石 璟 曾 創(chuàng) 陳 勇 王華國

（1 四川航天長征裝備制造有限公司，成都 610100）

（2 上海交通大學(xué)，上海 200240）

（3 火箭軍裝備部駐成都地區(qū)第一軍事代表室，成都 610100）

文 摘 攪拌摩擦焊常采用無坡口焊縫，焊縫裝配質(zhì)量對攪拌摩擦焊裝配質(zhì)量影響較大，通過焊縫的特征，可以對攪拌摩擦焊縫的裝配質(zhì)量進行評判。線結(jié)構(gòu)光是提取焊縫特征的常用手段，基于結(jié)構(gòu)光傳感器掃描獲得的焊縫輪廓信息多通過離散的點進行表示，如何高效地從輪廓點中提取焊縫輪廓信息，是焊縫特征識別的新挑戰(zhàn)。本文提出一種基于機器視覺的焊縫裝配質(zhì)量評測方法，將離散的輪廓點轉(zhuǎn)換為位圖，通過抗鋸齒算法提高輪廓直線特征的識別可靠性，并計算對應(yīng)焊縫的裝配質(zhì)量信息，進而實現(xiàn)對整條焊縫的裝配質(zhì)量的量化評價。與傳統(tǒng)的離散點擬合方法相比，本方法具有較為明顯的效率優(yōu)勢。

0 引言

攪拌摩擦焊接技術(shù)作為一項綠色高效的固相連接技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)鋁合金、鈦合金、鎂合金、銅合金及鋼等同種材料及異種材料之間的連接［1］。經(jīng)過二十多年的發(fā)展，該技術(shù)已在航空航天、艦船裝備、軌道交通、新能源汽車、電力電子等領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)件制造方面得到了廣泛的應(yīng)用［2］。

攪拌摩擦焊多采用無坡口對接縫縫形式，其接頭性能受焊縫裝配質(zhì)量的影響，通常以焊縫間隙、焊縫錯邊以及攪拌針軸線與焊縫中心的對中情況（后文簡稱焊縫對中）等要素來描述焊縫裝配質(zhì)量的要素，不良的裝配質(zhì)量往往會導(dǎo)致焊縫性能的難以滿足預(yù)定要求［3］。為此，石璟等人［4］基于攪拌摩擦焊縫的裝配幾何特征，提出了一種焊縫裝配質(zhì)量的評價方法。在實際應(yīng)用中，如何快速有效地提取焊縫特征，是對整條焊縫的裝配質(zhì)量進行高效判定的關(guān)鍵。

針對無坡口對接焊縫，直線是焊縫截面輪廓特征的基本要素。目前，基于結(jié)構(gòu)光視覺傳感器進行焊縫輪廓信息提取的一般步驟為：圖像濾波、線條擬合、特征識別和幾何信息提?。?-6］。隨著技術(shù)的不斷進步，現(xiàn)有商用結(jié)構(gòu)光視覺傳感器多集成實時圖像處理功能，可直接輸出基于有序離散點描述的輪廓信息，而基于離散點的輪廓信息提取，是該領(lǐng)域的研究重點。Hough變換法［7］、斜率分析法［8］、最小二程擬合法［9-10］等都是常用的直線擬合方法，都遵從在離散的點中構(gòu)建線條的數(shù)學(xué)模型，并在對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型中計算焊縫的幾何信息這一思路。但是算法復(fù)雜度高，計算過程耗時長是這一類方法的典型缺點。

另一方面，直線檢測是機器視覺的重要研究方向，其檢測方法可分為兩大類：邊緣圖檢測法和相位編組檢測法。邊緣圖檢測法主要利用邊緣檢測算子（如Sobel 算子、Canny 算子等）獲得圖像邊緣，進而構(gòu)造直線。但是這類方法只利用圖像的全局統(tǒng)計特性來檢測直線，未考慮圖片中局部離散點所蘊含的整體信息，因而容易受噪聲的影響，造成直線的錯檢和漏檢。相位編組檢測法的典型代表是LSD（Line Segment Detector）法［11］，目前是被業(yè)界普遍認為性能優(yōu)良的直線檢測方法。在無需參數(shù)調(diào)試的前提下，該方法能在較短的時間內(nèi)提取一張灰度圖上所有的線段特征，其在道路特征檢測［12］、衛(wèi)星遙感影像處理［13］、建筑物場景分析［14］等領(lǐng)域有著廣泛的使用。

