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    基于機(jī)器視覺的攪拌摩擦焊縫裝配質(zhì)量評(píng)測(cè)方法

    2021-03-19 06:30:42王華國(guó)
    宇航材料工藝 2021年6期
    關(guān)鍵詞:輪廓線段灰度

    石 璟 曾 創(chuàng) 陳 勇 王華國(guó)

    (1 四川航天長(zhǎng)征裝備制造有限公司,成都 610100)

    (2 上海交通大學(xué),上海 200240)

    (3 火箭軍裝備部駐成都地區(qū)第一軍事代表室,成都 610100)

    文 摘 攪拌摩擦焊常采用無(wú)坡口焊縫,焊縫裝配質(zhì)量對(duì)攪拌摩擦焊裝配質(zhì)量影響較大,通過(guò)焊縫的特征,可以對(duì)攪拌摩擦焊縫的裝配質(zhì)量進(jìn)行評(píng)判。線結(jié)構(gòu)光是提取焊縫特征的常用手段,基于結(jié)構(gòu)光傳感器掃描獲得的焊縫輪廓信息多通過(guò)離散的點(diǎn)進(jìn)行表示,如何高效地從輪廓點(diǎn)中提取焊縫輪廓信息,是焊縫特征識(shí)別的新挑戰(zhàn)。本文提出一種基于機(jī)器視覺的焊縫裝配質(zhì)量評(píng)測(cè)方法,將離散的輪廓點(diǎn)轉(zhuǎn)換為位圖,通過(guò)抗鋸齒算法提高輪廓直線特征的識(shí)別可靠性,并計(jì)算對(duì)應(yīng)焊縫的裝配質(zhì)量信息,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)整條焊縫的裝配質(zhì)量的量化評(píng)價(jià)。與傳統(tǒng)的離散點(diǎn)擬合方法相比,本方法具有較為明顯的效率優(yōu)勢(shì)。

    0 引言

    攪拌摩擦焊接技術(shù)作為一項(xiàng)綠色高效的固相連接技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)鋁合金、鈦合金、鎂合金、銅合金及鋼等同種材料及異種材料之間的連接[1]。經(jīng)過(guò)二十多年的發(fā)展,該技術(shù)已在航空航天、艦船裝備、軌道交通、新能源汽車、電力電子等領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)件制造方面得到了廣泛的應(yīng)用[2]。

    攪拌摩擦焊多采用無(wú)坡口對(duì)接縫縫形式,其接頭性能受焊縫裝配質(zhì)量的影響,通常以焊縫間隙、焊縫錯(cuò)邊以及攪拌針軸線與焊縫中心的對(duì)中情況(后文簡(jiǎn)稱焊縫對(duì)中)等要素來(lái)描述焊縫裝配質(zhì)量的要素,不良的裝配質(zhì)量往往會(huì)導(dǎo)致焊縫性能的難以滿足預(yù)定要求[3]。為此,石璟等人[4]基于攪拌摩擦焊縫的裝配幾何特征,提出了一種焊縫裝配質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法。在實(shí)際應(yīng)用中,如何快速有效地提取焊縫特征,是對(duì)整條焊縫的裝配質(zhì)量進(jìn)行高效判定的關(guān)鍵。

    針對(duì)無(wú)坡口對(duì)接焊縫,直線是焊縫截面輪廓特征的基本要素。目前,基于結(jié)構(gòu)光視覺傳感器進(jìn)行焊縫輪廓信息提取的一般步驟為:圖像濾波、線條擬合、特征識(shí)別和幾何信息提?。?-6]。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,現(xiàn)有商用結(jié)構(gòu)光視覺傳感器多集成實(shí)時(shí)圖像處理功能,可直接輸出基于有序離散點(diǎn)描述的輪廓信息,而基于離散點(diǎn)的輪廓信息提取,是該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)。Hough變換法[7]、斜率分析法[8]、最小二程擬合法[9-10]等都是常用的直線擬合方法,都遵從在離散的點(diǎn)中構(gòu)建線條的數(shù)學(xué)模型,并在對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型中計(jì)算焊縫的幾何信息這一思路。但是算法復(fù)雜度高,計(jì)算過(guò)程耗時(shí)長(zhǎng)是這一類方法的典型缺點(diǎn)。

