汽車超高強鋼等離子弧焊接裂紋自動識別技術(shù)研究

顏雙權(quán) 王 磊 魯夢雄 王記鵬 于長遠

（遼寧理工學院 機電工程學院，遼寧 錦州 121000）

等離子弧堆焊是一種等離子弧焊接工藝，在提高材料表面耐磨性與耐熱性能的應用中，等離子弧堆焊得到了越來越多的應用[1]。實際焊接過程中，受到環(huán)境以及認為因素的影響，不同影響程度下焊接縫隙部分會出現(xiàn)氣孔、燒穿等缺陷，嚴重影響焊接產(chǎn)品的生產(chǎn)安全[2]。

本文提出汽車超高強鋼等離子弧焊接裂紋自動識別。通過USB 數(shù)字傳輸方式，獲取焊接圖像傳輸速度與抗干擾能力，選擇濾波器解決噪聲問題，獲取到焊接圖像的整體輪廓，通過灰度直方圖，獲取圖像全局灰度密布的情況[3]。為了預防識別時出現(xiàn)過度擬合狀況，基于relu 激勵函數(shù)衡量識別誤差，完成焊縫視覺圖像缺陷位置的準確識別。

1 弧焊接裂紋自動識別

1.1 汽車焊區(qū)圖像獲取

在等離子焊接區(qū)域，可以通過視覺信息獲取系統(tǒng)記錄焊區(qū)圖像、焊接形狀以及焊接寬度等信息，從焊接物體不同角度記錄焊接圖像，包括焊接面的前后、上下面[4]。

通過USB 數(shù)字傳輸方式，計算焊接圖像傳輸速度，獲取抗干擾能力，固定傳感器中二級反射裝置，該裝置為可調(diào)節(jié)形式，使其呈現(xiàn)斜上45 度，簡化光路調(diào)節(jié)方式[5]。

依據(jù)等離子焊接光譜，為消除弧光干擾，濾光片的中心波長選取為680nm。

I 表示焊縫缺陷圖像，可有線性重疊加以表征，具體表現(xiàn)形式為：

式中，D 表示焊接缺陷目標圖像，B 表示缺陷背景，N 表示外部環(huán)境影響噪聲。

焊接裂紋圖像獲取傳輸過程中，會受到外部環(huán)境噪聲影響，影響圖像最終呈現(xiàn)效果，通過濾波器方式去除外部環(huán)境噪聲。基于非線性處理，在去除噪聲的情況下保留焊接圖像邊緣信息。

提取焊接圖像全局特征，獲取圖像整體輪廓數(shù)據(jù)，依據(jù)灰度直方圖，呈現(xiàn)焊接裂紋圖像全局灰度密布情況。假設(shè)圖像J 的尺寸大小為M×N，J*表示圖像輪廓信息：

式中，f（x，y）表示在（x，y）處像素點灰度值大小，uj表示第j個焊接圖像閾值大小。

1.2 等離子弧焊接裂紋自動識別

在焊接裂紋自動識別過程中，為保證識別精度，需要對焊接圖像進行分割處理，假設(shè)焊接灰度圖像為f（x，y），按照分割準則，選取圖像f（x，y）任意灰度值Th，將其作為閾值。將焊接圖像分割為二值圖像g（x，y）：

引入局部閾值算法，結(jié)合焊接圖像像素灰度以及局部灰度特性，明確圖像像素閾值大小。圖像目標大小存在差異以及像素灰度值存在差異狀態(tài)下，均可呈現(xiàn)較好分割效果，多目標分割原理如下所示：

圖像的灰度值范圍表示為1～L，分割圖像為兩個組別：集灰度的范圍是（1，2，…，k）的一組與灰度范圍為（k+1，k+2，…，k）的一組，概率表征方式如下所示：

上式中：ni代表為第i 個像素點；N 代表整個圖像的像素點；Pi代表像素點i 出現(xiàn)的頻率；ω（k）代表像素點i 出現(xiàn)的頻率總和。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，引入代價函數(shù)，衡量網(wǎng)絡(luò)輸出值與期望值之間誤差大小，誤差大小與網(wǎng)絡(luò)性能呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，代價函數(shù)表征方式為：

