基于激光视觉的角焊缝图像特征点提取

提出一种借助线激光从图像中提取角焊缝特征点的方法,克服了线激光在角焊缝表面的反光对提取光条中心线的影响,有效地识别出了角焊缝特征点. 首先,根据局部对比度区分实际光条与反光条纹,用阈值分割结合图像形态学方法分割出实际光条,并确定ROI区域;其次,根据光条截面的灰度分布提取光条中心点;最后,用迭代最小二乘法拟合分段光条中心线方程并确定角焊缝特征点. 结果表明,该方法能够快速准确地提取表面光亮角焊缝的亚像素图像特征点,在主频3.4 GHz的PC机上共用时0.35 s,能够满足焊接速度为0~25 mm/s的普通焊接设备的实时性要求.     

一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法

提出了一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法,有效克服了焊缝结构光图像中的反光等干扰,准确提取图像中焊缝位置特征.对于激光条纹中心线的提取,采用基于图像列方向像素灰度分布的曲线峰值提取方法,并利用激光条纹位置在时间和图像空间上的连续性和相关性,进行判断提取.对于焊缝图像特征的提取,根据沟槽类焊缝图像形状特点,选择焊缝沟槽图形中心作为图像特征.焊缝图像处理与焊缝跟踪试验结果证明了该方法的有效性和可靠性.     

基于信度评价的焊缝结构光自适应多次曝光法

利用线结构光主动视觉法获取焊缝尺寸时,被测工件表面的复杂特性会造成局部图像质量下降,严重干扰焊缝尺寸计算.针对此问题提出了一种基于信度评价的自适应多次曝光法.将光条的信度评价作为结构光图像的质量评价参数,根据光条的信度分布自动获得下一次拍摄的曝光参数并判断拍摄结束节点.结果表明,基于信度评价的焊缝结构光自适应多次曝光法应用于角焊缝尺寸检测,具有良好的测量稳定性与测量精确度,并且可以有效避免光条图像质量退化造成的测量误差和测量数据缺失.     

一类窄焊缝的结构光图像特征提取方法

提出一种新颖的窄焊缝的特征提取与图像处理方法,有效地克服了环境的各种干扰,可靠地提取出了焊缝的特征点.首先设计了一套基于线结构光的显微视觉系统,可靠地检测出了结构光焊缝图像;接着提出一种基于阈值变换的行像素点统计算法和自适应形态学收缩算法可靠地分割出结构光条纹图像;然后采用过度参数直线拟合和B样条曲线拟合算法准确地得到了结构光条纹的中心线.最后,提出一种基于距离搜索的算法,得到了焊缝的特征点.结果表明,窄焊缝结构光图像特征提取方法可行.     

基于线结构光的铝合金对接焊缝特征提取方法研究

在对接焊缝的焊后质量检测中,由于环境干扰、材质反射程度及激光功率等因素的影响,造成焊缝表面信息的提取困难。针对上述问题,提出了一种基于线结构光的铝合金对接焊缝特征提取方法,设计了一种基于线结构光的视觉检测系统,实现焊缝表面激光条纹图像的快速采集。针对复杂环境下激光条纹图像的几何分布以及灰度特征,采用直线重投影、图像滤波、连通域分析等图像预处理操作,实现焊缝图像的ROI提取以及噪声滤波;采用加权灰度重心法提取激光条纹的中心线,并通过插值平滑算法得到连通性、拟合程度高的中心线;最后采用最大距离法得到对接焊缝特征点,并计算所需焊缝成形尺寸参数。试验结果表明,该方法能够有效提高图像检测效率及精度,满足工业检测标准。     

基于主动视觉的焊缝成形尺寸测量和缺陷识别研究

为了实现焊缝成形质量的在线检测,建立了一个基于主动视觉的焊后焊缝成形质量检测系统,同时对整个系统最重要的部分-图像处理进行了深入探讨。在图像处理过程中,首先进行图像预处理;在特征提取部分,用质心法提取结构光中心线;然后用RANSAC算法来拟合焊接母材;用面积法来提取结构光中心线上的特征点。最后得到焊缝成形的几何参数,还可以利用视觉检测系统得到的三维信息进行焊缝三维形貌重建。试验结果表明,该焊缝成形质量检测系统的图像处理方法可靠性高、鲁棒性强、运算速度快。     

