（机械电子工程专业论文）大型直缝焊管焊缝自动检测方法研究.pdf

摘要 摘要 直缝焊管因其优越的性能被广泛应用于管道运输中，随着我国经济的高速发 展，需要大量的直缝焊管。国内直缝焊管的生产主要靠人工目测焊缝的半自动焊 接，难于实现大批量、高质量的全自动化生产过程。因此，实现对直缝焊管焊缝 的自动检测，是实现直缝焊管自动化生产的关键，并对我国经济建设有着重大意 义。 本文主要研究基于机器视觉的直缝焊管焊缝的自动检测技术，其核心是图像 处理算法。图像处理包括一系列的图像处理过程，每一步图像处理算法的选择都 会影响其后续的处理工作。针对直缝焊管焊缝的特点，采用中值滤波以降低噪声 的影响，用阈值分割把图像中的焊缝从背景中分离出来，采用c a n n y 算子检测焊 缝边缘，最后采用h o u g h 变换来识别焊缝。根据实际情况对h o u g h 变换进行改进， 改进后的h o u g h 变换减少了运算次数，提高了处理速度，使其能更准确和更快地 检测出焊缝边缘特征，为其在自动焊接中的应用提供了良好的基础。 在进行h o u g h 变换后，要判断检测出的直线特征是否为焊缝边缘。首先在 h o u g h 变换的参数空间中找出两个最大值所对应的角度和半径，然后比较这两个 角度是否平行( 接近平行) ，如果符合平行( 接近平行) 的要求再对两个半径进行 比较，判断它们的差值是否在合理的焊缝宽度范围。在确定焊缝边缘后再进行焊 缝宽度和焊缝中心位置的计算。为了防止检测出的焊缝宽度和中心位置误差较大 而造成整个焊接失败，事先设定一个允许的误差值，超出允许误差则进行修正， 保证了检测的准确性。 试验证明，所用的图像处理算法能够快速地检测出焊缝宽度及其中心线位置， 并且保持较高的检测精度。 关键词：大型直缝焊管，焊缝检测，机器视觉，图像处理，h o u g h 变换 广东工业大学硕士学位论文 a bs t r a c t s t r a i g h tw e l dp i p e sh a v e b e e nw i d e l yu s e di np i p e l i n et r a n s p o r tf o rt h e i rs u p e r i o r p r o p e r t y t h er a p i de c o n o m i cd e v e l o p m e n tr e q u i r e sal a r g ea m o u n to fs t r a i g h tw e l d p i p e s a tp r e s e n t ，p r o d u c i n gt h es t r a i g h tw e l dp i p e sa r em a i n l yb ys e m i a u t o m a t i c w e l d i n g ，i ti sh a r d l yt oc a r r yt h eh i g h l yg r o w i n gm a r k e t s od e t e c t i n gt h ew e l ds e a m a u t o m a t i c a l l yi sv e r yi m p o r t a n tf o ra u t o m a t i cw e l d i n g ，a n di t i s i m p o r t a n tt oo u r c o u n t r y se c o n o m i cd e v e l o p m e n t t h i sp a p e ri sa b o u tt h er e s e a r c ho fa u t o m a t i cw e l ds e a md e t e c t i o no nl a r g e - s i z e d s t r a i g h tw e l dp i p eb a s e do nc o m p u t e rv i s i o n ，s ot h ec o r ei s t h ei m a g ep r o c e s s i n g t e c h n i q u e t h ei m a g ep r o c e s s i n gi n c l u d e sas e r i eo fi m a g ep r o c e s s ，e v e r ys t e po f i m a g ep r o c e s s i n gp r o c e d u r ew i l li n f l u e n c et h en e x ts t e pp r o c e s s