專(zhuān)利名稱(chēng)：一種焊接圖像的識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及焊接技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于先驗(yàn)知識(shí)的焊接圖像識(shí)別方法，用于識(shí) 別焊前的接縫圖像和焊接過(guò)程中的各種熔池圖像。
技術(shù)背景目前視覺(jué)傳感和圖像處理技術(shù)己經(jīng)廣泛應(yīng)用到熔池動(dòng)態(tài)智能控制、焊縫跟蹤、預(yù)測(cè)焊 接組織、結(jié)構(gòu)及機(jī)器人智能化焊接等工作中，要想利用視覺(jué)技術(shù)識(shí)別焊縫或者提取熔池特 征進(jìn)行焊縫跟蹤、熔透控制等，其中一個(gè)重要的步驟就是識(shí)別焊接相關(guān)圖像，提取焊縫或 者熔池的特征參數(shù)，而在這些特征參數(shù)中，邊緣和輪廓是重要的特征量。如在一幅工件圖 像上，焊縫和形成焊縫的工件的灰度是不連續(xù)的，因此，在工件圖像上焊縫表現(xiàn)為一條邊 緣，同樣對(duì)于熔池圖像，熔池和電弧的灰度差別也體現(xiàn)在熔池輪廓上，反應(yīng)了熔池的形狀 特征，因此要利用光學(xué)傳感和圖像處理技術(shù)來(lái)進(jìn)行焊接智能化相關(guān)工作，焊縫或者熔池邊 緣和輪廓的識(shí)別和提取是一個(gè)必須的過(guò)程。經(jīng)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)的檢索發(fā)現(xiàn)，熊震宇等人在《焊接技術(shù)》(2006， Vo135, No.3:8-11) 上發(fā)表的"弧焊機(jī)器人焊縫圖像處理及識(shí)別方法的研究"，該文針對(duì)電荷耦合器(CCD)所 獲取焊縫圖像的特點(diǎn)，研究了相應(yīng)的圖像處理方法,有效地消除了焊接過(guò)程中的飛濺和弧光 對(duì)焊縫圖像的干擾，通過(guò)識(shí)別激光帶在焊接坡口處的變形，準(zhǔn)確識(shí)別出圖像中焊縫中心位 置，但其不足之處是僅僅識(shí)別激光帶的變形，對(duì)不采用外加激光光源的多干擾圖像識(shí)別 不能適用，同時(shí)不能識(shí)別熔池形狀輪廓以及用以進(jìn)行焊接質(zhì)量控制等更多的功能。王慶香 等在《焊接學(xué)報(bào)》(2005， Vo126， No.2:59-63)上發(fā)表了"焊縫位置識(shí)別的圖像處理方法設(shè) 計(jì)"，提出了焊縫識(shí)別的一系列處理步驟，它包括中值濾波、自適應(yīng)閾值二值化、孤點(diǎn)濾波、 邊緣檢測(cè)。在每一步處理中都用了四幅完全不同的焊縫圖像做了觀(guān)察和對(duì)比，結(jié)果顯示所選 算法能產(chǎn)生較好的處理效果。但僅僅是對(duì)局部焊縫進(jìn)行識(shí)別，沒(méi)能從整體上識(shí)別含有其他 干擾的圖像，限制了該方法的應(yīng)用。如上所述的兩種方法還主要是集中在傳統(tǒng)的圖像處理 方法上，沒(méi)有充分利用圖像本身的先驗(yàn)知識(shí)，導(dǎo)致不能很好識(shí)別復(fù)雜的圖像和獲得好的識(shí) 別結(jié)果。 發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于先驗(yàn)知識(shí)的焊接圖像識(shí)別方
法，該方法能夠從整體上識(shí)別出接縫和熔池的邊緣和輪廓。本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的包括使用電荷耦合器(CCD)獲取焊縫圖像并用 C-V分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割處理，焊前待焊圖像是在普通室內(nèi)光源照射下，使用CCD攝 像機(jī)獲得初始輪廓，焊接過(guò)程中的熔池圖像是通過(guò)減光、濾光系統(tǒng)獲得初始輪廓，利用圖 像的初始輪廓為分界，采用C-V分割方法進(jìn)行逐步演化，得到真實(shí)的焊前接縫和焊接過(guò)程 中熔池的邊緣形狀和輪廓信息。所述用C-V分割方法進(jìn)行演化的步驟依次是(1) 建立并利用初始輪廓的信息；(2) 建立帶有加強(qiáng)修正模型的能量函數(shù)；(3) 求解能量函數(shù)的最小值；(4) 用同一方法用以識(shí)別焊前和焊接過(guò)程中的焊接圖像，提取接縫在圖像中的坐標(biāo)和 熔池的輪廓尺寸信息。所述步驟(1)中通過(guò)計(jì)算機(jī)程序內(nèi)部設(shè)定或通過(guò)人工獲得的初始輪廓必須是閉合的， 再在輪廓內(nèi)部或者外部設(shè)置種子點(diǎn)。本發(fā)明能夠從整體上實(shí)現(xiàn)焊前接縫的圖像坐標(biāo)和輪廓信息以及熔池圖像的輪廓信息和 尺寸特征信息，這些信息可以用于自動(dòng)焊接系統(tǒng)或者焊接機(jī)器人的路徑規(guī)劃，焊縫跟蹤糾 偏和熔透控制、成型質(zhì)量控制等方面，在更多視覺(jué)傳感的焊接智能化技術(shù)領(lǐng)域具有適用性。