受此啟發(fā)，本文提出一種高效攪拌摩擦焊縫裝配質(zhì)量評測方法。將基于有序離散點描述的焊縫輪廓轉(zhuǎn)化為圖片，然后利用機器視覺算法快速提取出離散點中的直線特征，從而提高焊縫裝配質(zhì)量的分析與評價效率。

1 焊縫裝配質(zhì)量測量系統(tǒng)簡介及問題分析

1.1 測量系統(tǒng)介紹

如圖1所示，焊縫裝配質(zhì)量測量系統(tǒng)主要由裝夾適配器與2D 輪廓測量儀組成，通過適配器將測量儀與運動執(zhí)行機構(gòu)相連接，可沿預(yù)定的軌跡對焊縫輪廓進行掃描，并獲得相應(yīng)的焊縫特征信息。其中2D輪廓測量儀選用基恩士LJ-V7060 型輪廓測量儀，其通過激光發(fā)射面將激光條紋發(fā)射到被測物體上，反射光線由感光部分進行接收，經(jīng)內(nèi)置處理模塊分析后，得到被測物體上對應(yīng)激光測量點到激光發(fā)射面的距離。綜合激光條紋上的一系列測量點的距離信息，就可獲得被掃描對象的輪廓信息。該測量系統(tǒng)將激光條紋分布的寬度方向定義為x軸，高度方向定義為z 軸。在傳感器系統(tǒng)內(nèi)部設(shè)定距離激光發(fā)射面距離60 mm 處為z 向0 點，距離傳感器左側(cè)裝配基準18.5 mm 處為x 向的0 點，兩個零點的交匯處即為輪廓儀默認的測量基準。激光條紋在x 方向的有效測量寬度為±7.5 mm，在z 方向的有效測量高度為±8 mm，其正負方向規(guī)定如圖1 中所示。則激光器輪廓儀的有效測量范圍為15 mm×16 mm。其x和z向的重復(fù)定位精度分別為5 和0.4 μm，表示在多次測量條件下兩個方向測量值的不確定度，是測量裝置精度的直觀反映，也是重要的性能指標。另一方面，輪廓數(shù)據(jù)在x 向的間隔為20 μm，表示在x 方向每間隔0.02 mm提供一個測量數(shù)據(jù)點［15］。

圖1 焊縫裝配質(zhì)量測量系統(tǒng)構(gòu)成原理圖［15］Fig.1 Diagram of quality measurement system for the welding assembly

1.2 問題分析

如圖2 所示，通過上述系統(tǒng)，可以得到一系列分布于｛xOz｝坐標系中的有序離散點，其中蘊含著掃描對象的輪廓特征信息，直線段是其典型的輪廓特征。如何從離散點中提取線段，并分析焊縫兩側(cè)線段的相對位置信息，是實現(xiàn)焊縫裝配質(zhì)量評測的關(guān)鍵。

圖2 基于離散點描述的焊縫輪廓Fig.2 Weld contour based on discrete point

利用機器視覺算從圖片中提取輪廓特征具有巨大的效率優(yōu)勢，但是，如何將離散點轉(zhuǎn)化為包含輪廓信息的圖片，卻面臨著“鋸齒”問題。如果分辨率過低，相當(dāng)于采樣頻率低，圖形在位圖中就會發(fā)生鋸齒現(xiàn)象，在圖形學(xué)中稱之為jaggies，如圖3所示。

圖3 位圖中的“鋸齒”現(xiàn)象Fig.3 Jaggies in bitmap

由于LJ-V7060 傳感器在x 方的輪廓數(shù)據(jù)間隔為0.02 mm，而在z 方向的測量精度可達0.4 μm。如果以0.4 μm 為步長進行采樣，則15 mm×16 mm 范圍內(nèi)分布的輪廓形成的圖片將包含37 500×40 000個像素點，若以0.02 mm 為步長，則對應(yīng)的圖片中的像素點僅為750×800 個，僅為前者的1/2 500。較小的畫幅尺寸將有效降低數(shù)據(jù)的處理量，有利于提高數(shù)據(jù)處理速度。但是，此舉相當(dāng)于降低了采樣頻率，由此造成的“鋸齒”問題不僅會導(dǎo)致輪廓幾何信息的丟失，而且會為特征提取帶來不便。

綜上所述，如何將包括輪廓信息的離散點轉(zhuǎn)化為合理大小的圖片，并通過機器視覺算法提取圖片中的直線特征，進而對焊縫裝配質(zhì)量進行高效分析，是本文的研究重點。

