本文選題：磁光成像 + 微間隙焊縫��； 參考：《焊接學(xué)報》2017年04期

【摘要】：利用磁光傳感器獲取緊密對接微間隙(0~0.1 mm)焊縫磁光圖像.針對傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)圖像處理方法檢測微間隙焊縫時容易出現(xiàn)邊緣細(xì)節(jié)丟失的問題和存在檢測精度不高的缺點(diǎn),在四個不同方向上各選取三種不同尺度的結(jié)構(gòu)元素,應(yīng)用多尺度多結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)方法提取微間隙焊縫邊緣信息,并與小波邊緣檢測和Sobel邊緣檢測結(jié)果相比較.在激勵磁場變化情況下進(jìn)行三組試驗(yàn),分別采用多尺度形態(tài)學(xué)算法和傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)算法提取焊縫中心位置.結(jié)果表明,多尺度多結(jié)構(gòu)元素形態(tài)學(xué)算法能更有效地檢測出微間隙焊縫中心位置,為緊密對接焊縫的識別與跟蹤控制提供試驗(yàn)依據(jù).
[Abstract]:Magneto-optic image of weld seam was obtained by magneto-optic sensor. In order to solve the problem that the edge details are easily lost in the traditional morphological image processing method for detecting micro-gap welds and the defects of low detection accuracy, three kinds of structural elements with different scales are selected in each of the four different directions. The edge information of micro-gap weld is extracted by multi-scale and multi-structure element morphology, and compared with the results of wavelet edge detection and Sobel edge detection. Three groups of experiments were carried out under the condition of exciting magnetic field change. The multi-scale morphological algorithm and the traditional morphological algorithm were used to extract the center position of the weld respectively. The results show that the multi-scale and multi-structure element morphology algorithm can detect the center position of micro-gap weld more effectively and provide experimental basis for the identification and tracking control of tight butt weld.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51675104) 廣東省科技發(fā)展專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2016A010102015) 廣州市科技計劃資助項(xiàng)目(201510010089)
【分類號】：TP391.41;TG441.7

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本文編號：1917654