e s f i l t e r i n g ，i m a g e s e g m e n t a t i o na n di m a g er e c o g n i t i o na r eu s e dt od e t e c tt h ew e l ds e a mi nt h ep a p e r a c c o r d i n gt ot h ep r o p e t i e so ft h ew e l ds e a mo ft h es t r a i g h tw e l dp i p e ，m e d i a nf i l t e ri s f i r s t l yu s e dt or e d u c et h ei n f l u e n c eo fn o i s ep o l l u t i o n ，t h e nt h et h r e s h o l d i n ge x t r a c t s t h eo b j e c t sf r o mt h eb a c k g r o u n d ，t h e nt h ec a n n yo p e r a t o rd e t e c t st h ew e l ds e a me d g e ， a tl a s t ，t h eh o u g ht r a n s f o r mi su s e dt of i n do u tt h ew e l de d g e i nt h ep r o c e d u r eo fe d g e e x t r a c t i n g ，t h eh o u g h t r a n s f o r ma l g o r i t h mi sm o d i f i e d i ti sf a s t e ra n dm o r ea c c u r a t e l y t og e tt h ew e l ds e a mf e a t u r e su s i n gt h em o d i f i e dh o u g ht r a n s f o r ma l g o r i t h m t h es e r i e o fi m a g ep r o c e s s e sp r o v i d eag o o dw a yf o ra u t o m a t i cw e l d i n g a f t e rt h eh o u g ht r a n s f o r m ，f i n do u tt h ea n g l ea n dr a d i u so ft h et w om a xn u m b e r i nt h ep a r a m e t e rs p a c e ，a n dc o m p a r i n gt h et w oa n g l e sa n dr a d i u st oi d e n t i f yt h ew e l d s e a me d g e f i r s tc o m p a r et h ea n g l e ，i ft h e ya r ev e r yc l o s et h e nc o m p a r et h er a d i u s i f t h ed i f f e r e n c ei si nt h er a n g eo f w e l ds e a mw i d t h ，t h ew e l ds e a me d g ei si d e n t i f i e d t h et h ew i d t ho fw e l ds e a ma n di t sc e n t e rl i n ec a nb ec a l c u l a t e d i no r d e rt op r e v e n t t h ef a i l u r ew e l d i n gw h e nf a i l e dt od e t e c tt h ew e l ds e a m ，a na c c e p t a b l ee r r o rr a n g ei s s e tf i r s t ，i ft h ee r r o ro ft h ed e t e c t e dw e l ds e a mi se x c e e d i n gt h ee r r o rr a n g e ，t h ew i d t h a n dc e n t e rl i n eo ft h ew e l ds e a mh a v et ob ef i ta c c o r d i