一种线激光V形焊缝中心点识别的改进算法

GXF360 2019-10-27

展开全文

0 前言

机器人自动化焊接技术，因其具有焊接精度高、焊后稳定性好、可连续工作时间长、大批量生产成本低等优点，正在逐渐取代传统的手工焊接。但目前主要都是通过人工示教的方式进行焊接机器人作业，焊接精度与操作人员的示教熟练程度有很大关系。因此使机器人具备自主跟踪焊缝能力的需求应运而生，并显得尤为重要［1－5］。

自动焊接过程中所使用的传感器主要有接触式和非接触式的两种。直接电弧式传感器属于接触式传感器，由于焊接电极与焊件距离变化会引起电弧、电压、电流的变化，通过检测这一变量，来检测焊枪与焊件中心的距离。但这种传感器的检测方式对薄板件或对接、搭接类焊接的跟踪有些难度。此时需要一种检测精度更高的传感器，视觉传感器就是其中的代表，文中研究的就是非接触式的视觉传感器。为机器人安装视觉传感器后，机器人则具备自主调整、纠正焊接轨迹的能力［6］。

虽王公士大夫之子孙，不能属于礼义，则归之庶人。虽庶人之子孙也，积文学，正身行，能属于礼义，则归之卿相士大夫。故奸言，奸说，奸事，奸能、遁逃反侧之民，职而教之，须而待之，勉之以庆赏，惩之以刑罚，安职则畜，不安职则弃。五疾，上收而养之，材而事之，官施而衣食之，兼覆无遗。才行反时者死无赦。夫是之谓天德，王者之政也。

目前广泛使用的为线激光焊缝识别方法，针对该识别算法所具有的一些缺陷，提出一种基于激光的V形焊缝中心识别改进算法。通过算法改进，解决了部分线激光轮廓丢失的问题。

1 单目图像识别系统

1.1 系统构成［7］

单目图像识别系统由MV－MCP（XY）两轴移动平台、MV－1300 U M工业用摄像机、线型红外激光器、辅助光源及Open CV图像处软件五部分构成。该系统具有焊缝识别提取、OCR字符识别、尺寸检测、颜色检查、缺陷检测等功能。

1.2 基本工作原理

为了确认物体表面某点的空间位置与所成图像中对应点的关系，必须建立相机的几何模型，所以先要对相机进行标定。首先用棋盘格来对单目摄像机进行标定，通过代码来检测已经做好的棋盘格，并获取该棋盘格与相机的距离，建立空间几何模型。标定工作完成后，然后通过单目摄像机的抓图软件MV Capt ure对放置在XY双轴移动平台上的物体进行抓图，将图片保存为png格式，最后便可以通过Open CV软件对获取的图片进行处理。

2 图像预处理

2.1 双边滤波去除图像噪声

图像平滑也可以称为图像模糊，是一种简单且高效的图像处理方法。常用的滤波器有归一化滤波器（输出像素值是核窗口内的均值）、高斯滤波器（将输入每个像素值与高斯内核卷积并将结果输出）、中值滤波器（将核内的像素值均值进行输出），以及文中所使用的双边滤波器［8－10］。

双边滤波在图像处理过程中有着广泛的应用，如可以过滤噪声、消除马赛克等。采用双边滤波法进行图像平滑处理。双边滤波同时兼顾空域信息和值域信息，是一种利用周围像素值亮度加权平均的方法，并用该平均值来代替某一点的像素值。双边滤波不仅考虑了像素欧氏距离的权重，还考虑了像素周围的辐射差异，这种滤波方法不仅可以减少图像中的噪声，同时也能兼顾对轮廓边缘的保留。滤波函数为：

盾构隧道的整体道床是在结构底板凿毛后与管片结构浇筑在一起的，存在多个层面的结合，这些层面往往成为盾构隧道结构中最薄弱的环节。在地下水作用、列车长期运行振动、施工工艺和施工质量、隧道不均匀沉降等多种因素影响下[6]，将导致整体道床与管片脱开产生离缝、道床变形缝附近产生贯通横向裂缝，部分缝隙伴随渗水、冒泥现象。

根据多属性零件的信息结构及综合传动装置的系统分类，在模型信息库中建立型号信息表、模块信息表、子装配体信息表、零件信息表、约束类型信息表、零件基本物理属性信息表、零件几何及工程设计信息表和转动惯量信息表。下面以变速机构模块为例进行说明。数据表之间的相互关系通过主键和外键的建立来表示，如图4所示。

式中，c是closeness的函数；s是si milarity的函数；x代表要求的点；f（x）代表该点的像素值；h（x）为滤波后的图像。双边滤波的结果如图1所示。

图1 双边滤波后的图像

2.2 Canny边缘检测［11－13］

图像的边缘信息主要集中在高频段，在边缘处像素值与周围像素值差值最大。图像边缘检测，实质上为高频滤波。

边缘检测需满足三大准则：

（1）边缘检测时错误率要低：该算法应该能准确的检测到物体的边缘，减少检测错误率和漏检。

（2）定位最优化：被检测到的边缘点应该能准确的定位到物体轮廓中心。

·年到馆读者13．9亿人次，人均到馆4．48次，较2009年减少16．29%；受理各类参考咨询2．56亿件，人均咨询0．82次，较2009年减少21．16%；年文献流通22．7亿册次，人均借阅图书7．3册；

