Zastosowanie fuzji obrazów wizyjnych i termowizyjnych do monitorowania i diagnozowania procesu spawania

• Autorzy: Jamrozik W. , Fidali M. , Bzymek A. , Timofiejczuk A.

Warianty tytułu

EN

Visual and therograph images fusion in monitoring and diagnostic of welding process application evaluation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Przedstawiono wyniki zastosowania różnych metod fuzji obrazów rejestrowanych za pomocą kamer wizyjnej i termowizyjnej. Obrazy zarejestrowano podczas monitorowania procesu spawania. Obserwacji podlegał łuk spawalniczy i tworzone złącze, które obserwowano w fazie stygnięcia. Rozpatrywano obrazy zarejestrowane podczas spawania metodą GMA na dwóch różnych stanowiskach spawalniczych. Obserwację prowadzono z zastosowaniem kamer wyposażonych w różne układy optyczne. Przeprowadzono analizę wpływu parametrów układu optycznego na wyniki fuzji obrazów. Analizie poddano również sposób przetwarzania wstępnego obrazów w celu ich wzajemnego dopasowania. Z badań wynika, że obraz po fuzji zawiera zagregowane informacje, przydatne do monitorowania i oceny jakości procesu spawania w trybie on-line.

EN

Results of different methods of margining thermal and visual images are presented. Images were recorded in the welding process. Welding arc and joint in cooling phase were observed. Images in the GMA welding on two different welding stations were obtained. Cameras with different optics were used in the research. The analysis of influence of optic parameters on the image fusion were made. The image preprocessing for matching them together were also analyzed. Results are shown that the image after fusion merged information useful in monitoring and quality on-line testing of welding process includes.

Słowa kluczowe

PL

fuzja obrazów; obraz wizyjny; obraz termowizyjny; monitorowanie; diagnozowanie; spawanie; zastosowanie

EN

images fusion; visual image; therograph image; monitoring; diagnostic; welding; application

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
• Czasopismo: Przegląd Spawalnictwa
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 83, nr 1
• Strony: 27--36
• Opis fizyczny: Bibliogr. 28 poz., il.

Twórcy

autor

Jamrozik W.

autor

Fidali M.

autor

Bzymek A.

autor

Timofiejczuk A.

• Politechnika Śląska, Gliwice

Bibliografia

• [1] Kim J.S., Son Y.T., Cho H.S., Koh K. I.I. : A robust method for vision-based seam tracking in robotic arc welding, Proceedings of the lEEE International Symposium on Intelligent Control1995.
• [2] Xu D., Wang L., Tan M. : Image processing and visual control method for arc welding robot, Proceedings of the lEEE Intemational Conference on Robotics and Biomechanics, Shenyang.
• [3] Smith M.I., Heather XP.: Review of image fusion technology in 2005, in; Proceedings on Defense and Security Symposium, Orlando, FL, March 28 - April 1,2005.
• [4] Smith J .S., Balfour C.: Real time top-face vision based control of weld pool size, An International Journal Industrial Robot, Ho. 32/2/2005.
• [5] Balfour C., Smith J,S. Amin-Nejad S.: Feature correlation for weld image-processing applications, International Journal of Production Research 5(42) 2004,975-995.
• [6] Yamamoto M., Kaneko Y., Fujii K., and others.: Adaptive Control of Pulsed MiG Welding Using Image Processing System, IEEE, 1988.
• [7] Węglowski M. S.: Promieniowanie widzialne użytecznym sygnałem w monitorowaniu procesu spawania. Pomiary i Automatyka 10/2006,
• [8] Węglowski M.S., Mikino Z., Welcel M., Kępińska M.: Kontrola procesu spawania TIG w oparciu o promieniowanie łuku spawalniczego, Przegląd Spawalnictwa 12/2007.
• [9] Nowacki J., Wypych A.: Ocena cyklu cieplnego napawania stali 13CrMo4-5 nadstopem inconel 625 metodą termowizyjną, Przegląd Spawalnictwa 12/2007,
• [10] Czajewski W.: Automatyczne rozpoznawanie i śledzenie spawów przez robota przemysłowego z wykorzystaniem analizy obrazów; PAK 7-8/2002, s. 13-16.
• [11] Bzymek A., Fidali M., Jamrozik W., Timofiejczuk A.: Diagnostic vision system for welded joint and welding process assesment, Problemy Eksploatacji nr 4/2008, 39-51.
• [12] Goshtasby A., Stavri Nikolov: Image fusion: Advances in the state of the art, Information Fusion, Vol. 8, Issue 2, Special Issue on Image Fusion: Advances in the State of the Art, 4/2007, s. 114-118.
• [13] Zitova B.: Image registration methods: a survey, Image and Vision Computing, 1123/2003, s. 977-1000.
• [14] Du D., Hou R., Shao J., Wang L., Chang B.: Real-time Xray Image Processing Based on Information Fusion for Weld Defects Detection, 17th World Conference on Nondestructive Testing, Shanghai, China, 2008.
• [15] Pluim, J.P.W.; Maintz J.BA.: Viergever M. A; Mutual-in-formation-based registration of medical images: a survey, Medical Imaging, IEEE Transactions on, (8) 22,2003,986-1004.
• [16] Firooz Sadjadi: Comparative Image Fusion Analysis, IEEE CVPR'05, 2005.
• [17] Li S.T., Wang Y.N.: Multisensor image fusion using discrete multiwavelet transform, Proceedings of the 3rd International Conference on Visual Computing, Mexico City, Mexico, 2000.
• [18] Piella G,: A general framework for multiresolution image fusion: from pixels to regions, Information Fusion 4/2003, s. 259-280.
• [19] Blum R.S., Liu Z, (Eds.): Multi-Sensor Image Fusion and Its Applications (special series on Signal Processing and Communications, Taylor and Francis, CRC Press, 2006
• [20] Waxman A.M., Fay D.A., Gove A.N., Siebert M., Racamoto J. P., Carrick J.E., Savoye E.D,: Color night vision: fusion of intensified visible and thermal IR imagery, in: Proceedings of SPIE Conference on Synthetic Vision for Vehicle Guidance and Control, 2463,1995, s. 58-68.
• [21] Burt P.J., Adelson E.H.: The Laplacian pyramid as a compact image code, IEEE Trans. Commun., 4 (31) 1983, 532-540.
• [22] Toet A., van Ruyven L., Velaton J.: Merging thermal and visual images by a contrast pyramid, 7 (28) 1989, 789-792.
• [23] Lejeune C.: Wavelet transforms for infrared applications, Infrared Technology XXI, SPIE, 2552,1995, 313-324.
• [24] Rockinger O.: Image sequence fusion using a shift invariant wavelet transform, in: Proc. IEEE Intl. Conference on Image Processing, 1997, III-288-291
• [25] Maruthi R., Suresh R.M.: Metrics for Measuring the Quality of Fused Images International Conference on Computational Intelligence and Multimedia Applications 2007.
• [26] Xydeas C., Petrovic V.: Objective image fusion performance measure, Electronics Letters 36,2000, s. 308-309.
• [27] Bzymek A., Timofiejczuk A.: Estirnation of welding process stability based on image analysis and recognition, Diagnostyka nr 4/2009, s, 41-44.
• [28] Bzymek A., Timofiejczuk A.: Welded joint assesment on the basis of characteristic edge detection algorithm, VIII International Seminar of Technical Systems Degradation, Liptovsky Mikulas, 4/2009 (przyjęte do druku w czasopiśmie Diagnostyka).