一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法技术

本发明专利技术涉及一种焊点质量评价方法，具体为一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法。该方法包括如下步骤：S1获取压痕图像及对应焊点的熔核直径；S2对压痕图像进行预处理，以消除噪声、突出边界、填充孔洞；S3根据预处理图像设计特征提取算法，获得焊点压痕平均轴长、点蚀面积、Hog特征等特征；S4绘制平均轴长‑熔核直径、点蚀面积‑熔核直径曲线，找到第一特征点与第二特征点；S5根据所提取特征与第一特征点、第二特征点比较或利用SVM评价焊点质量。本发明专利技术将多种图像处理算法融合，提取多个表征压痕的特征，解决了焊点与电极特征提取困难、焊点质量评价困难的问题，为自动化焊接质量监控提供了新的思路，为缺陷焊点的分类提供了参考依据。

【技术实现步骤摘要】
一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法
本专利技术涉及一种焊点质量评价方法，具体为一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，属于焊接

技术介绍
电阻点焊以其操作简单、生产效率高、成本低等特点广泛应用于工业生产的板材连接当中。但是，电阻点焊在焊接过程中具有过程复杂、温度变化快、各阶段之间耦合性强等特点，使得对焊点状态信息提取较为困难。目前，对焊点质量进行评价的方法主要包括人工目测法和破坏性试验法。其中，人工目测法费时费力，对技术人员要求较高，而且检验结果有主观性强、一致性差、准确率低、效率低等缺点；破坏性试验法则存在成本高、周期长、不适用于自动化生产等缺点。因此如何提供一种适用于自动化生产线的焊接质量分析方法显得十分必要。在目前诸多质量检测方法中，基于计算机视觉的检测方法因其优越性显著而脱颖而出。视觉信息具有信息量大、抗干扰能力强、灵敏度高等优点，可以在不影响在线生产的情况下，实现对焊点质量以及焊接系统状态的监测。图像处理及特征提取技术是基于视觉的焊接质量分析方法的核心，主要任务是将CCD相机采集的电极压痕图像进行计算处理，提取压痕的特征信息，从而分析焊接质量。对现有技术的文献检索发现，申请号为201911120569.0的中国专利技术专利，公开了一种基于机器视觉和深度学习的虚焊检测方法、系统及介质，该方法中关于焊接质量分析的方法是通过如下方法实现：通过对原始焊点图像进行预处理、滤波、图像分割等操作，获取焊点图像；将获取的图像输入SVM与神经网络，筛选出存在虚焊的焊点。虽然该方法能够有效减少人为影响，识别焊点虚焊，但是无法识别点蚀、飞溅等常见缺陷。镀锌高强钢板是近年来兴起的一种高强钢，与传统钢板相比，其在点焊过程中存在着点蚀磨损特征变化显著、电极磨损严重及焊接工艺性差等问题，而点蚀的产生会对焊点质量产生严重的影响，而且点蚀特征难以利用传统无损检测的方式进行获取，因此高强钢点焊质量的评价是亟待解决的技术难题。同时，传统方式提取的单一焊点状态信息难以准确评价焊点质量，而基于电极压痕图像的特征提取方法具有容易采集、特征变化稳定、能够同时提取电极与焊点表面多个特征等优点。有鉴于此，本专利技术提供了一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，用于对高强钢点焊质量进行评价并且该方法能够适用于自动化生产线。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，在获取电极压痕图像之后，运用平滑滤波、锐化增强、图像二值化等技术进行预处理，利用Sobel边缘检测、Suzuki85等算法提取压痕边缘信息，提取压痕平均轴长、点蚀面积特征，建立压痕特征与焊点质量之间的关系。本专利技术能够根据电极压痕获取当前焊点与电极状态，及时筛选出不合格的焊点，对提高生产效率和保障生产安全具有重要意义。上述的目的通过以下技术方案实现：一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，该方法包括如下步骤：S1.获取压痕图像，获取焊点的熔核直径D作为评价焊点质量指标；S2.对压痕图像进行预处理，以消除噪声、突出边界、填充孔洞；S3.根据预处理图像设计特征提取算法，获得焊点压痕平均轴长、点蚀面积、Hog特征等特征；S4.分别以平均轴长和点蚀面积为横坐标、熔核直径为纵坐标绘制曲线，并在平均轴长-熔核直径曲线、点蚀面积-熔核直径曲线中找到焊点质量划分的临界点作为第一特征点和第二特征点；S5.根据所提取特征与第一特征点、第二特征点比较或利用SVM评价焊点质量。进一步地，步骤S2中所述的图像预处理是采用滤波、锐化、阈值分割和形态学操作四个流程对获取的压痕图像进行预处理，即采用以下步骤对CCD相机获取压痕图像进行调整，消除图像中噪声影响，突出边缘信息：S21.首先将压痕图像转为灰度图，对灰度图进行平滑滤波处理，消除图像中噪声，得到平滑图像；S22.选用拉普拉斯算子对平滑图像进行锐化增强，突出压痕的边缘信息；S23.分析焊点的灰度分布情况，利用直接阈值法，选择200为阈值，对灰度图像进行二值化操作，分离出压痕与背景；S24.对二值图像进行形态学操作，消除孔洞、缝隙与微小孤立区域，连接未连通区域；进一步地，所述形态学操作为形态学闭操作，所选结构元素为椭圆结构；进一步地，步骤S3所述特征提取算法是包含压痕边缘检测、压痕边缘提取及压痕特征提取等流程，所述步骤S3包括：S31.对步骤S2获得的预处理图像进行梯度计算，选用3×3的Sobel算子提取压痕边缘；S32.采用Suzuki85算法确定边缘图像边界围绕关系，根据轮廓间的拓扑结构进行编码；S33.分析压痕形状，以椭圆拟合的方法近似复原压痕轮廓，获取拟合椭圆长轴a和椭圆短轴b，以椭圆平均轴长d(d＝a/2+b/2)作为压痕直径；S34.计算椭圆轮廓内白色像素点个数作为点蚀面积S；S35.提取焊点的Hog特征，以便于准确确定焊点质量；进一步地，根据提取的平均轴长d，点蚀面积S与熔核直径D绘制平均轴长-熔核直径、点蚀面积-熔核直径曲线。进一步地，步骤S4所述焊点质量划分的临界点为熔核直径与曲线的交点，t为板材的厚度，所述第一特征点为平均轴长-熔核直径曲线中的交点，所述第二特征点为点蚀面积-熔核直径曲线中的交点。优选地，所述焊点质量划分的临界点是通过查询RWMA(电阻焊接协会)推荐的点焊规范得到的。进一步地，步骤S5所述的评价焊点质量，具体步骤为：S51.当待检压痕的平均轴长d大于第一特征点对应的平均轴长的(1+η)倍时，焊点平均轴长过大，导致熔核过小或虚焊，该焊点不合格；当焊压痕平均轴长d小于或等于第一特征点对应的平均轴长的(1-η)倍，该焊点可能为合格焊点或严重点蚀焊点，继续执行S52；否则该焊点需要进一步判断，继续执行S53；S52.当待检压痕点蚀面积S大于第二特征点对应的点蚀面积的(1+η)倍时，焊点点蚀面积过大，导致焊点强度低，该焊点不合格；当焊压痕点蚀面积S小于或等于第一特征点对应的点蚀面积的(1-η)倍，该焊点未发生点蚀或发生轻微点蚀，该焊点合格；否则继续执行S53；进一步地，所述η为安全因子，在不同工况下，由实验测得；S53.待检焊点某一特征处于临界点周围，简单地通过数值比较难以准确评价焊点质量，将该待检压痕的Hog特征输入SVM进行分类，筛选出合格焊点与不合格焊点。本专利技术具有如下优点：(1)本专利技术将计算机视觉技术用于焊接领域，设计的特征提取算法能够自动提取电极压痕的多种特征并快速准确的识别焊点缺陷，解决了点焊过程中焊接质量难以监测的问题，有助于节约破坏性检测的成本以及实现对高强钢点焊质量的评价。(2)本专利技术焊点缺陷识别率高，减少了人为因素影响，有助于提高工业生产效率和可靠性，从而适用于自动化生产线。(3)本专利技术将多种图像处理算法融合，提取多个表征压痕的特征，解决了焊点与电极特征提取困难、焊点质量评价困难的问题，为自动化焊接质量监控提供了新的思路，为缺陷焊点的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：/nS1.获取压痕图像，获取焊点的熔核直径D作为评价焊点质量指标；/nS2.对压痕图像进行预处理，以消除噪声、突出边界、填充孔洞；/nS3.根据预处理图像设计特征提取算法，获得焊点压痕平均轴长、点蚀面积、Hog特征等特征；/nS4.分别以平均轴长和点蚀面积为横坐标、熔核直径为纵坐标绘制曲线，并在平均轴长-熔核直径曲线、点蚀面积-熔核直径曲线中找到焊点质量划分的临界点作为第一特征点和第二特征点；/nS5.根据所提取特征与第一特征点、第二特征点比较或利用SVM评价焊点质量。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
S1.获取压痕图像，获取焊点的熔核直径D作为评价焊点质量指标；
S2.对压痕图像进行预处理，以消除噪声、突出边界、填充孔洞；
S3.根据预处理图像设计特征提取算法，获得焊点压痕平均轴长、点蚀面积、Hog特征等特征；
S4.分别以平均轴长和点蚀面积为横坐标、熔核直径为纵坐标绘制曲线，并在平均轴长-熔核直径曲线、点蚀面积-熔核直径曲线中找到焊点质量划分的临界点作为第一特征点和第二特征点；
S5.根据所提取特征与第一特征点、第二特征点比较或利用SVM评价焊点质量。


