【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及焊接技术、焊接检测、lng储罐安全监测，尤其涉及焊接检测方法及其在lng储罐焊接监测中的应用。
技术介绍
1、lng（liquefied natural gas，液化天然气）储罐作为特殊的低温压力容器，其制造和维护过程中对焊接质量有着极为严格的要求。焊缝质量的好坏直接影响储罐的安全运行和使用寿命，因此对lng储罐焊接区域进行高精度、全面的检测与评估已成为行业的核心技术需求。
2、传统的焊缝检测方法主要包括人工肉眼检测、传统无损检测（如超声探伤、射线探伤、磁粉探伤、渗透探伤等）以及部分基于简单单传感器的自动化检测手段。这些手段在实际应用中存在以下不足：
3、1. 人工检测的局限性：
4、依赖经验丰富的专业人员对焊缝表面进行目视检查或使用简单工具进行评估，不仅耗时长、效率低、易受人为因素影响，而且难以实现大面积、连续的定量化检测。此外，在高空、低温环境或危险工况下，人工检测存在较大安全风险。
5、2. 单一传感器检测的不足：
6、传统无损检测仪器（如普通超声探头或射线成像设备）虽然能对内部缺陷进行探测，但往往缺乏对表面几何特征的精确测量能力。同时，单一数据源难以有效联通表面形貌与内部结构信息，无法对焊缝的整体质量状况形成系统性判断。
7、3. 数据利用率低与缺乏智能分析：
8、已有的检测系统多为独立设备，数据呈现孤岛状态，缺乏跨传感器、跨数据源的有效融合手段。无法从连续检测的数据中对焊缝形状、轨迹、截面轮廓等关键工艺参数进行反演，也难以
9、随着传感器技术与数据处理能力的快速发展，多传感器融合检测与智能分析成为趋势。通过将表面数据获取手段（如3d激光扫描、结构光成像）与内部无损检测手段（如相控阵超声、tofd、数字射线成像）相结合，可以在同一坐标系下获得焊缝表面与内部的综合数据。同时，借助深度学习、模式识别和数据融合算法，不仅可对表面瑕疵和内部缺陷进行自动识别与分类，还可对多帧连续数据进行拼接与反演，精确呈现焊接轨迹、截面轮廓和形状特征，从而为焊接工艺质量控制和过程优化提供数据支持。
10、然而，要实现上述多层次、多模态的数据融合与智能检测，需要解决多方面的技术难题：包括传感器标定与配准、坐标变换与误差补偿、深度学习模型的训练与部署、多模态数据在统一坐标系下的高精度融合，以及通过复杂算法实现轨迹反演与缺陷定量化评估。现有技术对这些问题的研究仍有待深入和完善，在现场可操作性、环境适应性和数据处理实时性方面亦存在改进空间。
11、综上所述，行业亟需一种能够从表面和内部双重维度对lng储罐焊缝区域进行全面、高精度检测的方法与系统，以克服传统检测手段的局限，并通过数据融合与智能分析技术实现焊接质量评价和工艺参数反推的闭环，从而大幅提升lng储罐焊接质量控制与维护的自动化、智能化水平。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种实施可靠、应用灵活、检测结果可靠性佳的焊接检测方法及其在lng储罐焊接监测中的应用。
2、为了实现上述的技术目的，本专利技术采用如下的技术方案：
3、一种焊接检测方法，应用于lng储罐，其包括：
4、s01、通过3d激光扫描仪和工业相机分别对lng储罐的焊缝表面进行连续扫描，分别生成3d点云数据和表面图像数据；
5、s02、通过超声相控阵探头对焊缝内部进行多角度声束扫描，生成用于表征焊缝内部结构的断层图像数据；
6、s03、将3d点云数据、表面图像数据和断层图像数据在统一坐标系下进行空间配准，然后进行多模态数据融合，获得融合数据；
7、s04、将融合数据输入到经训练的缺陷识别模型中，以用于判断焊缝是否存在内部缺陷和/或外部缺陷，生成检测结果。
8、作为一种可能的实施方式，进一步，本方案所述3d激光扫描仪、工业相机、超声相控阵探头为通过移动式辅助工装进行扫描焊缝，其中，所述移动式辅助工装包括爬壁机器人和/或可移动地机器臂；
9、所述3d点云数据涵盖焊缝对应的余高、宽度、表面缺陷特征；
10、所述内部缺陷包括内部裂纹、内部气孔、夹渣、未熔合中的一种以上；
11、所述外部缺陷包括表面裂纹、表面气孔、焊瘤、咬边、飞溅物中的一种以上。
12、作为一种较优的实施选择，优选的，本方案s05、基于融合数据，对焊接轨迹进行路径重建，并将焊缝截面和轮廓参数化，构建基于数字孪生的焊缝模型。