2 基于計算機視覺的焊縫裝配特征識別

2D 激光輪廓儀掃描焊縫時，以幀為單位生成焊縫截面的輪廓信息。本文提出的焊縫特征識別算法主要針對單幀中的輪廓特征進行。其主要步驟包括：（1）基于離散點生成灰度位圖；（2）搜索圖片中的直線特征；（3）依據(jù)直線相對位置信息，獲取對應(yīng)截面處焊縫裝配信息。

2.1 輪廓離散生成灰度位圖

如圖4 所示，首先建立一張包含800×1000 個像素的位圖，以圖片左上角為原點，x 軸正向指向圖片的右側(cè)，z 軸的正向指向圖片的下側(cè)，圖片中每個像素點的灰度值設(shè)定為255，即為白色。設(shè)相鄰像素點之間的距離對應(yīng)的物理距離為0.02 mm，則整張圖片的大小為16 mm×20 mm。LJ-V7060傳感器的有效掃描范圍為15 mm×16 mm，其掃描輪廓分布于｛xOz｝坐標系中。將｛xOz｝坐標系坐標原點與圖片中心對齊，則整個圖片可涵蓋輪廓掃描儀的有效掃描范圍。

圖4 基于離散點生成的位圖Fig.4 Bitmap based on scatter points

設(shè)公式（1）表示一條包含n個有序離散點的線激光掃描輪廓，每一個點通過x 和z 兩個坐標值進行描述，單位為毫米。將掃描輪廓投影到這張分辨率為800×1 000 的位圖上，相當(dāng)于以0.02 mm 為步長，分別在x 方向和z 方向?qū)呙栎喞畔⑦M行離散化采樣，離散點所在的像素點處灰度值為0，代表黑色，其余位置處的灰度值為255，代表白色。最終，可以在白色背景的圖片中得到一條黑色的輪廓線（圖4）。

由于傳感器在兩個方向的測量精度不同，在x方向的測量精度為0.02 mm，輪廓信息在x 方向的坐標值總是0.02 mm 的倍數(shù)，因此不存在截斷誤差；但是，由于在z 方向的最小測量精度為0.4 μm，以0.02 mm 采樣時，就會造成截斷誤差。正是截斷誤差造成了輪廓離散為位圖時出現(xiàn)的“鋸齒”，如圖5所示。“鋸齒”問題會為后續(xù)的直線特征提取工作帶來困難，并會造成輪廓幾何信息提取誤差加劇。

圖5 由截斷誤差造成的“鋸齒”現(xiàn)象Fig.5 Aliasing caused by truncation errors

為了避免上述“鋸齒”問題，本文提出一種通過相鄰兩個像素點來描述一個輪廓點的“抗鋸齒”輪廓離散方法（圖6）。對于任意一個輪廓點(Cxi，Czi)，通過Z 方向相鄰的兩個離散點來表示，其在位圖中的像素點坐標分別記為滿足下列關(guān)系：

圖6 “抗鋸齒”輪廓離散方法示意圖Fig.6 Diagram of Anti-aliasing

公式（2）中floor（）函數(shù)表示向下取整。處的灰度值滿足下列公式：

公式（3）中的round（）函數(shù)表示圓整。處的灰度值滿足下列公式：

2.2 依據(jù)直線特征提取焊縫信息

直線特征提取是計算機視覺中常見問題，本文選用文獻［16］中介紹的直線特征提取算法，對經(jīng)過“抗鋸齒”處理后的位圖進行直線特征提取。該方法首先通過Canny 邊緣提取算法獲取圖片中灰度值發(fā)生變化處的像素點，然后通過像素合并得到一系列線段，并依據(jù)線段間隙、方向誤差等參數(shù)將線段融合為一條直線，最終可得到端點位置精度達亞像素級的直線。最終，直線通過兩側(cè)的端點坐標進行描述（圖7）。

圖7 直線特征提取應(yīng)用示例Fig.7 Example of straight-line feature extraction

如圖7（a）所示，以激光輪廓掃描儀獲取的一幀輪廓為例，利用本文提出的算法生成位圖并進行直線特征提取，結(jié)果如圖7（b）所示。圖7（c）展示了因截斷誤差造成的位圖中的“鋸齒”現(xiàn)象，導(dǎo)致在直線特征提取時，會產(chǎn)生錯誤的直線特征，如圖7（e）所示。圖7（d）展示了采用本文所提出的抗鋸齒算法生成的位圖細節(jié)，與之對應(yīng)的直線特征如圖7（f）所示。

