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基于图像处理的ERW焊管焊接质量在线监测研究

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ERW焊管广泛应用于石油、化工等流体传输。近年来,随着西气东输工程的启动,我国ERW焊管的需求在不断的增加,ERW焊管的生产能力也在不断增强,但是,目前我国ERW焊管焊接质量检测的自动化程度还很低,焊管的焊接质量大多数还是凭借工人的经验来判断,缺乏焊接质量的在线自动监测系统,这样的生产效率和焊接质量检验方式与我国ERW焊管需求的矛盾越来越尖锐,研究开发这样一套ERW焊管焊接质量在线自动监测系统显得意义重大。

本文以渤海装备华油焊管扬州分公司的ERW焊管生产设备为对象,结合国内外对ERW焊管焊接质量监测的研究,提出一种基于数字图像处理技术的ERW焊管质量在线监测系统。

文章研究了国内外ERW焊管的生产状况,ERW焊管焊接质量检测的现状,通过对焊接设备各个环节的分析,得出了焊管焊接质量的影响因素。由于ERW焊管焊接质量的影响因素是多方面的,文章提出了一种便于提取和融合多个特征值的检测方法,即图像处理的方法。文章采用区域生长的算法对ERW焊管焊接处的图像进行了分割,通过Hough变换算法对图像中的直线特征进行了提取,采用统计的方法对特征区域的大小进行了提取,以及几何处理的方法对图像中的其他几何特征进行了提取。从图像中提取出与焊接质量相关的特征值有:焊接处加热面积、V型汇合角的位置、V型汇合角的角度、V型汇合角两边的对称度。焊接的图像是通过在ERW焊管焊接设备上架设的高速CCD彩色相机来获取。最后建立了人工神经网络模式识别技术来融合这些特征值,进而判断ERW焊管的焊接质量。

整个软件是在Visual Studio2008软件开发平台下完成的,图像处理的相关算法是用C++语言实现的,并编有基于MFC对话框的人机界面,整个界面分为四部分,界面的左上角可以实时显示焊接过程,左下角部分更新显示从图像中获得焊接处特征值的变化曲线,右上角是相机控制设置,右下角是程序对焊接质量评价结果的质量预报警示灯。通过现场的调试和检验,该系统的检验合格正确率在86%以上。对提高ERW焊管的生产效率和焊接质量自动化检验有重要意义。

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