13、作为一种较优的实施选择，优选的，本方案s06、获取检测结果，当其指向焊缝存在缺陷时，根据检测结果定位出缺陷部位在焊缝上的位置，然后从基于数字孪生的焊缝模型中定位出其所在区域，并对其进行截取，将其一并与检测结果输出。
14、作为一种较优的实施选择，优选的，本方案s03包括：
15、建立全局坐标系，其记为w，将其作为整个lng储罐检测环境定义的世界坐标系；
16、将携带3d激光扫描仪、工业相机、超声相控阵探头进行移动扫描焊缝的移动式辅助工装的本体坐标系记为r，其为移动式辅助工装在动作控制时的坐标系；将3d激光扫描仪对应的坐标系记为l，将工业相机的坐标系记为c，将超声相控阵探头的坐标系记为u；
17、将3d激光扫描仪扫描采集生成的3d点云数据以数据集方式记录，其定义为，其中，为坐标系l中的点云坐标；
18、将工业相机获得的图像序列以数据集方式记录，其定义为，其中，每张图像像素坐标满足成像模型；
19、将3d激光扫描仪扫描采集生成的3d点云数据从坐标系l转换到全局坐标系w中，其定义如下：
20、
21、其中，为3d点云数据在全局坐标系w下的点云坐标；为3d点云数据在坐标系l下的点云坐标；，其为从3d激光扫描仪所在坐标系l到移动式辅助工装所在坐标系r的刚性转换矩阵，，其为从移动式辅助工装所在坐标系r到全局坐标系w的刚性转换矩阵；
22、经转换后，获得焊缝表面点云数据在全局坐标系w下的全局坐标分布，其表示为：
23、
24、将工业相机采集所得的图像与3d激光扫描仪采集所得的点云融合，假设工业相机与3d激光扫描仪的外参标定为已知，即已知，将3d点云数据投影至图像平面，其定义为：
25、
26、其中，为第 i个3d点云数据映射到坐标系c下的点云坐标，其形式为；为第 i个3d点云数据在坐标系l下的点云坐标，其形式为；为从移动式辅助工装所在坐标系r到坐标系c的刚性转换矩阵；，其为从3d激光扫描仪所在坐标系l到移动式辅助工装所在坐标系r的刚性转换矩阵；
27、利用工业相机的内参矩阵 k，将3d点云数据投影至2d平面图像中，其定义如下：
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种焊接检测方法，应用于LNG储罐，其特征在于，其包括：
2.如权利要求1所述的焊接检测方法，其特征在于，所述3D激光扫描仪、工业相机、超声相控阵探头为通过移动式辅助工装进行扫描焊缝，其中，所述移动式辅助工装包括爬壁机器人和/或可移动地机器臂；
3.如权利要求2所述的焊接检测方法，其特征在于，S05、基于融合数据，对焊接轨迹进行路径重建，并将焊缝截面和轮廓参数化，构建基于数字孪生的焊缝模型。
4.如权利要求3所述的焊接检测方法，其特征在于，S06、获取检测结果，当其指向焊缝存在缺陷时，根据检测结果定位出缺陷部位在焊缝上的位置，然后从基于数字孪生的焊缝模型中定位出其所在区域，并对其进行截取，将其一并与检测结果输出。
5.如权利要求3至4之一所述的焊接检测方法，其特征在于，S03包括：
6.如权利要求5所述的焊接检测方法，其特征在于，S03包括：
7.如权利要求6所述的焊接检测方法，其特征在于，S03中，将断层图像数据在统一坐标系下进行空间配准，然后进行多模态数据融合时，还根据断层图像数据的超声信号特征，使用
8.如权利要求7所述的焊接检测方法，其特征在于，S05包括：
9.一种LNG储罐焊接监测方法，其特征在于，其包括：
10.LNG储罐焊接监测系统，其特征在于，其包括：
...【技术特征摘要】
1.一种焊接检测方法，应用于lng储罐，其特征在于，其包括：
2.如权利要求1所述的焊接检测方法，其特征在于，所述3d激光扫描仪、工业相机、超声相控阵探头为通过移动式辅助工装进行扫描焊缝，其中，所述移动式辅助工装包括爬壁机器人和/或可移动地机器臂；
3.如权利要求2所述的焊接检测方法，其特征在于，s05、基于融合数据，对焊接轨迹进行路径重建，并将焊缝截面和轮廓参数化，构建基于数字孪生的焊缝模型。
4.如权利要求3所述的焊接检测方法，其特征在于，s06、获取检测结果，当其指向焊缝存在缺陷时，根据检测结果定位出缺陷部位在焊缝上的位置，然后从基于数字孪生的焊缝模型中定位出其所在区域，并对其进行截取，将其一并与检测结果输出。
5.如权...
【专利技术属性】
技术研发人员：滕玮晔，陆茂国，李旭东，罗炜涛，张伟刚，
申请(专利权)人：江苏省特种设备安全监督检验研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。