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相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统及方法技术方案

技术编号:28619228 阅读:11 留言:0更新日期:2021-05-28 16:14
本发明专利技术涉及一种相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统及方法,属于超声波无损探伤领域。相控阵超声无损检测扇形扫描信息中缺陷图像与实际缺陷一一对应,扇形扫描中缺陷图像能够准确反映实际缺陷的深度、大小、位置等信息,带垫板对接焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷在相控阵探头沿着焊缝扫查时会产生连续固有回波,在扇形扫描图像上出现连续的位置相对固定的未焊透缺陷检测图像,通过建立的扇形扫描图像缺陷自动识别理论与算法达到焊缝根部两侧固有未焊透缺陷自主识别与跟踪,定位焊缝中心的横向坐标,求取相控阵探头扫查示教轨迹与理论轨迹的横向偏差并传输六轴机器人系统实时消除,从而实现相控阵探头扫查过程中轨迹智能纠偏。

【技术实现步骤摘要】
相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统及方法
本专利技术涉及超声波无损探伤领域,特别涉及带垫板对接焊缝相控阵超声内部质量自动检测系统,尤指一种相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统及方法。
技术介绍
相控阵超声无损检测技术广泛用于石油管道、压力容器、船舶、航空等领域母材、焊缝的内部质量检测,目前基于相控阵超声技术进行的带垫板对接焊缝内部质量自动检测体系中,就相控阵探头扫查轨迹精确控制技术而言存在如下几种形式:一、基于探头示教轨迹进行的相控阵焊缝内部质量探伤:由于工件焊接变形、待检测工件安装误差、质检探伤执行机构系统误差,该技术使得相控阵探头沿焊缝扫查过程中相控阵探头到焊缝中心距离精度不可控。二、基于图像处理视觉引导进行的相控阵探头扫查轨迹纠偏系统:该技术往往需要在焊趾处沿着焊缝方向绘制具有与母材、焊缝金属存在较大颜色值差的异类色线,后以异类色线为基准线利用图像处理技术基于示教轨迹对相控阵探头扫查轨迹实时纠偏;绘制异类色线工序繁琐,精度难以保证,对于结构复杂、焊缝余高磨平的工件进行相控阵探头扫查轨迹纠偏往往不适用。三、基于激光焊缝跟踪进行的相控阵探头扫查轨迹纠偏系统:该技术利用激光线扫查焊缝轮廓,提取焊趾特征点,通过坐标转换并得出相控阵探头到焊缝中心的距离,计算出相控阵探头扫查轨迹偏差后传输于机器人系统进行纠偏调节;对于余高低于1mm的焊缝或余高打磨后的焊缝,由于难以提取或不存在特征点,该技术将难以适用。以上形式都是基于焊缝外部特征信息进行的相控阵探头扫查轨迹纠偏方法,对于余高低于1mm、余高打磨、轨迹复杂的带垫板对接焊缝将无法满足相控阵探头扫查智能轨迹纠偏的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统及方法,解决了现有技术存在的上述问题。本专利技术极其适用于带垫板对接焊缝相控阵无损检测,利用焊缝内部在相控阵检测过程中的成像特征信息智能识别焊缝中心点,通过坐标转换并计算得出相控阵探头到焊缝中心的距离,得出相控阵探头扫查轨迹偏差后传输于机器人系统进行纠偏调节,达到相控阵探头扫查轨迹自纠偏功能。本专利技术的上述目的通过以下技术方案实现:相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统,包括工控机1、相控阵超声无损检测仪2、机器人控制柜3、六轴机器人4、质检工装5、机器人基座6、相控阵校核标准CSK-IA试块、相控阵校核标准CSK-IIA试块、带垫板对接焊缝,固定在机器人基座6上的六轴机器人4夹持相控阵探头10对带垫板对接焊缝进行超声扇形扫查质检,相控阵探头10将质检信息通过数据线实时传输到相控阵超声无损检测仪2上,相控阵超声无损检测仪2将扇形扫描信息传输于工控机1,实时对焊缝内部状态进行分析,对焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷实时跟踪与定位,依据两侧固有的未焊透缺陷在扇形扫描图像上的未焊透缺陷区域形心坐标,确定焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波,通过构建相控阵探头到焊缝中心距离S的求取模型,求取每一帧扇形扫描图像下相控阵探头10到焊缝中心的距离S,并求出相控阵探头10扫查示教轨迹与理论轨迹的横向偏差,再反馈给机器人控制柜3,通过控制系统实时消除横向偏差,实现相控阵探头10扫查过程中轨迹智能纠偏。所述的质检工装5包含CCD相机9、缓冲弹簧7、相控阵探头10与连接板11,所述CCD相机9视觉监控带垫板对接焊缝的表面状态,CCD相机9与相控阵探头10分别安装于连接板11两侧,缓冲弹簧7的一端与连接板11连接,另一端与法兰8连接,质检工装5整体通过连接板11上端的法兰8固定在六轴机器人4前端,对带垫板对接焊缝进行质检时相控阵探头10贴紧母材表面并产生一定的压力,位于焊缝一侧,沿着焊缝的方向进行扫查,缓冲弹簧7确保相控阵探头10不受刚性碰撞损伤,同时使质检过程中相控阵探头10与带垫板对接焊缝始终保持良好耦合,保证相控阵质检结果的可靠性。