基于透红外视觉传感的GMA

0 序 言

近年来，随着航空航天、国防、能源等尖端支柱领域对致密金属零件的性能、精度、制造成本和周期的要求日趋苛刻，采用增材制造技术快速打印复杂结构金属零件，引起了各国学者的极大兴趣和广泛关注. 其中，GMA-AM 技术以熔化极电弧作为热源将金属丝材熔化，具有低成本、高利用率、高生产效率等优点. 目前，GMA-AM 技术的研究主要集中在成形工艺、微观组织和力学性能上，在过程稳定性和尺寸精度控制方面的研究鲜见报道. 为了实现电弧增材制造过程的精确控制，必须进行实时监测、反馈与在线控制[1].

焊接熔池图像信息的识别与检测一直是焊接技术热点研究方向，是焊接过程自动化和质量控制智能化的重要研究课题之一. 熔池图像与焊接质量密切相关，包含丰富的特征信息. 目前在国内外，焊接专家已提出了多种检测手段和取像机理. 其中采用被动光源的视觉检测方法目前已成为国内外研究中采用的主要方法，但对于不同的焊接方法、电流形式、保护气成分和工件材质等因素的影响，如何获得清晰的熔池图像仍是目前焊接熔池图像研究的主要难点[2].

被动视觉法主要利用熔池自身的辐射光和熔池表面对弧光的反射光辐射成像，常采用窄带滤光片和减光片组成复合滤光系统，波段主要集中在近红外区或电弧特征谱线较少的区间. 王克鸿等人[3]设计了近红外光波段、可见光波段和金属特征谱三种视觉检测采集试验，比较得出近红外光波段为最佳的取像窗口，使用1 064 nm窄带滤光片能取得清晰的熔池图像. 闫志鸿等人[4]指出使用1 064 nm窄带滤光片进行熔池采集，能有效抑制弧光干扰，但滤光片波段位于CCD光谱响应的临界点，敏感性差，感光强度不足，影响了熔池的成像清晰度. 梁志敏等人[5]采用红外透过滤光片(850 nm)最大程度利用近红外光波段熔池辐射能量高而电弧辐射能量弱的特点，同时使透过光线波长范围增加，避免了摄像机因敏感性不足而导致的熔池图像成像质量下降的问题. 以上相关研究都只是主观地评价了熔池图像质量，针对图像本身所具有的属性特征，综合图像灰度特征、纹理特征、形状特征和频谱特征提出熔池图像客观评价指标，并对各滤光片采集的熔池图像进行定量化评估研究，研究的结论对将来的熔池信息特征提取和焊接过程智能控制具有指导意义.

1 熔池视觉采集设计思路与试验装置

GMAW电弧弧光光谱分布图(图1)是利用光谱分析仪测定低碳钢在电流为100 A时GMAW电弧弧光在200～1 100 nm区间的光谱分布[6]. 从图中可以看出GMAW电弧弧光光谱由连续谱和叠加在上面的一些离散特征谱组成，氩弧的特征光谱主要分布在350～500 nm的离子光谱和700～980 nm的原子光谱，Fe的特征谱线主要分布在紫外和可见光的短波波段[7]. 有学者选择带有金属特征谱线并且Ar特征谱线较弱的光谱区域作为取像窗口[8]，有效避免强弧光特征光谱，从而获得高的信噪比，但金属特征谱线所在的光谱区域，电弧的连续谱强度更强，无法完全抑制电弧光的干扰. 因此，部分学者避开所有强特征光谱线，选择近红外区域作为取像窗口[9]. 这一区域电弧的特征谱和连续谱都相对减弱，总辐射强度减弱，而且根据P1unk黑体辐射定律和wein位移定律，在近红外波段，熔池的辐射强度随波长的增加而增强，其信噪比也得到加强. 但窄带滤光片只允许某一波长周围很窄的波段光线通过，而且普通摄像机对近红外波段不敏感，使熔池的很多信息不能被提取，采集的熔池图像虽然能有效抑制弧光的干扰，但图像质量不高，边界模糊，内部信息也不丰富.