    另一方面,直線檢測(cè)是機(jī)器視覺的重要研究方向,其檢測(cè)方法可分為兩大類:邊緣圖檢測(cè)法和相位編組檢測(cè)法。邊緣圖檢測(cè)法主要利用邊緣檢測(cè)算子(如Sobel 算子、Canny 算子等)獲得圖像邊緣,進(jìn)而構(gòu)造直線。但是這類方法只利用圖像的全局統(tǒng)計(jì)特性來(lái)檢測(cè)直線,未考慮圖片中局部離散點(diǎn)所蘊(yùn)含的整體信息,因而容易受噪聲的影響,造成直線的錯(cuò)檢和漏檢。相位編組檢測(cè)法的典型代表是LSD(Line Segment Detector)法[11],目前是被業(yè)界普遍認(rèn)為性能優(yōu)良的直線檢測(cè)方法。在無(wú)需參數(shù)調(diào)試的前提下,該方法能在較短的時(shí)間內(nèi)提取一張灰度圖上所有的線段特征,其在道路特征檢測(cè)[12]、衛(wèi)星遙感影像處理[13]、建筑物場(chǎng)景分析[14]等領(lǐng)域有著廣泛的使用。

    受此啟發(fā),本文提出一種高效攪拌摩擦焊縫裝配質(zhì)量評(píng)測(cè)方法。將基于有序離散點(diǎn)描述的焊縫輪廓轉(zhuǎn)化為圖片,然后利用機(jī)器視覺算法快速提取出離散點(diǎn)中的直線特征,從而提高焊縫裝配質(zhì)量的分析與評(píng)價(jià)效率。

    1 焊縫裝配質(zhì)量測(cè)量系統(tǒng)簡(jiǎn)介及問(wèn)題分析

    1.1 測(cè)量系統(tǒng)介紹

    如圖1所示,焊縫裝配質(zhì)量測(cè)量系統(tǒng)主要由裝夾適配器與2D 輪廓測(cè)量?jī)x組成,通過(guò)適配器將測(cè)量?jī)x與運(yùn)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)相連接,可沿預(yù)定的軌跡對(duì)焊縫輪廓進(jìn)行掃描,并獲得相應(yīng)的焊縫特征信息。其中2D輪廓測(cè)量?jī)x選用基恩士LJ-V7060 型輪廓測(cè)量?jī)x,其通過(guò)激光發(fā)射面將激光條紋發(fā)射到被測(cè)物體上,反射光線由感光部分進(jìn)行接收,經(jīng)內(nèi)置處理模塊分析后,得到被測(cè)物體上對(duì)應(yīng)激光測(cè)量點(diǎn)到激光發(fā)射面的距離。綜合激光條紋上的一系列測(cè)量點(diǎn)的距離信息,就可獲得被掃描對(duì)象的輪廓信息。該測(cè)量系統(tǒng)將激光條紋分布的寬度方向定義為x軸,高度方向定義為z 軸。在傳感器系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)定距離激光發(fā)射面距離60 mm 處為z 向0 點(diǎn),距離傳感器左側(cè)裝配基準(zhǔn)18.5 mm 處為x 向的0 點(diǎn),兩個(gè)零點(diǎn)的交匯處即為輪廓儀默認(rèn)的測(cè)量基準(zhǔn)。激光條紋在x 方向的有效測(cè)量寬度為±7.5 mm,在z 方向的有效測(cè)量高度為±8 mm,其正負(fù)方向規(guī)定如圖1 中所示。則激光器輪廓儀的有效測(cè)量范圍為15 mm×16 mm。其x和z向的重復(fù)定位精度分別為5 和0.4 μm,表示在多次測(cè)量條件下兩個(gè)方向測(cè)量值的不確定度,是測(cè)量裝置精度的直觀反映,也是重要的性能指標(biāo)。另一方面,輪廓數(shù)據(jù)在x 向的間隔為20 μm,表示在x 方向每間隔0.02 mm提供一個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)點(diǎn)[15]。

