關(guān)于鋼管焊縫缺陷類型檢測(cè)分析

吳山德

摘要：焊縫缺陷指的是在實(shí)際操作中由于技術(shù)因素或外部環(huán)境因素，導(dǎo)致的焊接過(guò)程中出現(xiàn)的缺陷。焊縫缺陷危害巨大，無(wú)論在哪個(gè)領(lǐng)域，所使用的焊件必須保證其無(wú)缺陷。在保證識(shí)別到缺陷的前提下，需要對(duì)缺陷迸行修補(bǔ)，修補(bǔ)的前提是明確得知缺陷的類型。就此，本文分析了焊縫缺陷類型及特點(diǎn)，主要針對(duì)靜態(tài)圖像，介紹通過(guò)圖像分析技術(shù)，進(jìn)行缺陷檢測(cè)的方法和技術(shù)。

關(guān)鍵詞：鋼管焊縫；缺陷類型；檢測(cè)分析

1焊縫缺陷類型及特點(diǎn)

（1）裂紋，是工件表面發(fā)生斷裂，屬于致命性缺陷，裂紋比較難檢測(cè)到，若未檢測(cè)到投入使用，由于其表面的張力，很容易發(fā)生爆破，必然造成嚴(yán)重的后果。

（2）氣孔，是焊接過(guò)程中由于某些原因使得焊件內(nèi)進(jìn)入一部分氣體。這是常見的焊縫缺陷，且氣孔表現(xiàn)形態(tài)多變，如點(diǎn)狀氣孔，條狀氣孔，蟲狀氣孔，鏈狀氣孔，氣體含量過(guò)高時(shí)還會(huì)出現(xiàn)一連串的氣孔。

（3）夾渣，是在焊接過(guò)程中，焊縫中進(jìn)入了其他的非焊接材料的物質(zhì)，夾渣的形態(tài)是無(wú)固定規(guī)律，可以出現(xiàn)點(diǎn)狀、條狀或不規(guī)則形態(tài)。當(dāng)焊接電流很小或者操作速度太快時(shí)，容易混入夾渣。

（4）未熔合未焊透，是熔化金屬與焊件之間，有一部分空間并沒有被焊材完全填充而產(chǎn)生的缺陷。此類缺陷在成像系統(tǒng)中表現(xiàn)出來(lái)的是一片黑色的不規(guī)則缺陷，這種缺陷出現(xiàn)的位置很隨機(jī)，但出現(xiàn)時(shí)占焊縫中的面積較大，一般人眼也可以識(shí)別到，此類缺陷也是一種常見的缺陷類型。

（5）燒穿，是焊接金屬通過(guò)縫隙從焊件背面流出所造成的缺陷，形成這種缺陷的主要原因是因?yàn)殡娏髟O(shè)置過(guò)大，也有其他原因，比如母材根部的間隙大，下料不夠精準(zhǔn)，底部鈍邊太小，電弧如果在同一部位長(zhǎng)時(shí)間停留也會(huì)有燒穿出現(xiàn)。

（6）咬邊，是一種焊縫銜接不良的缺陷，形成原因與燒穿相似，是由電流過(guò)大，電弧過(guò)長(zhǎng)導(dǎo)致，但是咬邊出現(xiàn)的位置都是在焊縫邊緣。

2 基于靜態(tài)圖像分析技術(shù)的缺陷檢測(cè)

2.1靜態(tài)圖像的特點(diǎn)

靜態(tài)圖像的分辨率比視頻幀高（靜態(tài)圖像為1024×1024，視頻幀為512×512），在實(shí)際抓拍過(guò)程中，通過(guò)連續(xù)抓拍100次求平均，這樣靜態(tài)圖像比視頻幀質(zhì)量要好得多，通過(guò)實(shí)際使用可知靜態(tài)圖像更適合于利用圖像分析算法進(jìn)行缺陷檢測(cè)。

2.2缺陷檢測(cè)流程

對(duì)于靜態(tài)圖像，我們按照如下流程對(duì)焊縫缺陷進(jìn)行監(jiān)測(cè)：平滑降噪處理：使用均值濾波對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理。提取焊縫邊界：用兩條直線近似代表焊縫的兩個(gè)邊界，在焊縫內(nèi)進(jìn)行缺陷檢測(cè)陷。缺陷檢測(cè)：使用幀差法和Laplace算子進(jìn)行缺陷監(jiān)測(cè)。檢測(cè)結(jié)果處理：確定缺陷的個(gè)數(shù)及類型。平滑降噪處理比較簡(jiǎn)單，我們直接調(diào)用Open CV中的blur函數(shù)即可，隨后我們主要討論焊縫邊界提取、缺陷檢測(cè)和結(jié)果處理。