n gt ot h ep r e v i o u sd a t a t h i s m a k e st h ed e t e c t i o nm o r ea c c u r a t e t h er e s u l t ss h o w e dt h a tt h ei m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h m st h a tu s e dc a nq u i c k l y i i a b s t r a c t a n da c c u r a t e l yd e t e c tt h ew i d t ha n dc e n t e r l i n eo ft h ew e l ds e a m , a n dk e e p st h ee r r o r s w i t h i nt h ea c c e p t a b l er a n g e k e y w o r d s ：l a r g e s i z e ds t r a i g h tw e l dp i p e ，w e l ds e a md e t e c t i o n , c o m p u t e rv i s i o n , i m a g ep r o c e s s i n g ，h o u g ht r a n s f o r m 广东t , j k 大学硕士学位论文 独创性声明 秉承学校严谨的学风与优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以 标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，不包 含本人或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献 均己在论文中作了明确的说明，并表示了谢意。 本学位论文成果是本人在广东工业大学读书期间在导师的指导下取得的，论 文成果归广东工业大学所有。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任，特此声明。 论文作者签字：屎鸯西千 6 8 指导教师签字：俐 w 7 年易只片日 第一章绪论 1 1 课题研究背景及意义 第一章绪论 管道运输是输送流体物质运输方式，它具有运量大、不受气候和地面其他因 素限制、可连续作业以及成本低等优点。随着石油、天然气生产和消费速度的增 长，管道运输发展步伐不断加快。管道运输业是中国新兴运输行业，在国民经济 和社会发展中起着十分重要的作用。根据国家统计局发布的数据显示，2 0 0 6 年末 全国输油气管道里程为4 8 2 2 6 公里，其中输油管2 4 1 3 6 千米，输气管2 4 0 9 0 千米。 到2 0 0 7 年，中国已建油气管道的总长度约6 万千米，其中原油管道1 7 万千米， 成品油管道1 2 万千米，天然气管道3 1 万千米。 “十一五期间，中国将加快 油气干线管网和配套设施的规划建设，逐步完善全国油气管线网络，建成西油东 送，同时适时建设第二条西气东输管道及陆路进口油气管道。未来1 0 年是中国管 道工业的黄金期，除得益于中国经济的持续快速发展和能源结构的改变，也与建 设的中俄输气管线、内蒙古苏格里气田开发后将兴建的苏格里气田外输管线和西 伯利亚至中国的输气管线等有很大关系。 随着我国经济的高速发展，需要大量的直缝焊管。根据焊缝的形状可以把焊 管分为直缝焊管和螺旋焊管两种。一般认为直缝焊管比螺旋焊管具有更加优越的 性能 1 l 。在经济技术发达的国家，如美国，日本等在长输高压油气管线主干线方 案选择上基本不采用螺旋焊管。特别在经济发达或人口稠密的大中城市，一般采 用直缝埋弧焊管。直缝焊管中有种常用的生产工艺是j c o e ( j i n g ，c i n ga n d o i n ge x p a n d i n g ) ，它是我国台湾省首先创造的一种焊管生产工艺，其工艺流程【2 】 见图1 1 。 大型直缝焊管指直径大于4 2 6 ( 或5 0 8 ) 毫米的直缝焊接钢管，单管长度达 1 2 米。由于钢管尺寸较长，在卷曲成型过程中不可避免会出现变形，造成直缝偏 转，形成空间曲线焊缝，如图1 2 所示，因此焊炬必须准确地跟踪焊缝，才能保 证焊接质量。预焊一般采用气体保护焊，用人工目测焊缝的半自动焊接方式。焊 接过程中受人为因素影响很大，如工人的焊接技术水平、工作时心情以及持续工 作时间的长短等。