管屏拼焊焊縫表面缺陷的激光視覺(jué)檢測(cè)方法

郭井寬， 張森， 張延松

(1.上海電氣集團(tuán)股份有限公司中央研究院,上海 200240；2.上海交通大學(xué),上海市復(fù)雜薄板結(jié)構(gòu)數(shù)字化制造重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 上海 200240)

0 前言

超臨界及以上壓力鍋爐管屏由埋弧焊焊接而成，其由鋼管和扁鋼板交替組成，管屏的焊接質(zhì)量對(duì)其成品性能有較大的影響[1]。而焊縫表面形貌與焊縫質(zhì)量有密切關(guān)系，常見(jiàn)的焊縫外觀缺陷有咬邊、焊瘤、凹陷、焊接變形、表面氣孔和表面裂紋[2]。當(dāng)前的管屏焊縫表面缺陷檢測(cè)方法主要是人工目視檢測(cè)，人工檢測(cè)存在著勞動(dòng)強(qiáng)度高、主觀性強(qiáng)、檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行不到位等一系列問(wèn)題。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人的視覺(jué)功能，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)制造過(guò)程零件信息的感知，應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)管屏焊縫表面質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)有助于提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率，實(shí)現(xiàn)管屏焊縫表面缺陷的自動(dòng)化、智能化檢測(cè)。

基于激光三角定位原理的激光視覺(jué)檢測(cè)具有快速、精度高、非接觸等特點(diǎn)，其檢測(cè)結(jié)果能夠同時(shí)獲得表面灰度和高度信息，有良好的應(yīng)用前景。在國(guó)內(nèi)激光視覺(jué)已經(jīng)應(yīng)用于焊縫特征識(shí)別和焊縫特征點(diǎn)跟蹤[3]。近年來(lái)，部分學(xué)者逐漸將激光視覺(jué)應(yīng)用于焊縫測(cè)量[4]和焊接缺陷識(shí)別[5-6]。

當(dāng)前圍繞激光輪廓線的角接或?qū)雍缚p缺陷識(shí)別的研究較多，而針對(duì)管屏焊縫及大量輪廓線的缺陷識(shí)別研究還不多見(jiàn)。相較于角焊縫和對(duì)接焊縫，管屏焊縫表面缺陷識(shí)別的難點(diǎn)主要在于多道焊縫定位難和數(shù)據(jù)量大導(dǎo)致的識(shí)別速度慢。針對(duì)這些難點(diǎn)，文中采用激光輪廓視覺(jué)傳感器采集管屏焊縫圖像，分析管子、扁鋼特征定位多道焊縫，應(yīng)用高維曲面快速定位焊縫缺陷，實(shí)現(xiàn)管屏焊縫表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)。最終形成的算法流程為：定位管屏中多個(gè)焊縫區(qū)域之后，在焊縫區(qū)域內(nèi)識(shí)別異常缺陷，最后對(duì)疑似缺陷區(qū)域進(jìn)行篩選，實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)。

1 采集系統(tǒng)搭建

圖1為激光采集裝置，管屏焊接平臺(tái)如圖1a所示，鋼管和扁鋼交替擺放在該平臺(tái)上，門(mén)架式埋弧焊機(jī)將其焊接成管屏。為實(shí)現(xiàn)該場(chǎng)景的焊縫數(shù)據(jù)采集，采集系統(tǒng)應(yīng)能夠沿著管屏方向移動(dòng)一定距離，并且調(diào)整橫向位置采集多道焊縫。文中設(shè)計(jì)的采集系統(tǒng)如圖1b所示，其包括激光輪廓傳感器、橫向調(diào)整懸臂、高度調(diào)整懸臂、運(yùn)動(dòng)導(dǎo)軌、運(yùn)動(dòng)模組和采集電腦。查閱熔化焊焊接接頭外觀檢測(cè)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)[7]，焊接接頭表面缺陷目視檢測(cè)精度為1 mm。根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)對(duì)激光輪廓傳感器進(jìn)行選型，最終確定的激光輪廓傳感器參數(shù)解釋如圖1c，該型傳感器的測(cè)量高度MR為270～550 mm，對(duì)應(yīng)的視野范圍為145.0～425.0 mm，激光輪廓點(diǎn)數(shù)為1 800。應(yīng)用該設(shè)備在管屏生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)場(chǎng)景如圖1d所示。

