解析一种基于图像的erw焊接状态特征提取新方法

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1、学兔兔www.xuetutu.com俘掳试验研究一一种基于图像的ERW焊接状态特征提取新方法成阳师范学院物理与电子工程学院(71200O)薛小庆王明军中铁一局新运工程有限公司(咸阳市712000)秦刚摘要为了实时获取高频电阻焊接头熔合区的状态，提出一种基于数字图像的焊接状态特征提取新方法。新方法以线性提取为核心代替传统上以点集拟合为核心，使用全局自适应分割、Freeman链码、累计概率Hough变换、线段重构等方式提高新方法的抗干扰能力。通过试验表明，新方法能有效、准确地提取焊接状态特征信息。关键词：焊接状态Freeman链码累计概率Hough变换线段重构中图分类号：TG

2、47场实际生产的ERW焊接状态特征提取新方法。将传0前言统侧重于图像内点集的查找转变为侧重于图像内线性采用HF—ERW(HF—ERW，HighFrequencyElec—信息寻找，通过全局自适应分割、轮廓提取、线性查找、tricResistanceWelding)焊接方式生产的直缝焊管，称线段重构等方式组成新的特征量提取方法，可以快速、其为ERW焊管。在生产过程中对焊缝质量的控制能有效地获取焊接实时状态信息。力，是决定ERW生产水平的关键-3j。1980年日本人1状态特征量选取Haga通过图像监测将焊缝熔合区域状态划分为“3类焊接状态”，并指出焊接过程中的不良状态是造成焊

3、缝图1为现场采集到的图像，参考Kim的状态特征量质量缺陷的最主要原因。Haga等人研制了通过的选取并结合国内生产现场的实际情况，设定了目标4图像信息分析焊接状态，并实时调整热输入量的自动个状态特征量：加热面积、V型角的汇合点、V型开口角化控制系统。该系统将焊接过程控制在最优状态中，度以及V型角的角平分线。加热面积是判断当前焊接极大的提高了ERW焊管成品率J。2007年韩国人过程处于“3类焊接状态”的何种类别的重要特征量；VKim．Dl71简化了图像信息提取方式，利用图像处理技型汇合点可以推算出焊点(熔合点)的位置。由于国内术提取出图像中3个状态特征量(V形角的汇合点，加生

4、产线中的挤压轴提供的挤压力不为常数，所以文中通热面积，加热宽度)，并通过分析这3个特征量的状态过V型开口角度与V型角的角平分线的计算，判断挤压用于实时控制热输入量。轴提供的挤压力大小以及母材两侧是否受压均匀。传统提取特征量方法一般先寻找图像中V形区域边缘点的点集，再将点集拟合成线段，进而求出状态特征量。传统算法中通常采用固定阈值分割，最小二乘法拟合直线等_8I9对干扰较为敏感的处理方式，方法本身对图像采集质量要求很高。此外，国内ERW现场管理水平较低，生产过程中的振动、火花、现场光源等外界干扰因素都较日韩现场恶劣。这些因素都导致了传统算法在国内现场使用中成功率与准确率都大

5、幅下降。针对传统算法的不足，研究了一种适用于国内现图1采集的图像样本收稿日期：2015一O1—212状态特征量提取基金项目：国家自然科学基金(61271110)；咸阳师范学院硕士引进人才项目(13XSYK011)；中国博士基金项目(2014M552468)；陕2．1图像二值化西省自然科学基金项目(2014JQ8316)。将大津法(OTSU法)改进后用于对焊接图像302015年第10期学兔兔www.xuetutu.com学兔兔www.xuetutu.com学兔兔www.xuetutu.com