CN112453751B - 一种基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，包括步骤：1)搭建管道全位置焊接试验平台；2)在焊接前，利用激光扫描仪采集管道装配的轮廓数据，通过自定义几何算法获取装配间隙和错边值；3)在焊接过程中，利用工业相机采集管道背部熔池图片，通过图像处理算法获取背部熔池的长度、宽度和面积值；4)在焊接过程中，利用激光扫描仪采集管道背部凝固焊缝的轮廓数据，通过自定义几何算法获取焊缝熔宽和余高值。与现有技术相比，本发明具有缩短企业施工周期、提高管道焊接质量等优点。

Description

一种基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法

技术领域

本发明涉及管道全位置焊接质量在线监测领域，尤其是涉及一种基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法。

背景技术

在管道焊接过程中，由于装配误差、焊接热变形、不同位置熔池受力情况存在差异等因素的影响，容易导致各种焊接缺陷的产生。传统的焊缝质量检测主要是在焊后由焊工利用专用高度尺进行多点抽检来实现，该方法存在以下不足：(1)专用工具的使用对焊工操作水平依赖性较高，前期需要进行相关的人员培训才能保证较好的检测准确度，资金成本较高；(2)多点抽检容易受到偶然因素的影响，无法满足管道焊接100％合格率的要求；(3)若存在一些仅通过高度尺无法判定的伪缺陷时，通常需要将焊缝打磨至潜在缺陷位置处再进行判断，大大增加了额外工作量；(4)若确实存在焊接缺陷，通常需要花费大量时间来进行焊后修复工作，时间成本较高。因此有必要对焊接过程的质量实时在线监测进行研究。

随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，将视觉传感器应用于管道焊接过程中，可以实现实时获取焊缝成型信息从而及时调整焊接工艺参数进而减少焊接缺陷的目的。然而传统的管道质量监控主要是对管道外侧正面熔池信息进行获取，通常是将工业相机等视觉传感器固定在焊接机头上，随着焊接过程进行同步旋转。此方法虽然可以清晰观察到正面熔池信息，但对于管道背面熔池的成型情况依旧存在盲区，需要依靠焊工利用个人经验来进行预估推测，同样存在较大的不确定性。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，该方法有助于焊接操作人员更加直观的获知管道背部成型特征，对于缩短施工周期、提高管道焊接质量均具有深远的意义。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，该方法包括如下步骤：

S1：搭建管道全位置焊接试验平台；

将工业相机和激光扫描仪安装在管道内部的爬行机构上，通过设置与管道外部焊接机头相同的旋转角速度实现360度的全位置监测，采集到的熔池图像和焊缝轮廓由工作站进行实时显示，焊接操作人员在工作站上的任何修改通过相连的工控机传输值弧焊电源上，实现对焊接工艺参数的动态调整。