卡尔曼滤波磁光成像计盒维数焊缝跟踪算法

在激光焊接过程中精确地识别和跟踪焊缝十分重要。采用磁光成像传感器能够获取紧密对接微间隙焊缝(0~0.1 mm)的磁光图像。由于磁光图像存在较多干扰,根据计盒维数算法和卡尔曼滤波算法综合处理焊缝磁光图像,可获取较准确的焊缝位置。对焊缝磁光图像进行滤波去噪,将图像细分成块并计算出每个图像块的分形维数,再选取合适阈值分割图像,提取出焊缝位置参数。建立基于焊缝位置参数的系统状态方程和测量方程。应用卡尔曼滤波算法对焊缝位置进行最优状态估计,得到最小均方差条件下的焊缝偏差最优预测值。试验结果表明,卡尔曼滤波与计盒维数融合方法能够提高焊缝跟踪精度。     

不等厚激光拼焊板焊缝质量检测图像处理方法

针对激光拼焊过程中的各种噪声干扰,使得焊缝图像复杂多变,本文对结构光视觉焊缝质量检测系统图像处理方法进行了深入研究。在图像预处理中,首先通过加窗处理来获得兴趣区域,采用中值滤波去除图像噪声。针对母材区域和焊缝区域对结构光反射率不同,提出了使用局部阈值来分割目标图像的方法,并使用形态学开运算进一步去除噪声干扰;在结构光条纹中心线提取过程中,使用模板法获得了条纹的边界并用几何中心法提取了条纹中心线;提出了基于焊缝灰度图像的灰度突变和拟合直线法来检测特征点的方法。试验表明,该方法具有较高的特征点检测可靠性,并且运算速度快、抗干扰能力强,具有较高实用价值。     

基于结构光视觉传感的焊缝视觉信息检测和识别研究

对基于结构光视觉传感的焊缝视觉信息检测和识别进行了研究.所获取的焊缝图像中存在着大量的飞溅、烟尘和电弧光等噪声干扰.CCD摄像机获取焊缝图像,经图像采集卡A/D转换后送入计算机内存,然后采用各种图像处理方法对图像数据进行处理,焊缝原始图像经过二值化、中值滤波、拉普拉斯锐化、细化一系列图像预处理,准确提取激光条纹信息,提出了几种常见的焊缝形式的检测和识别算法,算法所需时间均不到1 ms,提取焊缝特征,实现对焊缝的自动跟踪.     

基于结构光无坡口对接焊缝图像实时处理研究

设计了一套基于结构光无坡口时接焊缝图像实时处理的方法.对焊缝图像采用中值滤波去除图像噪声,提出三次筛选法对图像进行二值化,采用基于二值形态学的滤波方法滤除孤立点,采用求取边缘上下两个边界点平均值的方法快速提取结构光的中心线.提出了通过求取结构光邻域灰度曲线二阶导数的方法来获取焊缝中心位置信息.试验结果表明,所设计的方法能够准确地提取焊缝中心,具有很强抗干扰性能,能够满足焊缝跟踪系统的实时性要求.     

基于斜率分析法的焊缝条纹直线特征提取分析

提出了一种基于直线拟合的斜率分析法,用于提取线结构光焊缝条纹特征直线. 该方法将光条上的所有n个像素点按坐标大小顺序排列,从起始点开始顺次推移,每连续n0个光点进行直线拟合,共记录n-n0个斜率值,通过斜率变化特征计算光点在各条纹直线上的分布数量,以完成点集划分,根据划分后的各点集拟合直线作为求得的焊缝特征直线,最后讨论了参量n0对拟合直线的影响. 结果表明,该方法能够有效地检测角接、搭接及V形等各类焊缝特征直线,满足焊缝检测的试验现场要求.     

基于结构光立体视觉的焊缝测量

提出了一种基于结构光立体视觉的焊缝测量方法,并给出了一种简单的摄像机与激光器标定方法。它采用安装在机器人末端的两台摄像机和一只激光器构成测量系统,激光器发出的光束经平凸柱面镜变成光平面,在焊件上形成条纹。两台摄像机同步采集该条纹图像,结合机器人末端位姿与摄像机参数,对于条纹上的每个特征点可以获得三组空间坐标。对这三组坐标进行信息融合,可以更加精确的获得特征点的空间坐标。进行的V形焊缝测量与跟踪试验表明,该方法具有实时性好、测量精度较高、标定简单、可靠性高等特点。     

基于Beamlet变换的结构光焊缝图像线性特征提取

鉴于以结构光为主动光源的焊缝跟踪方法可用于识别不同坡口形式的焊缝位置信息,对结构光焊缝图像进行了分析.为有效提取图像中结构光线性特征以确定焊缝位置,引入了束波变换.阐述了束波变换原理,开发了基于多尺度束波变换的结构光焊缝图像线性特征提取算法.做基于最大Beamlet统计的检验,对结构光焊缝图像进行小尺度束波变换以确定结构光线的大致位置,缩小搜索范围;然后对图像进行大尺度束波变换确定焊缝部分结构光线的线性特征,根据线段斜率变化可确定焊缝位置.采用该算法确定一幅结构光焊缝图像的焊缝位置的时间为260 ms.     

