用于风管法兰的焊缝检测方法、检测装置及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于风管法兰的焊缝检测方法、检测装置及可读存储介质，所述方法包括：激光扫描仪获取扫描数据，并传输至处理模块；将扫描数据转化为点云数据；获取各个点的点云深度方向的法向量；计算法向量与参考平面的夹角；获取点云数据与重构后曲面模型之间的拟合误差；若夹角＞夹角阈值或拟合误差＞拟合误差阈值，所述处理模块输出检测预警信号；若夹角≤夹角阈值且拟合误差≤拟合误差阈值，所述处理模块不输出检测预警信号；本发明专利技术通过激光扫描仪获取焊缝处的点云数据，避免了对焊接结构的影响；通过夹角和拟合误差的双重判断对焊缝进行检测，可以快速、准确地获取焊缝的几何形状信息，并且可以对焊缝进行全方位、高精度的质量评估。度的质量评估。度的质量评估。

【技术实现步骤摘要】
用于风管法兰的焊缝检测方法、检测装置及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及风管法兰生产
，具体涉及一种用于风管法兰的焊缝检测方法、检测装置及可读存储介质。

技术介绍

[0002]在风管法兰的生产中进行焊接是常见的工艺，而进行焊缝检查则是非常必要的。主要原因包括：
[0003]焊接的质量会直接影响风管法兰的安全性和使用寿命。焊接缺陷可能会导致风管法兰在使用过程中出现漏气、开裂等问题，从而影响风管系统的正常运行和使用寿命。
[0004]风管法兰的用途多样化，需要承受不同的压力和温度等环境因素。焊缝质量的差异会影响其承受能力，而焊缝缺陷可能会导致风管法兰在使用过程中不能满足实际需求。
[0005]针对风管法兰生产中进行焊缝检查的方法包括目视检查、磁粉检测法、超声波检测、X射线检测等，其中视觉检查法的缺点：只能检测表面缺陷，无法检测内部缺陷，检测结果容易受到检查人员主观因素的影响；磁粉检测法的缺点：只能检测铁磁性材料，不能检测非铁磁性材料，需要进行清洗和处理，容易对环境造成污染；超声波检测法的缺点：需要专业的技术和设备，对检测人员的要求较高，受焊缝的几何形状和材料性质的影响较大，检测结果存在误差，X射线检测法的缺点：需要专业的技术和设备，对检测人员的要求较高。检测成本较高，且对环境和人员有一定的辐射危险。

