基于机器视觉的焊接干燥剂滤芯焊缝宽度测量与多类型缺陷检测方法研究

《Sensors》：Weld Width Measurement and Defect Detection Method for Desiccant Cartridges Based on Machine Vision

　　在工业自动化生产中，对焊接干燥剂滤芯进行可靠检测颇具挑战，因为聚丙烯焊缝存在边界不规则、低对比度缺陷以及表面反射不均匀等问题。本研究提出了一种基于机器视觉的综合焊缝宽度测量与多类型焊缝缺陷检测方法。首先采用三次B样条拟合策略提取焊缝边界，并抑制非焊缝区域的干扰。随后使用正交投影法沿局部法线方向测量焊缝宽度，并以最小宽度作为判定过窄焊缝和焊缝断裂的依据。对于气孔和烧穿缺陷的检测，采用基于距离变换的分水岭分割结合灰度极性分析，以区分真实缺陷与伪缺陷。极性阈值通过独立的校准批次确定，并在单独的生产批次上进行进一步验证，最后对独立的500样本测试集进行评估。实验结果表明，所提方法在焊缝区域提取中的平均IoU达到96.7%。平均宽度和最小宽度的绝对误差分别为0.0509 mm和0.0438 mm，相对误差分别为1.69%和1.72%。与四种代表性的几何宽度测量方法相比，所提方法实现了最低的测量误差，同时宽度测量仅需1.84 ms。在独立的500样本测试集上，所提系统实现了97.20%的总体缺陷检测准确率和97.82%的宏平均F1分数。每个样本的平均端到端处理时间为55.48 ms，证明了所提方法在所评估的工业成像条件下用于干燥剂滤芯实时焊缝质量检验的潜力。