基于視覺的X65管線鋼管閃光焊接焊縫殘渣特征提取及研究

劉旭彪，張印輝，高世一，劉正林，王 森

(1.昆明理工大學機電工程學院，云南 昆明 650500;2.廣州有色金屬研究院，廣東省現代焊接技術重點實驗室，廣東 廣州 510650)

0 前言

X65管線鋼強度高并具有良好的抗延性斷裂能力，是輸氣管道中的高鋼級管材，作為管道運輸的主體，其焊接質量的優劣對管道運輸起著決定性的重要影響。閃光焊技術在管道焊接方面優勢明顯:省時省力、效率高、工藝穩定、自動化程度高。

國內閃光焊技術在鋼軌焊接中得到了成熟應用，而在管道焊接中尚未得到普遍推廣。2013年中國—烏克蘭巴頓焊接研究院引進烏克蘭巴頓焊接研究所的K584Ch管道閃光焊機。在對管道閃光焊接工藝研究中，發現在管道閃光焊接過程中，管件內部的熔融金屬會覆著焊接端口兩側形成環形殘渣，對焊接接頭溫度場分布和焊接質量有一定影響。據此，采用計算機視覺技術對焊接殘渣的形成過程進行監測，分析環形殘渣的形成過程。計算機視覺技術在焊接過程中有著重要的應用，能夠提供焊接熔池的動態視覺信息，Henri Fennander等人在激光復合焊接中提出了一種新的自動分析系統，利用主成分分析和一種SVM來確定熔滴區域，并通過Kalman濾波器跟蹤熔滴，得到熔滴的運動方向［1］。Niko Herakovic等人為了解決具有高精度和高速要求的環形焊縫質量控制和跟蹤問題，采用非接觸的計算機視覺技術，開發了一種數學算法精確計算環形焊縫的直徑和半徑，排除了人的主觀性干擾［2］;高向東等人利用熔池圖像表面的明暗變化恢復熔池表面三維形態，分析了熔池高、寬等特征與焊接質量的關系［3］。目前，國內外在對管道閃光對焊焊縫殘渣成形方面的研究鮮見報道。

本研究提出了一種管道閃光焊接過程中在管道內部焊接接頭處的成像系統，通過對采集到的殘渣圖像進行預處理和特征提取，得到清晰的殘渣圖形和殘渣邊緣。通過計算殘渣區域面積，畫出殘渣區域面積隨時間的變化曲線，準確描述了殘渣形成過程。

1 管道環焊縫殘渣圖像采集系統

為了采集X65管線鋼管閃光焊接過程中管道內部焊縫殘渣形成過程的動態信息，設計了一種沿管道軸線方向采集管道閃光焊接過程中內部環焊縫殘渣視覺信息的成像系統，如圖1a所示。該圖像采集系統由CCD攝像頭、圖像采集卡、機械裝置、計算機(PC)及防護罩等部件組成。殘渣圖像由CCD攝像頭將視頻模擬信號送入圖像采集卡，經低通濾波等預處理、圖像采集卡A/D轉換后送入計算機內存，圖像灰度分辨率640 pixel×480 pixel。

管道閃光焊接過程中，接頭處形成的焊縫殘渣呈紅熱狀態，故而不需要輔助光源。采集到的管道內部焊縫殘渣圖像如圖1b所示。攝像機的取像方向與管道軸線重合，因而采集到的圖像中除了閃光飛濺和環焊縫殘渣是動態的，其他背景是一致的、靜態的，并且在閃光焊接過程中不產生電弧強光，避免了圖像飽和失真等不利影響。

2 環焊縫殘渣圖像處理

圖1 管道內部環焊縫系統

采集到的殘渣圖像存在閃光、飛濺等噪聲和傳輸過程中產生的畸變影響，殘渣圖像在一定區域內是變化的動態圖形，而飛濺等干擾則表現為急速變化的暫態信號［4］，無法直接獲取有用的環形殘渣的形態信息。針對這一問題，提出了一系列處理步驟，包括提取ROI區域、中值濾波、閾值分割、小區域去噪、邊緣檢測等。

2.1 確定環焊縫殘渣圖像的ROI區域

閃光焊接過程中采集到的圖像有別于在自然光下采集到的圖像，因為閃光焊焊接過程是一個存在強熱和劇烈飛濺的過程，因此，殘渣圖像中將存在大量的飛濺等干擾。在進行圖像預處理之前，首先確定圖像興趣區域的大小，這樣可節約計算時間和儲存空間，增強抗干擾能力，提高圖像處理的效率［5］。通過多次試驗，將圖像的ROI區域確定為環焊縫殘渣中心附近250 pixel×250 pixel范圍內，如圖2a所示。

