本文選題：直縫焊管 + 焊縫噘嘴�。� 參考：《河南理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：本文主要針對(duì)直縫焊管焊縫噘嘴的檢測(cè)技術(shù)做了深入的研究。首先闡述了直縫焊管焊縫噘嘴的成因,然后介紹了國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并和現(xiàn)有的檢測(cè)方法做比較,確定了采用激光掃描技術(shù)來(lái)對(duì)直縫焊管焊縫噘嘴缺陷進(jìn)行檢測(cè)的方法。該方法是利用激光掃描儀對(duì)直縫焊管表面的三維輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的算法處理,最后選用隨機(jī)Hough變換檢測(cè)圓的方法提取焊管缺陷的特征,以此來(lái)判斷直縫焊管的焊縫是否存在噘嘴缺陷。為了提高隨機(jī)Hough變換的算法效率以及其準(zhǔn)確性,需要對(duì)焊管表面三維輪廓數(shù)據(jù)中的圓弧數(shù)據(jù)和焊縫處特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分離,利用干凈的圓弧數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行隨機(jī)Hough變換提取缺陷特征,這時(shí)提出了利用K均值聚類(lèi)算法來(lái)對(duì)隨機(jī)Hough變換算法來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析可知,由于焊管表面三維輪廓數(shù)據(jù)的特點(diǎn),直接對(duì)這點(diǎn)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行K均值聚類(lèi)的效果并不理想。為了提高聚類(lèi)的準(zhǔn)確性,提出了利用差分曲率算法來(lái)優(yōu)化K均值聚類(lèi)算法的方法。通過(guò)差分曲率算法計(jì)算出所有離散點(diǎn)的曲率,通過(guò)對(duì)這些曲率的分布進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)這些曲率值的分布有一定的規(guī)律,焊縫處數(shù)據(jù)點(diǎn)的曲率和焊縫兩側(cè)圓弧數(shù)據(jù)的曲率值的大小有明顯的區(qū)別,利用這一特點(diǎn),可以通過(guò)K均值聚類(lèi)算法將它們劃分開(kāi),然后在對(duì)圓弧數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)Hough變換檢測(cè)圓。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析,經(jīng)過(guò)優(yōu)化之后的K均值聚類(lèi)算法以及隨機(jī)Hough變換算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性都有明顯提高。最后,基于本文中提出的直縫焊管焊縫噘嘴檢測(cè)方法,在MATLAB/GUI環(huán)境下設(shè)計(jì)了一個(gè)直縫焊管焊縫噘嘴檢測(cè)系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠有效的對(duì)直縫焊管焊縫噘嘴進(jìn)行判斷。
[Abstract]:In this paper, the detection technology of welded seam pout of straight welded pipe is studied in detail. In this paper, the causes of weld pout of straight welded pipe are introduced, then the research status at home and abroad is introduced, and compared with the existing inspection methods, the method of detecting the weld pout defects of straight welded pipe by laser scanning technology is determined. This method uses laser scanner to collect 3D profile data of straight welded pipe surface, then carries on a series of arithmetic processing to the data, finally selects the random Hough transformation to detect the circle method to extract the characteristic of the welded pipe defect. In order to determine whether the weld seam of straight welded pipe has pouting defects. In order to improve the algorithm efficiency and accuracy of random Hough transform, it is necessary to separate arc data from weld seam feature data from 3D profile data of welded pipe surface, and to extract defect feature by random Hough transform using clean arc data. A K-means clustering algorithm is proposed to optimize the stochastic Hough transform algorithm. According to the experimental analysis, due to the characteristics of 3D profile data of welded pipe surface, the effect of K-means clustering directly on this point data point is not ideal. In order to improve the accuracy of clustering, the differential curvature algorithm is proposed to optimize K-means clustering algorithm. The curvature of all discrete points is calculated by the difference curvature algorithm. By studying the distribution of these curvature, we find that the distribution of these curvature values has a certain rule. There are obvious differences between the curvature of the data points at the weld and the curvature values of the arc data on both sides of the weld. By using this feature, they can be divided by K-means clustering algorithm, and then the circle is detected by random Hough transform of the arc data. Through experimental analysis, the accuracy and real-time performance of the optimized K-means clustering algorithm and stochastic Hough transform algorithm are improved obviously. Finally, based on the method proposed in this paper, a weld pouting detection system for straight welded pipe is designed under MATLAB/GUI environment. The experimental results show that the system can effectively judge the weld pouting of straight welded pipe.
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TG441.7;TP311.13

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本文編號(hào)：1920124