薄钢板搭接焊缝的微小特征实时识别

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1、文章编号：1002－025X(2014)10-0015-05薄钢板搭接焊缝的微小特征实时识别陈海永，杜晓琳，董砚（河北工业大学控制科学与工程学院，天津300130）摘要：针对薄钢板搭接焊缝，提出了一种基于结构光视觉的图像特征识别方法。利用时空相关性原理和图像形态学开运算，消除部分随机噪声，改善了图像质量。利用峰值检测法，确定了感兴趣区域，提高了计算效率。进而利用列搜索和距离差分法实现了结构光带的特征点提取，试验结果达到了期望的性能。关键词：搭接；机器视觉；特征提取；激光结构光中图分类号：TG441.7文献标志码：B主研机器人水下焊接与球罐焊。目前这些研究主要引言搭

2、接钢板焊接在集装箱焊接、油桶纵缝的焊接、集中于较宽特征明显的焊缝图像识别，但是对于搭0接微小焊缝的识别仍需要进一步深入研究。为此，本文主要研究了搭接焊缝特征点的识别与提取算法。汽车制造（汽车贮气筒环缝搭接焊缝、车身镀锌钢板）、船舶制造、航空航天、压力容器制造等行业应用广泛，开发搭接焊缝系统，对于降低工人劳动强度、改善生产条件、提高生产效率、优化焊缝质量有巨大的社会效益和经济效益。近年来，为了实现焊接过程的自动化和智能化，国内外研究者对焊缝图像识别进行了大量的研究。视觉系统构成基于结构光的搭接焊缝的特征点提取原理如图11所示。整个视觉系统主要由CCD摄像机、线结构光

3、发射器、滤光片等部件组成。CCD摄像机垂直于焊接工件，线结构光发射器发射出一条细长的红色线德国斯图加特大学FAbt教授［1］、美国肯塔基大学张条打在工件上，干扰光信息。滤光片安装在镜头前方以滤去部分裕明教授［2］通过分析熔池状态图像，研究其与焊接质量的关系；英国格拉斯哥大学Camarasa［3］提出双目视觉系统，能够在杂乱场景下完成辨识、确定目标；西澳大利亚大学Mitchell，Ye［4］等人实现了照度变化，反射等条件下的焊缝鲁棒识别和焊缝定位。上海交大陈善本教授［5］主要从熔池动态形状来研究焊线激光CCD摄像机焊接工件接；沈阳自动化研究所赵明扬教授［6］等人主研

4、机器人图1搭接焊缝视觉系统原理图激光拼接焊接；清华大学都东教授［7］等人主研彩色信由图1中可以看出，线结构光打在焊接工件上，由于搭接引起的高度差值会使分别打在焊板上的两段结构光呈平行状态，需要找到焊接特征点即2条平行线的跳变点。息识别多层多道焊和管道焊接；中国科学院自动化研究所徐德研究员［8］等人对V形焊缝焊缝图像处理进行了深入研究；北京石油化工学院焦向东教授［9］图像处理图像处理算法设计是视觉焊接系统中至关重要的环节，其本质就是对视觉传感器采集到的图像信收稿日期：2013-12-07基金项目：国家自然科学基金资助项目（61203275）；河北省自然科学基金项目（

5、F2014202071，F2013202101）；河北省高等学校科学技术研究项目（YQ2013036）216·试验与研究·焊接技术第43卷第10期2014年10月息进行加工，保留有用信息，削弱或者去除噪声干式中：Ft（i，j）为t时刻采集到的图像；Ft（i，j）为t-1时刻采集到的图像；F′t（i，j）为图像进行与操作后的图像。这样，图像与运算后可以滤去由于引弧飞溅等引起的随机噪声的干扰，而条纹有一定的宽度，不会对线位置识别造成较大影响。一般来说，图像具有局部连续的性质，即相邻扰。对于搭接焊缝的微小特征识别，本文分别进行图像滤波等一系列处理，处理流程如图2所示。骨

6、架提取像素的数值相近，而噪声的存在使得噪声处产生灰度跃变，对图像局部存在的噪声采用平均模板滤图2图像处理流程图图像增强在现场实时焊接过程中，由于存在弧光、强热、飞溅等的干扰，导致图像存在很多噪声，这些噪声波，修正噪声点的灰度值，实现图像平滑。设f（i，2．1j）为摄像机采集到的含有噪声的图像，经过邻域的平均模板滤波处理后的图像为g（i，j），则有g（i，j）=∑f（i，j）/N（i，j）∈M，M是所取滤波模板中邻域中邻主要是呈现线状和块状的，采集的实时图像如图3a所示。所以，在进行图像特征点提取之前需要进行图像增强处理，即使需要的信息更加突出，反之，削弱不需要的信

7、息，使处理后的图像更加易于机器近像素的坐标，N是邻域中包含的临近像素的个数。模板尺寸越大，处理后的图像越模糊，本实施例滤11111111111即为111的识别，有利于特征点的提取。波模板采用尺寸为3*3的模板，11·11，1111911111111111中间黑色圆点代表要处理的元素。滤波结果如图3b所示。通过两幅图像对比可以看出，图像中局部块状的噪声点得到了有效修正，邻域灰度值变化平缓，平滑了图像边缘，削弱了焊接过程中弧光带来的干扰。（a）原始图像图像分割图像分割是将数字图像分割为互不相交2．2（不重叠）区域的技术和过程。图像分割是图像分析中的关键问题，通过图像分

8、割可以凸显