映焊接過程的熱輸入量。②取熔池最寬的一行作為熔寬C；設(shè)熔池輪廓最左、右頂點(diǎn)連線MN的長(zhǎng)度為Z，Z/C可反映熔池的錯(cuò)邊量，Z/C越大錯(cuò)邊量越大。③以熔池最外側(cè)為頂點(diǎn)做一個(gè)長(zhǎng)方形（見圖5b中的虛線長(zhǎng)方形），長(zhǎng)方形上邊沿中間點(diǎn)定義為A點(diǎn)，線段AN與線段AM的夾角為α，電流、電壓不變時(shí)，α可反映焊接速度，焊接速度越大，α越??；α突然增大說明熔池在冷卻，可能出現(xiàn)焊塌甚至焊穿。④線段MN與線段MA的夾角β，線段NA與線段NM的夾角γ，當(dāng)焊絲對(duì)正坡口中心時(shí)，β/γ＞1 時(shí)左側(cè)工件較高，β/γ＜1 時(shí)右側(cè)工件較高。

4 基于熔池特征參數(shù)的焊接缺陷分析

4.1 焊接偏差檢測(cè)

在攝像機(jī)坐標(biāo)平面xOy上的焊絲、母材、I型坡口、焊接偏差量、錯(cuò)邊量對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖6所示。

圖6 焊接偏差、錯(cuò)邊示意Fig.6 Principle diagram of weld deviation，mismatch

焊接過程焊接偏差源于：①焊件加工和裝配誤差造成的焊縫位置或焊縫尺寸不一致。②焊接過程中工件受熱及散熱條件改變?cè)斐傻暮附幼冃嗡鸬膶?duì)縫間隙變化、對(duì)縫錯(cuò)邊變化等。

焊接穩(wěn)定后焊接無偏差的熔池圖像如圖7a所示，提取到完整的熔池輪廓如圖7b所示。由7b可知，熔池尖端為焊接對(duì)縫中心，熔池尖端與焊絲中心一致，無偏差。

圖7 熔池圖像Fig.7 Image of molten pool

圖8 a為存在偏差時(shí)的熔池圖像，8b為提取的熔池邊緣輪廓，焊絲中心線與熔池尖端的水平距離作為焊接偏差量d。

圖8 焊接偏差熔池圖像Fig.8 Image of molten pool of welding deviation

文獻(xiàn)[19]研究管道焊接，利用該方法檢測(cè)焊材坡口500時(shí)的焊接偏差，算法穩(wěn)定，可應(yīng)用于管道線上自動(dòng)焊接偏差檢測(cè)。

4.2 錯(cuò)邊檢測(cè)

4.2.1 焊絲對(duì)正坡口中心

焊接過程中的錯(cuò)邊源于卡具裝配精度、板材成型質(zhì)量、焊接過程中板材受熱變形等。錯(cuò)邊的危害包括：減小焊接有效壁厚、焊接根部出現(xiàn)未焊透、錯(cuò)邊部位容易發(fā)生化學(xué)腐蝕，影響焊接成形質(zhì)量和使用壽命。因此，實(shí)現(xiàn)焊接過程的錯(cuò)邊實(shí)時(shí)在線自動(dòng)檢測(cè)對(duì)精確控制焊縫成形十分重要。

圖9 錯(cuò)邊熔池圖像Fig.9 Image of molten pool of mismatch

圖9 a為焊接錯(cuò)邊2mm時(shí)的熔池圖像，圖9b為熔池輪廓。錯(cuò)邊的存在使得焊槍兩側(cè)母材不共面，造成焊接過程中熔池傾斜，母材低的一側(cè)熔池面積較大。圖9b右側(cè)面積較大，熔長(zhǎng)較長(zhǎng)，熔池前端距焊絲投影距離較長(zhǎng)L1＞L2；熔池寬度C小于熔池輪廓最左、右頂點(diǎn)連線 MN 的長(zhǎng)度 Z，Z/C＞＞1，β/γ＞1，熔池左側(cè)工件較高。

4.2.2 焊絲偏向左側(cè)高工件

圖10a為焊絲在坡口中心左側(cè)1 mm處且左側(cè)工件比右側(cè)工件高0.5 mm時(shí)的熔池圖像，圖10b為熔池輪廓。由于焊絲偏左，工件左側(cè)比右側(cè)高，所以熔池右側(cè)面積較大，熔長(zhǎng)較長(zhǎng)；熔池寬度C小于熔池輪廓最左、右頂點(diǎn)連線MN的長(zhǎng)度Z。

