基于数字图像处理的焊缝自动跟踪算法研究

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1、基于数字图像处理的焊缝自动跟踪算法的研究1．2．2国内研究现状在焊缝跟踪方面国内也进行了大量的研究。而且这些焊缝跟踪都是我国进行焊缝跟踪研究工作的基础，多数都是针对我国焊接行业的国情进行的，对进一步研究焊缝跟踪提出很多有益的启示，并且为视觉跟踪的进一步发展打下了基础。1989年西安交通大学图像处理研究所梁德群等人研制了一套基于CCD的螺旋钢管焊缝自动跟踪系统，该系统采用了多个处理单元的时间重叠式并行结构，在宝鸡石油钢管厂得到了成功应用【8】，这是焊缝跟踪较早获得成功应用的案例之一。1997年哈尔滨工程大学孙华，王炎等人在焊缝跟踪系统中成功应用BP神经网

2、络技术。通过神经网络的建立，将焊枪在一个摆动周期的多组电压值，电流值作为输入，焊缝偏差作为输出。经过神经网络训练，实验可得较好的效剁91。华南理工大学的高向东，黄石生等人将神经网络技术应用于弧焊机器人焊缝跟踪过程中，设计出了一种基于笛卡尔空间轨迹调整的机器人焊缝跟踪神经网络控制器，该控制器显著提高了焊缝跟踪精度，而且具有较强的鲁棒性。文中弧焊机器人控制系统的补偿器采用BP神经网络设计，神经网络的输入为焊炬预期位置，输出为机器人控制器的补偿信号。与以往的补偿功能不同，它直接在机器人轨迹规划中实现控制作用，因此在机器人实际焊缝跟踪控制中可在不修改弧焊机器人

3、现有控制器内部结构的情况下被方便的应用【lo】。2007年东南大学金振扬，孟正大采用基于线结构光视觉传感技术进行焊缝跟踪，通过对系统进行了线结构光光平面在摄像机坐标系下的空间位姿关系标定、摄像机成像模型标定、手眼标定获得了较高的精度；为了提高图像处理速度，算法通过估计焊缝特征运动来减小图像搜索区域，同时引入了可变窗口来提高图像处理的稳定性；利用焊缝模型信息来验证提取出来的特征信息，提高了图像处理的稳定性l¨】。总的说来，国内许多学者对视觉焊缝跟踪的方法进行了一定的研究，并在某些特定的应用中获得了成功。-3-第1章绪论1，2。3发展趋势到目前为止焊缝自动

4、跟踪技术已经得到很大的发展。由于基于视觉传感器的自动焊缝跟踪系统不仅可以得到有关焊缝的信息，实现在焊接过程当中对焊接质量的实时控制，还可以通过对熔池进行人工监督，从而基于人工智能控制技术和视觉传感器技术的焊缝自动跟踪系统尤为引人注目。在方法上，近年来焊缝自动跟踪系统中引用了越来越多的新方法，例如：神经网络，卡尔曼滤波，模糊理论等。新方法的引用不但简化了系统，可且提高了系统的跟踪速度和跟踪精度。在今后的发展中将成为焊缝跟踪领域的研究热门。1．3本文的主要工作1、基于结构光的焊缝跟踪系统中减弱光照强度的影响去掉原系统中的滤光片，通过CCD彩色摄像头获取结构

5、光焊缝图像，由于结构光部分红色分量比较大，从而设计颜色滤波(即通过对红，绿，蓝三个分量中的阈值的研究来减弱光照强度对现有跟踪系统的影响)提取结构光区域并通过膨胀算法桥接结构光内部缝隙，将此结果用于提取原彩色图像的红色分量图。即获得去掉光照强度影响的图像。用原系统现有算法即可进行焊缝跟踪。2、基于块匹配的焊缝自动跟踪算法的研究结构光算法存在设备寿命以及受水影响较严重的问题。本系统提出了基于块匹配的焊缝自动跟踪算法。本文分别采用卡尔曼滤波和神经网络作为块匹配的搜索策略，并与块匹配一起构成两种焊缝跟踪算法。首先根据搜索策略粗略搜索匹配位置，在匹配位置处进行精

6、确匹配，以确定最佳匹配位置，计算焊缝差值，输入伺服电机，控制探伤设备进行探伤。3、焊缝跟踪算法的软件实现在现有焊缝跟踪系统的基础上，设计添加应用程序新功能。主要设计基于彩色摄像头的结构光处理界面，和基于块匹配的焊缝自动跟踪系统界面。使系统既可以使用原基于结构光的自动跟踪，也可以使用“新增”界面以及“新增’’算法来进行焊缝跟踪。基于数字图像处理的焊缝自动跟踪算法的研究1．4本章小结本章主要介绍了论文题目的提出及研究意义，以及焊缝自动跟踪系统研究现状与未来的发展趋势，最后介绍本文的主要工作。第2章基于结构光的焊缝自动跟踪算法本章主要对基于结构光的焊缝自动跟

7、踪系统结构与算法进行简单介绍，由于基于结构光的焊缝自动跟踪算法存在一些缺陷，从而用下一章算法进行改进。2．1基于结构光的焊缝自动跟踪系统的介绍参考文献[12】提出了基于CCD视觉传感器的焊缝自动跟踪系统，并采用结构光法进行焊缝跟踪。2．1．1焊缝自动跟踪系统在探伤设备中的应用本实验室已经研发的焊缝自动跟踪系统目的是实现焊缝的实时跟踪，检测无损探伤设备在运行过程中偏离焊缝中心线的横向位置偏差，并且能实时调整探伤仪使之对准焊缝中心线。螺旋管焊缝无损检测系统主要由超声波探伤仪，运输小车和焊缝跟踪机构组成。工作过程中，由运输小车将钢管送到焊缝跟踪系统下方，探伤

8、开始时探头下落紧贴在焊缝量测的管体上，小车在带动钢管前进的同时，钢管自身旋转，两种运动合成为钢