团队目标是要让每一个队员干什么，朝什么方向努力，注重目标的可行性、合理性、层次性、针对性、导向性、激励性。教师要激发队员的主体意识，发挥个人最大的主观能动性和团队最佳的力量，形成合力，实现团队目标和个人价值的双赢。

图1 GMAW电弧弧光光谱分布图
Fig. 1 Spectral distribution of GMAW arc

如何获得清晰的熔池图像，利用光学镜片的滤光减光原理，大比例地抑制电弧光的干扰，并尽可能地让熔池自身辐射被CCD摄像机接收，其本质是提高熔池图像的对比度，增大其信噪比. 根据文献 [3]，熔池图像的信噪比定性公式为

（一）充分发挥财政资金“放大器”功能，有效弥补了政府资金不足。通过信贷担保，实现了财政支农资金由直接投入向间接支持的转变，调动了更大规模的资金投入农业农村和脱贫攻坚等重点领域。通过盘活存量支农资金、调整专项资金结构，既撬动了信贷资金支持新型农业经营主体发展，也解决了扶贫小额信贷资金存在的“农户不愿贷、金融机构不敢贷”的问题。通过农担公司的“杠杆”作用，可以充分发挥财政资金放大效应，减轻政府投入压力。通过银担分险，可有效降低信贷风险，将政府承担的融资风险控制在较低限度内。

式中： 表示金属特征谱总和；表示熔池对电弧反射总和； 表示熔池自身辐射总和；表示保护气特征谱总和；∑表示电弧连续谱总和.

这里引用了《西游记》里的典故，是后生上楼梯时唱的歌，他们用齐天大圣大闹天空的典故来表示自己的无礼，惊动了很多人。这是一种九寨唱“嘎花”时常用的谦恭态度。

利用金属特征谱作为取像窗口，∑绝对值很大，提高了信噪比，可以获得完整的熔池图像，但∑基 数很大，总体上信噪比提升不大，无法有效地抑制电弧光的干扰，难以稳定的获得清晰的熔池图像.

在近红外波段，可忽略不计. 熔池对电弧光的反射大部分为镜面反射，需要合适的入射角度和表面曲率才能被摄像机所获取，所以对信噪比的影响不大. 根据P1unk黑体辐射定律和wein位移定律，并结合图1可以看到在可见光至近红外波段，熔池自身辐射强度Z随波长逐步增强，而电弧连续谱强度λ逐步减弱，并且在近红外波段，保护气特征谱Q也逐渐减少. 信噪比逐步提高. 窄带滤光片利用这一原理获取了完整的熔池图像.

窄带滤光片的半峰宽度为10 nm，通过的光线波段有限，而普通摄像机又对近红外波段不敏感，导致成像质量不高. 透红外滤光片使某一波长以上的红外光线全部通过，大大提升了进入摄像机光线波段的宽度，提高了摄像机的敏感度.

透红外滤光片不可避免的需要考虑∑对信噪比的影响. 根据图1可以看出，在800～922.4 nm波段，仍有大量的特征谱存在，而在大于922.4 nm的波段，特征谱明显减少，超过978.5 nm波段，特征谱几乎为零，且辐射较小，以黑体辐射为主[10]. 基于以上分析，为取得最佳的取像窗口，设计了1 064 nm窄带滤光片以及800，850，930和990 nm四个波长的透红外滤光片对熔池进行图像采集的对比试验.各滤光片的透过率曲线如图2所示.

图2 滤光片透过率曲线
Fig. 2 Curve of filter transmittance

GMA-AM焊熔池视觉采集试验系统如图3所示. 采用的焊接电源为FRONIUS TPS4000；图像采集系统包括BASLER的acA1920-155um型CCD摄像机、防护滤光片和透红外滤光片. 利用建立的GMA-AM焊试验系统，在616高强钢平板上进行试验. 保护气体成分为Ar 95%+CO2 5%，焊丝材料为直径φ1.2 mm的HCr20Ni10Mn7Mo，焊接速度为5 mm/s. 焊接电流150 A，焊接电压18 V，CCD与焊枪夹角为45°.

