基于纹理特征的MAG焊焊接缺陷熔池图像分类研究(2)
3.2.1 基于阈值分割的熔池图像处理算法原理 14
3.2.2 熔池图像处理结果分析 17
3.3预提取轮廓的灰度共生矩阵熔池图像处理 22
结 论 28
致 谢 29
参考文献30
1 绪论
1.1 选题背景及意义
焊接广泛用于不同行业，如机械制造、建筑钢结构、航天航空、桥梁建造、汽车制造、化工设备等，随着汽车、石油化工、航天航空等工业的迅速发展，不断对焊接技术和焊接质量提出新要求。市场需求同时还要求提高劳动生产率、降低焊接成本从而实现焊接过程自动化、智能化。随着近年来新材料、新结构和计算机技术的发展，结合生产需求和现代科学技术新成就，推动气体保护焊这一新技术得到了更好的发展[1]。
气体保护焊具有实现机械化、自动化和智能化焊接，以及具有焊接质量好、效率高等优点，受到世界各国的普遍重视。但是焊接是一个很复杂的物理化学变化过程，焊接过程的热，力，光，辐射等作用使焊接质量得不到严格的保证，根据经验和当前研究的理论知识可以根据焊材及所需的性能制订合理的焊接工艺，但是冷却凝固后检测焊缝还是不可避免会有一些缺陷，尽管焊接材料和焊接方法一直在推陈出新，但难以避免如焊接过程中太多的不确定性，产生变形、裂纹、咬边、应力集中、气孔、裂纹、夹渣等缺陷，从历史回顾可以看到焊接过程中存在无法检测的缺陷酿成了悲剧，为了不让历史悲剧发生，对于焊接质量控制需要从多方面多角度去发散研究，使之不断改进向前，满足当前和以后对焊接质量方面的特殊要求。
科学交叉在当今很大程度促进科学综合性发展。我们将计算机一系列相关理论知识应用到焊接行业，运用计算机语言争取应用更多实现焊接的自动化智能化，并且保证焊接质量提高。计算机辅助技术不要局限在计算机焊接应用软件的范围，对于和焊接过程相关的数值模拟、视觉传感信息处理以及焊接设备控制等许多方面要进行深入的研究，当前国内外普遍使用各类传感装置采集焊接熔池信息以便于对焊接过程进行控制，可以较好地保证后期的焊接质量。
目前，对于采集钨极气体保护焊（GTAW）熔池图像有比较成熟的研究体系，但由于熔化极富氩气体电弧焊有太强的弧光，所以对熔池图像没有什么权威的研究成果，所以若想研究焊接熔池图像，首要解决的问题是如何恰到好处的消除弧光干扰而得到真实的熔池图像。得到真实的熔池图像后，由于焊接熔池图像包含太多焊接质量信息，如果可以从不同角度去研究焊接熔池图像，比如对形状参数提取，纹理特征参数提取等，有了可以量化焊接熔池图像的数据，可以更科学的对焊接质量进行分析和预测，如果可以研究有一定理论突破，则在实现焊接质量实时在线监测并作出相应的焊接工艺参数调整提供理论上的科学依据。因此如果可以基于纹理特征对MAG焊接熔池图像进行分类研究还是很有研究意义的。
1.2 焊接过程熔池视觉传感技术研究现状
1.3 熔池图像处理技术及特征提取研究现状
1.4 基于视觉的焊接质量智能控制研究现状
1.5 纹理特征提取研究现状
纹理特征提取是指通过一定的图像处理技术抽取出纹理特征，从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。随着计算机技术发展及机器视觉系统在不同领域的广泛应用，如农产品质量检测、国防安全、交通管理等纹理图像分析技术正在成为机器视觉领域的热点课题之一[21]。纹理特征提取属于学科交叉相对跨越较大，对于焊接熔池图像基于纹理特征方面的分类没有查到相关的文献，但对于纹理特征提取还是有一定学者进行深入的研究。纹理特征提取分类方法如图1.3所示。