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原文传递车身激光钎焊焊缝表面质量在线视觉检测方法研究

论文题名：	车身激光钎焊焊缝表面质量在线视觉检测方法研究
关键词：	汽车车身;激光钎焊;焊缝表面质量;在线视觉检测
摘要：	汽车车身顶盖-侧围的连接多采用激光钎焊工艺，其焊缝表面质量直接关系到车身连接强度、连接密封性、外表面是否美观等问题，而且汽车生产具有高阶拍、高稳定性要求等特点，实现焊缝表面质量的在线检测具有重要意义。然而目前其焊缝质量检测仍是以人工检查为主，存在着检测效率低、检测结果主观性强、数据可追溯性差等问题。机器视觉技术广泛应用于制造工艺质量的自动检测，具有速度快、精度高、灵活性强的优点。与传统平板焊缝相比，汽车车身顶盖-侧围的激光钎焊焊缝具有高反光、窄间隙、中心线呈空间自由曲线等特点，这给工厂强干扰环境下的视觉检测带来诸多挑战。目前关于焊缝质量视觉检测的研究是以二维图像为主，其对缺陷尺寸特别是深度特征的信息获取有限，而对焊缝三维测量及缺陷检测的研究较少，均无法有效指导车身激光钎焊焊缝的在线检测。针对此现状，本文采用线结构光视觉对车身激光钎焊焊缝实地采集数据，以焊缝表面建模分析为基础，围绕在线缺陷检测和缺陷识别两个方面展开研究，取得的主要研究成果如下：　　（1）研究了车身焊缝表面建模特点，提出了焊缝表面动态理想曲面（Dynamic Ideal Surface,DIS）模型。DIS模型由一系列动态理想轮廓（Dynamic Ideal Contour,DIC）模型构成，其中，DIC模型是通过优化后的期望最大（Expectation-Maximization,EM）算法快速准确地从实际焊缝轮廓中选取有效点，再由加权后的三次样条回归模型拟合得到。实验结果表明，该方法对缺陷轮廓的分割精度能达到0.1mm、模型收敛速度提升到三个迭代周期。　　（2）提出了一种基于DIC模型的焊缝表面缺陷在线检测与尺寸测量方法，进而开发了一套焊缝表面质量在线检测系统。该检测方法通过综合分析缺陷的三维特征，对基于DIC模型分割得到的结果进行诊断，能有效判断缺陷有无、进行缺陷定位和尺寸测量。基于所开发的检测系统的重复性测试实验结果表明，提出的缺陷检测算法能实现对多种类型缺陷的准确检测，检测速度为100mm/s时检测精度可达0.1mm，查准率为100%，查全率为98%；提出的焊缝尺寸自适应测量算法基于对模板特征点的识别，同时也考虑了缺陷有无对测量的影响，大大提高了在自动测量过程中的稳定性和鲁棒性。开发的检测系统稳定可靠，且实现了数据的可视化，提高了数据的可追溯性。　　（3）研究了线阵数据形式下的焊缝表面缺陷三维特征提取与识别方法。分别从基于数据驱动的机器学习和基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）算法的模板匹配两方面对焊缝缺陷识别进行了分析和研究。实验结果表明，前者可实现97%以上的整体分类精度，平均单帧分类耗时不超过0.15ms，其中SVM分类器（单帧分类耗时不足0.04ms）更有利于实现焊缝表面缺陷在线检测与识别；后者通过DTW算法综合考虑了缺陷轮廓特征和序列连续性特征，进一步增强了凹、凸缺陷轮廓类内差异，甚至线性可分，整个特征提取和分类过程的准确性和鲁棒性更强，很适合本文的研究场景。
作者：	滑双东
专业：	机械工程
导师：	蒋平;李斌
授予学位：	硕士
授予学位单位：	华中科技大学
学位年度：	2021