图3 GMA-AM试验系统图
Fig. 3 Block diagram of GMA-AM experimental setup

2 熔池图像客观评价指标

加滤光片对焊接过程进行采集，都能够获取需要的熔池图像，但哪种方法更为合适，熔池图像质量更好，很难主观评价. 为了对比各滤光片对熔池图像成像质量的影响，结合灰度特征、纹理特征、形状特征和频谱特征四个角度来客观评价熔池图像质量.

2.1 灰度特征

2.1.1 灰度均值

图像灰度均值是所有像素点灰度值的平均值，定义为

式中：m，n表示图像的大小；f(i,j)为图像坐标点(i,j)的灰度值.

灰度均值表示图像的整体辐射状态. 灰度均值小，图像发黑，目标与背景整体暗淡；灰度均值大，所接收的光能大，图像明亮.

无锡市“长江河道采砂管理合作机制”的参与单位分别为江阴海事局、无锡市地方海事局、无锡市水警支队、江阴市水上派出所、长航公安张家港派出所等。按照两部委关于“长江涉砂船只整治的要求”，无锡市有关部门协作联动，依法摸清了长江江阴段采砂船只情况。目前，长江江阴段共有5艘采砂船和41艘过驳吊机船登记入册，其中5艘采砂船为江阴籍采砂船主所有，已全部在指定的芦埠港闸口内集中停泊，接受统一管理。41艘过驳吊机船基本集中停泊在长江申港段水域内，全部证照齐全。

2.1.2 标准差

图像的标准差表示整体图像的灰度值与灰度均值的背离程度，其定义为

标准差反映图像灰度的层次，灰度分布范围越大，图像标准差越大，说明图像灰度层次越丰富，图像质量越好.

2.1.3 信噪比

图像的信噪比即信号与噪声的方差之比. 信噪比大表示图像所反映的有用信息多，而噪声的干扰小，图像质量好.

信噪比常用标准差进行定义，即

式中：MAX表示图像点颜色的最大数值，这里取灰度图像的最大值255.

2.2 纹理特征

纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性.

灰度共生矩阵是纹理特征提取的一种，表达了图像灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的统计信息，是分析图像局部模式和排列规则的基础. 图像的灰度共生矩阵可定义为

式中：#{A}表示集合A中的符合条件的元素个数；dis((x1,y1),(x2,y2))表示两点之间的距离；θ为映射方向与坐标轴的夹角. 取默认值δ=1，θ=0.

基于灰度共生矩阵的纹理特征信息包括图像的对比度、熵和能量等.

2.2.1 对比度

图像对比度反映图像目标与背景的可辨认清晰程度. 对比度越大，图像越清晰醒目，色彩也越鲜明艳丽. 高对比度对于图像的清晰度、细节表现、灰度层次表现都有很大帮助，其表达式为

在接受康复护理前，2组患者的ADL评分、FMA评分均较低且对比差异无统计学意义（P＞0.05）；在康复护理后，观察组患者ADL评分、FMA评分结果均高于对照组，差异有统计学意义（P＜0.05）。 见表 1。

式中：G(i,j)为归一化的灰度共生矩阵元素. 对比度反映了图像的清晰度和纹理沟纹深浅的程度. 纹理沟纹越深，其对比度越大，视觉效果越清晰；反之，对比度小，则沟纹浅，效果模糊.