圖1 激光采集裝置介紹

應(yīng)用該裝置以50 mm/s的運(yùn)動(dòng)速度采集管屏焊縫表面點(diǎn)云數(shù)據(jù)。考慮到管屏焊縫接近于角焊縫，故設(shè)置相機(jī)角度與扁鋼法向呈斜45°掃描焊縫。共采集管子焊縫總數(shù)80根，掃查總長(zhǎng)度約792 m，總激光輪廓數(shù)約7.92×106條，共包括268處缺陷。采集的點(diǎn)云如圖2所示，圖2a為相機(jī)獲得的高度點(diǎn)云，圖2b為亮度圖，文中算法主要根據(jù)高度數(shù)據(jù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，識(shí)別結(jié)果在亮度圖上進(jìn)行可視化。

圖2 圖片采集結(jié)果

2 管屏焊縫定位

利用激光視覺(jué)提取對(duì)接和角接焊縫特征已經(jīng)有所研究[8]。圖3a展示了常見(jiàn)的角接焊縫輪廓，計(jì)算兩側(cè)直線斜率并分析激光條紋的趨勢(shì)可以輕易分辨焊縫與母材。但是管屏輪廓一端為曲線，考慮到鋼管的生產(chǎn)公差以及采集方式該曲線往往不存在典型的圓特征，如圖3b中的右側(cè)母材。應(yīng)用母材擬合方法對(duì)母材一端1 cm數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合如圖3b所示。從擬合結(jié)果來(lái)看，焊趾處已產(chǎn)生改了較大誤差。同時(shí)，考慮到目標(biāo)最小缺陷為1 mm，實(shí)際采集精度為0.1 mm，常規(guī)的管屏長(zhǎng)度都為米級(jí)，數(shù)據(jù)量過(guò)大會(huì)導(dǎo)致對(duì)每條輪廓進(jìn)行識(shí)別定位的方法難以展開(kāi)。如果減少計(jì)算量，對(duì)母材部分采用四點(diǎn)擬合曲線,結(jié)果如圖3b所示，該方法雖然計(jì)算量大幅減少但是誤差幾乎是全部擬合的2倍。

由上述分析可以發(fā)現(xiàn)，基于輪廓線擬合定位母材的方法應(yīng)用在管屏焊縫定位種存在困難。文中受到直線擬合提取母材方法的啟發(fā)，提出一種擬合平面確定母材區(qū)域，并結(jié)合管屏產(chǎn)品特征定位焊縫的方法。該方法需要尋找管屏中的面特征以實(shí)現(xiàn)母材與焊縫區(qū)域的分離。管屏產(chǎn)品為鋼管和扁鋼交替拼接，一批產(chǎn)品中第一區(qū)域均為一種對(duì)象。文中以第一區(qū)域?yàn)楸怃摓槔榻B管屏焊縫的定位過(guò)程。實(shí)際獲得的點(diǎn)云數(shù)據(jù)可能存在噪聲或空數(shù)據(jù)，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波并提取有效區(qū)域。考慮到管屏可能擺放高度不同，故對(duì)扁鋼區(qū)域進(jìn)行平面擬合獲得扁鋼平面，并將整體點(diǎn)云放置于基平面高度。之后針對(duì)不同管徑的管子選擇管子半徑的50%作為篩選閾值得到多個(gè)鋼管區(qū)域。最后根據(jù)焊縫與鋼管距離定位多道焊縫。