從提取的圖像ROI區域中可以看出，管件外的大部分飛濺已經被去除了，而管件內部的飛濺仍然存在，并且這些飛濺的灰度與焊縫殘渣的灰度非常接近。若在此基礎上對殘渣圖像進行處理，管件內部的飛濺將對處理結果造成極大的干擾，會損失掉焊縫殘渣的大部分細節信息，無法獲得清晰的殘渣圖像。本研究在此基礎上提取了殘渣圖像中環形殘渣區域，如圖2b所示。環形殘渣區域的提取方法如下:

a.找到殘渣外邊緣的圓心O(x0，y0)及外邊緣上一點C(x1，y1)，殘渣內邊緣上距離O最近的一個點 c(x2，y2)。

b.圖像中的每一個點f(i，j)距離O的歐式距離d為

點C和c與圓心O的距離分別為

c.若 d ＞ d1，則令 f(i，j)=0;若 d ＜ d2，則令f(i，j)=0。

圖2 環焊縫殘渣區域

2.2 預處理

預處理的目的是抑制環形殘渣圖像中的飛濺等干擾因素，同時盡可能保留環形殘渣的動態細節，提高圖像的信噪比。首先采用中值濾波進行平滑處理，然后進行亮度變換突出環形殘渣區域，利用局部閾值法分割圖像，將圖像二值化，去除孤立的小區域噪聲，獲得清晰的環焊縫殘渣圖像。

2.2.1 中值濾波

圖2b中提取得到的環形殘渣圖像中依然存在著飛濺等干擾，因此必須對圖像進行濾波。考慮到殘渣圖像的特征，采用了一種改進后的中值濾波，既能消除噪聲又可保持圖像的細節信息，讓與周圍像素灰度值的差較大的像素改取與周圍像素接近的值，從而消除孤立的噪聲點［6］。濾波后得到的環形殘渣圖像如圖3a所示，孤立的閃光飛濺亮點明顯減少了。然后對中值濾波后的圖像進行亮度變換，如圖3b所示，提高了圖像的信噪比，突出了殘渣區域的亮度。

2.2.2 圖像局部閾值分割

圖3 環形殘渣圖像處理

閾值分割是常用的圖像分割方法。由圖3b可知，環焊縫殘渣圖像灰度變化是逐漸過渡的，頂部的灰度(Hc)小于環焊縫殘渣中部的灰度(Hr)，而處于管件底部的灰度(Hw)最大，即Hc＜Hr＜Hw。根據殘渣環形圖像中自管件頂部到管件底部殘渣灰度由暗到亮分布，將整張圖像分為頂部、中部和底部三個區域，在每個區域中選取一個閾值對圖像進行閾值化分割。分割結果如圖4a所示。取閾值過程為

通常使用二值圖像中的“1”表示目標子集，“0”表示背景子集。

圖4 焊縫圖像分割與濾波

2.2.3 小區域噪聲消除

如圖4a所示，閾值分割后的殘渣圖像中仍然存在閃光飛濺形成的孤立小區域噪聲，這些噪聲使得在進行殘渣面積測量和殘渣邊緣特征提取時變得復雜而難以進行。因此，必須去掉這些孤立小區域噪聲。殘渣區域是連通的點密度遠大于噪聲點的密集度，通過統計每個連通區域內所含像素點的個數P，然后設定閾值P0，每個孤立區域所含像素點數P＜P0的區域作為噪聲去除即可消除這些孤立小區域。如圖4b所示，大部分孤立小區域噪聲已經被濾除，得到一張清晰干凈的環形殘渣圖像。

3 環焊縫殘渣特征提取

為了能夠準確描述環焊縫殘渣的形成過程，對環形殘渣區域進行面積計算和邊緣檢測。通過計算不同時刻殘渣區域的面積，提取環形殘渣的輪廓形態，直觀地反映殘渣的形成過程。

3.1 環焊縫殘渣區域面積測量

對圖像內每個像素進行標記操作，將物體的像素值改為標號，求各種標號的總和，即求得不同區域的面積數目。殘渣圖像經過二值化后圖像中的像素值只有“0”和“1”，像素值為“1”的區域即為殘渣區域，經統計計算出像素值為“1”的像素數即求得殘渣區域的面積。

3.2 環焊縫殘渣圖像邊緣提取

對環焊縫殘渣圖像進行分割后，為了獲得環焊縫殘渣輪廓的邊緣信息必須進行邊緣提取。本研究利用Canny邊緣檢測算法對環焊縫殘渣輪廓圖像進行邊緣提取，Canny邊緣檢測算子是一種十分有效的焊縫邊緣檢測方法，其抗噪性能好，定位精確高［8］。利用Canny對環焊縫殘渣圖像進行邊緣檢測，邊緣檢測結果如圖5所示。

