【摘 要】
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依据国家相关规定,在役大型压力容器需要定期进行检测。目前传统的人工检测存在耗时费力、效率不高等问题,而采用检测机器人进行智能检测可以有效解决这些弊端。但在对压力容器进行视觉检测试验时,其内部的焊缝因长期使用受到了不同程度的磨损、腐蚀,给焊缝识别造成了干扰;在运用TOFD超声检测仪进行缺陷分类时,易受到检测人员主观判断的影响。为保证机器人沿着既定的焊缝运行并对焊缝缺陷进行准确分类,本文针对以上两个问
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依据国家相关规定,在役大型压力容器需要定期进行检测。目前传统的人工检测存在耗时费力、效率不高等问题,而采用检测机器人进行智能检测可以有效解决这些弊端。但在对压力容器进行视觉检测试验时,其内部的焊缝因长期使用受到了不同程度的磨损、腐蚀,给焊缝识别造成了干扰;在运用TOFD超声检测仪进行缺陷分类时,易受到检测人员主观判断的影响。为保证机器人沿着既定的焊缝运行并对焊缝缺陷进行准确分类,本文针对以上两个问题展开研究。焊缝图像识别研究方面,利用工业相机对焊缝图像进行采集,通过图像增强、图像平滑、边缘检测等算法技术,将获取到的图像进行预处理,剔除干扰因素,增强实用图像特征,提高焊缝识别度。然而对处理好的图片运用霍夫变化直线检测进行识别并对其参数进行自适应,效果仍不明显。研究采用灰度梯度和灰度分布的焊缝图像识别方法对比分析,提出基于LBP算子纹理特征的检测机器人视觉识别方法。该方法利用焊缝云纹等纹理特征,利用焊缝与其他区域纹理特征差别大的特点,用巴氏距离对LBP直方图进行比较,并采取阈值分割法将焊缝区域与其他区域明显区分,较好地解决了在大型压力容器上不同类型的焊缝因锈迹、光斑等干扰造成识别不太精准的问题。焊缝缺陷分类研究方面,通过描述焊缝缺陷的类别以及目前所用到的缺陷检测方式,基于卷积神经网络图像分类技术,提出一种运用改进的Alex Net框架模型对TOFD超声检测仪得到的图片进行分类。通过与基于纹理特征的SVM支持向量机分类相比,较好地解决了焊缝缺陷识别分类效率较低、准确率不高的弊端。最后,对上述两种改进方法用爬壁机器人进行实体检测,实验结果表明两个方案可行。
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