（3）图像中的任意边缘点都应该只能检测到一次，且不能把噪声误判为边缘点。

截至目前为止，Canny边缘检测算法仍然是一种优秀的边缘检测算法。通过Canny边缘检测，提取出线激光与焊缝轮廓相交处而产生的变形区域轮廓。Canny滤波法的流程大致如下，首先通过高斯平滑滤波器卷积进行降噪，采用的size＝5的高斯内核：

接下来运用一对卷积阵列G x和G y，将其代入公式（2）和公式（3）中，计算幅值G和方向θ。

然后通过非极大值限制，来排除非边缘像素，仅保留一些细线条，最后使用了滞后阈值，设置一个高阈值，一个低阈值，幅值超过高阈值的像素被保留为边缘像素，低于低阈值的像素则被排除，位于两个阈值之间的像素，只有在与一个高阈值像素连接时才被保留。Canny边缘检测后的图像如图2所示。

图2 Canny边缘检测后的图像

2.3 膨胀算法［14－15］

采用Canny边缘检测算法处理后的图像，解决了线激光变形处的光强衰减问题，通过直接提取像素值变化最明显的区域，将线激光的轮廓提取出来，并运用腐蚀算法将线激光轮廓线内的区域填满。采用腐蚀算法和膨胀算法可以实现四种功能：

（1）消除图像中存在的噪声。

（2）将图像中的独立元素分割出来，并将图像中的相邻元素进行连接。

（3）可以寻找出图像中的极大值极小值区域。

综上所述，替格瑞洛用于氯吡格雷抵抗PCI术后抗血小板治疗，优于氯吡格雷等常规药物，可明显降低血小板聚集率，减少患者心脑血管病的发作几率。

（4）求出图像梯度。

膨胀算法就是针对高亮部分，并将图像与正方形核进行卷积，求出局部最大值，从而获得无光强衰减的图像，以便于后期做阈值分割处理。由经膨胀处理后的图像可以看出，处理后的图像拥有比原图像更大的高亮区域，通过不断调整过滤内核的大小，便可以获得理想效果的图像。膨胀算法处理后的图像如图3所示。

图3 膨胀算法处理后的图像

2.4 颜色过滤函数

在进行Canny边缘处理时，除得到线激光的轮廓线外，也有一部分焊缝轮廓被保留。在进行腐蚀算法的同时，这些轮廓自然也生成了封闭的白色直线，为了避免对后面的阈值处理结果产生影响，需要将产生的白色封闭直线过滤掉。在使用颜色过滤函数时，首先需要将图片转换到HSV空间进行显示，其中H 表示色调，S表示饱和度，V表示明度。其中H 的范围是0～180，红色H 的范围约为（0～8）∪（160～180），对于S来讲，过低就是灰色（参考值＞80），V值过低就是黑色，过高就是白色（V的参考值介于50～220之间），然后通过遍历图像，获取每个像素点的HSV值，满足条件的像素点被保留，不满足的像素点则设置成黑色，因此红色的线激光被保留，如图4所示。

图4 颜色过滤后的图像

2.5 后续操作［16－17］

由于文中着重改进在进行阈值分割时所出现的局部线激光轮廓丢失的问题。此处对获得改进图像后的具体算法不做详细描述，只对其过程进行大致介绍。

2.5.1 二值化处理

垫片式转轮静平衡试验工具的优点是省去了丝杠，克服了梯形螺纹间螺距大、加工螺纹与丝杠中心线不垂直的缺点；同时平衡球直接使用轴承球，球的形状、表面粗糙度、硬度均好于自己加工的平衡球，克服了平衡球加工到最高点时线速度为零的缺点。

图像二值化使图像中的数据量大大较少，可以提高程序运行的效率［18－20］。设置一个阈值，将大于该阈值的像素值设置为最大像素值（255），小于该阈值的像素值设置为最小像素值（0）。二值化处理后的图像如图5所示。

2.5.2 直线细化［21］

江西铜业集团的德兴铜矿对含硫废石采用微生物浸出—溶剂萃取—电积方法，每年回收硫精矿1 000 t，铜9.2 t，金33.4 kg，产值达1 300多万元，铜、金和银的回收率分别为86.60%、62.32%和65.09%[26]；大冶有色公司丰山铜矿对尾矿采用重选—浮选—磁选—重选联合工艺再选，得到铜精矿、铁精矿、硫精矿，其品位分别为Cu 20.5%、TFe 55.61%和S 43.61% [27]。

李总介绍，在过去的一年中，松盛引入了爱仕达作为投资方。随着爱仕达在资本领域的介入，松盛迎来了新的快速发展时期。他指出，资金是企业发展的重要资源，有了爱仕达的资金支持，松盛在技术研发、人员储备、工艺完善等方面都得以进一步推进，从而获得了长足的进步。“针对千变万化的市场，我们一直都在从资金、人员、技术研发等方面进行储备。根据我们的产品优势和市场需求，松盛一直在不懈努力，希望能够为客户提供更加完美的一站式物流产品解决方案。”

将图像沿其中心轴线细化成一个图像宽度的过程。可以准确提取出线激光变形处的拐点［22－23］。直线细化后的图像如图6所示。通过上述操作后，便将线结构光轮廓准确的提取出来。