一种焊接未熔合缺陷在线检测方法[发明专利]

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 CN 112129774 A(43)申请公布日 2020.12.25

(21)申请号 202010999801.9(22)申请日 2020.09.22

(71)申请人 哈尔滨工业大学（威海）

地址 2200 山东省威海市环翠区文化西

路2号(72)发明人 陈波　马程远　檀财旺　宋晓国　

冯吉才　(74)专利代理机构 威海科星专利事务所 37202

代理人 李沫(51)Int.Cl.

G01N 21/95(2006.01)

权利要求书1页 说明书4页 附图2页

()发明名称

一种焊接未熔合缺陷在线检测方法

(57)摘要

本发明提出一种焊接未熔合缺陷在线检测方法，该方法所使用的检测装置包括同轴相机、旁轴相机以及计算机，所述同轴相机和旁轴相机均与计算机相连接，所述同轴相机和旁轴相机用于从不同的角度对焊接熔池进行实时拍摄，该方法采用同轴相机与旁轴相机相结合的方式，对焊接过程中的熔池进行实时拍摄，计算机通过图像处理来提取熔池的宽度等信息，对熔池的形状等进行分析，进而判断是否可能存在未熔合缺陷。上述焊接未熔合缺陷在线检测方法可以在焊接过程中实时检测未熔合缺陷的产生，降低了焊后检测所花费的时间成本及人力成本，可以提高生产效率。

CN 112129774 ACN 112129774 A

权　利　要　求　书

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1.一种焊接未熔合缺陷在线检测方法，其特征在于：该方法所使用的检测装置包括同轴相机、旁轴相机以及计算机，所述同轴相机和旁轴相机均与计算机相连接，所述同轴相机和旁轴相机用于从不同的角度对焊接熔池进行实时拍摄，所述方法包括以下步骤：

步骤1、在焊接过程开始之前，通过同轴相机对待焊工件进行拍摄，并将拍摄的图像传输至计算机中，将该图像记作参考图像，用户指定所述参考图像的坡口边界；

步骤2、在焊接过程中，所述同轴相机和旁轴相机从不同的角度对焊接熔池进行实时拍摄，并且二者将实时拍摄所得到的图像传输至计算机中，通过计算机进行图像处理；

所述计算机对同轴相机拍摄到的图像进行的处理，包括以下步骤：步骤31a、提取熔池边界图像：将同轴相机实时拍摄到的图像转换为灰度图像，对灰度图像进行阈值分割处理，对阈值分割处理后的图像进行边缘检测与提取，从而得到同轴相机实时拍摄到的图像的熔池边界图像；

步骤32a、将步骤1中参考图像的坡口边界与步骤31a中同轴相机实时拍摄到的图像的熔池边界进行对比，当熔池宽度小于坡口宽度时，计算机记录下同轴相机拍摄当前图像所对应的时间以及焊接位置，并发出警报；

步骤33a、重复步骤31a、步骤32a，直至将同轴相机拍摄到的所有图像都经过计算机处理；

所述计算机对旁轴相机拍摄到的图像进行的处理，包括以下步骤：步骤31b、提取熔池边界图像：将旁轴相机实时拍摄到的图像转换为灰度图像，设定灰度图像的ROI区域，对ROI区域内的图像依次执行阈值分割、形态算、边缘检测处理，从而得到旁轴相机实时拍摄到的图像的熔池边界图像；

步骤32b、对熔池下边界进行凹凸性判断：熔池下边界指的是，将熔池边界图像中的白色像素点按照行号从大到小排序，当白色像素点的行号相同时，再将白色像素点按照列号从大到小排序，之后将前N个白色像素点组成的曲线记作熔池下边界，其中N等于ROI区域的像素宽度乘以0.6所得数值向下取整；将熔池下边界拟合为抛物线，判断该抛物线的开口方向，当开口方向向下时，计算机记录下旁轴相机拍摄当前图像所对应的时间以及焊接位置，并发出警报；当开口方向向上时，跳转至步骤33b；