    圖1 焊縫裝配質(zhì)量測(cè)量系統(tǒng)構(gòu)成原理圖[15]Fig.1 Diagram of quality measurement system for the welding assembly

    1.2 問(wèn)題分析

    如圖2 所示,通過(guò)上述系統(tǒng),可以得到一系列分布于{xOz}坐標(biāo)系中的有序離散點(diǎn),其中蘊(yùn)含著掃描對(duì)象的輪廓特征信息,直線段是其典型的輪廓特征。如何從離散點(diǎn)中提取線段,并分析焊縫兩側(cè)線段的相對(duì)位置信息,是實(shí)現(xiàn)焊縫裝配質(zhì)量評(píng)測(cè)的關(guān)鍵。

    圖2 基于離散點(diǎn)描述的焊縫輪廓Fig.2 Weld contour based on discrete point

    利用機(jī)器視覺算從圖片中提取輪廓特征具有巨大的效率優(yōu)勢(shì),但是,如何將離散點(diǎn)轉(zhuǎn)化為包含輪廓信息的圖片,卻面臨著“鋸齒”問(wèn)題。如果分辨率過(guò)低,相當(dāng)于采樣頻率低,圖形在位圖中就會(huì)發(fā)生鋸齒現(xiàn)象,在圖形學(xué)中稱之為jaggies,如圖3所示。

    圖3 位圖中的“鋸齒”現(xiàn)象Fig.3 Jaggies in bitmap

    由于LJ-V7060 傳感器在x 方的輪廓數(shù)據(jù)間隔為0.02 mm,而在z 方向的測(cè)量精度可達(dá)0.4 μm。如果以0.4 μm 為步長(zhǎng)進(jìn)行采樣,則15 mm×16 mm 范圍內(nèi)分布的輪廓形成的圖片將包含37 500×40 000個(gè)像素點(diǎn),若以0.02 mm 為步長(zhǎng),則對(duì)應(yīng)的圖片中的像素點(diǎn)僅為750×800 個(gè),僅為前者的1/2 500。較小的畫幅尺寸將有效降低數(shù)據(jù)的處理量,有利于提高數(shù)據(jù)處理速度。但是,此舉相當(dāng)于降低了采樣頻率,由此造成的“鋸齒”問(wèn)題不僅會(huì)導(dǎo)致輪廓幾何信息的丟失,而且會(huì)為特征提取帶來(lái)不便。

    綜上所述,如何將包括輪廓信息的離散點(diǎn)轉(zhuǎn)化為合理大小的圖片,并通過(guò)機(jī)器視覺算法提取圖片中的直線特征,進(jìn)而對(duì)焊縫裝配質(zhì)量進(jìn)行高效分析,是本文的研究重點(diǎn)。

    2 基于計(jì)算機(jī)視覺的焊縫裝配特征識(shí)別

    2D 激光輪廓儀掃描焊縫時(shí),以幀為單位生成焊縫截面的輪廓信息。本文提出的焊縫特征識(shí)別算法主要針對(duì)單幀中的輪廓特征進(jìn)行。其主要步驟包括:(1)基于離散點(diǎn)生成灰度位圖;(2)搜索圖片中的直線特征;(3)依據(jù)直線相對(duì)位置信息,獲取對(duì)應(yīng)截面處焊縫裝配信息。

