[发明专利]一种基于双波段成像和HOG的GMAW焊接熔透性检测方法在审
申请号: | 202211729234.0 | 申请日: | 2022-12-30 |
公开(公告)号: | CN116038072A | 公开(公告)日: | 2023-05-02 |
发明(设计)人: | 王克鸿;余荣伟;王波;彭勇;黄勇;周明 | 申请(专利权)人: | 佛山国防科技工业技术成果产业化应用推广中心;广东华研智能科技有限公司 |
主分类号: | B23K9/095 | 分类号: | B23K9/095;B23K9/173 |
代理公司: | 南京新慧恒诚知识产权代理有限公司 32424 | 代理人: | 徐彪 |
地址: | 528200 广东省佛山市南海区狮*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 波段 成像 hog gmaw 焊接 熔透性 检测 方法 | ||
1.一种基于双波段成像和HOG的GMAW焊接熔透性检测方法,其特征在于:包括:
1)设置焊接温度场测量系统,该系统包括计算机,安装在焊枪上的分光镜、两片红外波段滤光片和两个红外相机,系统中各部件对应功能为:
所述分光镜用于将入射光线分成两路相同的输出;
所述红外波段滤光片用于选择特定红外波段的光通过;
所述红外相机用于焊件在所述特定红外波段下的成像;
所述计算机用于对红外相机输出的图像进行处理,计算得到焊接温度场;
2)通过焊接温度场测量系统完成熔池周围瞬态焊接温度场测量后,在熔池周围的焊接热影响区随机选取一块感兴趣区域,将该感兴趣区域分成4块小区域,然后对这4块小区域分别进行HOG特征提取,获得每块小区域的HOG特征向量,最后将所有小区域的HOG特征向量串联在一起得到最终感兴趣区域温度场的HOG特征向量;
3)以提取得到的感兴趣区域温度场的HOG特征向量作为输入,GMAW焊接熔透性作为输出,基于人工神经网络建立GMAW焊接熔透性检测模型,用于未熔透、熔透、过熔透、焊漏四种熔透状态的在线检测。
2.如权利要求1所述的基于双波段成像和HOG的GMAW焊接熔透性检测方法,其特征在于:焊接温度场的计算推导过程为:
将两个红外相机的曝光时间和增益设置成相同,两个红外相机输出图像的灰度值分别为N(λ1,T)和N(λ2,T),其比值为:
式中,λ1、λ2分别为两红外波段滤光片的中心波长,δλ1、δλ2分别为两红外波段滤光片的带宽,η(λ)为两红外相机的光谱响应率,τ(λ)为红外相机中透镜的光谱透过率,γ(λ)为两红外波段滤光片的光谱透过率,L(λ,T)为温度为T的焊件在波长λ下的光谱辐射亮度;
根据积分中值定理,式(1)可写成:
根据普朗克辐射定律,可得到:
式中,ε(λ,T)为焊件的光谱发射率,无量纲,C2为第二辐射常数;
令:
式(3)就可以写成:
设ε(λ1,T)≈ε(λ2,T),式(5)就可以写成:
式中,K值由焊接温度场测量系统的本身决定,通过标定实验得到。
3.如权利要求1所述的基于双波段成像和HOG的GMAW焊接熔透性检测方法,其特征在于:感兴趣区域中HOG特征提取的具体过程为:
(1)计算出感兴趣区域温度场图像每个像素点的梯度,图像中像素点(x,y)的梯度为:
Gx(x,y)=H(x+1,y)-H(x-1,y)(7)
Gy(x,y)=H(x,y+1)-H(x,y-1)(8)
式中,Gx(x,y)、Gy(x,y)、H(x,y)分别为图像中像素点(x,y)处的水平方向梯度、垂直方向梯度以及像素值;
由此可以计算得到像素点(x,y)处的梯度幅值和方向,分别为:
(2)将梯度方向的间距设置为30°,而后统计感兴趣区域温度场的梯度方向直方图;
(3)使用矢量分解的方法进行梯度方向直方图的统计,得到感兴趣区域温度场的HOG特征向量,具体的统计方法为:
设相邻两个梯度方向角分别为θ1和θ2,θ1<θ2,在进行梯度方向直方图统计时,如果θ1<θ<θ2,使用矢量分解的方法对相邻两个梯度方向直方图进行投票,设像素点在θ方向上的梯度幅值为G,分解到θ1方向上的幅值为G1,分解到θ2方向上的幅值为G2,则有:
可以解出:
式(12)就是改进后的梯度方向直方图统计计算公式。
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