為了檢測(cè)等厚鋼板激光焊接焊縫表面缺陷,，采用結(jié)構(gòu)光主動(dòng)視覺檢測(cè)法和數(shù)據(jù)擬合技術(shù)進(jìn)行了焊縫圖像表面缺陷檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)研究。首先采用高斯擬合法提取出具有亞像素精度的激光條紋圖像中心線,；然后通過最小二乘法擬合出2條直線和1條二次曲線，求直線和二次曲線的交點(diǎn)以獲得精確的焊縫端點(diǎn)位置坐標(biāo),；最后給出焊縫表面缺陷：凹度和凸度的計(jì)算方法,，并以等厚鋼板激光焊接焊縫為檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,，在此提出的基于數(shù)據(jù)擬合技術(shù)的焊縫表面缺陷圖像檢測(cè)方法為判斷激光焊接焊縫質(zhì)量是否合格提供了較為準(zhǔn)確的判斷依據(jù),。
0 引言
激光聚焦后光斑直徑小、能量密度高,，因而激光焊接具有焊縫深寬比大,、熱影響區(qū)窄、焊接速度快和焊縫美觀等特點(diǎn),。但激光焊接對(duì)焊接接頭裝配精度和間隙的要求也非常高,，激光焊接焊縫易出現(xiàn)咬邊缺陷。并且,，在激光焊接過程中因激光功率,、光束特性、離焦量和焊接速度等參量的變動(dòng)會(huì)出現(xiàn)焊縫凹度或凸度缺陷,。在汽車行業(yè),，激光拼焊板的焊縫表面缺陷會(huì)影響到汽車的美觀性和耐用性；而在鋼鐵行業(yè)帶鋼軋制過程中,，焊縫凸度缺陷將直接影響到軋輥的使用壽命,，而焊縫凹度缺陷更會(huì)導(dǎo)致帶鋼焊縫處斷裂迫使生產(chǎn)中斷。因此,，研究激光焊接焊縫質(zhì)量表面缺陷檢測(cè)技術(shù)就顯得非常重要,。
激光焊接質(zhì)量檢測(cè)方法主要有3種：通過無損檢測(cè)手段檢測(cè)焊后焊縫應(yīng)力集中和內(nèi)部氣孔缺陷；通過檢測(cè)激光焊接過程中出現(xiàn)的熔池和小孔形態(tài)評(píng)估焊縫質(zhì)量,；通過結(jié)構(gòu)光視覺檢測(cè)焊后焊縫表面缺陷,。結(jié)構(gòu)光視覺方法檢測(cè)焊后焊縫表面特征，可直接檢測(cè)出焊縫表面的凹度,、凸度和表面氣孔等缺陷,，具有快速性、實(shí)時(shí)性,、檢測(cè)精度高等明顯優(yōu)勢(shì),。
1 激光條紋圖像獲取
結(jié)構(gòu)光視覺檢測(cè)系統(tǒng)主要由線激光器和CCD相機(jī)構(gòu)成。線激光器打出的光平面投射到焊縫表面被調(diào)制形成激光條紋,。CCD相機(jī)采集到變形激光條紋的圖像后,，通過分析激光條紋的特征,，對(duì)焊縫的焊接質(zhì)量做出判定，結(jié)構(gòu)光視覺檢測(cè)原理如圖1所示,。為了避免背景及激光焊接強(qiáng)光的干擾,，可在攝像機(jī)鏡頭前安裝一個(gè)濾光片。為完成焊縫質(zhì)量檢測(cè)任務(wù),，需要先建立基于透視投影變換的結(jié)構(gòu)光視覺檢測(cè)模型并標(biāo)定相關(guān)參數(shù),。
2 高斯擬合提取條紋中心線圖像
精確提取激光條紋的中心線是結(jié)構(gòu)光視覺檢測(cè)圖像處理關(guān)鍵的一步。高斯法提取激光條紋的中心主要是利用了激光條紋光強(qiáng)分布近似服從高斯分布的特性,，在激光條紋法線方向擬合高斯曲線,，求出極值點(diǎn)位置作為條紋中心。高斯擬合提取激光條紋中心算法如下：
(1)求激光條紋極大值圖像fb,。設(shè)圖像函數(shù)為f(m，n),。其中m,，n分別為圖像的行和列；f(m,，n)為圖像像素在(m,，n)處的灰度值。按條紋法線方向逐列搜索灰度極大值fmax,，以fmax為閾值對(duì)焊縫圖像二值化處理得圖像fb,，通過濾波去除偽極大值得到圖像fc。
(2)邊緣取中提取條紋近似中心,。提取圖像fc第j(j=1,，2，…,，n)列2個(gè)邊緣所在的行為x,，y，把位置((x+y)／2,，j)作為條紋近似中心,，該點(diǎn)像素灰度值的賦值為零，該點(diǎn)所在列其他像素灰度值的賦值為1,，得到單像素中心線圖像fd,。
(3)高斯擬合求取條紋中心亞像素坐標(biāo)。對(duì)于條紋圖像的j列元素,，以[i-s／2…i+s／2)]行為X向量,，以[(i-s／2，j)…(i+s／2,，j)]的灰度值為Y向量,；i為圖像fd單像素中心線j列對(duì)應(yīng)的行位置,；s為向量s第j列對(duì)應(yīng)的元素，表示激光條紋j列位置對(duì)應(yīng)的激光條紋寬度值,，采用高斯擬合曲線求解方程組,，確定條紋中心亞像素位置(xi，j),。
3 焊縫圖像表面缺陷檢測(cè)