圖5 Canny算子邊緣檢測結果

4 實驗結果和分析

試驗條件:從烏克蘭引進的K584Ch管道閃光焊機;X65管線鋼，外徑φ325 mm，壁厚18 mm;焊縫殘渣呈環形，分布在焊縫兩側。

焊接過程分為激發閃光、連續閃光、快速閃光和頂鍛四個階段。在同一組參數下對管件進行三次閃光對焊試驗，在第一和第二階段中每間隔30 s采集一張圖像，可以采集到七張圖像;在快速閃光階段間隔4 s采集一張圖像，可采集到兩張圖像;頂鍛后采集一張圖像。故每次焊接完成時可采集到十張圖像。對采集到的圖像進行ROI區域提取、預處理和特征提取試驗，結果如圖6所示。

圖6 圖像處理試驗結果

圖6a～圖6c為激發閃光階段采集到的圖像，圖6d～圖6g為連續閃光階段采集到的圖像，圖6h～圖6i為快速閃光階段采集到的圖像，圖6j為頂鍛后采集到的圖像。其圖像分別是提取的ROI區域、殘渣區域、殘渣形態邊緣檢測結果。

圖7顯示了三次閃光焊試驗在不同的時刻殘渣的面積隨著時間的變化關系，由圖7可知，三次試驗過程中在不同時刻殘渣面積存在波動，呈增長趨勢。

圖7 殘渣面積—時間曲線

由圖6可知，管件在閃光焊接過程中隨著時間的推移，熔融金屬不斷在焊口兩側堆積，殘渣區域面積呈增長趨勢，在重力的作用下熔融金屬在管道內部向底部聚集，殘渣厚度不斷增加。在激發閃光階段(見圖6a～圖6c)，熔融金屬迅速在焊口兩側聚集，頂部和中部的熔融金屬在閃光爆炸的作用下，殘渣在焊接端口邊緣時而聚集，時而隨閃光爆炸飛濺而出，殘渣呈不連續狀分布;穩定閃光階段(見圖6d～圖6g)，在管道內壁焊接端面兩側形成了一圈頂部和中部較薄、而底部較厚的環形殘渣，其面積增長均勻，且增長趨勢較緩慢;快速閃光階段(見圖6h、圖6i)，過梁爆破的速度加快，熔融金屬快速向管道底部聚集，殘渣區域面積波動較大，呈增長趨勢;頂鍛階段如圖6j所示，其作用是擠出焊口處的夾雜物，使環形殘渣迅速增加，殘渣區域面積快速增長，并形成了環形殘渣的最終形態。

5 結論

設計了管道閃光焊接環焊縫殘渣的成像系統和殘渣圖像處理方法，克服了X65管線鋼閃光焊接過程中觸點過梁爆炸而產生的飛濺等干擾，準確提取了焊縫殘渣的圖像特征，為管道閃光焊接殘渣形成過程提供了視覺信息。通過計算殘渣區域面積，得到殘渣區域面積的變化曲線，結合管道閃光焊接工藝過程，對管道閃光焊接過程中的每一個階段環形殘渣隨時間的變化過程進行了定性描述。該方法減小了圖像處理區域，提高了處理效率，為下一步X65管線鋼焊接質量控制研究打下了一定基礎。

［1］Henri Fennander.Visual measurement and tracking in laser hybrid welding［J］.Machine Vision and Applications，2009(20):103 －118.

［2］Niko Herakovic.A machine－vision system for automated quality control of welded rings［J］.Machine Vision and Applications，2011(22):967 －981.

［3］高向東.激光焊熔池圖像三維形態恢復算法分析［J］.焊接學報，2013，34(11):6 －8.

［4］李 原，王慶林.管道焊接熔池圖像處理與特征提取［J］.焊接學報，2008，29(8):57 －60.

［5］黃石生，毛鵬軍.基于焊縫視覺跟蹤的圖像閾值化研究［J］.電焊機，2001，31(8):20 －22.

［6］Hsing－ Chia Kuo，Li－ jen Wu.An image tracking system for welded seam using fuzzy logic［J］.Journal of Materials Processing Technology，2002，120(3):169 －185.

［7］王慶香，孫炳達，李 迪.焊縫位置識別的圖像處理方法設計［J］.焊接學報，2005，26(2):59 －63.

［8］謝志孟，高向東.基于Canny算子的焊縫圖像邊緣提取技術［J］.焊接學報，2006，27(1):29 －37.