图像边缘检测技术在焊接环境识别中的应用new

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1、图像边缘检测技术在焊接环境识别中的应用陈希章何勇陈善本林涛（上海交通大学焊接工程研究所，上海200030）摘要：视觉传感已经成为焊接智能化的关键技术之一。边缘检测在视觉技术的应用中占有重要地位。焊接环境存在各种各样的噪声污染，常用的边缘检测技术不能直接拿来用到焊接环境的识别中。本文分析了焊缝类型的特点，根据图像边缘对焊缝边缘进行了分类。同时根据焊接的特点分析了几种常用的边缘检测算法，指出了其在焊接智能化应用中的适用性。关键词：焊接环境；图像处理；边缘检测；焊缝［6］检测。以后每年都会出现很多关于边缘0前言检测的文章，

2、重要的文章大都发表在IEEETrans.OnPatternAnalysisandMachineIntelligence，CVGIP:ImageProcessing，IEEE焊接生产自动化、智能化已经成为焊接Trans.OnImageProcessing，Journalofthe技术发展的重要方向。在焊接智能化过程ACM等上。尽管已有成千上万的边缘检测中，传感器的应用是关键技术之一，其中光方法，但是没有一种方法具有通用性和广泛学传感器跟踪精度高，动态响应快，信息丰的适应性，能直接拿来用在某种特定的应用富，是目前研究最多

3、的传感器之一。图像传上，因此探索已有算法的特点发现适合焊接感具有非接触性的特点且受焊接电弧、电磁特点的算法和发展新的算法来用于焊接过场干扰小，在焊接领域得到了广泛应用，为程具有一定的现实意义。实现焊接操作自动化提供了有力手段。CCD等视觉传感器的小巧体积和低廉价格也使得其工业应用成为可能。目前视觉传感和图1焊缝边缘类型特点分析像处理技术已广泛应用到焊缝识别、熔池动[7]态智能控制、焊缝跟踪、预测焊接组织、结在图像处理理论中，图像边缘点可能[1-3]构及性能等方面。对应不同的物理意义。根据对应的不同物理要想利用视觉技术

4、识别焊缝或提取熔意义可以将边缘分为如下4类(如图1)：池特征进行焊缝跟踪、熔透控制等，其中一（1）1类边缘。如图1中标为1的边缘个重要的步骤就是提取焊缝或者熔池的特线，1类边缘为两个不同曲面的或平面的交征参数。如在一幅工件图像上，焊缝和形成线，该点处物体表面的法线方向不连续，在焊缝的工件的灰度是不连续的，因此，在工1类边缘线的两边，图像的灰度值有显著得件图像上焊缝表现为一条边缘。对于熔池图变化。像，熔池和电弧的灰度差别也体现在图像边（2）2类边缘。2类边缘线是由材料类缘上，反应了熔池的形状特征。故边缘是一型不同或颜色

5、差异产生的。图1中由两种不[4]个重要的特征量。Poggio等定义边缘检测同材料组成，由于它们对光的反射系数不为“主要是灰度变化的度量、检测和定位”。同，使2边缘线的两侧灰度有显著变化。边缘与图像中物体的边界有关但不同。要利（3）3类边缘。3类边缘线是物体与背用光学传感和图像处理技术来进行焊接智景的分界线。如图1中圆柱上有两条3类边能化，焊缝或熔池边缘的提取是一个必须的缘线，一般称为外轮廓线。在3类边缘点上，过程。三维物体表面的法线方向是连续的，出现边[5]1959年,文献上最早提到边缘检测。缘点是由于从一定视角看物

6、体时，3类边界1965年L.G.Roberts最早开始系统研究边缘点是物体与背景的交界处。由于物体与背景1在光照条件与材料反射系数等方面差异很出边缘检测Canny三准则:好的检测结果,好大，因此在3类边缘两侧，图像的灰度也有的定位还有对单一边缘低重复响应，并给出显著变化。图中标以3′的边缘，既是物体了他们的数学表达式。下面结合焊接环境的与背景的交界处，也是物体上表面法线的不特点，分析现有的边缘提取算法对焊接环境连续处，但引起它两侧灰度跃变的原因是前识别的适用性。者。　2.1微分算子（4）4类边缘。4是阴影引起的边缘。

7、2.1.1梯度算子由于物体表面某一部分被另一物体遮挡，使梯度对应于一阶导数，相应的梯度算子它得不到光源的照射，从而引起边缘点两侧就对应于一阶导数算子。对于一个连续函数灰度值有较大的差异。f(x,y)，其在(x,y)处的梯度定义如下：对于焊前的接缝而言，无论是对接焊T⎡⎤∂∂ffT缝、带坡口的焊缝或者搭接的焊缝都表现为∇fx(,y)==⎡⎤GG⎢⎥⎣⎦xy⎣⎦∂∂xy两个明显的边缘，对搭接而言可以看作是边缘的重叠。而对于焊接熔池表现为一个明显梯度是一个矢量，其幅值和相位分别的边缘轮廓，对应于熔池形状。同时焊接环为：境较

8、为复杂，比如焊件表面的不一致性（划∇=fG[]22+G1/2xy痕、氧化色、标记、油污等等），又如弧光G的干扰。对于像铝这样的强反射工件，还存yθ=arctan()G在光的反射，焊枪等的倒影问题，使得识别x异常困难。分析焊缝和熔池的这些特点，可该算法需要对每一个象素位置进行计以看出焊接环境的边缘包括上述的2，3，4算，这样运算量很大，实际中常常