所述的质检工装5的相控阵探头10由斜楔形块与相控阵超声换能器构成,相控阵超声换能器安装固定到斜楔形块的斜面上,斜楔形块固定在连接板11上,相控阵探头10位于六轴机器人4的前端,通过六轴机器人4各关节运动实现对带垫板对接焊缝内部质量质检。所述的相控阵探头10在带垫板对接焊缝的左侧或右侧沿焊缝方向进行质检时,焊缝根部两侧的固有的未焊透缺陷始终存在反射回波,在扇形扫描图像上固有存在两侧未焊透缺陷,工控机1相控阵质检分析软件成像区域内的扇形扫描图像各个像素点映射对应相控阵探头发出的不同声束,依据扇形扫描图像上的焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心像素点,确定焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波,通过构建相控阵探头到焊缝中心距离S的求取模型,求取每一帧扇形扫描图像下相控阵探头10到焊缝中心的距离S,并求出相控阵探头10扫查示教轨迹与理论轨迹的横向偏差,再反馈给机器人控制柜3,通过控制系统实时消除横向偏差,实现相控阵探头10扫查过程中轨迹智能纠偏。本专利技术的另一目的在于提供一种相控阵探头扫查轨迹自纠偏方法,包括如下步骤:步骤1、相控阵探头校准,并将校准参数自动更新至内置参数中;步骤2、六轴机器人夹持相控阵探头对带垫板对接焊缝进行超声扇形扫查质检,相控阵超声无损检测仪将扇形扫描信息传输于工控机,工控机利用扇形扫描图像缺陷自动识别理论与算法对焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷实时跟踪与定位,依据两侧固有的未焊透缺陷在扇形扫描图像上的未焊透缺陷区域形心坐标,确定焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波,通过构建相控阵探头到焊缝中心距离S的求取模型,求取每一帧扇形扫描图像下相控阵探头到焊缝中心的距离S;步骤3、求取相控阵探头扫查示教轨迹与理论轨迹的横向偏差并传输六轴机器人系统实时消除,达到相控阵探头扫查轨迹自纠偏的目的。步骤1所述的相控阵探头校准,具体是:步骤1-1、相控阵探头扫查相控阵校核标准CSK-IA试块弧面部分进行声速校准;步骤1-2、相控阵探头扫查相控阵校核标准CSK-IA试块,测量15mm深、Φ1.5mm的横孔进行延迟校准;步骤1-3、相控阵探头扫查相控阵校核标准CSK-IIA试块,测量人工缺陷的回波进行距离-波辐(TCG)曲线校准。步骤2所述的求取相控阵探头到焊缝中心的距离S的过程如下:步骤2-1、构建焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷相控阵扇形扫描图像缺陷自动识别理论与算法;步骤2-2、通过焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心坐标(xk左,yk左)与(xk右,yk右)确定焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波;步骤2-3、通过焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波,计算相控阵探头到焊缝中心的距离S。步骤2-1所述的构建焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷相控阵扇形扫描图像缺陷自动识别理论与算法,具体是:步骤2-1-1、背景差分去噪:背景差分去噪去除扇形扫描图像的噪声信号,利用每一帧原图与背景进行矩阵运算得到背景差分去噪后新图,构建背景模型,将当本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统,其特征在于包括工控机(1)、相控阵超声无损检测仪(2)、机器人控制柜(3)、六轴机器人(4)、质检工装(5)、机器人基座(6)、相控阵校核标准CSK-IA试块、相控阵校核标准CSK-IIA试块、带垫板对接焊缝,固定在机器人基座(6)上的六轴机器人(4)夹持相控阵探头(10)对带垫板对接焊缝进行超声扇形扫查质检,相控阵探头(10)将质检信息通过数据线实时传输到相控阵超声无损检测仪(2)上,相控阵超声无损检测仪(2)将扇形扫描信息传输于工控机(1),实时对焊缝内部状态进行分析,对焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷实时跟踪与定位,依据两侧固有的未焊透缺陷在扇形扫描图像上的未焊透缺陷区域形心坐标,确定焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波,通过构建相控阵探头到焊缝中心距离S的求取模型,求取每一帧扇形扫描图像下相控阵探头(10)到焊缝中心的距离S,并求出相控阵探头(10)扫查示教轨迹与理论轨迹的横向偏差,再反馈给机器人控制柜(3),通过控制系统实时消除横向偏差,实现相控阵探头(10)扫查过程中轨迹智能纠偏。/n

