Robust identification of weld seam based on region of interest operation

Zur Bestimmung des Schweißweges ist der Einsatz von Bildsensoren effektiver im Vergleich zur komplexen Offline-Programmierung und Lehre in der Klein- und Mittelserienfertigung. Allerdings können Störfaktoren wie Kratzer und Flecken auf der Oberfläche des Werkstücks die Extraktion der Schweißnahtinformationen beeinträchtigen. Im erhaltenen Schweißnahtbild weisen die Schweißnähte zwei unterschiedliche, mit dem Werkstück verbundene Merkmale auf, die in einem einzigen Prozess kontinuierlich und vom Grauwert des Werkstücks getrennt sind. In diesem Aufsatz wird eine neuartige Methode vorgeschlagen, um den Schweißweg basierend auf dem Vorgang der Interessensregion (ROI) zu identifizieren, der sich um die Schweißnaht konzentriert, um die Störung durch Fremdgeräusche zu verringern. Um die Identifizierung des gesamten Schweißweges zu vervollständigen, wird ein neuartiger Algorithmus verwendet, um adaptiv einen dynamischen ROI (DROI) zu generieren und iterative Operationen durchzuführen. Die Identifikationsgenauigkeit dieses Algorithmus wird verbessert, indem die Randbedingungen innerhalb des ROI eingestellt werden. Darüber hinaus bestätigen die experimentellen Ergebnisse, dass der zur Bestimmung der ROI-Größe ein zentraler Faktor ist, um den Schweißweg für die optimale Präzision der Schweißverfahren 2 zu beeinflussen.