    2.1 輪廓離散生成灰度位圖

    如圖4 所示,首先建立一張包含800×1000 個(gè)像素的位圖,以圖片左上角為原點(diǎn),x 軸正向指向圖片的右側(cè),z 軸的正向指向圖片的下側(cè),圖片中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值設(shè)定為255,即為白色。設(shè)相鄰像素點(diǎn)之間的距離對(duì)應(yīng)的物理距離為0.02 mm,則整張圖片的大小為16 mm×20 mm。LJ-V7060傳感器的有效掃描范圍為15 mm×16 mm,其掃描輪廓分布于{xOz}坐標(biāo)系中。將{xOz}坐標(biāo)系坐標(biāo)原點(diǎn)與圖片中心對(duì)齊,則整個(gè)圖片可涵蓋輪廓掃描儀的有效掃描范圍。

    圖4 基于離散點(diǎn)生成的位圖Fig.4 Bitmap based on scatter points

    設(shè)公式(1)表示一條包含n個(gè)有序離散點(diǎn)的線激光掃描輪廓,每一個(gè)點(diǎn)通過(guò)x 和z 兩個(gè)坐標(biāo)值進(jìn)行描述,單位為毫米。將掃描輪廓投影到這張分辨率為800×1 000 的位圖上,相當(dāng)于以0.02 mm 為步長(zhǎng),分別在x 方向和z 方向?qū)呙栎喞畔⑦M(jìn)行離散化采樣,離散點(diǎn)所在的像素點(diǎn)處灰度值為0,代表黑色,其余位置處的灰度值為255,代表白色。最終,可以在白色背景的圖片中得到一條黑色的輪廓線(圖4)。

    由于傳感器在兩個(gè)方向的測(cè)量精度不同,在x方向的測(cè)量精度為0.02 mm,輪廓信息在x 方向的坐標(biāo)值總是0.02 mm 的倍數(shù),因此不存在截?cái)嗾`差;但是,由于在z 方向的最小測(cè)量精度為0.4 μm,以0.02 mm 采樣時(shí),就會(huì)造成截?cái)嗾`差。正是截?cái)嗾`差造成了輪廓離散為位圖時(shí)出現(xiàn)的“鋸齒”,如圖5所示?!颁忼X”問(wèn)題會(huì)為后續(xù)的直線特征提取工作帶來(lái)困難,并會(huì)造成輪廓幾何信息提取誤差加劇。

    圖5 由截?cái)嗾`差造成的“鋸齒”現(xiàn)象Fig.5 Aliasing caused by truncation errors

    為了避免上述“鋸齒”問(wèn)題,本文提出一種通過(guò)相鄰兩個(gè)像素點(diǎn)來(lái)描述一個(gè)輪廓點(diǎn)的“抗鋸齒”輪廓離散方法(圖6)。對(duì)于任意一個(gè)輪廓點(diǎn)(Cxi,Czi),通過(guò)Z 方向相鄰的兩個(gè)離散點(diǎn)來(lái)表示,其在位圖中的像素點(diǎn)坐標(biāo)分別記為滿足下列關(guān)系:

    圖6 “抗鋸齒”輪廓離散方法示意圖Fig.6 Diagram of Anti-aliasing

    公式(2)中floor()函數(shù)表示向下取整。處的灰度值滿足下列公式:

    公式(3)中的round()函數(shù)表示圓整。處的灰度值滿足下列公式:

    2.2 依據(jù)直線特征提取焊縫信息

    直線特征提取是計(jì)算機(jī)視覺中常見問(wèn)題,本文選用文獻(xiàn)[16]中介紹的直線特征提取算法,對(duì)經(jīng)過(guò)“抗鋸齒”處理后的位圖進(jìn)行直線特征提取。該方法首先通過(guò)Canny 邊緣提取算法獲取圖片中灰度值發(fā)生變化處的像素點(diǎn),然后通過(guò)像素合并得到一系列線段,并依據(jù)線段間隙、方向誤差等參數(shù)將線段融合為一條直線,最終可得到端點(diǎn)位置精度達(dá)亞像素級(jí)的直線。最終,直線通過(guò)兩側(cè)的端點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行描述(圖7)。