圖3 焊縫激光輪廓

實(shí)際算法定位過(guò)程如下,原始點(diǎn)云如圖4a所示，其中藍(lán)色點(diǎn)云數(shù)據(jù)是由于被遮擋區(qū)域填充的空數(shù)據(jù)，目標(biāo)點(diǎn)云為黃色，其在實(shí)際空間中的高度任意。首先開(kāi)展對(duì)目標(biāo)點(diǎn)云的定位，對(duì)原始點(diǎn)云采用卷積核為5的中值濾波，根據(jù)扁鋼尺寸確定擬合區(qū)域，假設(shè)該區(qū)域的點(diǎn)存在平面方程，將該區(qū)域的點(diǎn)寫(xiě)為矩陣如式(1)所示：

(1)

式中：左側(cè)矩陣為點(diǎn)云的三維坐標(biāo)；A,B,C,D為平面方程的參數(shù)。目標(biāo)區(qū)域的平面方程即為式(1)的最小二乘解，之后將濾波后的點(diǎn)云帶入該平面并與原點(diǎn)云相減獲得點(diǎn)云,如圖4b所示。圖4b展示了平面擬合的結(jié)果，其中的扁鋼處于基準(zhǔn)平面，鋼管高度統(tǒng)一。

圖4 高度矯正結(jié)果

對(duì)目標(biāo)點(diǎn)云定位結(jié)果設(shè)置高度閾值可以快速的得出多個(gè)管子位置，文中根據(jù)實(shí)際工況設(shè)置管子半徑的50%高度閾值篩選管子區(qū)域。但僅根據(jù)高度確定鋼管區(qū)域可能存在噪聲，圖5a展示了由于焊瘤過(guò)大導(dǎo)致管子邊緣提取異常的管屏，并且其邊緣也不規(guī)則。

圖5 焊縫定位結(jié)果

典型的焊縫區(qū)域和管子區(qū)域輪廓應(yīng)為矩形，為使提取的區(qū)域形狀接近理想形狀并濾除異常輪廓。常用的圖形輪廓修整方法為形態(tài)學(xué)操作，其主要是基于集合論基礎(chǔ)上的形態(tài)學(xué)數(shù)學(xué)，其能有效改變圖形形狀。應(yīng)用視覺(jué)算法形態(tài)學(xué)操作對(duì)管子區(qū)域進(jìn)行修整，首先應(yīng)用開(kāi)操作填充內(nèi)部空白數(shù)據(jù)，其次應(yīng)用窄長(zhǎng)型核函數(shù)對(duì)管子區(qū)域進(jìn)行腐蝕。圖5a為形態(tài)學(xué)操作前后的管子區(qū)域輪廓，其中藍(lán)色為管子區(qū)域，箭頭指向?yàn)橹饕町愇恢茫?jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)操作之后該管子邊緣整齊。在獲得管子位置后，結(jié)合管屏生產(chǎn)工藝的管子半徑、焊道寬可以快速定位出焊縫的位置。圖5b為最終焊縫定位結(jié)果，其中藍(lán)色陰影為管子區(qū)域，紅色輪廓框?yàn)槎嗟篮缚p區(qū)域。

3 管屏焊縫缺陷識(shí)別

基于輪廓線的焊縫缺陷檢測(cè)方法研究已較為成熟，其主要根據(jù)焊縫區(qū)域輪廓樣條識(shí)別異常值[9]。但是這種基于單一輪廓線的缺陷檢測(cè)方法在管屏焊接缺陷檢測(cè)中會(huì)遇到數(shù)據(jù)量過(guò)大的問(wèn)題。受到單一輪廓擬合檢測(cè)缺陷的啟發(fā)，文中對(duì)管屏點(diǎn)云提取的焊縫輪廓應(yīng)用輪廓面擬合方法。相較于輪廓線異常值判斷方法，輪廓面擬合提升了擬合維度，能夠一次對(duì)大量輪廓線進(jìn)行擬合[10]。對(duì)比理想焊縫的輪廓面與原點(diǎn)云，可以快速獲得異常值區(qū)域。

