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焊缝表面缺陷的视觉图像表征

兰州理工大学学报 2016年第1期42卷 17-21页

作者：张鹏贤王延升张国强兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室甘肃兰州730050

提出一种基于焊缝表面缺陷几何特征提取的视觉图像表征方法.以视觉系统采集的焊缝表面视觉图像为信息源,通过图像增强、图像平滑、阈值分割等方法完成了焊缝与母材的分离,采用多尺度Retinex增强、模糊边缘检测算法,实现焊缝图像中缺陷... 详细信息

提出一种基于焊缝表面缺陷几何特征提取的视觉图像表征方法.以视觉系统采集的焊缝表面视觉图像为信息源,通过图像增强、图像平滑、阈值分割等方法完成了焊缝与母材的分离,采用多尺度Retinex增强、模糊边缘检测算法,实现焊缝图像中缺陷几何特征区域的提取.基于焊缝及其成像间的坐标变换关系,建立缺陷几何特征参数的求取算法.验证结果表明,获取的几何特征参数能够准确表征缺陷的大小、形状、位置等信息,基于视觉图像表征焊缝缺陷的方法是可行的.

关键词：焊缝表面缺陷视觉图像几何特征表征方法

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焊缝表面缺陷的三维特征提取及线激光检测

焊缝表面缺陷的三维特征提取及线激光检测

作者：杨军涛中北大学

学位级别：硕士

焊接是工业生产领域中一种非常常见的加工制造方法,焊接质量的好坏将会对焊缝的性能以及产品的安全性产生很大影响,因此对其应引起足够的重视。现代工业生产中对焊接产品质量的要求越来越高,对于焊缝质量的检测技术也是提出了更高的要... 详细信息

焊接是工业生产领域中一种非常常见的加工制造方法,焊接质量的好坏将会对焊缝的性能以及产品的安全性产生很大影响,因此对其应引起足够的重视。现代工业生产中对焊接产品质量的要求越来越高,对于焊缝质量的检测技术也是提出了更高的要求。先进的检测技术是保证焊接产品质量必不可少的条件,焊接质量的检测技术不断向着自动化和数字化发展,自动化检测不仅可以提高生产效率,而且可以改善工人的劳动环境。本文通过分析焊缝表面缺陷的特点,采用线激光扫描焊缝,得到表面轮廓线的基本信息,根据其轮廓线的特点,提出了利用单轮廓拟合和多轮廓组合的方法来判识焊缝表面缺陷,基于该判识方法,用LabVIEW软件开发了一套可在线检测焊缝表面缺陷的检测系统。焊缝表面缺陷检测系统主要由焊缝表面数据采集程序、数据拟合分析程序和显示模块构成。数据采集程序主要是在线获取焊缝表面轮廓的基本信息,数据拟合分析程序主要是针对焊缝的轮廓特点和不同的缺陷特征,利用不同的数学方法进行缺陷的判识,检测结果的显示模块主要是在线显示焊缝表面缺陷的判识结果,包括缺陷的位置、种类、大小等具体信息。本系统能精确地检测焊缝咬边,未熔合,气孔,焊瘤,角变形等缺陷的位置与大小,焊缝横向和垂直方向精确度可达微米级别,纵向可达0.01毫米。本系统较成功的解决了目前依靠人工检测焊缝表面缺陷存在的问题,具有高效,精确,客观的特点。

关键词：线激光扫描在线检测焊缝表面缺陷

基于F范数的二维主成分分析算法及焊缝表面缺陷识别研究

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光电子．激光 2023年第8期34卷 872-881页

作者：方建雄王肖锋王成林天津理工大学机械工程学院天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津300384 机电工程国家级实验教学示范中心天津理工大学天津300384

针对传统二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)算法应用于焊缝表面缺陷识别中存在重构性能及鲁棒性较弱等问题,本文将最大化投影距离和最小化重构误差引入到目标函数中,提出了一种基于F范数的非贪婪二... 详细信息

针对传统二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis,2DPCA)算法应用于焊缝表面缺陷识别中存在重构性能及鲁棒性较弱等问题,本文将最大化投影距离和最小化重构误差引入到目标函数中,提出了一种基于F范数的非贪婪二维主成分分析算法(non-greedy 2DPCA with F-norm,NG-2DPCA-F),该算法具有良好的鲁棒性和较低的重构误差。为了进一步提取图像的结构信息和求解出维数更小的特征矩阵,进而提出一种基于F范数的非贪婪双向二维主成分分析算法(non-greedy bilateral 2DPCA with F-norm,NG-B2DPCA-F)。最后,以含有不同噪声块的焊缝表面图像数据集进行实验,结果表明,本文所提算法在平均重构误差、重构图像与分类识别实验中均表现出良好的鲁棒性能。

关键词：二维主成分分析(2DPCA) 焊缝表面缺陷特征提取缺陷识别

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基于线激光扫描的焊缝表面缺陷检测系统

焊接 2016年第2期 19-23,70页

作者：杨军涛李志勇范力予黄强中北大学材料科学与工程学院焊接研究中心太原市030051

通过分析工业焊缝表面缺陷的特点,采用线激光扫描工业焊缝表面,得到其轮廓线,并利用单轮廓拟合和多轮廓组合的方法来判识焊缝表面缺陷。基于该判识方法,用Labview软件开发了一套可在线检测工业焊缝表面缺陷的软硬件系统。该系统能精确... 详细信息

