Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hệ thống kiểm tra hình ảnh cho việc xác định và phân loại các khuyết tật trong mối hàn MIG
Tóm tắt
Sự đa dạng của các hệ thống kiểm tra hình ảnh cho các khuyết tật hàn trong bối cảnh sản xuất hiện tại là cần thiết để khắc phục một số hạn chế như vấn đề không chính xác trong hình ảnh, chiếu sáng không đồng đều, nhiễu và độ tương phản kém, cũng như sự nhầm lẫn trong các khuyết tật nếu chúng xảy ra tại cùng một vị trí trên bề mặt và mặt dưới. Do đó, việc thiết kế một hệ thống kiểm tra hình ảnh mới là điều cần thiết để khắc phục những vấn đề nêu trên trong quá trình hàn. Một hệ thống kiểm tra hình ảnh mới tinh vi sử dụng thị giác máy móc đã được phát triển cho nghiên cứu này nhằm xác định và phân loại các khuyết tật bề mặt của mối hàn theo tiêu chuẩn EN25817 trong hàn khí trơ (MIG). Trong hệ thống kiểm tra hình ảnh được đề xuất này, hình ảnh của các bề mặt hàn được thu được qua một camera CCD. Bốn khung hình trong chuỗi hình ảnh được thu được bằng cách sử dụng bốn vùng đèn LED thông qua hệ thống chiếu sáng trước. Từ những hình ảnh này, các khu vực quan tâm được phân đoạn và các mức xám trung bình của các đặc trưng nổi bật của những hình ảnh này được tính toán. Quy trình tương tự có thể được mở rộng thêm cho bốn vùng (bốn tứ phân) của bốn loại mối hàn khác nhau. Cuối cùng, các mối hàn có thể được phân loại thành một trong bốn loại đã được xác định trước dựa trên mạng nơ-ron hồi tiếp. Hệ thống đề xuất thể hiện độ chính xác tổng thể 95% từ 80 mẫu thực tế đã được kiểm tra.
Từ khóa
#hệ thống kiểm tra hình ảnh #khuyết tật hàn #hàn MIG #thị giác máy móc #phân loại khuyết tậtTài liệu tham khảo
Shafeek HI, Gadelmawla ES, Abdel-Shafy AA, Elewa IM (2004) Assessment of welding defects for gas pipeline radiographs using computer vision. NDT&E International 37:291–299
Warren Liao T (2009) Improving the accuracy of computer-aided radiographic weld inspection by feature selection. NDT&E International 42:229–239
Shafeek HI, Gadelmawla ES, Abdel-Shafy AA, Elewa IM (2004) Automatic inspection of gas pipeline welding defects using an expert vision system. NDT&E International 37:301–307
Kim T-H, Cho T-H, Moon YS, Park SH (1999) Visual inspection system for the classification of solder joints. Pattern Recognition 32:565–575
Jagannathan S (1997) Automatic inspection of wave soldered joints using neural networks. J Manuf Syst 16(6):389–398
Jagannathan S (1992) Intelligent inspection of wave soldered joints—technical report. Journal of Manufacturing Systems 11(2):137–143
Gauss M, Buerkle A, Laengle T, Woern H, Stelter J, Ruhmkorf S, Middelmann R (2003) Adaptive robot based visual inspection of complex parts. ISR2003
Malamas EN, Petrakis EGM, Zervakis M, Petit L (2003) A survey on industrial vision systems, applications and tools. Image and Computing 21:171–188
Liao TW, Li D-M, Li Y-M (1999) Detection of welding flaws from radiographic images with fuzzy clustering methods. Fuzzy Set Syst 108:145–158
Lashkia V (2001) Defect detection in X-ray images using fuzzy reasoning. Image and Vision Computing 19:261–269
Liao TW (2003) Classification of welding flaw types with fuzzy expert systems. Expert Systems with Application 25:101–111
da Silva RR, Caloba LP, Siqueira MHS, Rebello JMA (2004) Pattern recognition of weld defects detected by radiographic test. NDT&E International 37:461–470
Vilar R, Zapata J, Ruiz R (2009) An automatic system of classification of weld defects in radiographic images. NDT&E International 42:467–476
Liao TW, Li YM (1998) An automated radiographic NDT system, for weld inspection: Part II—Flaw detection. NDT&E International 31(3):183–192
Wang G, Liao TW (2002) Automatic identification of different types of welding defects in radiographic images. NDT &E International 35:519–528
Sonka M, Hilavac H, Boyle R (1998) Image processing, analysis and machine vision, 2nd edn. PWS Publishing, Pacific Grove
Carrasco M, Merry D (2011) Automatic multiple view inspection using geometrical tracking and feature analysis in aluminum wheels. Machine Vision and Applications 22:157–170
Wang Y, Sun Y, Lv P, Wang H (2008) Detection of line weld defects based on multiple thresholds and support vector machine. NDT&E International 41:517–524
Waren Liao T, Li Damin, Li Yueming (2000) Extraction of welds from radiographic images using fuzzy classifiers. Information Sciences 126:21–40
Waren Liao T, Tang K (1997) Automated extraction of welds from digitized radiographic images based on MLP neural networks. Appl Artif Intell 11:197–218
Garcia-Allende PB, Mirapeix J, Conde OM, Cobo A, Lopez-Higuera JM (2009) Spectral processing technique based on feature selection and artificial neural networks for arc-welding quality monitoring. NDT&E International 42:56–63