    圖7 直線特征提取應(yīng)用示例Fig.7 Example of straight-line feature extraction

    如圖7(a)所示,以激光輪廓掃描儀獲取的一幀輪廓為例,利用本文提出的算法生成位圖并進(jìn)行直線特征提取,結(jié)果如圖7(b)所示。圖7(c)展示了因截?cái)嗾`差造成的位圖中的“鋸齒”現(xiàn)象,導(dǎo)致在直線特征提取時(shí),會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤的直線特征,如圖7(e)所示。圖7(d)展示了采用本文所提出的抗鋸齒算法生成的位圖細(xì)節(jié),與之對(duì)應(yīng)的直線特征如圖7(f)所示。

    在位圖中焊縫輪廓上下的灰度值會(huì)發(fā)生明顯的梯度變化,受Canny 邊緣提取算法的影響,在輪廓的上側(cè)和下側(cè)均會(huì)檢測(cè)到直線特征,因此,在一張包含焊縫輪廓信息的位圖中,通常會(huì)提取到至少4條直線線段。受到輪廓特征波動(dòng)影響時(shí),生成的直線線段將大于4 條,需要區(qū)分哪些線段位于焊縫左側(cè),哪些位于焊縫右側(cè)。在此,我們借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)線段進(jìn)行分類處理。以每條線段的中點(diǎn)坐標(biāo)作為線段的特征,通過(guò)計(jì)算各中點(diǎn)之間的歐式距離,通過(guò)無(wú)監(jiān)視聚類算法將所有的直線段分為兩類。進(jìn)一步比較每一類線段的端點(diǎn)坐標(biāo),最終能夠篩選出靠近焊縫間隙的4 條直線段,分布在焊縫兩側(cè)的4 個(gè)端點(diǎn)分別命名為A,B,C,D,如圖8 所示。設(shè)E 點(diǎn)位線段AB 的中點(diǎn),F(xiàn)為線段CD的中點(diǎn),分別稱之為焊縫左側(cè)和右側(cè)的輪廓特征點(diǎn)。則E 點(diǎn)與F 點(diǎn)在x 方向的差值為焊縫間隙,在z 方向的差值為焊縫階差,線段EF 的中點(diǎn)到z軸的距離為焊縫對(duì)中偏差量。至此,可完成單張位圖中的焊縫裝配質(zhì)量信息的提取。

    圖8 焊縫輪廓特征識(shí)別結(jié)果示意圖Fig.8 Diagram of recognition results of weld contour

    2.3 精度分析

    以圖7(a)所描述的輪廓為例,以毫米為單位,依據(jù)本文算法所提取的左側(cè)輪廓特征點(diǎn)E 的坐標(biāo)為(2.700,5.684),與之對(duì)應(yīng)的焊縫輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)為(2.700,5.703),其誤差為19 μm。提取的焊縫右側(cè)輪廓特征點(diǎn)F 的坐標(biāo)為(3.120,5.465),代表焊縫右側(cè)的特征點(diǎn)。與之對(duì)應(yīng)的焊縫輪廓點(diǎn)的坐標(biāo)為(3.120,5.451),其誤差為14 μm。

    如圖9 所示,通過(guò)分析實(shí)際焊縫輪廓發(fā)現(xiàn),焊縫左側(cè)的真實(shí)輪廓特征點(diǎn)的坐標(biāo)為(2.720,5.714),與E 點(diǎn)誤差為36 μm,焊縫左側(cè)的真實(shí)輪廓特征點(diǎn)的坐標(biāo)為(3.100,5.449),與E點(diǎn)誤差為26 μm。

    圖9 精度分析示意圖Fig.9 Diagram of accuracy analysis

    3 應(yīng)用案例

    3.1 平板試片應(yīng)用案例

    將裝配質(zhì)量的每一個(gè)要素所代表的值視為一個(gè)坐標(biāo)軸,則三個(gè)要素張成了一個(gè)三維空間,空間中的各個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)著一種具體裝配情況。但是并非所有的裝配情況都能滿足接頭性能的焊接性能需求,因此,需要在上述三維空間中搜索可行裝配條件所在的區(qū)域,稱之為滿足接頭性能需求的裝配質(zhì)量可行空間。下面,通過(guò)一個(gè)實(shí)例來(lái)描述可行空間的搜索過(guò)程及對(duì)焊縫裝配質(zhì)量的評(píng)價(jià)(圖10)。

