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线结构光焊接图像去噪方法

马增强, 钱荣威, 许丹丹, 杜巍

马增强, 钱荣威, 许丹丹, 杜巍. 线结构光焊接图像去噪方法[J]. 焊接学报, 2021, 42(2): 8-15. DOI: 10.12073/j.hjxb.20200519002
引用本文: 马增强, 钱荣威, 许丹丹, 杜巍. 线结构光焊接图像去噪方法[J]. 焊接学报, 2021, 42(2): 8-15. DOI: 10.12073/j.hjxb.20200519002
MA Zengqiang, QIAN Rongwei, XU Dandan, DU Wei. Denoising of line structured light welded seams image based on adaptive top-hat transform[J]. TRANSACTIONS OF THE CHINA WELDING INSTITUTION, 2021, 42(2): 8-15. DOI: 10.12073/j.hjxb.20200519002
Citation: MA Zengqiang, QIAN Rongwei, XU Dandan, DU Wei. Denoising of line structured light welded seams image based on adaptive top-hat transform[J]. TRANSACTIONS OF THE CHINA WELDING INSTITUTION, 2021, 42(2): 8-15. DOI: 10.12073/j.hjxb.20200519002

线结构光焊接图像去噪方法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(12072207);河北省高等学校科学技术研究项目青年基金项目(QN2020155);河北省研究生专业学位教学案例库项目(KCJSZ2019057).
详细信息
    作者简介:

    马增强,博士,教授,博士研究生导师;主要从事轴承故障诊断及图像识别等工作;Email:mzqlunwen@126.com.

    通讯作者:

    杜巍,博士,讲师;E-mail:duwei571@126.com.

  • 中图分类号: TG 409

Denoising of line structured light welded seams image based on adaptive top-hat transform

  • 摘要: 为了滤除焊接过程中大量散射及飞溅焊渣等噪声,提出了一种基于自适应顶帽变换(adaptive Top-Hat transform)的线结构光焊接图像去噪方法. 将噪声图像进行一定范围结构元尺寸的Top-Hat变换处理,提出了一种评价指标互相关系数(cross-correlation coefficient of image histogram, CCIH)选取得到最优结构元尺寸L. 其次,进行一定迭代次数范围的顶帽变换(Top-Hat)变换处理,并提出一种基于最大类间方差(Otsu)改进结构相似度(SSIM)算法的评价指标相亮比(ratio of structural similarity index to average brightness,RSB)选取得到最优迭代次数I. 结果表明,与自适应中值法(median filter,MF)、全变分法(total variation,TV)和非下采样轮廓波变换与全变差法相结合的方法(non-subsampled contourlet transform with total variation,NSCT-TV)相比,该方法在主观视觉效果,信息熵(entropy,EN)、峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)和均方根误差(mean-square error,MSE)上均有较大的改善. 噪声得到有效去除的同时图像中的线结构光区域得到较好的保留.
    Abstract: Due to the scattering of the welding material, surface shape and laser line, the brightness distribution of the line structure is uneven and there are a lot of scattering noise around it, which affects the subsequent feature point extraction. In order to filter out the noise of the weld image of line structured light, a denoising model of weld image based on adaptive Top-Hat transformation is proposed. First, the noise image is transformed to a certain range of structural element size by Top-hat transform, and then an evaluation index was proposed, cross-correlation coefficient of image histogram (CCIH), and the optimal structural element size L is selected. Second, on the premise of the optimal structural element size L, the noise image is processed by the top-hat transform with a certain range of iterations times, a new model based on Otsu proposed SSIM model is proposed to select the optimal iterations time I from the evaluation index, Ratio of Structural Similarity Index to Average Brightness (RSB). Experimental results show that, compared with the method of Median Filter (MF), the method of Total Variation (TV), and the method combining Non-Subsampled Contourlet Transform with Total Variation (NSCT-TV), the proposed method has a great improvement in the aspects of subjective visual effect, entropy (EN), peak signal-to-noise ratio (PSNR) and mean-square error (MSE). Noise is suppressed more effectively and the line structured light area is preserved better in the image.
  • 汽车轻量化是现代汽车制造业的发展趋势,其技术体系包括材料轻量化、结构轻量化及由于新材料和新结构的应用带来的新制造工艺等[1]. 其中采用轻质材料是结构和工艺优化的基础和前提. 在众多的轻质材料中,铝合金因具有低密度、加工性能好、抗腐蚀性能强等优点成为轻量化车身制造的主要材料,但由于成本和强度的局限性使其不能完全取代钢材,因此铝/钢混合车身将成为未来轻量化车身的理想结构.