其中，C 代表代價函數(shù)，x 代表輸入，y 表示輸出值，a 是期望值，n 表示總樣本數(shù)量。

求解代價函數(shù)最小值，就要獲取相應的w、b 的梯度值：

二值化焊接裂紋圖像，裂紋圖像包括焊縫區(qū)域以及背景區(qū)域。受到外界環(huán)境因素的影響，如X 射線強度等，加上材料密度分布差異，焊縫形狀存在差異，在焊接圖像內(nèi)保留非焊接裂縫區(qū)域干擾像素。

通過上式可以看出，w、b 的梯度與輸出偏差之間存在關(guān)聯(lián)，梯度與偏差之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。參變量w、b 調(diào)節(jié)速度越快，訓練速度越快，網(wǎng)絡(luò)訓練的核心目標就是求出符合C 最小時相對的w 和b，完成焊接裂紋圖像精準識別。

2 實驗研究

選取多自由度GTAW 焊接系統(tǒng)作為實驗主要裝置。該裝置硬件包括：工件運動平臺、位移控制系統(tǒng)、焊接電源、送絲機、送絲控制裝置以及氣流控制裝置。焊接電源選取型號為INVERTER ELECON 500P 型。為了保證焊接不受到外界干擾影響，焊槍在焊接過程中保持靜止狀態(tài)，通過工件運動平臺記錄電弧相對移動狀態(tài)。

圖1 焊接試驗

依據(jù)SNR 對數(shù)法光譜評價準則，量化表征等離子焊接裂縫識別過程敏感度，對數(shù)真數(shù)用缺陷樣本與正常樣本比值數(shù)量進行表示，求解對數(shù)值。在動態(tài)焊接過程中，輸入信號選取焊接特征參數(shù)，與正常狀態(tài)特征值比較，缺陷狀態(tài)特征值過大或者過小，表明焊接裂縫識別可分離性較高，識別度較大。

在焊接實驗開始后，加入油污污染，觀察焊縫的氧化情況，當出現(xiàn)輕微氧化導致裂縫出現(xiàn)后，停止加入油污。在焊縫出現(xiàn)中期，增加焊絲偏絲情況，觀察焊接表面的明顯裂紋情況，此時焊接電流降低。（圖2）

圖2 夾渣焊縫的特征參數(shù)監(jiān)測曲線

結(jié)合標準差閾值方式，檢查焊接過程中裂縫是否出現(xiàn)。引入“Defection Degree”的概念，表征焊接構(gòu)件表面裂紋出現(xiàn)的嚴重程度。識別特征值始終處于上下閾值之間，此時焊接狀態(tài)為穩(wěn)定狀態(tài)，否則焊接過程出現(xiàn)波動，此時焊接裂縫較為嚴重。焊縫缺陷識別情況如圖3 所示。

圖3 焊縫缺陷識別

由圖3 可以看出，焊接未出現(xiàn)裂縫狀態(tài)下，特征值保持在上下限定值之間，在出現(xiàn)輕微裂縫狀態(tài)下特征值超過閾值上限，裂縫識別圖像也出現(xiàn)變化；在不同裂縫程度下，特征值標準方差值呈現(xiàn)不同狀態(tài)，峰值出現(xiàn)差異。

3 結(jié)論

本文提出汽車超高強鋼等離子弧焊接裂紋自動識別方法。通過USB 數(shù)字傳輸方式，獲取焊接圖像傳輸速度與抗干擾能力，選擇濾波器解決噪聲問題，為了預防識別時出現(xiàn)過度擬合狀況，基于relu 激勵函數(shù)衡量識別誤差，完成識別。后期研究中可以通過改變焊接材料性質(zhì)，如厚度、坡口形式等參數(shù)，研究多源傳感信號響應。