基于智能视觉的船体焊接坏点识别方法

基于智能视觉的船体焊接坏点识别方法

刘银君1杨雪彦2

江苏扬子鑫福造船有限公司  225453

摘要：船体焊接坏点的危害是多方面的，不仅会影响船舶的安全性能，还会增加维护成本和减少使用寿命。本文研究了基于智能视觉技术的船体焊接坏点识别方法，介绍了船体焊接坏点的定义和危害，提出了基于智能视觉的坏点识别方法。通过图像采集、特征提取和机器学习算法，实现了对船体焊接坏点的自动检测和识别。该方法能够有效地识别船体焊接坏点，并具有较高的准确率和鲁棒性。

关键词：智能视觉；船体焊接；坏点识别；图像处理；机器学习

船体焊接是船舶制造中重要的工艺环节，然而焊接坏点的存在会影响船体的结构强度和使用寿命。传统的检测方法主要依靠人工目测，效率低下且容易出错。因此，利用智能视觉技术实现船体焊接坏点的自动识别具有重要的实际意义。

1船体焊接坏点的定义和危害

1.1船体焊接坏点的定义

船体焊接坏点通常指的是船体结构中出现的焊接缺陷或质量问题，可能会影响船体的强度、稳定性和使用寿命[1]。这些坏点可能包括焊缝处的气孔、裂纹、氧化或未完全熔合等问题，导致焊接部位的强度不足或存在微小的漏水或漏油现象。船体焊接坏点是需要及时发现并进行修复的，以确保船体结构的安全可靠[2]。常见的检测方法包括超声波检测、X射线检测和磁粉检测等。对于已发现的焊接坏点，需要根据具体情况采取相应的修复措施，保证船体安全航行[3]。

1.2船体焊接坏点的危害

首先，焊接坏点可能导致船体结构的强度减弱，从而增加船舶在航行中遭受外部冲击或压力时的风险。这种情况下，船体可能会因为焊接处的失效而发生断裂或变形，导致船舶不能正常航行或甚至发生沉没的危险。其次，焊接坏点还可能造成船体的漏水问题，影响船舶的浮力和稳定性。特别是在恶劣海况下，如果存在焊接坏点导致船体漏水，可能会导致船舶下沉或翻覆的危险。此外，焊接坏点也可能影响船舶的防腐性能，导致船体在海水中容易生锈腐蚀，从而缩短船舶的使用寿命，增加维护和修理的成本。因此，对船体焊接质量要求严格，确保焊接工艺和质量控制的全面性以避免可能造成的严重后果。

2基于智能视觉的船体焊接坏点识别方法

2.1图像采集

智能视觉的船体焊接坏点识别方法需要首先进行图像采集。在图像采集阶段，需要使用高清晰度的摄像设备对船体焊接区域进行拍摄，确保能够捕捉到焊接部位的细微特征和细节信息。同时，在采集图像时需要注意光照条件的均匀性，避免出现阴影或反光等因素影响图像质量。此外，为了更全面地获取船体焊接区域的信息，可以采用多角度、多尺度的方式进行图像采集，以获得更加丰富的信息和更准确的识别结果。通过精确的图像采集，可以为后续的图像处理和算法识别提供可靠的基础数据，从而有效地识别船体焊接区域的坏点并进行修复。

2.2特征提取

智能视觉技术如今已经广泛应用于各种领域，其中包括船舶制造中的焊接质量检测。通过提取焊缝形状、焊缝宽度、焊缝深度、焊缝表面粗糙度等特征，可以有效地评估焊接质量，为后续的坏点识别提供依据。焊缝形状是焊接质量的重要指标之一。智能视觉技术可以通过分析图像中的焊缝轮廓，提取出焊缝的形状特征。通过对不同形状的焊缝进行分类，可以初步判断焊接质量的优劣。焊缝宽度是另一个重要的焊接质量指标。智能视觉技术可以通过测量焊缝的宽度，评估焊接过程中的熔池稳定性以及焊缝的均匀性。过宽或过窄的焊缝都可能表明焊接过程中存在某些问题，如工艺参数调整不当、设备故障等。焊缝深度也是焊接质量的重要影响因素。过深的焊缝可能表明焊接过程中熔池稳定性不足，而过浅的焊缝则可能表明焊接工艺参数设置不当。智能视觉技术可以通过分析图像中的焊缝深度，评估焊接过程中的工艺参数是否合理，从而为后续的工艺调整提供依据。焊缝表面粗糙度也是焊接质量的重要指标之一。智能视觉技术可以通过分析图像中的焊缝表面纹理，提取出焊缝表面的粗糙度特征。过高的表面粗糙度可能表明焊接过程中存在熔渣残留、操作不当等问题，需要进一步检查和处理。通过智能视觉技术提取船体焊接图像中的特征，可以更全面地评估焊接质量，为后续的坏点识别提供更加准确和可靠的依据。在实际应用中，这些特征也可以与其他传感器数据相结合，实现更加精准的焊接质量监测和评估。

