摘要
本发明公开了焊接检测方法及其在LNG储罐焊接监测中的应用,本方案通过联用3D激光扫描仪、工业相机、超声相控阵探头对焊缝采集所得的3D点云数据、表面图像数据和断层图像数据,在进行多模态数据融合后,将融合数据输入到经训练的缺陷识别模型中,使得焊缝在质量检测分类中,能够具备更为完善的数据源,为焊缝的检测提供可靠的数据基础;除此之外,本方案还基于融合数据进行构建基于数字孪生的焊缝模型,通过该方式,当焊缝存在焊接异常而产生的缺陷时,可以利用数字孪生模型所构建的焊缝模型进行定位缺陷和输出存在缺陷的局部焊缝模型数据,同时,结合检测结果,可以为后台管理人员提供更直观、可靠的检测反馈。
技术关键词
断层图像数据
焊接检测方法
相控阵探头
坐标系
激光扫描仪
焊缝
表面图像数据
工业相机
辅助工装
多模态数据融合
数字孪生
移动式
3D点云数据
LNG储罐
协方差矩阵
定义
深度学习分类模型