核相关/卡尔曼滤波焊缝路径识别新方法研究

针对线激光视觉传感的焊缝跟踪系统在焊接过程中易受弧光、飞溅等噪声干扰而出现焊缝位置识别精度不高的问题,本研究团队提出了一种基于核相关/卡尔曼滤波算法的焊缝路径识别方法。利用图像处理方法提取焊缝中心区域,在焊接过程中利用核相关滤波(KCF)算法实时定位焊缝中心,根据响应图峰值旁瓣比(PSR)对焊缝目标模板进行自适应更新,以提高模板的抗干扰能力。采用状态扩增法建立带有色观测噪声的焊缝中心位置的卡尔曼滤波模型,对焊缝中心进行最优估计,进一步提高系统在强噪声环境下的焊缝路径识别精度。分别进行对接焊缝和搭接焊缝路径识别试验,试验结果表明:所提算法能在有强烈弧光和飞溅的工况下实现焊缝路径的准确识别,识别误差能分别控制在0.137 mm和0.105 mm以内。     

基于改进TLD算法的激光视觉传感型焊缝跟踪

为了解决基于线激光视觉传感的焊缝中心位置定位精度不高的问题, 采用了一种基于改进跟踪-学习-检测(TLD)算法的焊缝跟踪方法。由激光视觉传感器实时获取焊缝图像, 采用将跟踪器与检测器结合的TLD算法实时跟踪焊缝特征点, 同时通过在线学习机制更新分类器参量。在此基础上对激光条纹图像截取感兴趣区域, 大幅减少检测器的搜索区域; 根据激光条纹光强分布特性, 结合纠偏方向选取跟踪器有效特征点, 以此提高算法效率, 对不锈钢板V型焊缝和搭接焊缝进行跟踪试验。结果表明, 跟踪与检测可实现共同定位焊缝中心位置, 其融合的焊缝跟踪方法能够准确地提取焊缝特征点, 两种焊缝跟踪平均绝对误差分别为0.062mm和0.052mm。此方法为提高焊缝跟踪精度提供了依据。