步骤33b、计算熔池下边界的曲率：将熔池下边界拟合为圆弧，得到圆弧所在圆的半径R，取半径R的倒数即为熔池下边界的曲率；

步骤34b、判断熔池下边界的曲率是否在预设范围内，当熔池下边界的曲率超出预设范围时，计算机记录下旁轴相机拍摄当前图像所对应的时间以及焊接位置，并发出警报；

步骤35b、重复步骤31b～34b，直至将旁轴相机拍摄到的所有图像都经过计算机处理。2.根据权利要求1所述的焊接未熔合缺陷在线检测方法，其特征在于：在所述步骤32b中，使用最小二乘法将熔池下边界拟合为抛物线。

3.根据权利要求1所述的焊接未熔合缺陷在线检测方法，其特征在于：在所述步骤33b中，使用最小二乘法将熔池下边界拟合为圆弧。

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说　明　书

一种焊接未熔合缺陷在线检测方法

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技术领域

[0001]本发明涉及焊接质量检测技术领域，尤其涉及一种焊接未熔合缺陷在线检测方法，该方法尤其适用于厚板窄间隙焊接未熔合缺陷的在线检测。背景技术

[0002]在焊接生产领域，为了保证生产质量，往往需要对焊接成品进行检测。无损检测即在不损害产品的性能等指标的前提下，对焊接的质量进行检测。传统的无损检测手段，包括超声检测、射线检测等方法都属于离线检测，即需要在待测焊件焊接完成后才能进行检测。这往往需要额外的人力，且花费大量的时间。在线检测是指在焊件的焊接过程中对焊接缺陷进行实时的检测，使用在线检测可以降低焊后检测的时间成本。[0003]在厚板窄间隙焊接中，常常会出现未熔合缺陷。未熔合缺陷是指焊接过程中部分母材没有完全熔化，导致焊缝金属出现不连续的一种缺陷。未熔合缺陷会严重降低焊缝强度，是焊接过程中应该极力避免的缺陷。

[0004]现有技术中存在一些焊接质量检测方法，例如专利申请号为201711240303.0、发明创造名称为基于熔池动态特征的端缝焊接未熔合缺欠实时检测方法的专利申请公开了采用视觉传感的手段，对焊接过程中的图像信息进行处理，分析并提取图像信息的特征，并利用这些特征来判断是否存在可能的缺陷。但是该方法适用于薄板，不能检测厚板焊接中的未熔合缺陷

[0005]专利申请号为201810751924.3、发明创造名称为基于光谱视觉协同感知的多源质量监测方法的专利申请公开了采用视觉传感与光谱传感协同的手段，采集光谱数据与熔池图像信息并分别进行处理。在电流的基值时刻采集图像信息，在电流的峰值时刻采集光谱信息。利用KNN算法对图像信息进行分类，从而获得焊速信息；利用阈值判断的方法处理光谱信息，从而检测焊接中的铁锈和油污。该方法可以实现在线检测，但不能检测未熔合缺陷。

发明内容

[0006]为了解决现有技术中存在的问题，本申请提出了一种焊接未熔合缺陷在线检测方法，以便可以在焊接过程中实时发现潜在的未熔合缺陷。[0007]为了实现上述目的，本申请提出了一种焊接未熔合缺陷在线检测方法，该方法所使用的检测装置包括同轴相机、旁轴相机以及计算机，所述同轴相机和旁轴相机均与计算机相连接，所述同轴相机和旁轴相机用于从不同的角度对焊接熔池进行实时拍摄，所述方法包括以下步骤：[0008]步骤1、在焊接过程开始之前，通过同轴相机对待焊工件进行拍摄，并将拍摄的图像传输至计算机中，将该图像记作参考图像，用户指定所述参考图像的坡口边界；[0009]步骤2、在焊接过程中，所述同轴相机和旁轴相机从不同的角度对焊接熔池进行实时拍摄，并且二者将实时拍摄所得到的图像传输至计算机中，通过计算机进行图像处理；

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说　明　书

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所述计算机对同轴相机拍摄到的图像进行的处理，包括以下步骤：

