工程装备焊接修复量自动检测系统的开发开题报告

 2020-02-10 10:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

在大型装备的定期检修过程中,当装备的机体、主支撑件等尺寸较大或者部件不能拆卸的金属件发生损坏或者故障时,只能在现场进行紧急性维修,主要的维修手段是通过焊接或者堆焊来实现。堆焊作为材料修复的一种经济而快速的工艺方法利用焊接特性使工件和焊料熔化形成熔融区域,熔池冷却凝固后便形成修复材料和工件之间的连接,以补充待修复部分的缺损部分。通过堆焊修复的方法使易损部件获得特殊的表面功能,或使已经失效的零部件重新恢复尺寸并获得特殊的表面功能[1]。在现代社会高速发展的今天,传统的手工焊接方法已不能满足现代高技术产品制造的质量、数量的要求,并且在人才紧缺的21世纪高级焊接技师已经不再从事类似低价值、高消耗的劳动密集型产业。因此利用机器人代替工人符合我国打造工业强国的历史发展趋势,另一方面焊接生产的自动化和智能化也是保证焊接质量,降低生产成本,提高生产效率,改善劳动条件的重要手段。随着电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接自动化提供了十分有利的技术基础,并已渗透到焊接各领域中[2]。焊接机器人的使用使得堆焊修复工作能够满足工业精度要求和产品使用强度,也能减少劳动人员的成本增加产品利润。对于焊接机器人其核心在于焊接轨迹的确定,而焊接轨迹确定的核心在于焊接工艺参数的确定。焊接工艺参数包括焊接深度,焊接长度,坡口类型等,确定以上参数则需要在焊接作业前对堆焊修复区域进行测量。所以对于焊接修复过程,焊接之前的检测环节就显得尤为重要,是保证焊接修复完成质量的充分条件。

用肉眼对维修部份进行检测的方法在中小型企业中较为常见,这种方法要求工人具有多年操作经验而且对特定设备的维修特点极为熟悉。人工检测方法有以下不足:装备更新换代后需工人花费较长时间以适应新设备特点;人工依靠肉眼检测待修复区域所得到的数据精度较低且受到操作工人生理和心理状态的影响;一些大型装备具有人难以目及或者人难以靠近的危险区域,利用机器视觉的检测方法能够有效解决以上问题。机器视觉是以电子计算机为依托,通过视觉传感技术获取外界事物的基本特征,然后将采集来的事物的基本信息数据化,通过后续的数据处理或者图像处理将实物进行数据化成像,然后通过一定的数学算法对于这些信息加以处理,实现对待扫描区域的检测[3]。机器视觉应用于焊接修复的检测和可视化对工业装备维修具有两个方面的贡献,一方面利用电子设备以提高检测环节的高效率和自动化水平,另一方面可以为后期的焊接修复提供高精度的数据以保证修复完成后装备的使用可靠性。学术界对于视觉传感技术根据是否人为施加外部光源,视觉传感技术又可分为被动视觉法和主动视觉法[4]。被动和主动视觉的区分顾名思义是根据视觉传感器在焊接检测过程是否采用外部光源为相机提供图像。基于激光的机器视觉系统实现制造过程自动化以及提高质量和生产率的能力引起了学术界和工业界的极大兴趣[5]。采用激光作为主动光源具有以下两大优势:可以利用其可控性和稳定性特征去除获得的扫描区域图像干扰信息;避免被动视觉光源不可靠、不稳定的缺点。

对于机器视觉检测,传统的二维图像检测识别系统需要对象具有明显的形态、灰度或者边缘特征,并不能广泛适用于所有工业产品。利用线结构光的三维形态特征提取,对其进行三维成像,用以识别和检测,可以提高生产自动化程度,节省人力成本,而且效率高,检测精度远远大于人眼识别。在焊接修复工业生产线上,如果采用传统的二维图像机器识别的方法,无论采用二值化、提取边缘特征等二维识别方法,都难以获得焊接坡口和截面的深度参数。当扫描区域具有明显的三维形貌特征时,考虑采用获取工件三维特征的方法用以识别就显得尤为重要。

在三维光学视觉传感器中使用最为广泛的是CCD器件。它主要有线阵和面阵两种, 可将光学信号转化为数字信号[6]

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