基于上述分析，电力设计企业应当充分挖掘自身优势，查找存在问题并加以弥补，积极把握机会，妥善处理威胁，从而制定参与PPP项目的实施对策。

2.2.2 熵

长征是宣传队。中国共产党领导红军十分重视民族政策的宣传，红军进入广西龙胜少数民族居住区以后，面对这里居住着苗瑶侗等族人民，采取召集群众会议和书写标语等形式，倡导红军和各族人民是一家等口号，宣传“各民族一律平等”“反对大汉族主义”，泗水乡周家村白面瑶寨，一块巨石上刻凿的“红军绝对保护瑶民”“继续斗争，再寻光明”红军标语就能够说明这一点。由于红军积极向当地少数民族群众宣传民族政策，以往形成的误解和敌视情绪得以逐步消除。

熵是图像所具有的信息量的度量，纹理的复杂度越高就意味着图像信息量越大，其熵越大. 表示了图像中纹理的非均匀程度或复杂程度，即

2.2.3 能量

接下来，老师要求学生从刚才的问题中“挑出你认为最重要、最有趣的问题”，并写到教室后面的白板上。学生们“倾巢出动”，把大大的白板写得满满的。就在我们以为本课即将结束的时候，教师又抛出了一个问题：“你为什么认为这几个问题更重要？”画龙点睛，真是让人拍案叫绝！

能量是灰度共生矩阵元素值的平方和，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度.

如果共生矩阵的所有值均相等，则ASM值小；相反，如果其中一些值大而其它值小，则ASM值大. 当共生矩阵中元素集中分布时，此时ASM值大.ASM值大表明一种较均一和规则变化的纹理模式.

2.3 形状特征

2.3.1 清晰度

清晰度表示图像上各细节的影纹和其边界的清晰程度，是图像细节边缘变化的敏感程度，能反映图像对微小细节反差表达的能力. 清晰度高，图像效果好，灰度变化越敏锐，图像细节变化快，可辨程度高. 图像清晰度表达式为

式中：df/dx为垂直于边缘的灰度变化率；f(b)-f(a)为该垂直边缘方向的总对比度. 清晰度可以很好的反映图像质量的变化，图像边缘越清楚，清晰度值越高.

2.3.2 细节能量

细节能量从图像频率域的高频分量的角度来描述图像的细节形状特征. 细节能量从图像的局部来评价图像的质量. 细节能量的计算方法为

细节能量是对图像中所有的(2M+1)×(2M+1)区域的方差总和的平均值，反映了图像中的细节信息的丰富度. 值越大说明图像的纹理越细，提供的信息越丰富，图像越清晰.

2.3.3 边缘能量

紫云走上前去，她想看看这个毁灭自己前程的人，如何面对现实。她大大方方地走出房门，调侃道：“哟，原来是贵人回来了，怎么不先说一声呢？”

边缘能量从图像频率域的高频分量的角度来描述图像的边缘形状特征. 边缘是图像关于形状特征和细节的重要信息，是图像的高频信息，但不同于噪声信号，它有方向性，可通过各向异性的滤波器来提取. 可以利用45°，135°两个归一化边缘算子E1，E2分别对图像进行卷积计算消除方块效应，相加后得到图像的边缘e(x,y)，即

图像的边缘能量说明了图像中边缘的细节丰富度和清晰程度，边缘能量数值越大，图像质量越高.

2.4 频域特征

2.4.1 功率谱

这种风气组成了晚唐镜湖隐逸文学生态的一个侧面，进而影响了隐士方干的创作。《玄英集》中有一类作品正是以阿谀和奉承权贵为内容的，另一类作品的内容则是方干忍辱偷生的悲叹。这两类作品，前者情感苍白，格致卑浅，是晚唐五代作家人格与诗格衰变的先声。试看《赠郑仁规》一诗：

功率谱反映图像的频域特性. 当图像质量下降，高频分量丢失时会使图像变模糊，从而导致图像功率谱各分量之和下降. 假设熔池图像函数为f(x,y)，其功率谱表达式为

式中：M，N 为图像大小；u =0,1,2,…，M-1；v=0,1,2,…，N-1；F*为F的共轭复数是图像分量功率谱.

图像功率谱实际上体现了不同频率的分量在图像中所占的比重. 图像的高频分量多的图像功率谱值大，体现在图像中就是图像的边缘清晰.