2.3特征筛选

在进行特征提取后，为了提高算法的效率和准确性，需要对特征进行筛选，去除无关或冗余的特征。当提取了大量的特征后，很难一一判断哪些特征对于算法至关重要。这时候，可以利用机器学习算法中的分类和聚类方法，对特征进行分类和聚类，以确定哪些特征对于目标识别最为重要。具体来说，可以将特征按照一定的规则分成不同的类别，例如按照相关性、重要性等标准。然后，使用分类算法对每个类别中的特征进行评估，判断它们是否与目标识别有关。通过这种方式，可以找出那些对目标识别具有重要作用的特征，而去除那些无关或冗余的特征。除了分类方法外，还可以使用聚类方法来对特征进行进一步的筛选。聚类算法可以将具有相似性的特征组合在一起，这样可以更容易地发现哪些特征之间存在较强的相关性。通过将相似的特征组合在一起，可以更高效地找出对目标识别最有帮助的特征，并剔除那些无关联或关联不强的特征。当然，在使用机器学习算法进行特征筛选时，还需要注意一些问题。首先，需要选择合适的算法和参数，以确保算法的准确性和效率。其次，需要考虑到数据的多样性和复杂性，以确保算法能够正确地识别出有用的特征。最后，还需要对算法的结果进行评估和验证，以确保筛选出的特征确实能够提高算法的效率和准确性。使用机器学习算法对特征进行分类和聚类是一种有效的策略，可以帮助筛选出对目标识别最有帮助的特征，并去除无关或冗余的特征。通过这种方式，可以提高算法的效率和准确性，从而更好地应用于实际场景中。

2.4机器学习模型构建

基于筛选后的特征，可以选择合适的机器学习模型进行建模。在焊接领域中，支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，能够有效地处理高维、非线性、小样本数据的问题。而神经网络则是一种深度学习模型，能够通过对大规模数据进行学习和训练，实现自适应和记忆功能。在焊接坏点识别问题中，可以根据实际情况选择合适的模型进行训练和预测。

2.5模型训练与预测

利用大量训练数据，可以对机器学习模型进行训练和优化。在训练过程中，模型会逐渐学习到焊接质量与特征之间的关系，进而实现对坏点的准确识别。在预测阶段，可以利用训练好的模型对未知数据进行预测，从而实现对坏点位置的快速定位和识别。为了提高模型的准确性和鲁棒性，可以采用交叉验证、特征选择、参数调优等技术对模型进行优化。经过训练和优化的机器学习模型可以应用于实际的焊接生产中，实现对坏点位置的实时监测和预警。通过这种方式，可以大大提高生产效率和产品质量，降低生产成本和维修成本。未来，随着机器学习技术的不断发展，我们可以进一步探索更加先进的算法和模型，如深度学习、强化学习等，以提高模型的准确性和泛化能力，为焊接生产提供更加智能化的解决方案。

结束语

在得到优化后的模型后，可以将其应用于实际船体焊接生产中，对焊接质量进行实时监测和预警。通过智能视觉技术，可以有效地发现和定位焊接坏点，提高生产效率和产品质量。本文提出的基于智能视觉的船体焊接坏点识别方法，为船舶制造业提供了一种高效、准确的检测解决方案。未来可以进一步优化算法，提高识别的精度和稳定性。

参考文献

[1]张国锋.基于机器视觉的船体板架结构焊接坏点智能识别方法[J].焊接技术,2023,52(09):35-39.

[2]彭统乾.基于智能视觉的船体焊接坏点识别方法[J].舰船科学技术,2019,41(18):19-21.

[3]张利峰,胡勇.基于智能视觉的船体焊接坏点识别[J].舰船科学技术,2018,40(12):199-201.