3．1 焊縫圖像端點(diǎn)位置識(shí)別
焊縫端點(diǎn)位置是焊縫輪廓上極為重要的特征點(diǎn),，是計(jì)算焊縫表面缺陷的基礎(chǔ)。挺取出激光條紋的中心線,，需要在中心線上識(shí)別出焊縫的端點(diǎn)位置,。圖2為激光焊接焊縫端面輪廓特征。由圖2可知,，線1和線2表現(xiàn)為直線特性,，線3表現(xiàn)為曲線特性，且與二次曲線近似,。采用最小二乘法分別擬合出直線1見式(1),，直線2見式(2)和曲線3見式(3)。
聯(lián)立方程(1)和(3)并去除無用點(diǎn)坐標(biāo)可得焊縫端點(diǎn)B位置坐標(biāo),，同理聯(lián)立方程(2)和(3)可得焊縫端點(diǎn)位置A坐標(biāo),。
3．2 表面缺陷計(jì)算方法
計(jì)算焊縫凹凸度實(shí)質(zhì)上就是計(jì)算焊縫截面輪廓上介于A，B之間的點(diǎn)到圖2中A和B間線段的距離的最大值,，正值為凸度,，負(fù)值為凹度。具體計(jì)算如下：
(1)首先由3．1節(jié)確定了端點(diǎn)A,，B的位置坐標(biāo)分別為A(xa,，ya)，B(xb,，yb)以及擬合的介于端點(diǎn)A,，B之間的二次曲線為y=a3x2+b3x+c3。 a3,，b3,，c3為二次曲線系數(shù)；A和B之間的線段為理想的焊縫端面輪廓,，所在直線記為ax+by+c=0,。
(2)在焊縫中心線圖像上搜索介于端點(diǎn)A，B之間所有焊縫中心線的像素點(diǎn),，記錄搜索到像素點(diǎn)的位置坐標(biāo)(xi,，yi)、判斷點(diǎn)(xi,，yi)和直線ax+by+c=0的位置關(guān)系,，如果點(diǎn)(xi,，yi)位于該直線上方，利用式(4)求點(diǎn)到該直線的距離并記為正,，計(jì)入數(shù)組d+(i),；如果點(diǎn)(xi，yi)位于該直線下方,，利用式(4)求點(diǎn)到該直線的距離并記為負(fù),，計(jì)入數(shù)組d_(i)。
(3)在數(shù)組d+(i),，d_(i)中搜索極大值如式(5)和式(6),，即為以像素為單位的凹度和凸度，在應(yīng)用中應(yīng)轉(zhuǎn)化為工件坐標(biāo)系下具有實(shí)際單位的數(shù)值,。
4 實(shí)驗(yàn)
圖3為帶鋼焊縫,，焊縫長(zhǎng)為1．25 m，厚度為2 mm,，焊接平均速度為8．3 m／min,，激光功率為8 kW。圖4是采用結(jié)構(gòu)光視覺檢測(cè)系統(tǒng)采集到的6幀焊后焊縫結(jié)構(gòu)光圖像,。圖5是采用第2節(jié)算法對(duì)圖4圖像處理后得到的激光條紋中線心圖像。圖6是采用第3節(jié)直線和二次曲線擬合法計(jì)算出的焊縫精確端點(diǎn)位置,。圖6中的坐標(biāo)單位為像素,。
從圖4可以看出，等厚板焊接時(shí),，焊縫截面的形狀比較接近二次曲線,，更適合采用二次曲線或更高次的曲線進(jìn)行擬合。由于高次曲線擬合涉及到端點(diǎn)求解存在多解的問題,，且次數(shù)越高,，擬合時(shí)間越長(zhǎng)，所以這里采用二次曲線來擬合焊縫的截面,，焊縫截面兩側(cè)的激光條紋仍然用直線方式擬合,，擬合結(jié)果如圖6所示。擬合后直線和二次曲線的2個(gè)交點(diǎn)分別為焊縫的左端點(diǎn)和右端點(diǎn)位置,，在圖6中用星號(hào)表示,。
對(duì)圖3的等厚板，連續(xù)取18幀激光條紋圖像,，根據(jù)前述步驟及式(5)和式(6)計(jì)算焊縫不同位置處的凹度凸度,。從18幀激光條紋圖像中計(jì)算出的均為凹度，凸度為0,。以連續(xù)取到的各幀激光條紋圖像的序號(hào)為橫坐標(biāo),，以該位置的凹度(單位像素)為縱坐標(biāo)得圖7,。從圖7可知，如果以9個(gè)像素單位為判斷凹度是否合格的閾值,，則焊縫在圖像12幀處的位置凹度超標(biāo),，該圖像所在位置焊縫焊接質(zhì)量判為不合格。
5 結(jié)語
結(jié)構(gòu)光主動(dòng)視覺檢測(cè)在激光焊接質(zhì)量檢測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用前景,。本文針對(duì)結(jié)構(gòu)光主動(dòng)視覺采集到的焊縫表面的激光條紋特征進(jìn)行研究,，提出了通過直線擬合和二次曲線擬合準(zhǔn)確獲得等厚板激光焊接焊縫圖像端點(diǎn)位置識(shí)別方法，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算出焊縫凹度和凸度缺陷,，為判斷激光焊接質(zhì)量是否合格提供了判斷依據(jù),。