3 试验结果及分析

图4分别为800，850，930和990 nm四个波长的透红外滤光片以及1 064 nm窄带滤光片所采集的GMA-AM熔池图像. 对比得出，无论是窄带滤光片还是透红外滤光片都能有效地提取熔池图像.但哪种滤光片提取效果更好以及哪个波段透红外滤光片提取熔池图像更为合适，获得的熔池图像质量更好，很难主观评价.

受纳入研究样本量较少的限制，本文研究方法可能存在一定的局限性，有必要行大样本的随机对照研究以进一步证实。综上所述，对于脑卒中患者采用中医延续护理能够显著改善患者的临床症状，提高患者的生活质量与耐受性，值得临床实践中应用与推广。

为了定量化评价各滤光片对熔池图像成像质量的影响，得到较为客观的评价结果. 基于图像灰度特征、纹理特征、形状特征和频谱特征等四类特征的10个指标(灰度均值、标准差、信噪比、对比度、熵、能量、清晰度、细节能量、边缘能量和功率谱)定义了熔池图像质量评价参数φ为

每个指标都与熔池图像质量成正相关，所以质量评价参数φ也熔池图像质量成正相关，φ值越大,说明熔池图像的质量越好. 为了使数据计算更为准确，各波段滤光片选取300幅图像进行试验比较，结果如图5所示. 从图5中得到透红外熔池图像的质量评价参数φ远大于窄带熔池图像，结合图4可以看出透红外熔池图像相比于窄带熔池图像，细节更丰富，图像更清晰，边缘对比度更大. 对比各波段透红外滤光片得出，990 nm透红外滤光片所采集的熔池图像图像质量评价指标最佳，图像最明亮，细节最丰富.

图4 滤光片采集的熔池图像
Fig. 4 Weld pool image by filter

图5 各滤光片熔池图像质量评价指标φ
Fig. 5 Image quality evaluation index of weld pool image by filter

为了更好地说明问题，从中选取一组典型数据为代表进行对比分析，结果如表1所示.

从表1中可以看出，透红外熔池图像对比窄带熔池图像在对比度、清晰度、细节能量和边缘能量上有显著提升，从人眼直观的角度看，透红外的图像中熔池和浮渣轮廓更清晰，可以较清晰的分辨出液态金属流动的波纹.

各透红外熔池图像的数据比较接近，但990 nm透红外熔池图像的10个指标数据大部分优于其它波段透红外熔池图像. 其中灰度均值、对比度、熵、清晰度、细节能量、边缘能量和功率谱等7个指标有优势. 灰度均值较大，说明图像整体明亮，色彩鲜明；对比度大，说明图像越清晰醒目，可辨认程度高；图像熵值大，说明图像纹理复杂度高，信息量大；清晰度值大，说明图像细节变化快，可辨程度高；细节能量值大，说明图像的纹理越细，提供的信息越丰富，图像越清晰；边缘能量值大，说明图像边缘清晰，细节丰富，图像质量越高；在图像信噪比相同的情况下，功率谱大，说明其图像高频分量多，体现图像的边缘清晰. 综合以上分析，990 nm透红外熔池图像的质量评价参数φ最大，质量最好，图像对比度更高，熔池边界更清晰，边缘和细节信息更丰富，是最佳的取像窗口.

特殊教育老师、康复员轮岗到保育中心照顾孤残儿童的生活。通过接触保育中心的工作，了解到孤残儿童生活的相关情况，有利于康复员和特教老师在专业服务中调整康复和教育目标，满足学生实际的生活需求。特教老师和康复员也可以将自己的专业融入到孤残儿童的生活中，指导保育老师对儿童进行护理、康复和教育。