在位圖中焊縫輪廓上下的灰度值會發(fā)生明顯的梯度變化，受Canny 邊緣提取算法的影響，在輪廓的上側(cè)和下側(cè)均會檢測到直線特征，因此，在一張包含焊縫輪廓信息的位圖中，通常會提取到至少4條直線線段。受到輪廓特征波動影響時，生成的直線線段將大于4 條，需要區(qū)分哪些線段位于焊縫左側(cè)，哪些位于焊縫右側(cè)。在此，我們借助機器學(xué)習(xí)算法對線段進行分類處理。以每條線段的中點坐標作為線段的特征，通過計算各中點之間的歐式距離，通過無監(jiān)視聚類算法將所有的直線段分為兩類。進一步比較每一類線段的端點坐標，最終能夠篩選出靠近焊縫間隙的4 條直線段，分布在焊縫兩側(cè)的4 個端點分別命名為A，B，C，D，如圖8 所示。設(shè)E 點位線段AB 的中點，F(xiàn)為線段CD的中點，分別稱之為焊縫左側(cè)和右側(cè)的輪廓特征點。則E 點與F 點在x 方向的差值為焊縫間隙，在z 方向的差值為焊縫階差，線段EF 的中點到z軸的距離為焊縫對中偏差量。至此，可完成單張位圖中的焊縫裝配質(zhì)量信息的提取。

圖8 焊縫輪廓特征識別結(jié)果示意圖Fig.8 Diagram of recognition results of weld contour

2.3 精度分析

以圖7（a）所描述的輪廓為例，以毫米為單位，依據(jù)本文算法所提取的左側(cè)輪廓特征點E 的坐標為（2.700，5.684），與之對應(yīng)的焊縫輪廓點的坐標為（2.700，5.703），其誤差為19 μm。提取的焊縫右側(cè)輪廓特征點F 的坐標為（3.120，5.465），代表焊縫右側(cè)的特征點。與之對應(yīng)的焊縫輪廓點的坐標為（3.120，5.451），其誤差為14 μm。

如圖9 所示，通過分析實際焊縫輪廓發(fā)現(xiàn)，焊縫左側(cè)的真實輪廓特征點的坐標為（2.720，5.714），與E 點誤差為36 μm，焊縫左側(cè)的真實輪廓特征點的坐標為（3.100，5.449），與E點誤差為26 μm。

圖9 精度分析示意圖Fig.9 Diagram of accuracy analysis

3 應(yīng)用案例

3.1 平板試片應(yīng)用案例

將裝配質(zhì)量的每一個要素所代表的值視為一個坐標軸，則三個要素張成了一個三維空間，空間中的各個點對應(yīng)著一種具體裝配情況。但是并非所有的裝配情況都能滿足接頭性能的焊接性能需求，因此，需要在上述三維空間中搜索可行裝配條件所在的區(qū)域，稱之為滿足接頭性能需求的裝配質(zhì)量可行空間。下面，通過一個實例來描述可行空間的搜索過程及對焊縫裝配質(zhì)量的評價（圖10）。

圖10 攪拌摩擦焊對接焊縫裝配質(zhì)量掃描實驗Fig.10 Experiment on weld assembly quality

采用文獻［4］中所描述的各項攪拌摩擦焊工藝，以尺寸為300 mm×150 mm×6 mm 的兩塊2219-T6 鋁合金試片組成的對接焊縫為研究對象。同樣，設(shè)x1，x2，x3分別為代表焊縫裝配質(zhì)量要素中的焊縫間隙，焊縫對中與焊縫階差，在滿足焊接接頭強度σb≥300 MPa，接頭延伸率δ ≥3%情況下，求解焊縫裝配質(zhì)量參數(shù)的約束邊界，得到各類裝配條件的集合即為焊縫裝配質(zhì)量參數(shù)的可行空間。結(jié)合實際工藝特點，可初步設(shè)定裝配質(zhì)量可行空間的搜索范圍滿足：

對可行空間的搜索問題，實際可轉(zhuǎn)換為非線性規(guī)劃問題，由于本文重點關(guān)注焊縫裝配質(zhì)量的評測，因此對非線性規(guī)劃問題的求解過程不展開討論，相關(guān)方法請參考文獻［17］。通過搜索，可得到裝配質(zhì)量參數(shù)可行空間的形貌如圖11（a）所示，進一步可獲得可行空間在各個維度上的極值，得到可行空間在各個維度上的極值為：

從其幾何意義可以說明，只要某裝配條件下對應(yīng)的點位于紅色包絡(luò)區(qū)域內(nèi)，就意味這該裝配條件所獲得的焊縫接頭強度滿足接頭強度σb≥300 MPa，接頭延伸率δ≥3%的要求。經(jīng)掃描判評測后，該焊縫各掃描截面上的裝配條件所分部的空間如圖11（b）中藍色區(qū)域所示。其位于紅色包絡(luò)空間的內(nèi)部，也就意味著焊縫各截面上的裝配質(zhì)量可以滿足預(yù)定的接頭強度。

