联合汽车电子有限公司无锡厂现有汽车喷油嘴生产线的接杆激光环焊激光环焊焊缝可能存在焊缝不完整、表面凹痕、表面突起、表面飞溅等焊接缺陷,采用传统的涡流检测效果不理想,漏检率较高,为避免产品的品质隐患,现由操作工人利用放大镜进行检测,但是这难以完全避免人为误差,而且一定程度上降低了生产效率。本研究利用现有工位工件的旋转功能,采用线阵CCD传感器配以辅助光源获取焊缝表面特征信息,通过去除焊缝背景、图像去噪、图像增强等方法对目标图像进行预处理,再结合改进的Otsu算法进行有效的图像分割,进而通过统计和比较判别,判断接杆焊缝是否合格。本研究中以中值滤波和图像增强为主要内容的焊缝图像预处理,有效地克服了亮度差异对图像识别带来的不良影响;分析比较基于区域图像分割算法(传统的Otsu和改进的Otsu方法)和基于边缘的图像分割算法(一次微分和二次微分)对焊缝图像分割得到的效果,发现基于边缘的分割算法不适用于本研究中焊缝的情况。而改进的Otsu法充分考虑了实际激光环焊焊缝图像的特征,即目标与背景分布有交叉的特点,相对于一般的Otsu法,具有分割准确且计算量相当的特点,是一种非常实用且有效的图像阈值分割方法。通过这种实时图像处理软件完成焊缝完整性和焊缝表面缺陷的判别,完成检测系统和现有生产线的信息交流,极大地提高了处理效率,满足现有生产线的既有生产节拍。试验证明,该视觉检测系统Ⅰ类误判率(合格产品判为不合格产品)低于0.5%,Ⅱ类误判率(不合格产品判为合格产品)低于0.01%,在节约时间的基础上,本系统解决了传统的涡流检测精度不高的问题,建立起了针对工业生产中的基于机器视觉技术的激光环焊焊缝视觉检测系统。从采集图像到图像处理结束,把结果反馈到执行控制模块所用的时间有效控制在1.5秒之内,符合工业生产物流要求。