【技术特征摘要】
1.一种相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统,其特征在于包括工控机(1)、相控阵超声无损检测仪(2)、机器人控制柜(3)、六轴机器人(4)、质检工装(5)、机器人基座(6)、相控阵校核标准CSK-IA试块、相控阵校核标准CSK-IIA试块、带垫板对接焊缝,固定在机器人基座(6)上的六轴机器人(4)夹持相控阵探头(10)对带垫板对接焊缝进行超声扇形扫查质检,相控阵探头(10)将质检信息通过数据线实时传输到相控阵超声无损检测仪(2)上,相控阵超声无损检测仪(2)将扇形扫描信息传输于工控机(1),实时对焊缝内部状态进行分析,对焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷实时跟踪与定位,依据两侧固有的未焊透缺陷在扇形扫描图像上的未焊透缺陷区域形心坐标,确定焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波,通过构建相控阵探头到焊缝中心距离S的求取模型,求取每一帧扇形扫描图像下相控阵探头(10)到焊缝中心的距离S,并求出相控阵探头(10)扫查示教轨迹与理论轨迹的横向偏差,再反馈给机器人控制柜(3),通过控制系统实时消除横向偏差,实现相控阵探头(10)扫查过程中轨迹智能纠偏。


2.根据权利要求1所述的相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统,其特征在于:所述的质检工装(5)包含CCD相机(9)、缓冲弹簧(7)、相控阵探头(10)与连接板(11),所述CCD相机(9)视觉监控带垫板对接焊缝的表面状态,CCD相机(9)与相控阵探头(10)分别安装于连接板(11)两侧,缓冲弹簧(7)的一端与连接板(11)连接,另一端与法兰(8)连接,质检工装(5)整体通过连接板(11)上端的法兰(8)固定在六轴机器人(4)前端,对带垫板对接焊缝进行质检时相控阵探头(10)贴紧母材表面并产生一定的压力,位于焊缝一侧,沿着焊缝的方向进行扫查,缓冲弹簧(7)确保相控阵探头(10)不受刚性碰撞损伤,同时使质检过程中相控阵探头(10)与带垫板对接焊缝始终保持良好耦合,保证相控阵质检结果的可靠性。


3.根据权利要求2所述的相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统,其特征在于:所述的质检工装(5)的相控阵探头(10)由斜楔形块与相控阵超声换能器构成,相控阵超声换能器安装固定到斜楔形块的斜面上,斜楔形块固定在连接板(11)上,相控阵探头(10)位于六轴机器人(4)的前端,通过六轴机器人(4)各关节运动实现对带垫板对接焊缝内部质量质检。