表1 典型熔池图像客观评价指标
Table 1 Objective evaluation index of typical weld pool image

熔池图像质量评价参数φ (1011)800 28.98 56.42 30.34 48.59 5.11 1.33 6.38 8.24 81.16 63.63 44.48 850 26.13 55.07 30.41 48.82 4.74 1.34 6.61 9.87 80.38 61.14 43.50 930 27.38 55.18 30.38 54.70 5.07 1.38 6.52 10.91 89.07 61.88 68.87 990 36.83 58.45 30.35 56.17 5.67 1.35 7.48 10.16 93.33 69.25 138.00 1 064(窄带) 34.31 59.06 30.24 32.23 5.41 1.29 4.58 3.67 57.06 68.68 9.08波长 L/nm 灰度均值μ标准差σ信噪比PSNR对比度CON熵ENT能量ASM清晰度EAV细节能量ME边缘能量σe2功率谱P/W

4 结 论

(1) 提出了一种基于透红外滤光片的GMA-AM熔池视觉传感方法，与传统的窄带滤光片相比，提取的熔池图像更清晰，细节更丰富.

(2) 提取了灰度特征、纹理特征、形状特征和频谱特征等四类特征的10个指标来定义熔池图像的质量评价指标参数φ，结果表明透红外熔池图像的对比度、清晰度、边缘和细节能量等四个指标比窄带熔池图像相对更优，质量评价参数φ更大，图像质量更好.

(3) 990 nm透红外熔池图像的质量评价参数φ值最大，图像对比度更高，熔池边界更清晰，边缘和细节信息更丰富，是最佳的取像窗口.

设钻孔桩径为D，桩净距为t，如图7所示，则单根桩等价为D+t的壁式地下连续墙，若等价后的地下连续墙厚度为h，则由等刚度转换的原则可得：

参考文献：

[1]Xiong J, Yin Z, Zhang W. Closed-loop control of variable layer width for thin-walled parts in wire and arc additive manufacturing[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2016, 233：100 - 106.

[2]Comas T F, Diao C, Ding J, et al. A passive imaging system for geometry measurement for the plasma arc welding process[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017, 64(9)： 7201 -7209.

[3]王克鸿, 汤新臣, 刘 永, 等. 富氩气保焊熔池信息视觉检测方法试验研究[J]. 机械工程学报, 2004, 40(6)： 161 - 164.Wang Kehong, Tang Xinchen, Liu Yong, et al. Experimental research on the method of vision detecting MAG welding pool information[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2004,40(6)： 161 - 164.

[4]闫志鸿, 张广军, 邱美珍, 等. 脉冲熔化极气体保护焊熔池图像的检测与处理[J]. 焊接学报, 2005, 26(2)： 37 - 40.Yan Zhihong, Zhang Guangjun, Qiu Meizhen, et al. Monitoring and processing of weld pool images in plused gas metal arc welding[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2005, 26(2)：37 - 40.

[5]梁志敏, 赵双双, 张梅梅, 等. 基于红外透过滤光片的PGMAW熔池图像传感[J]. 焊接学报, 2014, 35(2)： 33 - 36.Liang Zhimin, Zhao Shuangshuang, Zhang Meimei, et al. Vision sensing of weld pool for P-GMAW by an infrared transmitting filter[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2014, 35(2)：33 - 36.

[6]王志江. 脉冲熔化极气体保护焊接熔深自适应区间模型控制[D]. 哈尔滨： 哈尔滨工业大学, 2010.

[7]Li Z, Srivatsan T S, Wang Y, et al. The spectral analysis of different flux-cored wires during arc welding of metals[J]. Materials and Manufacturing Processes, 2012, 27(6)： 664 - 669.

[8]Liang Zhimin, Wang Dianlong, Wang Jun. Vision sensing of PGMAW weld pool using narrow band filters with different center wavelengths[J]. China Welding, 2013, 22(1)： 41 - 46.

[9]Gao Fei, Wang Kehong, Zhan Lanlan, et al. Classification of MAG weld pool image based on moment invariants and fisher[J].China Welding, 2011, 20(4)： 51 - 56.

[10]Li Z, Srivatsan T S, Zhao H, et al. On the use of arc radiation to detect the quality of gas metal arc welds[J]. Materials and Manufacturing Processes, 2011, 26(7)： 933 - 941.