基于數據擬合的激光焊接焊縫圖像表面缺陷檢測

摘要：為了檢測等厚鋼板激光焊接焊縫表面缺陷，采用結構光主動(dòng)視覺(jué)檢測法和數據擬合技術(shù)進(jìn)行了焊縫圖像表面缺陷檢測的實(shí)驗研究。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(xiàn)；然后通過(guò)最小二乘法擬合出2條直線(xiàn)和1條二次曲線(xiàn)，求直線(xiàn)和二次曲線(xiàn)的交點(diǎn)以獲得精確的焊縫端點(diǎn)位置坐標；最后給出焊縫表面缺陷：凹度和凸度的計算方法，并以等厚鋼板激光焊接焊縫為檢測對象進(jìn)行驗證。結果表明，在此提出的基于數據擬合技術(shù)的焊縫表面缺陷圖像檢測方法為判斷激光焊接焊縫質(zhì)量是否合格提供了較為準確的判斷依據。
關(guān)鍵詞：數據擬合；圖像處理；激光焊接；表面檢測

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、熱影響區窄、焊接速度快和焊縫美觀(guān)等特點(diǎn)。但激光焊接對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咬邊缺陷。并且，在激光焊接過(guò)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 )出現焊縫凹度或凸度缺陷。在汽車(chē)行業(yè)，激光拼焊板的焊縫表面缺陷會(huì )影響到汽車(chē)的美觀(guān)性和耐用性；而在鋼鐵行業(yè)帶鋼軋制過(guò)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)量表面缺陷檢測技術(shù)就顯得非常重要。
激光焊接質(zhì)量檢測方法主要有3種：通過(guò)無(wú)損檢測手段檢測焊后焊縫應力集中和內部氣孔缺陷；通過(guò)檢測激光焊接過(guò)程中出現的熔池和小孔形態(tài)評估焊縫質(zhì)量；通過(guò)結構光視覺(jué)檢測焊后焊縫表面缺陷。結構光視覺(jué)方法檢測焊后焊縫表面特征，可直接檢測出焊縫表面的凹度、凸度和表面氣孔等缺陷，具有快速性、實(shí)時(shí)性、檢測精度高等明顯優(yōu)勢。

1 激光條紋圖像獲取
結構光視覺(jué)檢測系統主要由線(xiàn)激光器和CCD相機構成。線(xiàn)激光器打出的光平面投射到焊縫表面被調制形成激光條紋。CCD相機采集到變形激光條紋的圖像后，通過(guò)分析激光條紋的特征，對焊縫的焊接質(zhì)量做出判定，結構光視覺(jué)檢測原理如圖1所示。為了避免背景及激光焊接強光的干擾，可在攝像機鏡頭前安裝一個(gè)濾光片。為完成焊縫質(zhì)量檢測任務(wù)，需要先建立基于透視投影變換的結構光視覺(jué)檢測模型并標定相關(guān)參數。

2 高斯擬合提取條紋中心線(xiàn)圖像
精確提取激光條紋的中心線(xiàn)是結構光視覺(jué)檢測圖像處理關(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分布近似服從高斯分布的特性，在激光條紋法線(xiàn)方向擬合高斯曲線(xiàn)，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。設圖像函數為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(xiàn)方向逐列搜索灰度極大值fmax，以fmax為閾值對焊縫圖像二值化處理得圖像fb，通過(guò)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(xiàn)圖像fd。
(3)高斯擬合求取條紋中心亞像素坐標。對于條紋圖像的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(xiàn)j列對應的行位置；s為向量s第j列對應的元素，表示激光條紋j列位置對應的激光條紋寬度值，采用高斯擬合曲線(xiàn)求解方程組，確定條紋中心亞像素位置(xi，j)。