公开(公告)号：CN118864497A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410934846.6

申请日：2024-07-12

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 周天生 ,  林三宝 ,  董博伦 ,  蔡笑宇

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T7/194 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出一种基于机器学习和图像处理法的熔池尺寸在线提取方法，包括：步骤1：利用相机实时采集野外油气管道外壁全位置MAG焊熔池区域图像；步骤2：对焊熔池区域图像进行分割，输出包含掩膜轮廓点坐标的熔池区域掩膜的文本文件；步骤3：对熔池区域掩膜的文本文件进行图像重建，获取熔池尺寸；步骤4：重复步骤1‑3，获取道外壁全位置MAG焊全过程中的熔池尺寸数据，并根据熔池尺寸数据绘制图表；步骤5：基于图表中熔池尺寸数据的变化对比判断焊接质量。本发明可以适用于各种不同材料和工艺方法，具有良好的实时性和泛化能力，可以有效解放生产力，消除野外管道外壁全位置MAG焊质量管控中人的因素影响，大幅提高质量一致性。

公开(公告)号：CN118396960A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410546575.7

申请日：2024-05-06

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 董博伦 ,  林三宝 ,  蔡笑宇 ,  周天生

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/66 ,  G06T7/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V20/70 ,  G01N21/954 ,  G01N21/88 ,  B23K9/10 ,  B23K9/04 ,  B23K31/12

Abstract: 一种适用于管道内壁堆焊的质量在线检测方法，本发明涉及一种堆焊质量的检测方法，本发明针对管道内壁堆焊质量要求严格，但又缺陷敏感，为解决现有的堆焊质量检测通过目视检测存在工人劳动强度高、漏检率高、质量一致性不好的问题，本发明基于内壁堆焊过程的实时焊接区图像，将电极、焊丝和堆焊层三个对象作为关键检测点，采用图像处理技术和机器学习技术对这三个关键对象的质量相关指征进行检测和识别，再通过基于机器学习的融合决策实现堆焊过程质量问题的诊断。通过本发明，可以有效消除堆焊质量管控中人的因素影响，大幅提高堆焊质量一致性。本发明属于焊接技术领域。