国内外图像处理技术在高频焊管设备焊接中应用现状
计算机技术引进到高频焊管设备焊接质量控制中可以大大提高产品生产效率，提高生产设备自动化程度，而把数字图像处理技术运用到焊缝的检测当中就是其中的一种很好的途径，在来国内外把数字图像处理技术在焊缝方面的应用有着广泛的研究，但是各自的研究目的和方法却不尽相同。把图像技术应用到焊接的质量控制中来，国外相比国内要起步早，研究的技术也比较成熟，国外有直接把数字图像技术应用到ERW焊管焊接质量控制相关研究，而国内则更多的是把图像处理技术应用到各种不同种类的焊接检测上。在质量控制方面，不管是研究的方法还是深入度，国内与国外还是有一定的差距。
在国内许多高校都做过把图像处理技术应用到高频焊管生产线焊接的检测上来，其中典型的有：哈尔滨工业大学，上海交大，清华大学，华中理工大学，华南理工大学，天津大学等高等院校在把图像技术运用到焊接方面均有所研究。其中：
清华大学的陈新征与王克争曾经用线阵CCD为传感元件，把采集来的信号进行数字滤波并且进行图像处理算法研究，进而实现了焊缝的中心位置的确定，并且设计“开环学习，误差纠正”的控制算法，是把图像处理技术应用到焊接上的成功例子。
哈尔滨工业大学的何景山和杨春利等学者设计了一套通过电弧弧光检测焊缝位置的图像传感系统，通过运用图像处理技术解决了阂值与图像品质相匹配以及焊缝位置的提取等关键问题。结果表明，该系统的检测精度高、处理速度快、稳定性好、可靠性高及实际工况的适应性好等方面完全满足了高质量焊缝对焊接过程自动对中的多方面要求。充分说明了把计算机技术的数字图像处理技术应用到焊接检测方面的准确度是可以保证的。
华南理工大学的学者设计了一种焊缝跟踪的智能系统，其中所用的方法就是基于图像处理的技术，他们用CCD相机来检测弧焊区，并把模糊控制理论相关控制算法运用其中，结果表明，精确控制了焊缝的跟踪。在焊接速度是4mm/s的情况下，跟踪平均误差仅为0.28mm，实验结果的精度还是比较满意的。
华中科技大学的学者也进行了通过图像处理技术来实现焊接信息的提取，其中用到了图像处理中比较成熟的算法一一Hough变换，最后用Fuzzy-P双模控制理论实现焊缝的跟踪的目的。
在国外，把图像处理技术应用到焊接的研究相对更早也相对更成熟，其中的代表国家就是日本。
日本学者Yutaka MIHARA和Koji SUZUKI，设计一套ERW焊接质量检测系统，其中的控制算法就是根据对采集来的焊接处的图像进行图像处理得来的。该文献首先提出了ERW焊接质量的影响因素一一焊接区域的焊条形状和焊接的温度分布情况，再说明焊接形状和温度分布情况与质量的关系，然后设计激光靶标图像识别技术来检测和分析图像的焊条形状和焊接的温度分布，再反馈到电气设备，进而调节焊管质量，这其中的图像处理算法是控制质量的关键。
1980年日本的学者Haga等人就已经开始通过获取焊接区域的图像来分析焊管的质量了。他们通过高频直缝焊管机图像和实物的对比发现，图像中焊接处的V型角度，V型角的汇合点的位置都是影响焊管质量的因素，并且从图像中焊接处的V型角处的特征值得出焊接时的热输入量的定量分析，进而把焊接时的热输入量分为过热加热、过冷加热和适中加热。他们还发现焊管质量出现问题时，很少出现在加热适中的时候，大多是出现在过热加热和过冷加热。这一研究的发现就为人们发现了一种控制焊管焊接质量的方法：通过图像来观察加热情况，进而反馈到加热设备，控制加热，来改善焊管焊接质量。
在Haga等人研究基础上，美国Thermatool公司和韩国的一些研究机构也相继提出了通过图像技术来分类焊接质量情况和通过图像技术来改善焊接设备的控制系统。
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