焊縫圖像識別與智能檢測


	本書在介紹焊縫無損檢測、數位影像處理方法及常用焊縫圖像識別方法的基礎上，詳細介紹了利用機器視覺、數位影像處理和人工智慧等技術對焊縫圖像進行識別和品質檢測的方法，主要包括焊接過程中監測GMAW熔池區域的圖像資訊、成形焊縫的表面檢測、焊縫內部缺陷的圖像採集和圖像識別等。本書內容實用，技術新穎，體現了焊接智慧檢測新技術、新工藝，具有較高的指導性和借鑒性，適應焊接相關專業師生及技術人員閱讀參考。



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	目錄第1章焊縫無損檢測常用方法1 1.1超聲檢測1 1.1.1超聲檢測的特性2 1.1.2超聲檢測的分類3 1.1.3超聲檢測的方法3 1.1.4檢測掃查方式6 1.1.5檢測面的選擇及檢測等級7 1.1.6缺陷的測量9 1.2結構光檢測9 1.2.1鐳射三角法測量原理10 1.2.2結構光檢測法在焊接方面的應用10 1.3射線探傷12 1.3.1X射線探傷13 1.3.2γ射線探傷16 1.4磁粉檢測16 1.5渦流檢測19 1.5.1渦流檢測原理19 1.5.2渦流檢測線圈分類20 1.5.3渦流檢測對象20 1.5.4渦流檢測的特點22 1.6滲透探傷24 1.7視覺圖像識別26 參考文獻28 第2章焊縫數位圖像常用處理方法31 2.1灰度化31 2.1.1灰度線性變換32 2.1.2非線性變換34 2.2圖像濾波35 2.2.1空域濾波35 2.2.2頻域濾波37 2.3數學形態學及其應用41 2.3.1基本符號和定義42 2.3.2二值圖像形態學處理44 2.3.3灰度圖像形態學處理48 2.4圖像二值化50 參考文獻52 第3章焊縫圖像識別常用智慧演算法53 3.1BP神經網路53 3.1.1網路模型53 3.1.2啟動函數54 3.1.3網路模型訓練55 3.1.4BP神經網路的特點55 3.2支持向量機（SVM）57 3.2.1支持向量機原理57 3.2.2SVM軟間隔59 3.2.3SVM核函數59 3.2.4SVM演算法的特點60 3.3人工免疫演算法61 3.3.1人工免疫演算法的原理61 3.3.2人工免疫演算法的特點64 3.4深度卷積神經網路64 3.4.1深度學習的發展及應用64 3.4.2深度學習演算法的原理66 3.4.3深度學習演算法的特點68 參考文獻69 第4章GMAW焊接熔池CCD圖像採集71 4.1機器人焊接工作站71 4.2熔池圖像傳感設計73 4.2.1成像原理及器件參數分析73 4.2.2圖像資料信號傳輸介面協定75 4.2.3工業鏡頭參數分析與選型76 4.2.4傳感觸發電路76 4.2.5濾光系統77 4.3熔池圖像採集77 參考文獻79 第5章GMAW熔池CCD圖像智慧識別80 5.1焊接熔池圖像智慧識別的研究進展80 5.2熔池圖像特徵提取及檢測81 5.2.1熔池輪廓提取81 5.2.2熔池圖像特徵選取83 5.2.3基於熔池圖像的焊偏檢測84 5.2.4基於熔池圖像的焊接錯邊檢測87 5.2.5基於熔池圖像的熔透狀態檢測88 5.3基於BP神經網路的GMAW焊縫成形預測92 5.3.1BP神經網路選型92 5.3.2焊縫成形預測與結果分析93 5.4基於深度卷積神經網路的焊接熔池CCD圖像智慧識別95 5.4.1演算法模型95 5.4.2模型優化96 5.4.3熔池形態識別試驗結果分析96 5.4.4遷移學習和圖像關鍵區識別98 5.4.5演算法性能比較分析99 5.4.6特徵視覺化分析100 參考文獻102 第6章成形焊縫表面鐳射條紋圖像採集103 6.1焊縫表面形態智慧識別與檢測研究進展103 6.2鐳射條紋圖像採集硬體設計105 6.2.1圖像採集系統硬體結構105 6.2.2鐳射視覺傳感設計106 6.3圖像標定和座標轉換109 6.3.1視覺系統坐標系109 6.3.2相機參數的標定113 6.3.3視覺傳感參數標定113 6.4焊縫表面鐳射條紋圖像採集軟體設計116 6.5焊縫表面圖像採集結果分析119 參考文獻120 第7章成形焊縫表面品質智慧檢測122 7.1焊縫圖像預處理122 7.1.1圖像灰度化123 7.1.2濾波降噪124 7.1.3圖像二值化125 7.1.4圖像連通性處理127 7.1.5圖像關鍵區域提取128 7.2鐳射條紋圖像中心線提取129 7.3鐳射條紋關鍵點提取135 7.4焊縫表面成形品質智慧檢測及結果分析137 參考文獻139 第8章焊縫內部缺陷射線圖像採集140 8.1焊縫內部缺陷射線圖像的智慧識別研究進展140 8.2焊縫射線探傷標準143 8.3焊縫內部缺陷射線圖像採集144 8.4焊縫內部缺陷射線圖像資料庫設計146 參考文獻147 第9章焊縫內部射線圖像智慧識別150 9.1基於傳統神經網路的焊縫內部射線圖像智慧識別150 9.1.1焊接接頭缺陷特徵的形狀描述150 9.1.2免疫優化支援向量機演算法150 9.1.3實驗及結果分析153 9.2基於深度卷積神經網路的焊縫內部射線圖像智慧識別157 9.2.1識別演算法選型157 9.2.2識別模型設計158 9.2.3識別流程設計163 9.2.4模型驗證和結果分析166 參考文獻170