下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。 圖1是各種形式待焊接縫的識(shí)別； 圖2是不填絲GTAW熔池圖像識(shí)別結(jié)果； 圖3是填絲GTAW熔池圖像識(shí)別結(jié)果； 圖中l(wèi).初始輪廓；2.種子點(diǎn)；3.識(shí)別的邊緣和輪廓。
具體實(shí)施方式
如圖1所示，采用的焊接機(jī)器人雙目視覺(jué)傳感器包括兩個(gè)圖像采集卡、兩個(gè)CCD攝像機(jī)和鏡頭、減光和濾光系統(tǒng)、光路反射系統(tǒng)。減光及濾光系統(tǒng)包括減光鏡片、濾光鏡片。其特點(diǎn)是CCD攝像機(jī)可保持需要的取像方位以及自動(dòng)加載或移開(kāi)濾光片和減光片以獲 得焊前和焊接過(guò)程中的不同圖像。本發(fā)明在普通室內(nèi)光源照射下，獲取待焊接縫的圖像，在焊接時(shí)通過(guò)減光及濾光系統(tǒng)(包括減光鏡片、濾光鏡片)獲得熔池圖像，打破傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法，利用圖像的先驗(yàn)知識(shí)，采用改進(jìn)的c-v分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割識(shí)別，采用此方法對(duì)焊前的接縫圖像和焊接過(guò)程中獲得的熔池圖像進(jìn)行了識(shí)別和特征提取試驗(yàn)，結(jié)果表明該方法識(shí)別效果良好，適 應(yīng)性強(qiáng)，能克服環(huán)境對(duì)圖像的影響，具有很高的實(shí)用價(jià)值。以下對(duì)本發(fā)明方法作詳細(xì)說(shuō)明，步驟如下(1) 通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)獲取焊接圖像，即用CCD (電荷耦合器件)攝像機(jī)直接獲取焊前的宏觀(guān)待焊接縫工件圖像、利用減光鏡片、濾光鏡片獲得焊接過(guò)程中的熔池圖像；(2) 在獲得的宏觀(guān)待焊接縫工件圖像和熔池圖像上設(shè)定初始輪廓，可以通過(guò)計(jì)算機(jī) 程序內(nèi)部設(shè)定也可以是通過(guò)人工畫(huà)上，輪廓必須閉合，再在輪廓內(nèi)部或者外部設(shè)置種子點(diǎn)；(3) 以初始輪廓Co為分界線(xiàn)，將圖像分為內(nèi)外兩個(gè)部分，根據(jù)這兩個(gè)部分的平均灰度Q和C2建立如下采用強(qiáng)化特征模型的能量方程樸柳+尸2(C)0一扭+L,hl2一A (1)式中g(shù)"原圖像；C一所求的輪廓線(xiàn)； A—強(qiáng)化項(xiàng)；(4) 采用歐拉一拉格朗日方法建立方程(1)的求解式公式(2)，并以水平集函數(shù)^表 達(dá)的偏微分方程和數(shù)值解法，求解方程(1)得到F(C)最小值，其偏微分方程為C2W—(2)"(U,力—。(x，力式中Q—水平集函數(shù)的定義域； //(z)—Heaviside函數(shù)； O—Dirac函數(shù)； //一權(quán)重系數(shù)； G一 =t——rexp(_~a f ):2;rcr根據(jù)焊接環(huán)境特點(diǎn)增加的強(qiáng)化項(xiàng);