[0011]步骤31a、提取熔池边界图像：将同轴相机实时拍摄到的图像转换为灰度图像，对灰度图像进行阈值分割处理，对阈值分割处理后的图像进行边缘检测与提取，从而得到同轴相机实时拍摄到的图像的熔池边界图像；[0012]步骤32a、将步骤1中参考图像的坡口边界与步骤31a中同轴相机实时拍摄到的图像的熔池边界进行对比，当熔池宽度小于坡口宽度时，计算机记录下同轴相机拍摄当前图像所对应的时间以及焊接位置，并发出警报；[0013]步骤33a、重复步骤31a、步骤32a，直至将同轴相机拍摄到的所有图像都经过计算机处理；

[0014]所述计算机对旁轴相机拍摄到的图像进行的处理，包括以下步骤：[0015]步骤31b、提取熔池边界图像：将旁轴相机实时拍摄到的图像转换为灰度图像，设定灰度图像的ROI区域，对ROI区域内的图像依次执行阈值分割、形态算、边缘检测处理，从而得到旁轴相机实时拍摄到的图像的熔池边界图像；[0016]步骤32b、对熔池下边界进行凹凸性判断：熔池下边界指的是，将熔池边界图像中的白色像素点按照行号从大到小排序，当白色像素点的行号相同时，再将白色像素点按照列号从大到小排序，之后将前N个白色像素点组成的曲线记作熔池下边界，其中N等于ROI区域的像素宽度乘以0.6所得数值向下取整；将熔池下边界拟合为抛物线，判断该抛物线的开口方向，当开口方向向下时，计算机记录下旁轴相机拍摄当前图像所对应的时间以及焊接位置，并发出警报；当开口方向向上时，跳转至步骤33b；[0017]步骤33b、计算熔池下边界的曲率：将熔池下边界拟合为圆弧，得到圆弧所在圆的半径R，取半径R的倒数即为熔池下边界的曲率；[0018]步骤34b、判断熔池下边界的曲率是否在预设范围内，当熔池下边界的曲率超出预设范围时，计算机记录下旁轴相机拍摄当前图像所对应的时间以及焊接位置，并发出警报；[0019]步骤35b、重复步骤31b～34b，直至将旁轴相机拍摄到的所有图像都经过计算机处理。

[0020]在一些实施例中，在所述步骤32b中，使用最小二乘法将熔池下边界拟合为抛物线。

[0021]在一些实施例中，在所述步骤33b中，使用最小二乘法将熔池下边界拟合为圆弧。[0022]本申请的该方案的有益效果在于上述焊接未熔合缺陷在线检测方法可以在焊接过程中实时检测未熔合缺陷的产生，降低了焊后检测所花费的时间成本及人力成本，可提高生产效率。

附图说明

[0023]图1示出了实施例中焊接未熔合缺陷在线检测装置的结构示意图。[0024]图2示出了实施例中计算机针对同轴相机拍摄的图像的处理示意图，其中(a)为同轴相机采集的图像灰度化以后得到的灰度图，(b)为阈值分割后得到的熔池图像，(c)为执行边缘检测后得到的熔池边界以及用户指定的坡口边界图像。

[0025]图3示出了实施例中计算机针对旁轴相机拍摄的图像的处理示意图，其中(a)为旁轴相机采集的图像灰度化以后得到的灰度图，(b)为ROI提取后的区域图像，(c)为阈值分割

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后得到的图像，(d)为形态算后得到的熔池图像，(e)为执行边缘检测与提取之后得到的熔池边界图像。[0026]附图标记：1-计算机，2-同轴相机，3-焊炬，4-待焊工件，5-旁轴相机。具体实施方式

[0027]下面结合附图对本申请的具体实施方式作进一步的说明。[0028]如图1所示，本申请所涉及的焊接未熔合缺陷在线检测方法所使用的检测装置包括同轴相机2、旁轴相机5以及计算机1，所述同轴相机2和旁轴相机5均与计算机1相连接，所述同轴相机2垂直于待焊工件4设置，所述同轴相机2与焊炬3保持相对静止，用于正对焊接熔池进行实时拍摄，具体的所述同轴相机2的设置方式可以自行设定，只要能满足上述要求即可；所述旁轴相机5与焊炬3保持相对静止，所述旁轴相机5与焊炬相距预设距离，并且所述旁轴相机5与待焊工件4的坡口具有预设的垂直距离，用于对准焊接熔池进行实施拍摄。所述旁轴相机5与所述焊炬之间的距离以及所述旁轴相机5与待焊工件4的坡口的预设垂直距离都是根据旁轴相机5的镜头参数来设定的。例如所述旁轴相机5与所述焊炬相距20～50cm，所述旁轴相机5与待焊工件4的坡口的垂直距离是10cm。所述同轴相机2和旁轴相机5用于从不同的角度对焊接熔池进行实时拍摄。在本实施例中，所述焊炬3采用激光焊接头，当然也可以用其他焊炬，例如TIG焊等。

