隨著工業(yè)自動(dòng)化和智能制造的快速發(fā)展，焊接作為制造過(guò)程中關(guān)鍵的一環(huán)，其質(zhì)量直接影響到產(chǎn)品的性能和壽命。傳統(tǒng)的焊縫檢測(cè)主要依賴于人工檢查，這不僅效率低下，而且容易受到人為因素的影響，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不一致。為了解決這些問(wèn)題，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)被引入到焊縫檢測(cè)中，提供了一種高效、準(zhǔn)確且可重復(fù)的解決方案。

機(jī)器視覺(jué)的基本原理

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)焊縫主要利用高精度的攝像頭和先進(jìn)的圖像處理算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)焊縫的自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確檢測(cè)。以下是機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)焊縫的主要步驟：

圖像采集：通過(guò)高分辨率的工業(yè)相機(jī)和精密的光學(xué)系統(tǒng)，對(duì)焊接完成后的工件進(jìn)行圖像采集，獲取焊接區(qū)域的高清圖像。這個(gè)過(guò)程中需要注意圖像的穩(wěn)定性和清晰度，以確保后續(xù)處理的準(zhǔn)確性。

預(yù)處理：對(duì)采集到的圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)對(duì)比度等操作，以提高圖像質(zhì)量，便于后續(xù)的特征提取和缺陷識(shí)別。

特征提?。豪脠D像處理算法，提取焊接區(qū)域的形狀、尺寸、紋理等特征信息。例如，利用邊緣檢測(cè)算法可以準(zhǔn)確地識(shí)別出焊縫焊點(diǎn)的邊緣，這些邊緣信息對(duì)于判斷焊縫焊點(diǎn)的質(zhì)量和位置至關(guān)重要。

缺陷識(shí)別：根據(jù)提取的特征信息，結(jié)合預(yù)設(shè)的缺陷識(shí)別模型，判斷焊接區(qū)域是否存在缺陷，如裂紋、氣孔、夾渣等。

生成檢測(cè)報(bào)告：機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以生成檢測(cè)報(bào)告，詳細(xì)記錄每個(gè)焊縫焊點(diǎn)的檢測(cè)情況，包括質(zhì)量等級(jí)、缺陷類型、位置等信息，為后續(xù)的質(zhì)量控制和改進(jìn)提供依據(jù)。

與傳統(tǒng)的焊縫檢測(cè)方法相比，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)具有高效率、高精度、自動(dòng)化程度高等優(yōu)勢(shì)2。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在焊縫檢測(cè)中的應(yīng)用將不斷擴(kuò)展和深化，朝著智能化、多維化、柔性化等方向發(fā)展。

機(jī)器視覺(jué)焊縫檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在焊縫檢測(cè)中的應(yīng)用廣泛，涵蓋了汽車(chē)制造、航空航天、造船等多個(gè)行業(yè)。在汽車(chē)制造中，焊接質(zhì)量對(duì)車(chē)輛的安全性和耐用性至關(guān)重要。通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)車(chē)身焊縫的全自動(dòng)化檢測(cè)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。在航空航天領(lǐng)域，焊接質(zhì)量直接關(guān)系到飛行器的安全性和可靠性，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)能夠提供高精度的焊縫檢測(cè)，確保每一個(gè)焊縫都符合嚴(yán)格的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。造船行業(yè)同樣依賴焊接工藝，使用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以有效檢測(cè)大型船體結(jié)構(gòu)的焊縫質(zhì)量，避免人工檢測(cè)的盲區(qū)和疏漏。

機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在焊縫檢測(cè)中的應(yīng)用，不僅提高了檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，還為智能制造和質(zhì)量控制提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，機(jī)器視覺(jué)焊縫檢測(cè)將會(huì)在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用和推廣，助力工業(yè)自動(dòng)化邁向更高水平。

審核編輯 黃宇