通过分析工业焊缝表面缺陷的特点,采用线激光扫描工业焊缝表面,得到其轮廓线,并利用单轮廓拟合和多轮廓组合的方法来判识焊缝表面缺陷。基于该判识方法,用Labview软件开发了一套可在线检测工业焊缝表面缺陷的软硬件系统。该系统能精确地检测咬边、未熔合、气孔、焊瘤、角变形等缺陷的位置与尺寸,焊缝横向和垂直方向精确度可达微米级别,纵向可达0.01 mm。系统解决了目前依靠人工检测焊缝表面缺陷存在的问题,具有高效,精确,客观的特点。

关键词：线激光扫描在线检测焊缝表面缺陷

基于机器视觉的拼装结构件焊缝表面缺陷检测算法研究

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基于机器视觉的拼装结构件焊缝表面缺陷检测算法研究

作者：申耀华天津理工大学

学位级别：硕士

拼装结构件作为海港设备中常用构件,常通过焊接工艺制造而成。塔吊的箱梁构件就是典型的拼装结构件,其作用是主要载荷通过横梁上的任何位置时,拼装结构件的各部分(梁肋、腹板和底板等)作为整体同时参加受力,提高抗扭强度。然而,在制造... 详细信息

拼装结构件作为海港设备中常用构件,常通过焊接工艺制造而成。塔吊的箱梁构件就是典型的拼装结构件,其作用是主要载荷通过横梁上的任何位置时,拼装结构件的各部分(梁肋、腹板和底板等)作为整体同时参加受力,提高抗扭强度。然而,在制造构件的过程中,由于结构件拼装制造的复杂程度和焊接环境等不确定因素的存在,易出现含有焊瘤、气孔和飞溅等缺陷的焊缝。因此,需对拼装结构件的成形焊缝进行缺陷检测。在传统的缺陷检测中主要依靠人工离线拼片,这容易受检测员的经验限制且具有工期无法预测等不足,无法满足现代化焊接技术的要求。机器视觉是一种非接触性测量方式,具有灵敏度高、测量精度高等特点,在工业检测中得到了广泛应用。本文在机器视觉的基础上进行对拼装结构件的焊缝表面缺陷检测的研究,主要研究内容如下:(1)针对采集的焊缝表面图像中存在噪声及对比度不明显等问题,经图像滤波对比实验选择合适的图像降噪算法;然后通过sin函数增强来提高板材与焊缝区域之间的对比度,利用OSTU阈值分割算法获得焊缝二值化图像,最后利用焊缝缺陷区域灰度占比对其二值化图像来进行焊缝缺陷区域的提取。实验结果表明,这一系列图像预处理算法能实现对拼装结构件焊缝表面缺陷区域的分割与提取。(2)针对2DPCA这一批量算法无法实现在线特征提取和焊缝缺陷图像的剧烈变化对估算特征向量收敛性的影响,提出了一种基于GI2DPCA的焊缝表面缺陷特征提取算法。该算法能在线以迭代的方式估算出真实的主成分特征,收敛性良好,且能减少焊缝表面缺陷剧烈变化对主成分收敛的影响。实验结果表明,该算法在缺陷识别与所需运行时间等方面性能均优于2DPCA、LBPH和LDA这三种算法。(3)针对焊缝缺陷检测中分类识别精度的要求,采用KNN、BP神经网络和SVM分类器对缺陷识别进行对比研究。通过GI2DPCA算法提取出缺陷特征,作为这三种分类器的输入向量来进行缺陷识别。实验结果表明,在焊缝缺陷识别方面,SVM的性能优于KNN和BP神经网络,利用GI2DPCA算法和SVM分类器进行缺陷识别是最优选择。(4)针对焊缝缺陷检测过程中出现新类别缺陷和特征空间更新的问题,本文利用新样本与当前特征空间重构样本之间的差异程度,即重构误差,来监测新缺陷类别的输入,基于类间类内距离来监测已知类别缺陷新位姿的出现,在线优化特征空间,完善缺陷检测的信息。实验结果表明,输入新类别缺陷后,重构误差突增,在检测过程中,新位姿的出现使得特征空间不断被更新,在线检测信息逐渐完善,缺陷识别率基本满足实际工业产生的需求。

关键词：焊缝表面缺陷图像预处理 GI2DPCA SVM 特征空间更新

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金属壁面焊缝表面缺陷检测爬行机器人系统

自动化与信息工程 2023年第2期44卷 22-26页

作者：罗健华攸水张浩曹立超蒋晓明广东工业大学机电工程学院广东广州510006 广东省科学院智能制造研究所广东广州510070

针对目前金属壁面焊缝表面缺陷检测主要由人工完成,检测结果依赖检测人员的工作经验,且高空壁面作业较危险的情况,设计一款轮式磁吸附爬行机器人系统。该系统的轮式磁吸附爬行机器人可在金属壁面运动,利用YOLOv5目标检测框架训练神经网... 详细信息