不同擬合算法識(shí)別焊縫輪廓的主要區(qū)別為擬合階數(shù)。由于文中焊縫定位算法是基于鋼管與焊縫相對(duì)位置，所以提取的焊縫區(qū)域點(diǎn)云可能存在部分母材。理想的焊縫輪廓可以使用二次曲線進(jìn)行擬合，考慮到管屏焊縫數(shù)據(jù)量過(guò)大、焊縫點(diǎn)云傾斜、存在母材等因素，使用3，4，5次曲面對(duì)焊縫點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,如圖6所示。分析圖6的擬合結(jié)果，三階曲面擬合幾乎將左側(cè)鋼管與焊縫擬合成同一平面，四階曲面擬合不能有效擬合左側(cè)鋼管的曲率，抗環(huán)境干擾能力不足。最終應(yīng)用五階曲面擬合焊縫區(qū)域，得到理想的焊縫輪廓面。

焊縫表面缺陷檢測(cè)過(guò)程如圖7所示，對(duì)原始焊縫區(qū)域點(diǎn)云圖7a應(yīng)用五階曲面擬合，獲得理想的焊縫點(diǎn)云數(shù)據(jù)圖7b。之后將理想的焊縫結(jié)構(gòu)與原點(diǎn)云數(shù)據(jù)相減獲得異常值點(diǎn)云圖7c。經(jīng)過(guò)對(duì)當(dāng)前大量數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，設(shè)定異常值閾值為0.8 mm檢出率較高并且無(wú)誤檢。對(duì)篩選出的異常區(qū)域輪廓進(jìn)行輪廓篩選如最小面積1 mm2篩選，噪聲輪廓篩選最終獲得異常區(qū)域位置輪廓。將異常值輪廓繪制在亮度圖如圖7d，異常輪廓還可以用于缺陷測(cè)量和缺陷性質(zhì)判斷。

圖6 焊縫高階擬合點(diǎn)云圖

圖7 缺陷定位過(guò)程

4 算法驗(yàn)證與識(shí)別

對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的80根鋼管焊縫進(jìn)行人工標(biāo)注，主要存在的缺陷有凹陷、焊瘤、氣孔、咬邊，共計(jì)268處，缺陷類(lèi)型包括了管屏焊縫常見(jiàn)的主要類(lèi)型，每種缺陷都有一定數(shù)據(jù)量。具體缺陷數(shù)量統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 焊縫表面缺陷檢測(cè)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)

應(yīng)用上述算法對(duì)管屏數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，平均檢出率為95.15%。檢測(cè)平臺(tái)CPU為R4800H，RAM16G，檢測(cè)速度平均為0.439 m/s，包括記錄以及可視化時(shí)間。檢出常見(jiàn)缺陷可視化結(jié)果如圖8所示，圖8中紅色標(biāo)注部分為具體的缺陷輪廓，藍(lán)色圓形為氣孔。

圖8 典型缺陷識(shí)別結(jié)果

驗(yàn)證結(jié)果中氣孔的檢出率較低，其主要原因?yàn)槿斯?biāo)注缺陷過(guò)程中對(duì)氣孔沒(méi)有有效的測(cè)量，其中氣孔的尺寸往往小于1 mm2。分析如果使用更高分辨率的相機(jī)同時(shí)增加缺陷數(shù)據(jù)樣本，調(diào)整算法參數(shù)，應(yīng)能夠識(shí)別更小缺陷。

5 結(jié)論

(1)提出了一種管屏拼焊焊縫表面缺陷激光視覺(jué)檢測(cè)方案，提升表面缺陷檢測(cè)效率。

(2)分析鋼管和扁鋼特征，提出了基于激光視覺(jué)的管屏焊縫定位方案，解決了曲面焊縫定位難、數(shù)據(jù)量大導(dǎo)致輪廓缺陷識(shí)別慢的難題。基于傳統(tǒng)的輪廓擬合，提出了基于高階曲面的焊縫缺陷檢測(cè)方法，能夠短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量焊縫輪廓進(jìn)行識(shí)別。

(3)上述檢測(cè)系統(tǒng)和檢測(cè)算法經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證，其檢測(cè)效率、檢測(cè)精度均符合現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)要求。