    圖10 攪拌摩擦焊對(duì)接焊縫裝配質(zhì)量掃描實(shí)驗(yàn)Fig.10 Experiment on weld assembly quality

    采用文獻(xiàn)[4]中所描述的各項(xiàng)攪拌摩擦焊工藝,以尺寸為300 mm×150 mm×6 mm 的兩塊2219-T6 鋁合金試片組成的對(duì)接焊縫為研究對(duì)象。同樣,設(shè)x1,x2,x3分別為代表焊縫裝配質(zhì)量要素中的焊縫間隙,焊縫對(duì)中與焊縫階差,在滿足焊接接頭強(qiáng)度σb≥300 MPa,接頭延伸率δ ≥3%情況下,求解焊縫裝配質(zhì)量參數(shù)的約束邊界,得到各類裝配條件的集合即為焊縫裝配質(zhì)量參數(shù)的可行空間。結(jié)合實(shí)際工藝特點(diǎn),可初步設(shè)定裝配質(zhì)量可行空間的搜索范圍滿足:

    對(duì)可行空間的搜索問(wèn)題,實(shí)際可轉(zhuǎn)換為非線性規(guī)劃問(wèn)題,由于本文重點(diǎn)關(guān)注焊縫裝配質(zhì)量的評(píng)測(cè),因此對(duì)非線性規(guī)劃問(wèn)題的求解過(guò)程不展開討論,相關(guān)方法請(qǐng)參考文獻(xiàn)[17]。通過(guò)搜索,可得到裝配質(zhì)量參數(shù)可行空間的形貌如圖11(a)所示,進(jìn)一步可獲得可行空間在各個(gè)維度上的極值,得到可行空間在各個(gè)維度上的極值為:

    從其幾何意義可以說(shuō)明,只要某裝配條件下對(duì)應(yīng)的點(diǎn)位于紅色包絡(luò)區(qū)域內(nèi),就意味這該裝配條件所獲得的焊縫接頭強(qiáng)度滿足接頭強(qiáng)度σb≥300 MPa,接頭延伸率δ≥3%的要求。經(jīng)掃描判評(píng)測(cè)后,該焊縫各掃描截面上的裝配條件所分部的空間如圖11(b)中藍(lán)色區(qū)域所示。其位于紅色包絡(luò)空間的內(nèi)部,也就意味著焊縫各截面上的裝配質(zhì)量可以滿足預(yù)定的接頭強(qiáng)度。

    圖11 焊縫裝配質(zhì)量可行空間Fig.11 Available space for weld assembly quality

    由于2D 輪廓儀體積小,可繼承在焊接設(shè)備上形成焊縫裝配質(zhì)量在線測(cè)量系統(tǒng)。依據(jù)本文提出的方法,可以方便快捷地判斷各焊縫裝配質(zhì)量的是否滿足焊縫的性能需求,從而為焊縫裝配質(zhì)量的檢測(cè)帶來(lái)便利。因此,該方法具有良好的工業(yè)應(yīng)用價(jià)值。

    3.2 空間曲線應(yīng)用案例

    攪拌摩擦焊多用于焊接大型薄壁結(jié)構(gòu)件,如運(yùn)載火箭貯箱箱底的瓜瓣。在面對(duì)長(zhǎng)度較長(zhǎng)的焊縫時(shí),焊縫裝配質(zhì)量的效率,將會(huì)體現(xiàn)其影響。在本案例中,以運(yùn)載火箭箱底瓜瓣縱縫的裝配質(zhì)量評(píng)價(jià)為例,其單條焊縫測(cè)長(zhǎng)度為1 389 mm。將2D 輪廓掃描儀安裝在攪拌摩擦焊接設(shè)備上[圖12(a)],使其沿焊縫軌跡對(duì)貯箱箱底瓜瓣縱縫進(jìn)行掃描[圖12(b)]。掃描結(jié)束后,沿整條焊縫均勻分布著651 幀輪廓數(shù)據(jù),每一幀中包含800個(gè)離散點(diǎn),如圖12(d)所示。