S2：在焊接前，采集管道装配的轮廓数据，获取装配间隙和错边值；

S3：在焊接过程中，采集管道背部的熔池图片，获取背部熔池的长度、宽度和面积值；

S4：在焊接过程中，采集管道背部凝固焊缝的轮廓数据，获取焊缝熔宽和余高值；

S5：将获取的焊缝熔宽和余高值作为当前监测结果，通过焊接试验平台的持续数据采集和特征计算，实现管道全位置焊接的背面在线监测。

进一步地，步骤S2中，利用激光扫描仪采集管道装配的轮廓数据，通过自定义几何算法获取装配间隙和错边值，具体步骤包括：

21)从采集的管道装配的轮廓数据中的轮廓线左侧开始，对每一点计算其与右侧n个点在Z轴上数值之差的平均值Dis1_i：

式中，Z_i为点i在Z轴上的数值，Z_k为点i的右侧的某点k在Z轴上的数值，n为位于点i右侧所有点的数量。

22)若计算结果大于或等于距离阈值T₁，即Dis1_i≥T₁，则停止遍历，否则对下一个点继续新一轮的计算和判断，直至达到轮廓线上的点数阈值N₁。

23)对轮廓线左侧平面的点进行直线拟合，获取左直线f₁(x)＝a₁x+b₁，记录左侧拟合结束点为C。

24)从采集的管道装配的轮廓数据中的轮廓线右侧开始，重复步骤21)～23)，获取右直线f₂(x)＝a₂x+b₂，记录右侧拟合结束点为D。

25)获取装配错边值：Misplaces＝|b₁-b₂|。

26)从左侧拟合结束点C开始，对每一点计算其与其右侧n个点在X轴上数值之差的平均值Dis2_i：

式中，X_i为点i在X轴上的数值，X_k为点i的右侧的某点k在X轴上的数值，n为位于点i右侧所有点的数量；

若计算值大于用以终止标记过程的预设阈值T₃，则终止遍历，并将该点标记为左间隙点A。

27)从右侧拟合结束点D开始以与步骤26)同样的算法得到右间隙点B。

28)利用左间隙点A、右间隙点B的X轴坐标值X_A和X_B获取装配间隙值：Gap＝|X_A-X_B|。

步骤S3中，利用工业相机采集管道背部的熔池图片，通过图像处理算法获取背部熔池的长度、宽度和面积值，具体步骤包括：

31)将采集的管道背部熔池图片转变为灰度图；

32)对灰度图进行平滑处理；

33)将熔池和母材区域进行精准分割，提取熔池边缘轮廓；

34)采用椭圆拟合方法获取熔池长度、宽度和面积三个特征值。

步骤S4中，利用激光扫描仪采集管道背部凝固焊缝的轮廓数据，通过自定义几何算法获取焊缝熔宽和余高值，具体步骤包括：

41)利用最小二乘法拟合出焊缝轮廓数据的左直线f₃(x)＝a₃x+b₃和右直线f₄(x)＝a₄x+b₄，并标记左、右拟合边界G和K；

42)从左拟合边界G至右拟合边界K，对每一点(x_i，y_i)计算该点到左右两条直线距离的平均值H_i，若H_i的计算结果大于当前余高值H，则标记新的余高点P，并更新余高值H；

43)从新的余高点P向左对每一点计算该点与其右侧n个点在Z轴上数值之差的平均值：

对于第一次小于设定阈值T₄的点，则标记该点为左焊趾点E，同理得到右焊趾点F；

44)利用E、F两点的X轴坐标值X_E和X_F获得焊缝熔宽W＝|X_E-X_F|。

点(x_i，y_i)到左右两条直线距离的平均值H_i的表达式为：

本发明提供的基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，相较于现有技术至少包括如下有益效果：

1)将工业相机和激光扫描仪两种视觉传感技术应用到管道全位置焊接质量在线监控中，克服了传统焊后检测所带来的耗时耗力的问题；

2)采用高斯平滑、阈值分割和椭圆拟合的熔池特征提取方法，避免了弧光、飞溅等异常噪声点的影响，且符合管道焊接熔池的典型形状特征，将特征值量化显示有助于焊工及时调整焊接工艺参数从而减少焊接缺陷的产生；

3)在管道装配错边和间隙特征提取过程中，依据激光扫描仪所得的二维轮廓点云数据，使用简单的最小二乘法拟合左右平板外加邻域平均阈值法确定左右坡口点，便可快速高效的获取特征值，简化了计算流程，省去了传统使用工具尺进行多点抽检所带来的时间和焊工培训成本；

4)在管道背部凝固焊缝熔宽和余高提取过程中，同样采用简单的几何运算便可获取特征值，在满足实时性要求的同时，依旧可以保证良好的计算精度，克服了传统依靠图像获取焊缝特征所带来的计算量大，泛化能力弱的缺点。

附图说明

图1为实施例中管道全位置焊接试验平台的安装示意图；

图2为实施例中激光轮廓扫描仪焊前预扫描所得的坡口装配数据异常点去除和中值滤波降噪的实例，其中，图2a)为原始数据轮廓图，图2b)为异常点剔除后轮廓图，图2c)为中值滤波后轮廓图；