微小随机变化焊缝的视觉特征提取

针对焊接过程中薄钢板搭接微小焊缝随机变化的特点,提出一种基于图像能量分布的视觉特征检测和提取方法,采用伪彩色图像增强算法得到能量分布,有效地抑制了焊接过程中飞溅、烟雾等能量弱的瞬时噪声. 接着提出一种差分搜索算法实现了结构光条纹骨架的准确提取,并获得了图像特征点. 然后,利用随机抽样一致算法对图像特征历史数据进行概率分析,进而精确地拟合出焊缝特征的局部模型,实现了焊缝特征点的准确预测. 结果表明,提出的方法是有效的,焊缝视觉特征提取的效果令人满意.     

Study of image processing for V-shape groove and robotic weld seam tracking based on laser vision

Single-stripe laser was applied to acquire V-shape groove contour information. Most of arc light and splash noise was removed and stripe laser image was kept by wavelet transform. Half-threshold algorithm was used for image segmentation and stripe laser image was gotten after refining. Weld seam center position was identified and extracted by extreme curvature corner detection method. The location of torch was detected to accord the frequency of computer program with robot program and serial communication program. The tracking experiments of sidelong, reflex and curve weld line show that the system can meet the demand of the tracking precision under normal welding conditions.     

基于环形结构光的三维拼缝法矢测量方法分析

三维拼缝焊接中,仅仅依靠示教再现以及预装夹的方法已很难满足焊接精度和质量要求.为了保证焊接质量,提高激光拼焊装备的适应性,需要在焊接过程中调整焊炬姿态,要求焊炬要垂直于焊缝表面,即与焊接点法矢方向一致.为了精确测量三维拼缝法矢,文中设计了三维拼缝法矢测量装置,提出了基于环形结构光采用曲面拟合计算三维拼缝法矢的方法,进行了仿真试验,并和基于条形结构光采用平面拟合的方法对比.结果表明,文中提出的方法具有较高的测量精度,有助于实现焊接过程中焊炬位姿的准确调节.     

基于空间直线约束的焊接机器人手眼标定

视觉传感器与焊接机器人的标定是焊接智能化应用中的重要问题,针对末端夹持线结构光传感器的焊接机器人,提出了一种基于空间直线约束的手眼标定方法.首先任意变换机器人位姿使线结构光传感器投射出的光平面与标定模板相交,然后通过特征点提取算法提取出线结构光与直线的交点,并基于直线约束建立了非线性优化模型,最后结合罚函数法与改进的Powell算法同时求解传感器位置与方向参数.基于上述方法进行了一系列试验,结果表明,该方法通用性强,适合现场标定,有效的提高了标定精度,标定精度在0.2 mm以内.     

棱形管与法兰角焊缝图像处理及特征提取

由于棱形管与法兰角焊缝的位置多变,且实际生产中棱形管端面加工精度不高,自动化焊接程度低,文中搭建了一套棱形管与法兰环焊缝的自动化焊接系统,对于提高棱形管与法兰焊接的自动化程度有较大的应用价值。该系统通过CMOS相机和单条纹激光组成激光视觉传感器,获取角焊缝位置和间隙信息。针对采集的图像及工件特征,设计了适合的图像处理算法,首先采用了灰度变换、均值滤波和形态学处理的方法对图像进行预处理,然后根据对激光条纹图像灰度值分析结果,寻找合适的阈值,并采用极值法提取光条中心点,最后采用霍夫变换拟合直线,提取出角焊缝位置信息,并提出激光条纹端点搜索方法,提取出了角焊缝间隙大小。结果表明,该图像处理方案效果较好,抗干扰能力较强,可以准确的提取出焊缝中心位置和间隙大小,满足焊接机器人对焊缝跟踪的要求以实现自动化焊接。 创新点： (1)设计出适用于棱形管与法兰角焊缝的自动化焊接系统。 (2)设计了适用于该系统的焊缝中心位置提取算法。 (3)设计了角焊缝间隙提取算法。