G。是根據(jù)焊接環(huán)境特點(diǎn)增加的增強(qiáng)項(xiàng)，焊接圖像的灰度特征分布復(fù)合高斯分布 的特征，故用高斯強(qiáng)化項(xiàng)來(lái)增強(qiáng)圖像特征。(5) 采用多尺度空間實(shí)現(xiàn)水平集算法。先利用方程(l)對(duì)粗尺度的小圖像進(jìn)行演化，將 得到的結(jié)果進(jìn)行插值處理后傳遞到細(xì)尺度上，繼續(xù)演化。因?yàn)榇殖叨壬系玫降慕Y(jié)果已經(jīng)近 似真實(shí)的邊緣，再傳遞到細(xì)尺度上時(shí)，用以減小演化迭代次數(shù)和降低計(jì)算量。在粗尺度條 件下，選用Heaviside函數(shù)較大的e值，可加大Dirac函數(shù)的作用范圍，同時(shí);/也選取較大 值和較大的時(shí)間步進(jìn)值。在細(xì)尺度下選用較小的e、 /i值，提高分割精度。(6) 將定義域放在整個(gè)圖像上。壓抑遠(yuǎn)離輪廓線(xiàn)的區(qū)域，縮小Dirac函數(shù)作用域范圍， 使得伊變化率小，這樣將內(nèi)部區(qū)域和初始輪廓線(xiàn)的距離遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了&(z)函數(shù)的有效范圍的 無(wú)關(guān)部分消除。選用較小的e值；(7) 通過(guò)演化當(dāng)C二Co時(shí)就得到了所需要的輪廓線(xiàn)。 以下通過(guò)實(shí)施例對(duì)本發(fā)明再作詳細(xì)說(shuō)明實(shí)施例步驟(1):用圖像采集卡，把CCD攝像機(jī)的圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字圖像。焊前的工件圖像 是攝像機(jī)視野范圍內(nèi)的整個(gè)工作環(huán)境圖像，用CCD直接采集，大小是768x576，包括直線(xiàn) 接縫和折線(xiàn)接縫的待焊工件圖像，釆集到的圖像分別如圖l(a)，(d)所示。熔池的圖像根據(jù)生 產(chǎn)中不同的需要采集了填絲和不填絲兩種情況下的GTAW焊接時(shí)的熔池圖像，采用通光范 圍為5卯-710nm的濾光片采集，此處不填絲焊接時(shí)的熔池圖像大小是128x128,填絲焊接 時(shí)熔池圖像大小是400x300，釆集到的圖像分別如圖2 (a)和圖3 (a)所示。設(shè)計(jì)本試驗(yàn) 實(shí)例的目的是檢測(cè)算法對(duì)不同環(huán)境、不同大小、不同形狀的焊接圖像的適應(yīng)性；步驟(2):設(shè)定焊接圖像的初始輪廓和種子點(diǎn)，過(guò)程和效果分別如圖1 (b)， (e)和 圖2 (b)、圖3 (b)所示；步驟(3):通過(guò)初始輪廓建立采用強(qiáng)化特征的模型的能量方程；步驟(4):根據(jù)前述求解方法求解能量函數(shù)的最小值；步驟(5):運(yùn)算得到焊接圖像的接縫和輪廓，提取出有用的信息，最后結(jié)果分別如圖 1 (c)， (f)和圖2 (c)、圖3 (c)所示。本發(fā)明方法中的步驟均在主控計(jì)算機(jī)中用編程的方式實(shí)現(xiàn)。在步驟(2)中初始輪廓 的設(shè)定可以在計(jì)算機(jī)上通過(guò)鼠標(biāo)手動(dòng)畫(huà)出，也可以在程序中設(shè)定，其初始輪廓的具體形狀 對(duì)算法沒(méi)有影響，此處采用手動(dòng)給出初始輪廓的方法。步驟(4)對(duì)應(yīng)方法步驟說(shuō)明中的(3)—(7)步，其運(yùn)算同時(shí)進(jìn)行。步驟上述實(shí)施過(guò)程按順序執(zhí)行，編程采用Visual C++6.0作 為平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)。以本發(fā)明的方法對(duì)焊接圖像進(jìn)行識(shí)別，可得到如圖l，圖2所示的良好結(jié)果，該方法 實(shí)用性好。
權(quán)利要求
1.一種焊接圖像的識(shí)別方法，包括使用電荷耦合器(CCD)獲取焊縫圖像并用C-V分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割處理，其特征是焊前待焊圖像是在普通室內(nèi)光源照射下，使用CCD攝像機(jī)獲得初始輪廓，焊接過(guò)程中的熔池圖像是通過(guò)減光、濾光系統(tǒng)獲得初始輪廓，利用圖像的初始輪廓為分界，采用C-V分割方法進(jìn)行逐步演化，得到真實(shí)的焊前接縫和焊接過(guò)程中熔池的邊緣形狀和輪廓信息。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種焊接圖像的識(shí)別方法，其特征是所述用C-V分割方法進(jìn)行 演化的步驟依次是(1) 建立并利用初始輪廓的信息；(2) 建立帶有加強(qiáng)修正模型的能量函數(shù)；(3) 求解能量函數(shù)的最小值；(4) 同一方法用以識(shí)別焊前和焊接過(guò)程中的焊接圖像，提取接縫在圖像中的坐標(biāo)和熔 池的輪廓尺寸信息。