System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法、系统以及计算机设备技术方案_技高网

一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法、系统以及计算机设备技术方案

技术编号:42218189 阅读:12 留言:0更新日期:2024-07-30 18:57
一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,本发明专利技术涉及一种堆焊质量的检测方法,本发明专利技术针对管道内壁堆焊质量要求严格,但又缺陷敏感,为解决现有的堆焊质量检测通过目视检测存在工人劳动强度高、漏检率高、质量一致性不好的问题,本发明专利技术基于内壁堆焊过程的实时焊接区图像,将电极、焊丝和堆焊层三个对象作为关键检测点,采用图像处理技术和机器学习技术对这三个关键对象的质量相关指征进行检测和识别,再通过基于机器学习的融合决策实现堆焊过程质量问题的诊断。通过本发明专利技术,可以有效消除堆焊质量管控中人的因素影响,大幅提高堆焊质量一致性。本发明专利技术属于焊接技术领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种堆焊质量的检测方法,具体涉及一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法、系统以及计算机设备,本专利技术属于焊接。


技术介绍

1、管道运输是目前石油和天然气运输的主要方式,由于输运介质大部分具有较强的腐蚀性,且管道使用环境往往存在气侯恶劣、人烟烯少、地质条件复杂等,为了提高管道的服役安全性,避免失效事故,提高使用寿命,往往需要在管道内壁堆焊一层耐腐蚀性的材料。这层耐腐蚀性材料直接与输运介质接触,其堆焊质量关系到管道的使用安全。

2、然而在堆焊过程中,由于堆焊材料和管道基体材料特性不同,容易出现未熔合、裂纹等缺陷;由于堆焊工艺往往追求较高的熔敷效率,容易出现咬边、成形不良等缺陷。在生产时一旦出现这些缺陷,需要立即发现并采取措施进行修复,一旦缺陷被下一层堆焊焊道掩埋,将会产生重大安全隐患。为了保证堆焊质量,目前在生产实际中的缺陷控制往往依赖于操作工人的目视检测,即在焊接过程中通过人眼观察是否产生缺陷,存在工人劳动强度高、漏检率高、质量一致性不好的问题。

3、随着焊接视觉成像技术的发展,人们已经可以在高亮、高热的电弧影响下捕获清晰的焊接区图像,这些图像中可以清晰地观察到当前焊接过程是否稳定、是否有焊接缺陷产生。


技术实现思路

1、本专利技术针对管道内壁堆焊质量要求严格,但又缺陷敏感,为解决现有的堆焊质量检测通过目视检测存在工人劳动强度高、漏检率高、质量一致性不好的问题,进而提出一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法、系统以及计算机设备。

>2、本专利技术为解决上述问题采取的技术方案是:

3、本专利技术包括如下步骤:

4、通过相机实时获取内壁堆焊焊接区图像;

5、在焊接区图像中通过第一神经元网络在焊接区图像中识别出对象信息;

6、对识别到的对象信息进行检测;

7、将检测结果输入到第四神经元网络,由第四神经元网络进行决策,判断内壁堆焊过程出现了何种质量问题。

8、一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测系统包括:

9、图像获取模块,用于实时获取内壁堆焊焊接区图像;

10、对象识别模块,用于在焊接区图像中,通过第一神经元网络识别出电极、焊丝和堆焊层三个对象;

11、检测模块,用于对识别到的三个对象进行检测;

12、决策模块,用于将检测结果输入到第四神经元网络,由第四神经元网络进行决策,判断内壁堆焊过程出现了何种质量问题。

13、一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述的适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法。

14、本专利技术的有益效果是:

15、1、本专利技术通过管道内壁堆焊时电极、焊丝、堆焊层三个关键对象的状态进行检测,综合应用图像处理技术和机器学习技术,具有良好的泛化能力;

16、2、本专利技术可实现焊接缺陷的自动化检测,消除了堆焊质量管控中人的因素影响,并大幅提高质量的一致性;

17、3、本专利技术可解决内壁堆焊产品质量焊后难检测的痛点;

18、4、本专利技术可以适用于各种不同材料和工艺方法,可以在不同领域、不同行业的焊接生产中扩展应用;

19、5、本专利技术可为焊接领域其他质量问题的在线检测提供技术参考,为焊接质量控制提供新思路。

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【技术保护点】

1.一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,其特征在于,所述该检测方法包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,其特征在于,在焊接区图像中通过第一神经元网络识别出电极、焊丝和堆焊层三个对象,

3.根据权利要求2所述的一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,其特征在于,

4.根据权利要求2所述的一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,其特征在于,识别到电极、焊丝、堆焊层三个对象后进行图像分割,针对三个对象的灰度分布特征分别进行阈值处理、滤波降噪、开闭运算等图像清晰化处理后再用于对电极烧蚀面积、电极污染情况、焊丝形状、位置和焊丝振动情况、焊趾轮廓线光滑度以及堆焊层表面缺陷特征做进一步检测。

5.根据权利要求2所述的一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,其特征在于,

6.根据权利要求1所述的一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,其特征在于,当第四神经元网络作出存在质量问题的决策时,保存此时电极烧蚀面积、电极污染情况、焊丝形状、位置和焊丝振动情况、焊趾轮廓线光滑度以及堆焊层表面缺陷特征与对应的决策结果,并根据质量问题的严重程度作出记录、报警、触发急停动作。

7.一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测系统,其特征在于,所述该检测系统包括:

8.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-6任意一项权利要求所述的适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法。

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【技术特征摘要】

1.一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,其特征在于,所述该检测方法包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,其特征在于,在焊接区图像中通过第一神经元网络识别出电极、焊丝和堆焊层三个对象,

3.根据权利要求2所述的一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,其特征在于,

4.根据权利要求2所述的一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法,其特征在于,识别到电极、焊丝、堆焊层三个对象后进行图像分割,针对三个对象的灰度分布特征分别进行阈值处理、滤波降噪、开闭运算等图像清晰化处理后再用于对电极烧蚀面积、电极污染情况、焊丝形状、位置和焊丝振动情况、焊趾轮廓线光滑度以及堆焊层表面缺陷特征做进一步检测。

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员:董博伦林三宝蔡笑宇周天生
申请(专利权)人:哈尔滨工业大学
类型:发明
国别省市:

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