    目前国内外学者采用熔钎焊对铝/钢连接工艺机理、接头微观组织与性能进行了持续性研究,并取得了较好的研究成果[2-4]. 研究发现,在铝/钢异种金属的熔钎焊焊接过程中,一方面填充金属对钢板的润湿程度决定着接头成形及钎接面积,从而影响接头的力学性能. 宋建岭等人[5]在采用铝硅钎料进行铝/钢TIG熔钎焊时开发的特种钎剂能够显著促进液态钎料在钢上的润湿铺展,使接头钎接面积增加,从而提高接头强度;另一方面,钢侧钎焊界面生成的金属间化合物(intermetallic compound, IMC)的形态、结构和分布是决定接头性能的决定性因素,控制钎焊界面处IMC的形态和结构是提高接头性能的关键[6].

    许多研究人员尝试通过调控热输入、加入合金元素等方法改善铝/钢异种金属熔钎焊接头润湿铺展行为、调节IMC层厚度及成分以达到提高接头性能的目的[7-9],但难以对接头界面结构进行精确调节.试验采用小功率激光毛化处理工艺,通过改变钢表面微观形貌,开展铝上钢下的TIG熔钎焊搭接试验,对比分析了激光毛化对液态铝在钢表面润湿铺展行为及界面IMC微观结构的影响规律,从调控铝/钢熔钎焊接头钎接界面IMC层形态及分布状态来改善接头力学性能的角度对铝/钢接头性能进行详细研究,并揭示了力学性能改变的原因.

    采用DP590双相钢与6061铝合金作为母材进行研究.母材规格均为150 mm × 80 mm × 1.5 mm,其化学成分如表1表2所示;填充焊丝为ER4043(Al-Si5)铝硅焊丝,直径为1.2 mm,其化学成分如表3所示.

    表  1  DP590双相钢化学成分(质量分数,%)
    Table  1.  Chemical compositions of DP590
    CSPSiMnFe
    0.15 0.02 0.04 0.60 2.50 余量
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    表  2  6061铝合金化学成分(质量分数,%)
    Table  2.  Chemical compositions of 6061
    CuMgSiMnCrTiFeZnAl
    0.15 0.80 0.40 0.15 0.24 0.15 0.70 0.25 余量
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    表  3  ER4043焊丝主要成分表(质量分数,%)
    Table  3.  Chemical compositions of ER4043
    SiFeCuMnMgZnTiAl
    5.00 0.80 0.30 0.05 0.05 0.10 0.20 余量
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    焊前采用HY-TS20A 1064nm型脉冲光纤激光器对打磨清洗后的钢板表面进行毛化处理,并进行酸洗以除去毛化过程产生的氧化膜. 使用自动变焦三维表面测量仪对毛化后的钢板表面形貌进行测量. 焊接电源采用Miller Dynasty350氩弧焊机,焊接过程中焊枪保持固定,焊接参数如表4所示.焊接过程如图1所示,搭接宽度为15 mm,搭接长度方向与毛化产生的凹槽方向相同. 为改善液态铝在钢表面的润湿铺展性,焊接前在钢表面涂覆质量分数为65%KAlF4和35%K3AlF6混合钎剂,涂覆量以盖住钢板底色为宜.

    表  4  焊接参数
    Table  4.  Welding parameters
    焊接电流I/A弧长Larc/mm焊接速度vw/(mm·s−1)送丝速度vf/(mm·s−1)氩气流量L/min
    45 3 1 5 10
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    图  1  焊接过程示意图
    Figure  1.  Schematic diagram of the welding process

    垂直于焊缝截取并制备10 mm×10 mm的金相试样,采用场发射扫描电子显微镜观察接头钎焊界面的微观形貌;拉伸试样尺寸如图2所示,使用AGS-X 300 kN电子万能试验机进行力学性能试验,加载速率为0.002 m/min.