[0029]本申请所涉及的焊接未熔合缺陷在线检测方法包括以下步骤：[0030]步骤1、在焊接过程开始之前，通过同轴相机2对待焊工件4进行拍摄，并将拍摄的图像传输至计算机1中，将该图像记作参考图像，用户指定所述参考图像的坡口边界。[0031]步骤2、在焊接过程中，所述同轴相机2和旁轴相机5从不同的角度对焊接熔池进行实时拍摄，并且二者将实时拍摄所得到的图像传输至计算机1中，通过计算机1进行图像处理。

[0032]所述计算机1对同轴相机2拍摄到的图像进行的处理，如图2所示，包括以下步骤：[0033]步骤31a、提取熔池边界图像：将同轴相机2实时拍摄到的图像转换为灰度图像，对灰度图像进行阈值分割处理，对阈值分割处理后的图像进行边缘检测与提取，从而得到同轴相机2实时拍摄到的图像的熔池边界图像。[0034]步骤32a、将步骤1中参考图像的坡口边界与步骤31a中同轴相机2实时拍摄到的图像的熔池边界进行对比，当熔池宽度小于坡口宽度时，代表着极有可能出现未熔合缺陷，计算机记录下同轴相机2拍摄当前图像所对应的时间以及焊接位置，并发出警报。[0035]步骤33a、重复步骤31a、步骤32a，直至将同轴相机2拍摄到的所有图像都经过计算机处理。

[0036]所述计算机1对旁轴相机5拍摄到的图像进行的处理，如图3所示，包括以下步骤：[0037]步骤31b、提取熔池边界图像：将旁轴相机5实时拍摄到的图像转换为灰度图像，设定灰度图像的ROI区域，对ROI区域内的图像依次执行阈值分割、形态算、边缘检测处理，从而得到旁轴相机5实时拍摄到的图像的熔池边界图像。[0038]步骤32b、对熔池下边界进行凹凸性判断：熔池下边界指的是，将熔池边界图像中的白色像素点按照行号从大到小排序，当白色像素点的行号相同时，再将白色像素点按照列号从大到小排序，之后将前N个白色像素点组成的曲线记作熔池下边界，其中N等于ROI区

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域的像素宽度乘以0.6所得数值向下取整；使用最小二乘法或者其他方法将熔池下边界拟合为抛物线，判断该抛物线的开口方向，当开口方向向下时，代表着极有可能出现未熔合缺陷，计算机记录下旁轴相机5拍摄当前图像所对应的时间以及焊接位置，并发出警报；当开口方向向上时，跳转至步骤33b。[0039]步骤33b、计算熔池下边界的曲率：使用最小二乘法或者其他方法将熔池下边界拟合为圆弧，得到圆弧所在圆的半径R，取半径R的倒数1/R即为熔池下边界的曲率。[0040]步骤34b、判断熔池下边界的曲率是否在预设范围内，当熔池下边界的曲率超出预设范围时，代表着极有可能出现未熔合缺陷，计算机记录下旁轴相机5拍摄当前图像所对应的时间以及焊接位置，并发出警报。[0041]步骤35b、重复步骤31b～34b，直至将旁轴相机5拍摄到的所有图像都经过计算机处理。

[0042]本申请所涉及的焊接未熔合缺陷在线检测方法采用同轴相机与旁轴相机相结合的方式，对焊接过程中的熔池进行拍摄，并通过图像处理来提取熔池的宽度等信息，对熔池的形状等进行分析，进而判断是否可能存在未熔合缺陷。上述方法可以在焊接过程中实时检测未熔合缺陷的产生，降低了焊后检测所花费的时间成本及人力成本，可以提高生产效率。

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说　明　书　附　图

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图1

图2

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说　明　书　附　图

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图3

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