    圖12 空間曲線焊縫應(yīng)用案例Fig.12 Application of spatial curve weld

    為分析本文算法在計(jì)算效率方面的優(yōu)劣,針對(duì)上述掃描所獲得的瓜瓣縱縫輪廓數(shù)據(jù),分別采用文獻(xiàn)[10]提出的最小二乘擬合法與機(jī)器視覺法進(jìn)行分析處理,通過(guò)對(duì)比運(yùn)算耗時(shí)來(lái)進(jìn)行判斷。兩種算法的運(yùn)算環(huán)境羅列如下:CPU 采用i7-7700HQ,主頻2.8 GHz;內(nèi)存8 GB;在Windows10 操作系統(tǒng)中,采用Matlab-R2017b 分別實(shí)現(xiàn)兩種算法。針對(duì)相同的數(shù)據(jù),不同的算法分別進(jìn)行10次計(jì)算,其數(shù)據(jù)如表1所示。通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn),最小二乘擬合法的平均耗時(shí)為4.355 s,而機(jī)器視覺法的平均耗時(shí)為0.773 s,僅為前者的17.7%。

    表1 算法耗時(shí)對(duì)比表Tab.1 Time consuming comparison table

    以航天焊接結(jié)構(gòu)件為代表的大型結(jié)構(gòu)件多具有焊縫數(shù)量多,長(zhǎng)度大的特點(diǎn)。利用本文提出的機(jī)器視覺算法來(lái)對(duì)焊縫裝配質(zhì)量進(jìn)行評(píng)測(cè),可以有效縮短數(shù)據(jù)采集與檢測(cè)過(guò)程的耗時(shí),將體現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢(shì)。

    4 結(jié)論

    (1)本文通過(guò)2D 激光輪廓儀構(gòu)建了一套焊縫裝配質(zhì)量掃描系統(tǒng),可獲取基于離散點(diǎn)描述的焊縫輪廓信息。以0.02 mm 為采樣精度,將離散點(diǎn)映射到一張包含800×1 000 個(gè)像素點(diǎn)的灰度位圖中?;谟?jì)算機(jī)視覺算法,可以快速獲得該圖片直線特征,并利用由直線端點(diǎn)獲得的焊縫輪廓特征點(diǎn),可獲得包含焊縫間隙、焊縫階差以及焊縫對(duì)中等要素在內(nèi)焊縫裝配質(zhì)量信息。與傳統(tǒng)基于離散點(diǎn)構(gòu)建線條的數(shù)學(xué)模型,并在對(duì)應(yīng)的數(shù)學(xué)模型中計(jì)算焊縫的幾何信息的方法相比,本文提出的方法具有計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)潔,獲取信息速度快,計(jì)算耗時(shí)短等優(yōu)點(diǎn)。

    (2)以焊縫裝配質(zhì)量作為考察因素,基于預(yù)定的焊縫接頭強(qiáng)度要求,可以獲得攪拌摩擦焊縫裝配質(zhì)量的可行空間。針對(duì)整條待檢測(cè)焊縫,將掃描獲得的各個(gè)截面裝配質(zhì)量信息映射入裝配質(zhì)量空間,并檢查其是否位于可行空間,可快速而直觀的判斷焊縫的裝配質(zhì)量是否滿足預(yù)定要求,在滿足攪拌焊工藝要求的前提下,基于焊縫裝配信息的檢測(cè)手段,是對(duì)現(xiàn)有焊接質(zhì)量保證手段的一種補(bǔ)充與擴(kuò)展,具有良好的工業(yè)應(yīng)用價(jià)值。

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