基于OpenCV处理视频图像检测焊缝的研究.pdf

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1、墨麦旦日塞塑鱼旦Doi：10．3969／j．issn．1671-1041．2012．03．001基于OpenCV处理视频图像检测焊缝的研究汪欣。范立南，张广渊，陈切春(1．沈阳大学信息工程学院，沈阳110044；2．山东交通学院，济南250023；3．日本东北大学工学研究科，仙台980—8576)摘要：提出了一种基于处理视频图像对焊缝进行检测的方法。将视频文件中的原始焊缝图像作为研究目标，采用灰度变换法对原始图像进行预处理，选用Canny算子对焊缝图像进行边缘检测，并运用改进的Hough变换进行线段

2、检测，得到焊缝坡口的中心线以及中心线的中点位置。实现了对焊缝焊点的检测。实验证明。该方法实现成本低。实时性强，精确度较高。智能性强。关键词：灰度变换；Canny算子；焊缝边缘检测；Hough变换中图分类号：TP391文献标志码：AResearchaboutwelddetectionbasedonOpenCVdealingwithvideoimageWANGXin，FANLi—nan，ZHANGGuang—yuan，CHENQie—chun(1．SchoolofInformationEngineeri

3、ng，ShenyangUniversity，Shenyangl10044，China；2．ShandongJiaotongUniversity，Jinan250023，China；3．SchoolofEngineering，TohokuUniversity，sendai980-8576，Japan)Abstract：Puttingforwardawelddetectionmethodwhichbasedondealingwithvideoimage．Inthismethed，usestheorig-

4、inalweldimagewhichinvideofilesastheresearchobject，usesthegraytransformtopreprocesstheoriginalimage，se—lecttheCannyoperatortodetecttheweldimageedge，andusetheHoughtransformalgorithmforlinedetection，gettheweldgroovecenterlinelocation，andthelocationofthece

5、nterlineandthecenterline．RealizedthedetectionofweldandSolderjoints．Theexperimentalresultsprovedthatthismethodhassomeadvantagesoflowcost，goodreal-time，highprecision，strongintelligence．Keywords：graytransform；cannyoperator；weldimageedgedetection；houghtran

6、sformO引言的抗干扰能力。为了满足上述需求，人们设计出多种随着我国现代化建设的发展，焊接技术已在我国焊缝视觉检测方法，其中常见的如激光扫描检测法，国民经济中占据着愈来愈重要的地位⋯。由于目前结构光检测法等。但是存在成本高、对工作环境要求在我国工件坡口的加工精度低，工件装配误差大，焊高等缺点。基于这样的背景下，提出了将图像处理技术应用接过程中经常出现焊枪偏离甚至脱离焊缝的问题，因于自动化焊接系统中，采用处理视频图像的方式对焊此焊缝自动跟踪成为目前我国焊接自动化技术中一点进行检测，降低了焊接的成本，

7、提高了焊接的智个迫切需要解决的关键问题。在焊接自动化系统中，能性。如何提高焊接速度也是提高焊接加工生产率的关键因素。在实际生产中，为了实现这一点，系统中不仅1视频图像焊缝检测算法的选择需要有高性能的高速焊机，而且在焊缝自动跟踪系统1．1边缘检测算法的选择中，针对形状较复杂的工件间隙，缩短检测工件间隙图像的边缘是图像的最基本特征，也是图像分割位置所需要的时间，提高系统的反应速度也是一个至所依赖的重要特征。因此准确的提取出图像的边缘关重要的问题。作为人类获取信息主要来源的视觉是处理图像的关键。常用的边缘

8、检测方法有J：Ro信号，同样地也能为高度自动化系统提供大量丰富的beas边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Prewitt边信息。为了满足实时跟踪的需要，视觉系统应在较短缘检测算子、Laplace边缘检测算子、Canny边缘检测时间内处理完图像数据。另外，由于焊接过程中存在算子等。根据实验以及本文视频图像的特点，最终选大量的干扰和噪声，视觉信息处理系统必须具有较强取Canny边缘检测算子来检测本文中的焊缝图像。欢迎订阅欢迎撰稿欢迎发布产品广告信息ElCVo1．192