2.根据权利要求1所述的基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，其特征在于，步骤S2中所述的图像预处理是采用滤波、锐化、阈值分割和形态学操作四个流程对获取的压痕图像进行预处理。即采用以下步骤对CCD相机获取压痕图像进行调整，消除了图像中噪声影响，突出边缘信息：
S21.首先将压痕图像转为灰度图，对灰度图进行平滑滤波处理，消除图像中噪声，得到平滑图像；
S22.选用拉普拉斯算子对平滑图像进行锐化增强，突出压痕的边缘信息；
S23.分析焊点的灰度分布情况，利用直接阈值法，选择200为阈值，进行二值化操作，分离出压痕与背景；
S24.对二值图像进行形态学操作，消除孔洞、缝隙与微小孤立区域，连接未连通区域。


3.根据权利要求2所述的基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，其特征在于，所述形态学操作为形态学闭操作，所选结构元素为椭圆结构。


4.根据权利要求1所述的基于压痕特征图像识别的焊点质量评价方法，其特征在于，步骤S3中所述特征提取算法是包含压痕边缘检测、压痕边缘提取及压痕特征提取等流程。所述步骤S3包括：
S31.对步骤S2获得的预处理图像进行梯度计算，选用3×3的Sobel算子提取压痕边缘；
S32.采用Suzuki85算法确定边缘图像边界围绕关系，根据轮廓间的拓扑...

【专利技术属性】
技术研发人员：张旭强，于志浩，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：山东;37