图3为实施例中管道装配特征提取算法原理示意图；

图4为实施例中管道全位置焊接不同钟点位的典型熔池图片；

图5为实施例中背部熔池特征参数的定义；

图6为实施例中背部熔池特征提取算法的流程示意图；

图7为实施例中背部熔池特征提取的实例，其中，图7a)为原始图片，图7b)为灰度图，图7c)为滤波降噪处理后的图像，图7d)为阈值分割后的图像，图7e)为椭圆拟合处理后的图像，图7f)为最终结果图；

图8为实施例中管道背部凝固焊缝特征提取算法原理的示意图。

图9为实施例中全位置的管道背部凝固焊缝的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。

实施例

本发明涉及一种基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，该方法通过高速CMOS相机、减光-滤光系统和辅助LED光源可在焊接过程中对背面熔池图像进行获取。另外利用激光扫描仪可在焊前对管道装配的错边和间隙值进行采集，同时在焊接过程中对背面凝固焊道轮廓进行获取，从而使焊工更加直观对当前熔透状态进行评估，进而及时调整工艺参数以减少焊接缺陷的产生。

具体地，本发明方法包括如下步骤内容：

步骤一：如图1所示，搭建管道全位置焊接试验平台。

将工业相机和激光扫描仪安装在管道内部爬行机构上，通过设置和管道外部焊接机头相同的旋转角速度来实现360度的全位置监测。采集到熔池图像和焊缝轮廓由工作站进行实时显示，焊接操作人员在工作站上的任何修改会通过相连的工控机传输到弧焊电源上以实现对焊接工艺参数的动态调整。

步骤二：在正式焊接开始之前，利用激光扫描仪对管道装配的坡口轮廓进行采集。如图2a)所示，所得的轮廓中间坡口位置由于激光线无阻挡而肆意透出，首先需要采用领域平均法剔除噪声信息使轮廓变为图2b)，其次选用中值滤波算法剔除剩余毛刺杂点使轮廓变为图2c)。

经过预处理后的坡口轮廓如图3所示，通过自定义几何算法便可获取装配间隙和错边值，为焊接操作人员调整工艺参数提供参考，假设每个点云数据的坐标为(X_i，Z_i)，具体的计算流程如下：

1、从轮廓线左侧开始，计算每个点和其右侧n个点在Z轴上数值之差的平均值：

2、若计算结果大于等于距离阈值T₁，即Dis1_i≥T₁，则停止拟合。否则对下一个点继续新一轮的计算和判断，直至达到轮廓线上的点数阈值N₁。

3、利用最小二乘法对轮廓线左侧平面的点进行拟合，得到左直线：f₁(x)＝a₁x+b₁，记录左侧拟合结束点为C。

4、从轮廓线右侧开始，重复步骤1～3的流程，得到右直线：f₂(x)＝a₂x+b₂，记录右侧拟合结束点为D。

5、获得装配错边值：Misplaces＝|b₁-b₂|。

6、从左侧拟合结束点C开始，计算每个点和其右侧n个点在X轴上数值之差的平均值：

若大于用来终止标记过程的预设阈值T₃，则将该点标记为左间隙点A。

7、从右侧拟合结束点D开始用和步骤6相同的算法得到右间隙点B。

8、利用A、B两点的X轴坐标值X_A和X_B可获得装配间隙值：Gap＝|X_A-X_B|。

步骤三：在正式焊接过程中，利用工业相机采集管道背部熔池图片，不同钟点位的典型熔池形貌如图4所示。可以发现在平焊位置处，熔池呈现较规整正圆形态，而立向上焊或立向下焊时，由于重力的影响，熔池在水平方向拉长，呈现较明显椭圆形态。由于正圆也是椭圆的一种特殊情况，因此如图5所示，可用椭圆来对熔池形貌进行拟合，同时将椭圆的长度Length、宽度Width和面积Area定义为熔池的特征参数。