圖10 焊絲偏向左側(cè)高工件Fig.10 Welding wire deviate to the left high workpiece

4.2.3 焊絲偏向左側(cè)低工件

圖11a為焊絲在坡口中心左側(cè)1 mm處且左側(cè)工件比右側(cè)工件低0.5 mm時(shí)的熔池圖像，圖11b為熔池輪廓。由于焊絲偏左，工件左側(cè)比右側(cè)低，所以熔池左側(cè)面積較大，熔長(zhǎng)較長(zhǎng)；熔池寬度C小于熔池輪廓最左、右頂點(diǎn)連線MN的長(zhǎng)度Z。

圖11 焊絲偏向左側(cè)低工件Fig.11 Welding wire deviate to the left low workpiece

4.3 焊塌、焊穿檢測(cè)

焊接過程中熔池形狀與熱輸入量、坡口間隙有關(guān)。熱輸入量較大，使得焊接過程母材受熱產(chǎn)生熱積累造成焊塌甚至焊穿；焊接對(duì)縫間隙較大時(shí)也會(huì)造成焊塌、焊穿。熱輸入量過大，母材大量熔化，液態(tài)金屬受重力作用開始下塌，如圖12a所示，如果液態(tài)金屬未滴下，液態(tài)金屬在焊材背面堆積成焊瘤。如果有液態(tài)金屬滴下則導(dǎo)致焊穿，如圖13a所示。

焊塌時(shí)熔池圖像有較明顯的特征，如圖12所示，熔池平均灰度Avg、熔池面積S、熔寬C減小，夾角α增加。繼續(xù)焊接出現(xiàn)焊穿（見圖13），熔池平均灰度Avg、熔池面積S、熔寬C進(jìn)一步減小，夾角α繼續(xù)增加。

文獻(xiàn)[20]利用被動(dòng)式單目視覺系統(tǒng)采集焊槍運(yùn)動(dòng)方向后方熔池圖像，通過同步對(duì)比試驗(yàn)研究焊穿時(shí)池熔圖像特征與焊接缺陷的映射關(guān)系，得到相似結(jié)論。

圖12 焊塌熔池圖像Fig.12 Image of molten pool of weld collapse

圖13 焊穿熔池圖像Fig.13 Image of molten pool of burning through

5 結(jié)論

（1）在焊槍行走路徑前方架設(shè)被動(dòng)式單目視覺圖像采集系統(tǒng)，設(shè)計(jì)工業(yè)相機(jī)的外觸發(fā)電路系統(tǒng)，優(yōu)化復(fù)合濾光系統(tǒng)，編程優(yōu)化工業(yè)相機(jī)軟件觸發(fā)系統(tǒng)，以采集清晰的熔池圖像。

（2）利用熔池圖像平均灰度值判斷弧光對(duì)熔池的干擾程度。平均灰度值較高時(shí)，弧光干擾嚴(yán)重，不能提取完整的熔池輪廓。該方法有效去除了焊接不穩(wěn)定時(shí)拍攝到的受弧光干擾嚴(yán)重的熔池圖像，有效優(yōu)化了圖像邊緣檢測(cè)流程，提高算法效率。

（3）進(jìn)一步利用平均灰度值限定小波變換模極大值邊緣檢測(cè)算法中的閾值，提取出完整的熔池輪廓。

（4）通過提取熔池邊緣特征參數(shù)來表征GMAW焊接過程的焊縫位置和熱輸入量的變化情況。結(jié)果表明：①熔池尖端與焊絲中心對(duì)齊時(shí)焊接無偏差，反之存在偏差；②Z/C＞1時(shí)，β/γ可以反映焊接錯(cuò)邊；③電流、電壓不變時(shí)α能反映焊接速度；其次，α突然變大且Avg減小，熔池面積S減小，熔池寬度C減小可反映焊塌和焊穿。

（5）熔池輪廓尖端特征能反映焊接對(duì)縫中心；熔池輪廓能反映焊偏、錯(cuò)邊、焊塌、焊穿等現(xiàn)象。