技术实现思路

[0006]本专利技术所要解决的技术问题是现阶段的风管法兰生产中存在焊接缺陷，目的在于提供一种用于风管法兰的焊缝检测方法、检测装置及可读存储介质，实现了对风管法兰的焊缝检查的目的。
[0007]本专利技术通过下述技术方案实现：
[0008]一种用于风管法兰的焊缝检测方法，基于一种焊缝检查装置，所述焊缝检查装置包括至少四个激光扫描仪，四个所述激光扫描仪分别固定设置在风管法兰的四个焊接点处，且所述激光扫描仪的扫描方向对准所述风管法兰的焊缝；
[0009]所述焊缝检测方法包括以下步骤：
[0010]第一步，激光扫描仪判断风管法兰达到设定的检测位置，启动多个激光扫描仪，分别获取风管法兰焊接位置的扫描数据，并将扫描数据传输至处理模块；
[0011]第二步，处理模块将扫描数据转化为点云数据；
[0012]第三步，获取点云数据对应的协方差矩阵，对协方差矩阵进行奇异值分解后，获取各个点的点云深度方向的法向量；
[0013]第四步，设定参考平面，计算法向量与参考平面的夹角；并设定夹角阈值；
[0014]第五步，建立点云数据和法向量对应的旋转矩阵，并对焊缝进行三维模型重构；获取点云数据与重构后曲面模型之间的拟合误差；并设定拟合误差阈值；
[0015]第六步，若夹角＞夹角阈值或拟合误差＞拟合误差阈值，所述处理模块输出检测预警信号；若夹角≤夹角阈值且拟合误差≤拟合误差阈值，所述处理模块不输出检测预警信号。
[0016]具体地，第二步中，将扫描数据转换为点云数据的具体方法包括：
[0017]A1、获取扫描数据中每一个点的三维坐标信息，并将三维坐标信息保存为离散化的三维坐标点云数据；
[0018]A2、将三维坐标点云数据进行去噪处理，获取降噪点云数据；
[0019]A2
‑
1、将三维坐标点云数据随机采样为固定大小的子集；
[0020]A2
‑
2、使用高斯混合模型对每个子集进行建模，并拟合出点云中的真实分布；
[0021]A2
‑
3、计算每个点的似然概率其中p(x)表示点x的似然概率，ω
i
,μ
i
,Σ
i
分布表示高斯混合模型的权重、均值和协方差矩阵，φ(x|μ
i
,Σ
i
)表示多变量高斯分布的概率密度函数；设定概率阈值p'，若p(x)＜p'，则删除对应的点x；
[0022]A3、对降噪点云数据进行重构，获取重构三维模型；
[0023]A4、对重构三维模型进行平滑处理，并获取最终的点云数据。
[0024]具体地，步骤A4中，对重构三维模型进行平滑处理的方法包括：
[0025]A4
‑
1、建立重构三维模型对应的三角形网络数据结构，并计算每个顶点的邻域；
[0026]A4
‑
2、计算每个顶点i的拉普拉斯矩阵，并通过拉普拉斯矩阵获取点i的邻域点；
[0027]A4
‑
3、构建平滑处理方程式：其中表示第k+1次迭代后点i的新位置，n
i
表示点i的邻域数量，N(i)表示点i的邻域点集合，w
ij
表示点i和点j之间的权重值，表示第k次迭代后点j的位置；
[0028]A4
‑
4、设定迭代平滑度或迭代次数，并重复迭代A4
‑
2和A4
‑
3直至获取平滑的三维模型；
[0029]步骤A4中，获取最终的点云数据的方法包括：
[0030]A4
‑
5、建立平滑后的三维模型对应的三角形网络数据结构，并进行采样，获得采样点；
[0031]A4
‑
6、对采样点进行曲面重建，生成曲面模型；
[0032]A4
‑
7、获取曲面模型上的点云数据，作为最终的点云数据。
[0033]具体地，第三步中，点云数据对应的协方差矩阵为其中，n为点云中点的数量，x
i
为第i个点的位置向量，为点云的中心位置；
[0034]对协方差矩阵进行奇异值分解，获得特征向量和特征值：M＝USV
T
,其中，U为特征向量矩阵，S为特征值对角矩阵，V
T
为特征向量矩阵；
[0035]获取协方差矩阵的最小特征值，并将最小特征值对应的特征向量作为点云深度方向的法向量n。
[0036]具体地，计算法向量n与参考平面的夹角方法为：将法向量n投影到参考平面，获得法向量n在参考平面上的投影向量u，计算投影向量u与法向量n的夹角：
[0037]具体地，在第五步中，进行三维模型重构的方法包括：
[0038]B1、获取每一个点的法向量，并计算法向量的特征向量，获得三个主方向向量；
[0039]B2、将三个主方向向量作为列向量组成3
×
3矩阵，获得旋转矩阵；
[0040]B3、将点云数据与旋转矩阵相乘，进行坐标变换，并获得坐标变换后的点云数据；
[0041]B4、将坐标变换后的点云数据进行三维模型二次重构。
[0042]具体地，在第五步中，拟合误差的获得方法包括：
[0043]B5、对二次重构后的三维模型进行曲面拟合，获得第二曲面模型；
[0044]B6、获取每一个点云数据对应的点在二次曲面模型的上投影点：P
t
＝P
‑
(P
‑
P0)
·
n
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于风管法兰的焊缝检测方法，其特征在于，基于一种焊缝检查装置，所述焊缝检查装置包括至少四个激光扫描仪，四个所述激光扫描仪分别固定设置在风管法兰的四个焊接点处，且所述激光扫描仪的扫描方向对准所述风管法兰的焊缝；所述焊缝检测方法包括以下步骤：第一步，激光扫描仪判断风管法兰达到设定的检测位置，启动多个激光扫描仪，分别获取风管法兰焊接位置的扫描数据，并将扫描数据传输至处理模块；第二步，处理模块将扫描数据转化为点云数据；第三步，获取点云数据对应的协方差矩阵，对协方差矩阵进行奇异值分解后，获取各个点的点云深度方向的法向量；第四步，设定参考平面，计算法向量与参考平面的夹角；并设定夹角阈值；第五步，建立点云数据和法向量对应的旋转矩阵，并对焊缝进行三维模型重构；获取点云数据与重构后曲面模型之间的拟合误差；并设定拟合误差阈值；第六步，若夹角＞夹角阈值或拟合误差＞拟合误差阈值，所述处理模块输出检测预警信号；若夹角≤夹角阈值且拟合误差≤拟合误差阈值，所述处理模块不输出检测预警信号。2.根据权利要求1所述的一种用于风管法兰的焊缝检测方法，其特征在于，第二步中，将扫描数据转换为点云数据的具体方法包括：A1、获取扫描数据中每一个点的三维坐标信息，并将三维坐标信息保存为离散化的三维坐标点云数据；A2、将三维坐标点云数据进行去噪处理，获取降噪点云数据；A2
‑
1、将三维坐标点云数据随机采样为固定大小的子集；A2
‑
2、使用高斯混合模型对每个子集进行建模，并拟合出点云中的真实分布；A2
‑
3、计算每个点的似然概率其中p(x)表示点x的似然概率，ω
i
,μ
i
,Σ
i
分布表示高斯混合模型的权重、均值和协方差矩阵，φ(x|μ
i
,Σ
i
)表示多变量高斯分布的概率密度函数；设定概率阈值p'，若p(x)＜p'，则删除对应的点x；A3、对降噪点云数据进行重构，获取重构三维模型；A4、对重构三维模型进行平滑处理，并获取最终的点云数据。3.根据权利要求2所述的一种用于风管法兰的焊缝检测方法，其特征在于，步骤A4中，对重构三维模型进行平滑处理的方法包括：A4
‑
1、建立重构三维模型对应的三角形网络数据结构，并计算每个顶点的邻域；A4
‑
2、计算每个顶点i的拉普拉斯矩阵，并通过拉普拉斯矩阵获取点i的邻域点；A4
‑
3、构建平滑处理方程式：其中表示第k+1次迭代后点i的新位置，n
i
表示点i的邻域数量，N(i)表示点i的邻域点集合，w
ij
表示点i和点j之间的权重值，表示第k次迭代后点j的位置；A4
‑
4、设定迭代平滑度或迭代次数，并重复迭代A4
‑
2和A4
‑
3直至获取平滑的三维模型；
步骤A4中，获取最终的点云数据的方法包括：A4
‑
5、建立平滑后的三维模型对应的三角形网络数据结构，并进行采样，获得采样点；A4
‑
6、对采样点进行曲面重建，生成曲面模型；A4
‑
7、获取曲面模型上的点云数...

【专利技术属性】
技术研发人员：李沪，何伟，杨有明，刘强，王义俊，杨乐乐，谢海林，任祝相，
申请(专利权)人：中建四局机电安装有限公司，
类型：发明
国别省市：