通过图像处理算法来对上述特征参数进行提取，相应的算法流程和图像处理的实例如图6和图7所示，具体如下：

1、将分辨率为1280*1024的彩色熔池图像转变为灰度图。

2、选用3*3的高斯滤波器对灰度图进行平滑操作，减少随机噪声的影响。

3、选用阈值分割的方法将熔池和母材区域进行精准分割，提取熔池边缘轮廓。

4、选用椭圆拟合的方法获取熔池长度、宽度、面积三个特征值。

步骤四：在正式焊接过程中，利用激光扫描仪对管道背部凝固焊缝轮廓数据进行采集，并通过自定义几何算法获取背面焊缝熔宽和余高值，算法原理如图8所示，具体的计算流程如下：

1、采用和步骤二1～4相同的算法，利用最小二乘法计算得到凝固焊缝轮廓数据中左侧平板所对应的左直线：f₃(x)＝a₃x+b₃和右侧平板对应的右直线：f₄(x)＝a₄x+b₄，并标记左右拟合边界G和K。

2、从左边界G至右边界K，计算每一点(x_i，y_i)到左右两条直线距离的平均值：

倘若结果大于当前余高值H(初始为0)，则标记新的余高点P(初始为G点)并更新余高值H。

3、从上述所得的最终余高点P开始向左，计算每个点和其右侧n个点在Z轴上数值之差的平均值：

若第一次小于设定阈值T₄，则标记得到左焊趾点E，同理得到右焊趾点F。

4、利用E、F两点的X轴坐标值X_E和X_F可获得焊缝熔宽：W＝|X_E-X_F|。

5、将获取的背面焊缝熔宽和余高值作为当前监测结果。在整个焊接过程里保持扫描仪的持续采集和特征计算便可如图9所示，获得全位置的背面凝固焊缝熔宽和余高值，实现管道全位置焊背面在线监测。

本发明将工业相机和激光扫描仪两种视觉传感技术应用到管道全位置焊接质量在线监控中，克服了传统焊后检测所带来的耗时耗力的问题；采用高斯平滑、阈值分割和椭圆拟合的熔池特征提取方法，避免了弧光、飞溅等异常噪声点的影响，且符合管道焊接熔池的典型形状特征，将特征值量化显示有助于焊工及时调整焊接工艺参数从而减少焊接缺陷的产生；在管道装配错边和间隙特征提取过程中，依据激光扫描仪所得的二维轮廓点云数据，使用简单的最小二乘法拟合左右平板外加邻域平均阈值法确定左右坡口点，便可快速高效的获取特征值，简化了计算流程，省去了传统使用工具尺进行多点抽检所带来的时间和焊工培训成本。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的工作人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，其特征在于，包括下列步骤：

1)搭建管道全位置焊接试验平台；

2)在焊接前，采集管道装配的轮廓数据，获取装配间隙和错边值；

3)在焊接过程中，采集管道背部的熔池图片，获取背部熔池的长度、宽度和面积值；

4)在焊接过程中，采集管道背部凝固焊缝的轮廓数据，获取焊缝熔宽和余高值；

5)将获取的焊缝熔宽和余高值作为当前监测结果，通过焊接试验平台的持续数据采集和特征计算，实现管道全位置焊接的背面在线监测；

步骤1)中，搭建管道全位置焊接试验平台的具体内容为：

将工业相机和激光扫描仪安装在管道内部的爬行机构上，通过设置与管道外部焊接机头相同的旋转角速度实现360度的全位置监测，采集到的熔池图像和焊缝轮廓由工作站进行实时显示，焊接操作人员在工作站上的任何修改通过相连的工控机传输值弧焊电源上，实现对焊接工艺参数的动态调整；

