氩弧焊（TIG焊）焊缝表面缺陷的视觉检测是焊接质量控制的重要环节，其核心是通过图像处理、机器视觉或深度学习技术对焊缝表面进行自动化缺陷识别。以下是该领域的关键技术要点和分析框架：

气孔（Porosity）

特征：圆形或椭圆形孔洞，边缘不规则。

裂纹（Cracks）

特征：线性或树枝状暗色纹路，方向与焊接方向相关。

咬边（Undercut）

特征：焊缝边缘凹陷，呈现连续的沟槽状。

未熔合/未焊透（Lack of Fusion）

特征：焊缝与母材交界处存在未融合区域，颜色差异明显。

凹陷（Concavity/Convexity）

特征：焊缝表面不平整，局部凹陷或凸起。

成像设备：

工业相机（高分辨率、高帧率，推荐2000万像素以上）。

镜头选择（远心镜头减少畸变，或定焦镜头配合适当景深）。

光源系统：

环形LED光源（消除反光，增强边缘对比度）。

偏振光（抑制金属表面镜面反射）。

辅助设备：

运动控制平台（适用于自动化在线检测）。

激光扫描仪（辅助3D形貌重建）。

传统图像处理：

预处理：灰度化、直方图均衡化、中值滤波降噪。

特征提取：Canny边缘检测、Hough变换（检测线性裂纹）、形态学操作（分割气孔）。

分类：基于SVM或随机森林的缺陷分类。

深度学习：

目标检测：YOLO、Faster R-CNN（定位缺陷位置）。

语义分割：U-Net、Mask R-CNN（精确分割缺陷轮廓）。

轻量化部署：MobileNet、EfficientNet（适配嵌入式设备）。

高反光表面干扰

解决方案：使用偏振滤镜+多角度照明，或HDR成像技术平衡曝光。

微小缺陷检测（如微米级气孔）

方案：结合超分辨率重建（SRGAN）提升图像细节。

复杂背景干扰（氧化层、飞溅）

方案：频域分析（傅里叶变换）分离背景噪声。

数据稀缺与标注成本

方案：生成对抗网络（GAN）合成缺陷数据，或迁移学习（预训练模型微调）。

图像采集：

确保焊缝区域在视野中心，调整光源角度避免过曝。

预处理：

背景分割（ROI提取），噪声滤波（非局部均值去噪）。

缺陷检测：

传统方法：阈值分割+形态学分析。

深度方法：输入图像到训练好的CNN模型，输出缺陷类别及位置。

后处理：

计算缺陷尺寸（像素→实际单位转换），判定是否符合标准（如ISO 5817）。

多模态融合：结合可见光与红外热成像，检测内部缺陷外部表征。

在线实时检测：FPGA/GPU加速推理，实现毫秒级响应。

3D视觉检测：结构光或激光扫描重建焊缝三维形貌，评估凹陷深度。

自监督学习：减少对标注数据的依赖，利用无监督特征提取。

汽车制造：铝合金车身焊缝的在线检测（气孔、裂纹）。

航空航天：钛合金管路焊接的微缺陷识别。

核电管道：高精度X射线与视觉融合检测。

氩弧焊焊缝表面缺陷的视觉检测技术正从传统算法向深度学习过渡，结合高精度成像硬件与智能算法，可实现高效、高精度的自动化检测。未来发展方向将聚焦于实时性提升、多传感器融合及小样本学习，以满足复杂工业场景需求。