    图  2  拉伸试样示意图(mm)
    Figure  2.  Schematic diagram of tensile specimen

    激光毛化后,钢表面粗糙度增大,且毛化线间距越小,粗糙度越大.当钢基体表面粗糙度增大时,金属液体向钢侧侧向移动距离增加,同时粗糙表面轮廓峰对三相线移动产生钉扎作用[10].在液态铝铺展过程中,沿凹槽方向铺展性能优于垂直凹槽方向. 图3为不同毛化线间距条件下接头截面示意图,观察图中铝在钢表面的润湿铺展角度发现,未处理钢表面上熔化液态铝铺展性最好. 毛化后液态铝在钢表面润湿铺展性能变差,且毛化线间距越小,润湿铺展性能越差,焊缝余高越高. 分析认为在垂直于凹槽方向金属液滴铺展过程中,凹槽轮廓峰阻碍了三相线移动,降低其移动速度,对三相线起到钉扎作用,阻碍了液态铝的润湿铺展.

    图  3  不同毛化线间距接头截面示意图
    Figure  3.  Schematic cross-section of the joint with different line spacing. (a) without texturing; (b) 100 μm; (c) 130 μm; (d) 160 μm

    图4为采用不同线间距毛化后钢板表面形貌,激光毛化参数如表5所示.可以看出在其它参数相同,毛化线间距不同的条件下,单位面积内产生的凹槽数量不同,不同试样产生的凹槽深度、宽度均相同. 由图4d可以看出,毛化后钢板表面呈规则排列的凹槽. 其中,a为凹槽宽度,b为深度,a + c为线间距的值,l为凹槽长度.相同宽度下,激光毛化后钢板表面积增加了2b·l.在单位宽度内,线间距越小,钢板表面积增加量越大.

    图  4  不同线间距下激光毛化后的钢表面形貌
    Figure  4.  Laser textured based surface morphology of steel with different line spacing. (a) 100 μm;(b) 130 μm; (c) 160 μm; (d) 3D topography
    表  5  激光毛化参数
    Table  5.  Laser texturing parameters
    离焦量
    Δf/mm
    扫描速度
    v/(mm·s−1)
    脉冲宽度
    t/ns
    脉冲频率
    f/kHz
    线间距
    d/μm
    0 50 100 100 100, 130, 160
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    铝/钢焊接时界面处生成平板状的Fe2Al5和针状的FeAl3金属间化合物[11]. 如图5所示,在相同焊接参数下,钢侧界面处均生成厚度约为10 μm的IMC层. 图5a为未毛化时IMC层沿钢侧平直界面呈均匀连续分布的状况. 图5b5c5d分别为毛化线间距为100,130,160 μm条件下形成的接头钎焊界面,可以看出钢表面形成的凹槽内IMC数量明显多于凹槽外,界面处生成的IMC层呈非均匀分布,IMC层的形态不再是平直状态,而呈锯齿状分布态.形成的凹槽不仅增加了铝/钢的有效连接面积,而且增强了机械咬合作用,因此提高了接头力学性能. 从图5e中观察到,钢表面未毛化时钎焊界面处易产生裂纹并在脆性IMC层中迅速扩展,易使接头产生断裂. 图5f中毛化后界面IMC层虽也有产生裂纹,但由于界面层形态整体呈现出波浪锯齿状,使裂纹扩展到钢侧界面或铝侧界面时被阻断,抑制其进一步扩展. 虽然毛化后凹槽内脆性金属间化合物的量增多,相对更容易产生裂纹,但裂纹在凹槽内扩展时遇到两侧槽壁被阻断,反而降低了裂纹的扩展倾向. 因此,激光毛化所形成的锯齿状界面降低了裂纹在脆性IMC层中大范围扩展的几率,进而提高了接头力学性能.

    图  5  界面微观形貌
    Figure  5.  Interface microtopography. (a) without texturing; (b)100 μm; (c)130 μm; (d)160 μm; (e) cracks in the IMC layer without texturing; (f) cracks in the IMC layer after texturing

    通过拉伸试验分析了不同界面状态对应接头力学性能的影响,如表6图6所示. 采用未处理的钢板直接进行焊接时接头平均抗拉剪强度为44 MPa.钢板表面毛化后接头的抗拉剪强度均有所提高. 其中毛化线间距为130 μm时接头抗拉剪强度最高为85.8 MPa,接近未处理接头强度的两倍. 说明钢侧钎接界面毛化结构能够对铝/钢搭接接头力学性能起到增强作用.而不同线间距处理后的接头抗拉剪强度有所差别,接头抗拉剪强度随着线间距的增加先增大后减小. 这种现象的产生一方面是由于不同线间距下的接头单位面积中凹槽的数量不同,产生的机械咬合作用也不相同. 单位宽度内线间距越小,有效连接面积越大. 凹槽数量越多,阻断裂纹扩展的几率增加,其存在机械咬合作用也越强烈. 另一方面,线间距对接头的润湿铺展有着重要影响,线间距越小,粗糙度越大,液态金属在钢表面润湿铺展性能越差,连接面积变小,接头抗拉剪性能下降. 所以出现了线间距为100 μm时接头抗拉剪性能不如130,160 μm的情况.

