1、石油管道、鍋爐等壓力容器中存在較為明顯的咬邊、凹坑、氣孔、塌陷、焊瘤等表面缺陷時(shí)，往往需要耗費(fèi)更多的防腐涂敷材料，給企業(yè)的生產(chǎn)增加了成本。同時(shí)，存在這些表面缺陷的壓力容器往往在服役過(guò)程中因疲勞出現(xiàn)啟裂從而造成重大隱患。焊縫表面缺陷診斷已經(jīng)成為質(zhì)量管理和決定產(chǎn)品是否具有競(jìng)爭(zhēng)力的重要環(huán)節(jié)。但焊縫的表面缺陷檢驗(yàn)?zāi)壳爸饕蓹z測(cè)人員借助卡尺、目測(cè)等手段，憑借人工經(jīng)驗(yàn)完成，檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確、效率低，這種檢驗(yàn)方法更是難以滿(mǎn)足焊接生產(chǎn)線大批量生產(chǎn)時(shí)外觀質(zhì)

2、量實(shí)時(shí)檢測(cè)的需求。機(jī)器視覺(jué)因具有非接觸、快速、實(shí)時(shí)性等優(yōu)點(diǎn)，已廣泛應(yīng)用于藥品自動(dòng)分揀、機(jī)器人路徑規(guī)劃、目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域，同時(shí)也為焊縫表面質(zhì)量診斷提供了技術(shù)支持。本文以視覺(jué)系統(tǒng)獲取的含各種類(lèi)型表面缺陷的視覺(jué)圖像為信息源，探索了一種基于焊縫表面缺陷視覺(jué)圖像特征提取的機(jī)器視覺(jué)診斷方法。主要研究?jī)?nèi)容如下：
　?。?）搭建了一套焊縫表面缺陷平面成像視覺(jué)系統(tǒng)。包含了咬邊、凹坑、氣孔等表面缺陷的焊縫視覺(jué)圖像特征分析表明，視覺(jué)系統(tǒng)采集的焊縫表面圖像

3、可以作為缺陷表征的信息源。采用正弦灰度變換、自適應(yīng)高斯濾波、最大類(lèi)間方差等算法對(duì)采集到的原始圖像進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)了焊縫與母材的圖像分割。采用多尺度Retinex、模糊邊緣檢測(cè)算法等方法，實(shí)現(xiàn)了缺陷區(qū)域圖像的提取。這種圖像處理方法對(duì)于從焊縫中提取缺陷幾何特征是可行的。
　?。?）建立了焊縫表面缺陷的二維視覺(jué)診斷算法。人工借助游標(biāo)卡尺與平面成像視覺(jué)系統(tǒng)的測(cè)量結(jié)果對(duì)比表明，在視覺(jué)成像平面坐標(biāo)系中建立的幾何參數(shù)面積S'、最小外接矩形長(zhǎng)寬比

4、R'、最小外接矩形中心點(diǎn)坐標(biāo) P'(u0,v0)，可以作為表征咬邊、凹坑、氣孔等焊縫缺陷的大小、形狀、位置等信息的特征參數(shù)，建立的二維視覺(jué)診斷算法可以實(shí)現(xiàn)焊縫表面缺陷的幾何參數(shù)量化。
　?。?）搭建了一套雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)，并對(duì)雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行了標(biāo)定。對(duì)分割出來(lái)的焊縫左右兩目圖像進(jìn)行立體匹配以獲取它們的視差圖，依據(jù)雙目視覺(jué)系統(tǒng)中各坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系，獲得了焊縫表面三維坐標(biāo)，并對(duì)其進(jìn)行三維重建得到焊縫三維重建圖像。結(jié)果表明，三維

5、重建圖像中的焊縫形貌與真實(shí)焊縫形貌基本一致，能夠反映焊縫表面的形貌變化。
　?。?）建立了基于焊縫截面輪廓線的缺陷表征方法。通過(guò)對(duì)正常焊縫以及塌陷、咬邊、焊瘤等焊縫截面宏觀形貌特征分析表明，缺陷在截面上的輪廓特征可以作為表征焊縫表面缺陷的信息源。采用控制變量方法，探究了焊接工藝參數(shù)與焊縫成形的相關(guān)性。通過(guò)焊縫截面輪廓點(diǎn)特征提取及圖像特征分析，確立了利用理想輪廓線上輪廓點(diǎn)的分布范圍來(lái)檢測(cè)缺陷的方法。人工借助游標(biāo)卡尺與雙目視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)各

6、種缺陷的截面尺寸測(cè)量結(jié)果對(duì)比表明，建立的焊縫表面缺陷雙目視覺(jué)診斷方法可以準(zhǔn)確獲取缺陷的尺寸信息。三維重建的缺陷區(qū)域與焊縫三維重建圖像中缺陷區(qū)域比較吻合，表明提出的基于理想輪廓線的缺陷檢測(cè)算法是可行的。
　　（5）建立了焊縫表面缺陷的三維視覺(jué)診斷算法。在獲取缺陷的三維模型的基礎(chǔ)上，建立了12個(gè)幾何特征參數(shù)全面表征缺陷的特征信息，并通過(guò)主成分分析法確立了6個(gè)主成分。建立了焊縫表面缺陷的 SVM診斷模型，以確立的6個(gè)主成分作為 SVM診