4.根据权利要求3所述的相控阵探头扫查轨迹自纠偏系统,其特征在于:所述的相控阵探头(10)在带垫板对接焊缝的左侧或右侧沿焊缝方向进行质检时,焊缝根部两侧的固有的未焊透缺陷始终存在反射回波,在扇形扫描图像上固有存在两侧未焊透缺陷,工控机(1)相控阵质检分析软件成像区域内的扇形扫描图像各个像素点映射对应相控阵探头发出的不同声束,依据扇形扫描图像上的焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心像素点,确定焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波,通过构建相控阵探头到焊缝中心距离S的求取模型,求取每一帧扇形扫描图像下相控阵探头(10)到焊缝中心的距离S,并求出相控阵探头(10)扫查示教轨迹与理论轨迹的横向偏差,再反馈给机器人控制柜(3),通过控制系统实时消除横向偏差,实现相控阵探头(10)扫查过程中轨迹智能纠偏。


5.一种相控阵探头扫查轨迹自纠偏方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1、相控阵探头校准,并将校准参数自动更新至内置参数中;
步骤2、六轴机器人夹持相控阵探头对带垫板对接焊缝进行超声扇形扫查质检,相控阵超声无损检测仪将扇形扫描信息传输于工控机,工控机利用扇形扫描图像缺陷自动识别理论与算法对焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷实时跟踪与定位,依据两侧固有的未焊透缺陷在扇形扫描图像上的未焊透缺陷区域形心坐标,确定焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波,通过构建相控阵探头到焊缝中心距离S的求取模型,求取每一帧扇形扫描图像下相控阵探头到焊缝中心的距离S;
步骤3、求取相控阵探头扫查示教轨迹与理论轨迹的横向偏差并传输六轴机器人系统实时消除,达到相控阵探头扫查轨迹自纠偏的目的。


6.根据权利要求5所述的相控阵探头扫查轨迹自纠偏方法,其特征在于:步骤1所述的相控阵探头校准,具体是:
步骤1-1、相控阵探头扫查相控阵校核标准CSK-IA试块弧面部分进行声速校准;
步骤1-2、相控阵探头扫查相控阵校核标准CSK-IA试块,测量15mm深、Φ1.5mm的横孔进行延迟校准;
步骤1-3、相控阵探头扫查相控阵校核标准CSK-IIA试块,测量人工缺陷的回波进行距离-波辐(TCG)曲线校准。


7.根据权利要求5所述的相控阵探头扫查轨迹自纠偏方法,其特征在于:步骤2所述的求取相控阵探头到焊缝中心的距离S的过程如下:
步骤2-1、构建焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷相控阵扇形扫描图像缺陷自动识别理论与算法;
步骤2-2、通过焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心坐标(xk左,yk左)与(xk右,yk右)确定焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波;
步骤2-3、通过焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷区域形心处的相控阵超声声波L波与R波,计算相控阵探头到焊缝中心的距离S。


8.根据权利要求7所述的相控阵探头扫查轨迹自纠偏方法,其特征在于:步骤2-1所述的构建焊缝根部两侧固有的未焊透缺陷相控阵扇形扫描图像缺陷自动识别理论与算法,具体是:
步骤2-1-1、背景差分去噪:
背景差分去噪去除扇形扫描图像的噪声信号,利用每一帧原图与背景进行矩阵运算得到背景差分去噪后新图,构建背景模型,将当前每帧图像与背景模型进行差分运算:
newpick(x,y,k)=|fk(x,y,k)-fb(x,y,k)|(1)
式中:
newpick(x,y,k):背景差分运算后图像矩阵;
fk(x,y,k):第k帧图像矩阵;
fb(x,y,k):第k帧背景差分运算背景模型矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵小辉王浩刘宇蔡宇徐龙哲蒋豪杨彬
申请(专利权)人:吉林大学
类型:发明
国别省市:吉林;22

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