    表  6  接头拉伸试验结果
    Table  6.  Tensile test results of joints
    搭接接头抗拉剪强度 Rτ/MPa平均值
    未处理0 μm 44 39.8 48.2 44
    线间距100 μm 67 61.5 70.4 66.3
    线间距130 μm 86.8 93.3 77.3 85.8
    线间距160 μm 62.9 74 74.8 70.6
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    图  6  铝/钢搭接接头抗拉剪强度
    Figure  6.  Tensile strength of aluminum/steel lap joint

    (1)钢表面毛化后,液态铝在钢表面的润湿性能变差,毛化线间距越小,液态铝润湿铺展性能越差,宏观上接头钎接面积变小,但毛化凹槽的存在增加了铝钢反应接触面积,线间距越小,微观上钎接界面的面积越大.

    (2)钢表面经激光毛化后接头钢侧界面由平直状态变为凹槽锯齿状弯曲状态,铝钢反应接触面积增大、机械咬合作用增强、凹槽对裂纹的扩展起到阻断作用,提高了接头的力学性能. 金属间化合物分布呈现出由沿界面均匀连续分布变为凹槽内数量较多的非均匀分布特征. 当线间距为130 μm时,接头平均抗拉剪强度达到85.8 MPa.

  • 图  1   CCIHL关系图

    Figure  1.   Graph of CCIH and L

    图  2   L = 9与其他尺寸处理效果对比

    Figure  2.   Comparison of L = 9 and other sizes. (a) source image; (b) L = 3; (c) L = 9 (proposed); (d) L = 11; (e) L = 15; (f) L = 21

    图  3   不同L下SSIM与I的计算关系

    Figure  3.   Graph of SSIM and I under different L

    图  4   RSBI的计算关系图

    Figure  4.   Graph of RSB and I

    图  5   I = 5与其他迭代次数处理效果对比

    Figure  5.   Comparison of I = 5 and other parameters. (a) source image; (b) I = 1; (c) I = 3; (d) I= 5 (proposed); (e) I = 15; (f) I = 20

    图  6   试验图像

    Figure  6.   Images of experiments. (a) No. 110; (b) No. 151; (b) No. 219; (d) No .239

    图  7   算法模型参数

    Figure  7.   Parameters of the proposed model. (a) L; (b) I

    图  8   去噪效果主观对比

    Figure  8.   Subjective comparison of denoising effect. (a) MF; (b) TV; (c) NSCT; (d) proposed

    表  1   去噪效果客观指标对比

    Table  1   Comparison of objective indicators of denoising effect

    焊接图像评价指标原始图像自适应中值(MF)全变分(TV)[20]非下采样全变分(NSCT-TV)[21]文中算法
    第一组 EN 7.593 6 7.077 3 7.080 5 7.064 1 4.014 3
    PSNR 9.935 5 16.067 3 16.655 1 36.935 5
    MSE 1 429.728 8 153.342 7 133.930 4 62.929 0
    第二组 EN 7.627 8 7.136 8 7.040 2 6.902 5 4.095 6
    PSNR 9.923 2 13.941 7 14.035 2 34.923 2
    MSE 1248.230 3 252.187 7 146.817 3 63.615 37
    第三组 EN 8.247 6 7.219 9 7.205 1 7.201 8 4.299 1
    PSNR 7.769 7 13.969 5 18.154 5 38.264 3
    MSE 1 086.774 1 126.945 6 126.069 2 9.697 4
    第四组 EN 8.240 0 7.217 3 7.245 3 7.222 7 4.103 9
    PSNR 6.797 3 19.281 0 19.763 2 37.479 6
    MSE 1359.404 1 767.319 1 686.695 5 11.617 8
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    其他类型引用(5)

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出版历程
  • 收稿日期:  2020-05-18
  • 网络出版日期:  2021-02-05
  • 刊出日期:  2021-02-24

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