步骤2)中，利用激光扫描仪采集管道装配的轮廓数据，通过自定义几何算法获取装配间隙和错边值；

步骤2)中，通过自定义几何算法获取装配间隙和错边值的具体步骤包括：

21)从采集的管道装配的轮廓数据中的轮廓线左侧开始，对每一点计算其与右侧n个点在Z轴上数值之差的平均值Dis1_i；

22)若计算结果大于或等于距离阈值T₁，即Dis1_i≥T₁，则停止遍历，否则对下一个点继续新一轮的计算和判断，直至达到轮廓线上的点数阈值N₁；

23)对轮廓线左侧平面的点进行直线拟合，获取左直线f₁(x)＝a₁x+b₁，记录左侧拟合结束点为C；

24)从采集的管道装配的轮廓数据中的轮廓线右侧开始，重复步骤21)～23)，获取右直线f₂(x)＝a₂x+b₂，记录右侧拟合结束点为D；

25)获取装配错边值：Misplaces＝|b₁-b₂|；

26)从左侧拟合结束点C开始，对每一点计算其与其右侧n个点在X轴上数值之差的平均值Dis2_i，若计算值大于用以终止标记过程的预设阈值T₃，则终止遍历，并将该点标记为左间隙点A；

27)从右侧拟合结束点D开始以与步骤26)同样的算法得到右间隙点B；

28)利用左间隙点A、右间隙点B的X轴坐标值X_A和X_B获取装配间隙值：Gap＝|X_A-X_B|。

2.根据权利要求1所述的基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，其特征在于，每一点计算与其右侧n个点在Z轴上数值之差的平均值Dis1_i的表达式为：

式中，Z_i为点i在Z轴上的数值，Z_k为点i的右侧的某点k在Z轴上的数值，n为位于点i右侧所有点的数量；

每一点计算其与其右侧n个点在X轴上数值之差的平均值Dis2_i的表达式为：

式中，X_i为点i在X轴上的数值，X_k为点i的右侧的某点k在X轴上的数值，n为位于点i右侧所有点的数量。

3.根据权利要求2所述的基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，其特征在于，步骤3)中，利用工业相机采集管道背部的熔池图片，通过图像处理算法获取背部熔池的长度、宽度和面积值。

4.根据权利要求3所述的基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，其特征在于，步骤3)中，通过图像处理算法获取背部熔池的长度、宽度和面积值的具体步骤包括：

31)将采集的管道背部熔池图片转变为灰度图；

32)对灰度图进行平滑处理；

33)将熔池和母材区域进行精准分割，提取熔池边缘轮廓；

34)采用椭圆拟合方法获取熔池长度、宽度和面积三个特征值。

5.根据权利要求1所述的基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，其特征在于，步骤4)中，利用激光扫描仪采集管道背部凝固焊缝的轮廓数据，通过自定义几何算法获取焊缝熔宽和余高值。

6.根据权利要求5所述的基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，其特征在于，步骤4)中，通过自定义几何算法获取焊缝熔宽和余高值的具体步骤包括：

41)利用最小二乘法拟合出焊缝轮廓数据的左直线f₃(x)＝a₃x+b₃和右直线f₄(x)＝a₄x+b₄，并标记左、右拟合边界G和K；

42)从左拟合边界G至右拟合边界K，对每一点(x_i，y_i)计算该点到左右两条直线距离的平均值H_i，若H_i的计算结果大于当前余高值H，则标记新的余高点P，并更新余高值H；

43)从新的余高点P向左对每一点计算该点与其右侧n个点在Z轴上数值之差的平均值：

对于第一次小于设定阈值T₄的点，则标记该点为左焊趾点E，同理得到右焊趾点F；

44)利用E、F两点的X轴坐标值X_E和X_F获得焊缝熔宽W＝|X_E-X_F|。

7.根据权利要求6所述的基于视觉传感的管道全位置焊背面在线监测方法，其特征在于，点(x_i，y_i)到左右两条直线距离的平均值H_i的表达式为：

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