2.3焊縫邊界提取

2.3.1算法原理。焊縫邊緣檢測(cè)的基本原理是將圖像中灰度值（梯度）變化較大的點(diǎn)檢測(cè)出來(lái)，將這些點(diǎn)連接起來(lái)構(gòu)成若干線條，進(jìn)而得到圖像的邊緣信息。在邊緣檢測(cè)中，Sobel、Roberts、Canny算子是常用的邊緣檢測(cè)算子，Sobel算子具有很好的邊緣檢測(cè)特性，但易檢測(cè)出偽邊緣；Roberts檢測(cè)水平和垂直邊緣具有很好效果，但對(duì)噪聲敏感；Canny算子具有很好的邊緣檢測(cè)性能，本文采用的是Canny邊緣檢測(cè)算子?；贒R成像的焊縫圖像中，焊縫邊緣整體上是規(guī)則的，故可用兩條直線近似表示焊縫的邊界，圖3-1是一個(gè)典型的焊縫圖像，實(shí)際過(guò)程中，焊縫在坐標(biāo)系中近似45度。首先采用Canny算子提取邊緣信息，之后對(duì)提取的邊緣信息進(jìn)行過(guò)濾、擬合等處理，經(jīng)上述步驟，可準(zhǔn)確提取出焊縫邊界，具體檢測(cè)流程：焊縫圖像→Canny檢測(cè)→Hough變換檢測(cè)直線→一次過(guò)濾（垂直水平等）→判斷直線個(gè)數(shù)→估計(jì)中線→二次過(guò)濾→分為左右兩部分→擬合→結(jié)果。

算法步驟為：①對(duì)焊縫圖像F進(jìn)行平滑濾波處理，得到圖像F1；②利用Canny算子對(duì)圖像F1進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到圖像F2；③在圖像F2中檢測(cè)直線，將檢測(cè)結(jié)果存放在集合S1中；④對(duì)集合S1中的直線進(jìn)行過(guò)濾，濾除一些可能引起干擾的直線，將過(guò)濾后的結(jié)果存放在集合S2中。為了實(shí)現(xiàn)焊縫邊界的準(zhǔn)確定位，對(duì)S1中的直線進(jìn)行過(guò)濾是必須的，必須過(guò)濾掉那些引起干擾的直線段。根據(jù)實(shí)際情況過(guò)濾掉那些長(zhǎng)度太短的直線段、接近平行或垂直的直線段；⑤在S2中找到最左邊的直線LL和最右邊的直線RL，由此得到近似中線ML，以這個(gè)近似中線為界，對(duì)S2中的直線進(jìn)行第2次過(guò)濾，過(guò)濾掉那些在焊縫范圍內(nèi)與ML相交或距離ML太近的線段，最后結(jié)果存放在S3中；⑥將S3中的直線分為左右兩部分，分別存放在集合SL和SR中；⑦分別對(duì)SL和SR中的直線進(jìn)行最小二乘擬合，最后得到焊縫的左邊EL界和有邊界ER；⑧實(shí)際過(guò)程中焊縫的寬度W是己知的，在焊縫范圍內(nèi)計(jì)算EL和ER之間的距離D，如果D在合理的范圍內(nèi)則最終得到焊縫的左右邊界，小于或大于給定的閡值，否則檢測(cè)失敗。

2.3.2算法實(shí)現(xiàn)

我們調(diào)用Open CV相關(guān)函數(shù)可容易實(shí)現(xiàn)上面的焊縫邊界提取算法。下表列出了在提取焊縫邊界時(shí)調(diào)用的Open CV函數(shù)，其中的關(guān)鍵參數(shù)名稱及其意義參見Open CV說(shuō)明文檔中的函數(shù)原型。

我們利用C++編寫一個(gè)函數(shù)，實(shí)現(xiàn)焊縫邊界檢測(cè)，函數(shù)原型如下所示：

本函數(shù)作為CHanFeng類的成員函數(shù)，如果檢測(cè)成功返回true，將結(jié)果存放在兩個(gè)直線類型的數(shù)據(jù)成員中，