圖11 焊縫裝配質(zhì)量可行空間Fig.11 Available space for weld assembly quality

由于2D 輪廓儀體積小，可繼承在焊接設(shè)備上形成焊縫裝配質(zhì)量在線測量系統(tǒng)。依據(jù)本文提出的方法，可以方便快捷地判斷各焊縫裝配質(zhì)量的是否滿足焊縫的性能需求，從而為焊縫裝配質(zhì)量的檢測帶來便利。因此，該方法具有良好的工業(yè)應(yīng)用價值。

3.2 空間曲線應(yīng)用案例

攪拌摩擦焊多用于焊接大型薄壁結(jié)構(gòu)件，如運載火箭貯箱箱底的瓜瓣。在面對長度較長的焊縫時，焊縫裝配質(zhì)量的效率，將會體現(xiàn)其影響。在本案例中，以運載火箭箱底瓜瓣縱縫的裝配質(zhì)量評價為例，其單條焊縫測長度為1 389 mm。將2D 輪廓掃描儀安裝在攪拌摩擦焊接設(shè)備上［圖12（a）］，使其沿焊縫軌跡對貯箱箱底瓜瓣縱縫進行掃描［圖12（b）］。掃描結(jié)束后，沿整條焊縫均勻分布著651 幀輪廓數(shù)據(jù)，每一幀中包含800個離散點，如圖12（d）所示。

圖12 空間曲線焊縫應(yīng)用案例Fig.12 Application of spatial curve weld

為分析本文算法在計算效率方面的優(yōu)劣，針對上述掃描所獲得的瓜瓣縱縫輪廓數(shù)據(jù)，分別采用文獻［10］提出的最小二乘擬合法與機器視覺法進行分析處理，通過對比運算耗時來進行判斷。兩種算法的運算環(huán)境羅列如下：CPU 采用i7-7700HQ，主頻2.8 GHz；內(nèi)存8 GB；在Windows10 操作系統(tǒng)中，采用Matlab-R2017b 分別實現(xiàn)兩種算法。針對相同的數(shù)據(jù)，不同的算法分別進行10次計算，其數(shù)據(jù)如表1所示。通過對比發(fā)現(xiàn)，最小二乘擬合法的平均耗時為4.355 s，而機器視覺法的平均耗時為0.773 s，僅為前者的17.7%。

表1 算法耗時對比表Tab.1 Time consuming comparison table

以航天焊接結(jié)構(gòu)件為代表的大型結(jié)構(gòu)件多具有焊縫數(shù)量多，長度大的特點。利用本文提出的機器視覺算法來對焊縫裝配質(zhì)量進行評測，可以有效縮短數(shù)據(jù)采集與檢測過程的耗時，將體現(xiàn)出巨大的效率優(yōu)勢。

4 結(jié)論

（1）本文通過2D 激光輪廓儀構(gòu)建了一套焊縫裝配質(zhì)量掃描系統(tǒng)，可獲取基于離散點描述的焊縫輪廓信息。以0.02 mm 為采樣精度，將離散點映射到一張包含800×1 000 個像素點的灰度位圖中。基于計算機視覺算法，可以快速獲得該圖片直線特征，并利用由直線端點獲得的焊縫輪廓特征點，可獲得包含焊縫間隙、焊縫階差以及焊縫對中等要素在內(nèi)焊縫裝配質(zhì)量信息。與傳統(tǒng)基于離散點構(gòu)建線條的數(shù)學(xué)模型，并在對應(yīng)的數(shù)學(xué)模型中計算焊縫的幾何信息的方法相比，本文提出的方法具有計算過程簡潔，獲取信息速度快，計算耗時短等優(yōu)點。

（2）以焊縫裝配質(zhì)量作為考察因素，基于預(yù)定的焊縫接頭強度要求，可以獲得攪拌摩擦焊縫裝配質(zhì)量的可行空間。針對整條待檢測焊縫，將掃描獲得的各個截面裝配質(zhì)量信息映射入裝配質(zhì)量空間，并檢查其是否位于可行空間，可快速而直觀的判斷焊縫的裝配質(zhì)量是否滿足預(yù)定要求，在滿足攪拌焊工藝要求的前提下，基于焊縫裝配信息的檢測手段，是對現(xiàn)有焊接質(zhì)量保證手段的一種補充與擴展，具有良好的工業(yè)應(yīng)用價值。