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種焊接圖像的識(shí)別方法，其特征是，所述步驟(1)中通過(guò)計(jì)算 機(jī)程序內(nèi)部設(shè)定或通過(guò)人工獲得的初始輪廓必須是閉合的，再在輪廓內(nèi)部或者外部設(shè)置種子 點(diǎn)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種焊接圖像的識(shí)別方法，其特征是，所述步驟(2)的能量函數(shù) 的建立方法是以初始輪廓Q為分界線(xiàn)，將圖像分為內(nèi)外兩個(gè)部分，根據(jù)這兩個(gè)部分的平 均灰度d和C2建立如下采用強(qiáng)化特征模型的能量方程 C) + F2 (C) = L水)hl2 一 L峰)l"l2鄉(xiāng)+A式中g(shù)"原圖像；C一所求的輪廓線(xiàn)； A—強(qiáng)化項(xiàng)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種焊接圖像的識(shí)別方法，其特征是能量方程的求解方法是 采用歐拉一拉格朗日方法建立所述能量方程的求解公式，并以水平集函數(shù)-表達(dá)的偏微分方 程和數(shù)值解法，求解方程得到F(C)最小值，其偏微分方程為 <formula>formula see original document page 3</formula>式中Q—水平集函數(shù)的定義域； i/(z)—Heaviside函數(shù)；O—Dirac函數(shù)； W—權(quán)重系數(shù)；G^二^^exp(-41^)，強(qiáng)化項(xiàng)；C^是根據(jù)焊接環(huán)境特點(diǎn)增加的增強(qiáng)項(xiàng)，焊接圖像的灰度特征分布復(fù)合高斯分布的 特征，故用高斯強(qiáng)化項(xiàng)來(lái)增強(qiáng)圖像特征。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種焊接圖像的識(shí)別方法，其特征是采用多尺度空間實(shí)現(xiàn)水平集算法，先利用能量方程對(duì)粗尺度的小圖像進(jìn)行演化，將得到的結(jié)果進(jìn)行插值處理后傳遞到細(xì)尺度上，繼續(xù)演化，再傳遞到細(xì)尺度上，在粗尺度條件下，選用Heaviside函數(shù)較大的e 值，同時(shí)//也選取較大值和較大的時(shí)間步進(jìn)值；在細(xì)尺度下選用較小的￡、 p值，將定義域 放在整個(gè)圖像上，壓抑遠(yuǎn)離輪廓線(xiàn)的區(qū)域，縮小Dirac函數(shù)作用域范圍，使得伊變化率小，這樣將內(nèi)部區(qū)域和初始輪廓線(xiàn)的距離遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了&(z)函數(shù)的有效范圍的無(wú)關(guān)部分消除，選 用較小的e值；通過(guò)演化當(dāng)C-Co時(shí)就得到了所需要的輪廓線(xiàn)。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于先驗(yàn)知識(shí)的焊接圖像的識(shí)別方法，包括使用電荷耦合器(CCD)獲取焊縫圖像并用C-V分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割處理，焊前待焊圖像是在普通室內(nèi)光源照射下，使用CCD攝像機(jī)獲得初始輪廓，焊接過(guò)程中的熔池圖像是通過(guò)減光、濾光系統(tǒng)獲得初始輪廓，利用圖像的初始輪廓為分界，采用C-V分割方法進(jìn)行逐步演化，得到真實(shí)的焊前接縫和焊接過(guò)程中熔池的邊緣形狀和輪廓信息，本發(fā)明從整體上實(shí)現(xiàn)焊前接縫的圖像坐標(biāo)和輪廓信息以及熔池圖像的輪廓信息和尺寸特征信息，這些信息可以用于自動(dòng)焊接系統(tǒng)或者焊接機(jī)器人的路徑規(guī)劃，焊縫跟蹤糾偏和熔透控制、成型質(zhì)量控制等方面，在更多視覺(jué)傳感的焊接智能化技術(shù)領(lǐng)域具有適用性。
文檔編號(hào)G06T5/00GK101127083SQ20071013200
公開(kāi)日2008年2月20日 申請(qǐng)日期2007年9月6日 優(yōu)先權(quán)日2007年9月6日
發(fā)明者陳希章, 雷玉成 申請(qǐng)人:江蘇大學(xué)