基于自适应断裂修复的小口径管道焊缝精确定位与质量控制研究

为解决小口径管道焊接过程中因激光反射不均、表面曲率复杂和噪声干扰导致的焊缝定位精度不足问题，研究人员开发了一种融合线激光扫描、骨架生成与跟踪、自适应断裂修复技术的多阶段焊缝定位框架。该研究通过混合中值滤波和固定阈值分割实现图像预处理，采用改进的最大圆盘骨架算法提取单像素中心线，结合Freeman链码跟踪和最小二乘优化实现亚像素级轨迹重建。实验验证该方法最大定位误差仅3.6像素（约221.22μm），平均误差0.98像素，中心点偏移率低于5%，显著优于传统灰度质心法（平均误差24.86像素），完全满足ISO 5817和ISO 13920对不锈钢管道焊接偏差±0.1mm的严苛标准。

　　

在工业制造领域，小口径金属管道的焊接质量直接关系到流体输送系统的安全性和可靠性。然而，传统焊接机器人难以实时调整微小位移偏差，而现有视觉定位算法又面临着三大"顽疾"：激光反射不均导致条纹亮度断层、复杂曲面造成中心线断裂、环境噪声干扰特征提取精度。更棘手的是，国际标准ISO 5817和ISO 13920要求不锈钢管道内表面焊接偏差必须控制在±0.1mm以内，这对现有技术提出了近乎苛刻的精度要求。

针对这一技术瓶颈，国内某研究机构的研究人员创新性地提出了多阶段自适应焊缝定位框架，相关成果发表在《Results in Engineering》期刊。该研究通过"轻量预处理-高效连通分析-亚像素优化"的技术链条，实现了复杂工况下焊缝特征的精准捕获。研究团队采用工业级3D结构光相机采集管道轮廓图像，通过混合中值滤波消除椒盐噪声，结合固定阈值分割保留完整焊缝数据；创新性地改进最大圆盘骨架算法，配合BFS（广度优先搜索）和Freeman链码实现断裂骨架的拓扑重建；最后通过最小二乘法拟合优化，将离散骨架段连接成连续亚像素轨迹。

图像预处理
研究采用5×5中值滤波模板（公式1）有效抑制盐噪，相比高斯滤波更好地保留了边缘细节。针对Otsu算法在反射不均区域的信息丢失问题（图5），创新性地采用固定阈值分割（T=30）结合面积筛选策略，在238张测试图像中验证了该参数的普适性。

中心线提取算法
最大圆盘骨架法（公式2-4）通过腐蚀和开运算提取目标形状的中轴线，配合单像素宽度算法构建邻接矩阵（AM），解决了传统方法产生的多像素宽度问题（图7）。与Steger算法（公式5-7）对比显示，在τ=10-75的参数范围内，新方法对分支点和噪声点的鲁棒性显著提升（图8）。

亚像素中心线处理
Freeman链码（公式8）将像素级骨架转化为八方向编码序列，通过BFS全局搜索建立断裂段的拓扑关联。自适应修复技术（公式9-11）设定最大绝对距离MaxD₁和相对距离MaxD₂约束，利用最小二乘法投影（公式12-13）实现断裂段的几何拟合，最终获得平滑的连续中心线（图13）。

像素坐标识别
通过形态学闭运算将中心线轮廓转化为闭合区域（图15），经Otsu分割和开运算后，利用几何矩（公式14）计算焊缝区域质心坐标。实验数据显示，该方法中心点平均偏移率仅2.39%，最大偏移率8.8%，显著优于灰度质心法61.22%的偏移率（图19）。在2.5mm标准焊缝宽度下，每个像素对应61.45μm的实际尺寸，最大定位误差221.22μm完全满足工业标准。

这项研究的技术突破主要体现在三个方面：首先，改进的最大圆盘算法将骨架提取速度提升40%，在保持单像素精度的同时解决了传统Hessian矩阵法的分支干扰问题；其次，创新的断裂修复机制通过几何约束实现亚微米级轨迹重建，克服了弧状激光条纹的连续性难题；最后，形态学与Otsu的协同定位策略，使系统在强反射干扰下仍能保持稳定性能。研究团队特别指出，该方法在电弧过曝场景（图21）仍能维持3.6像素的误差上限，这对实际焊接现场的复杂光照条件具有重要应用价值。

未来研究方向包括融合深度学习增强特征提取鲁棒性，以及开发多传感器系统应对大管径焊接的遮挡问题。该技术框架已在小口径不锈钢管道生产线完成验证，为智能制造领域的质量控制系统提供了可扩展的解决方案。