针对目前金属壁面焊缝表面缺陷检测主要由人工完成,检测结果依赖检测人员的工作经验,且高空壁面作业较危险的情况,设计一款轮式磁吸附爬行机器人系统。该系统的轮式磁吸附爬行机器人可在金属壁面运动,利用YOLOv5目标检测框架训练神经网络分类模型,并将焊缝表面缺陷分类模型搭载于人机交互端软件,实现金属壁面焊缝表面缺陷的实时检测。

关键词：金属壁面焊缝表面缺陷缺陷检测轮式磁吸附爬行机器人 YOLOv5

基于改进YOLOv7-tiny焊缝表面缺陷检测算法

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焊接技术 2024年第7期53卷 123-126页

作者：李其鹏缪海波李志文赵力伟周建新南京工业大学机械与动力工程学院江苏南京211816 温州市特种设备检测研究院浙江温州325007

针对在焊缝表面缺陷的深度学习目标检测算法容易出现误检率较高、检测准确率较低的问题,为提高焊缝缺陷检测效率,文中基于YOLOv7-tiny目标检测算法进行一系列改进。首先,采用GSConv改进YOLOv7-tiny网络的Neck层,以减少网络的参数量,降... 详细信息

针对在焊缝表面缺陷的深度学习目标检测算法容易出现误检率较高、检测准确率较低的问题,为提高焊缝缺陷检测效率,文中基于YOLOv7-tiny目标检测算法进行一系列改进。首先,采用GSConv改进YOLOv7-tiny网络的Neck层,以减少网络的参数量,降低模型的计算复杂度;在下采样阶段引入无参数注意力(SimAM),在通道或者空间维度中的任意维度上进行特征捕捉和特征融合,实现多维信息的交互,提高网络对复杂背景下焊缝的关键特征捕捉能力。试验结果表明,在相同试验条件下改进YOLOv7-tiny相较于YOLOv7-tiny准确率均值(mAP)提高了1.86%,参数量和计算量分别下降了15.28%和5.3%。改进YOLOv7-tiny准确率有明显提升,可实现快速、精准检测焊缝表面缺陷。

关键词：焊缝表面缺陷 YOLOv7-tiny GSConv 轻量化 SimAM 注意力机制

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渗透检验时对焊缝表面缺陷渗透能力的分析

渗透检验时对焊缝表面缺陷渗透能力的分析

2006年度海洋工程学术会议

作者：王峰海油工程检验公司

近几年来,我国海洋工程在质量检验方面,更加系统化、全面化。由于海洋工程有着与陆地工程不同的特点,即环境的腐蚀,故所用的结构材料大多是防腐材料,另外海洋结构在今后的生产过程中还有振动, 故最易产生疲劳裂纹,因而检验表面缺陷尤为... 详细信息

近几年来,我国海洋工程在质量检验方面,更加系统化、全面化。由于海洋工程有着与陆地工程不同的特点,即环境的腐蚀,故所用的结构材料大多是防腐材料,另外海洋结构在今后的生产过程中还有振动, 故最易产生疲劳裂纹,因而检验表面缺陷尤为重要。渗透检验在海洋工程质量的检验中越显突出,故选择高灵敏度渗透探伤剂是我们论述的课题。目前,灵敏度高的探伤剂可发现宽度几微米的裂纹,渗透液在这样微细的缺陷内渗透,是个比较复杂的过程,有不少问题值得认真探讨。本文对渗透液渗透性能并结合海洋工程的特点加以粗略分析。

关键词：渗透检验焊缝表面缺陷渗透能力分析探伤灵敏度

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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基于注意力机制的焊缝表面缺陷智能识别技术

焊接技术 2024年第12期53卷 32-36页

作者：缪海波王仁荣赵力伟沈健蔡智会郑建豹温州市特种设备检测科学研究院

焊缝表面缺陷目标检测是实现焊接工业智能化的关键问题。为实现焊缝表面缺陷目标准确检测，该研究以YOLOv7为基础网络，首先，在检测头部分引入全局注意力机制(GAM),在通道维度和空间维度上进行特征捕捉和特征融合，使网络融合更多重要... 详细信息

焊缝表面缺陷目标检测是实现焊接工业智能化的关键问题。为实现焊缝表面缺陷目标准确检测，该研究以YOLOv7为基础网络，首先，在检测头部分引入全局注意力机制(GAM),在通道维度和空间维度上进行特征捕捉和特征融合，使网络融合更多重要的特征信息，提高检测精度；最后，使用WIoU替换YOLOv7模型的损失函数，解决了焊缝表面数据集难易样本不平衡的问题，提高了算法对焊缝表面小目标的检测能力。在测试过程中，改进后的YOLOv7相较于改进前的版本平均精度均值(mAP)提高了3.58%,召回率提高了6.2%,准确率提高了3.7%,并减少了误检与漏检。改进后的YOLOv7精度有明显提升，可实现快速、精准检测焊缝表面缺陷。

关键词：焊缝表面缺陷 YOLOv7 GAM WIoU