1.3.1研究目的

本文针对V型坡口焊接，采用直流MAG焊的方法，通过红外高速相机采集焊接区域图像，进行焊接过程监控。基于对减光片、光圈、曝光时间、拍摄高度和距离等拍摄参数对焊接区域图像采集结果影响的分析，在VS2017开发环境下利用OpenCV开源软件对采集的焊接区域图像进行离线处理，建立焊缝偏差提取算法，分析算法的有效性，为V型坡口焊接的红外视觉传感跟踪奠定理论基础。

1.3.2研究内容

（1）针对V型坡口搭接MAG焊接搭建红外视觉传感系统，系统包括红外高速相机，工控机等，再对相机参数进行调试。最后选取合适的相机高度和角度，并选用合适的减光片和滤光片，这样在减少弧光烟尘等干扰的同时能很好地观察到焊缝区的整体形貌，获得最优的监控图像。

（2）根据所得图像，使用架构在VS2017环境下的OpenCV工具对图像进行处理，运用已有的不同算法包括Canny算子、Sobel算子、LaplaCian算子提取焊缝边缘，再使用阈值、滤波、形态学滤波例如腐蚀等方法得到干扰最少，最直观的焊缝边缘提取图像，再进一步设计一个C++编程语言算法，检测出焊缝的宽度和焊丝的位置，进而获得焊缝偏差。

（3）通过在不同焊缝偏差下的焊接实验，对红外区域采集所得图像进行比较和分析，处理图像之后，用上述所设计的算法进行焊缝偏差检测，检验此算法对不同偏差环境下的适应性。

（4）对实验所得数据及图像进行综合分析，分析本实验中V型坡口监控的难点，红外视觉传感方式监控的优劣势与影响拍摄的主要因素，总结传统算法的缺点与新算法的优点。并分析本实验成果，为实现V型坡口焊缝跟踪打下理论基础。

第二章V型坡口焊缝偏差红外视觉传感系统构建为了在V型坡口焊接过程中获得清晰、完整的焊接区域图像，本实验通过红外视觉传感系统进行图像采集，开发相应的图像处理算法。

2.1系统总体构成

在近年来的焊缝跟踪研究中，由于图像传感器与人工智能的发展，利用图像传感器采集焊接过程中的焊接区域图像，然后通过算法分析得到焊接特征信息的方法已得到大量使用[27]。同时，随着图像处理技术的突破和新算法的不断涌现，使图像传感技术和图像处理技术的结合变得更加紧密。再以图像采集卡和工控机为桥梁，能够有望实现对焊缝和焊炬的实时控制。本实验也是为V型坡口红外感应焊缝跟踪技术打下一个基础。图2-1为视觉传感系统总体构成示意图[28]。

本文针对V型坡口MAG焊接，通过红外视觉传感系统进行图像采集，最后通过图像处理的方法得到焊缝偏差。如图2-1所示，本实验系统主要由焊接系统和红外视觉传感系统两部分构成。

2.2焊接系统

本实验使用的焊接系统主要由工件、逆变焊机、焊件行走机构和焊炬组成。焊接系统主要控制焊件的行走，对焊接电流焊接电压等焊接参数进行设定，同时选择合适的焊接方法。目的是为了满足稳定的焊接要求。

2.2.1逆变焊机

逆变焊机如图2-2所示。采用奥地利FroniusTPS5000全数字化多功能逆变焊机，该焊机由焊接逆变电源（型号TPS5000）、送丝装置（型号VR4000）和冷却水箱（型号FK4000R）三部分构成，可以进行MIG/MAG一元化/非一元化脉冲/直流焊接；作业方式有JOB模式、TIG氩弧焊模式和手工电焊模式；对不同的焊接材料、焊丝类型、焊接参数（焊接电流、焊接电压）都可以进行调节。保护气为Ar-20%CO2的混合保护气。