为了提高生产效率、改善和稳定焊接质量，迫切需要一种能对 广东工业太学碰士学位论文 直缝钢管焊缝进行自动跟踪的系统以实现其自动焊接，这对我国经济建设也有着 积极的意义，其中焊缝跟踪传感器是整个系统的关键。 匿蛰怔三卜f 恒困徊 匿蛩匿 t 圈囤 图1 一lj c o e 焊管工艺流程图 图1 2 直缝焊管焊缝示意图 f i g u r e l - 2s k e t c hm a po f w e l ds e a mo f l a r g e - s i z e ds t r a i g h tw e l dp i p e 第一章绪论 1 2 常用的焊缝跟踪传感器 焊缝自动跟踪系统由传感器、控制器和执行机构三部分构成。由于在焊接过 程中存在很多的干扰因素，如弧光、高温、电磁场、烟尘、飞溅等干扰。排除干 扰并获得足够精确的焊接信息是焊缝跟踪的技术关键。近十几年来，国内外都投 入了大量的人力、财力开发了多种不同类型的焊缝跟踪器。目前应用于焊缝检测 的传感器主要有以下几种类型3 ，4 】： 1 机械式摆动跟踪传感器摆动跟踪传感器的最主要部份是探针，将传感器 安装在焊炬的前端，因为探针离焊炬仅为4 0 6 0m l n ，故假设探针所在的位置就 是焊炬所在的位置，探针与焊炬受摆动机构的控制一起摆动。当探针接触到焊缝 坡口一侧时，传感器发出一个信号，控制焊炬和探针向另一侧摆动，如此循环【5 ，6 1 。 这种传感器是最早发展起来的焊缝跟踪传感器，因其结构简单，易于安装和维护， 不怕电弧的磁、光和烟尘飞溅等的干扰，曾广泛应用于各种焊接自动机构中。瑞 典e s a b 公司研制的a b w 系统就是采用探针接触式传感器进行对接直缝和环缝 的接触式跟踪及参数自适应控制。该传感器结构比较复杂，但由于其不仅可以实 现焊缝自动跟踪，而且可以完成焊接参数的自适应控制，仍具有一定的吸引力。 目前还有一种用导轮做触头的机械式焊缝跟踪传感器，利用导轮和坡口紧密 接触，依靠坡口的机械导向作用，当导轮的位置发生偏移时就会产生相应的控制 信号，实现焊缝自动跟踪【7 一l 。 机械式摆动焊缝跟踪传感器常用于x 型、y 型坡口窄间隙焊缝和角焊缝的检 测，其最主要的缺点是触头容易磨损。 2 电弧传感器电弧传感器的原理是当焊炬与工件的距离发生变化时，电弧 的电流或电压会相应地发生变化，因而电弧的电流与电压信息反映了焊炬与工件 表面的高度距离变化情况，通过电弧扫描坡口，对比位于坡口两侧的电弧电压或 电流，便可推算出横向焊缝对中情况。电弧传感器主要包括了摆动扫描式电弧传 感器、双丝并列电弧传感器以及高速旋转扫描电弧传感器【9 1 。摆动扫描电弧传感 器通过电弧在焊接坡口中相对焊缝的横向摆动所引起的电弧电流等参数的变化来 判断焊缝对中信息i l 引。旋扫描电弧传感器通过焊炬旋转，形成焊炬与工件距离有 规律的变化来判断焊炬与焊缝中线的偏差【1 1 】。 电弧传感器以电弧本身作为检测对象，所以只能在焊接过程中才能发挥作用， 广东工业大学硕士学位论文 不能实现焊缝起点和终点的检测，并且在焊接过程中受到很强的电磁干扰，但在 焊缝小于2 0 3 0t o n i 时，焊缝信号检测比较困难。其主要适用于对接、搭接和角 焊缝【1 2 ，13 1 。 3 超声波传感器超声波检测系统一般包括两个部分，一个用于发射声波， 另一个用于接收发射声波的回波信息。声波在空气中的传播与光类似，当声波遇 到工件表面时会发生反射，而当声波接触到焊接件的坡口表面时，由于坡口表面 与入射声波的夹角不成9 0 度，因此其反射声波很难再返回接收声波传感器，即传 感器收不到回波信号，利用这一特性识别焊缝的边缘信息【l4 1 。 超声波传感器的测量精度主要取决于超声波的频率，频率越高，误差越小。 其不怕焊接中的电磁、光和烟尘的干扰【l5 1 。主要用于钢和铝等材料的焊接。板厚 一般要大于1 0r a n l ，材料越厚则系统工作越好。超声波传感器很多情况下用于焊 缝缺陷检测【1 6 】。 4 光电传感器光电传感器主要包括光源以及光敏三极管，检测前一般先在 焊缝处画上一条人工辅助白线，光源发出的光经工件反射到光敏三极管，因为白 线处反射的白光量最大，当焊炬对准焊缝时( 即处于白线正上方时) 光敏三极管 输出的电流也相应地最大，其输出的电压信号也最高，故只要对光敏三极管的输 出信号做一比较，即可得焊缝偏差情况。弧光对于光电传感器有着巨大的影响， 所以在焊接过程中要尽量较小弧光的影响。负载的阻值的大小直接影响传感器的 输出信号，阻值越大传感器的输出信号就越灵敏，但检测范围窄【l7 1 。 5 电磁传感器包括了激励线圈和感应线圈，当通以交流电的激励线圈靠近 被测工件时，由交变电场产生的交变磁场会在工件表面生成感应电流，焊缝处的 感应电流较非焊缝处存在明显区别，根据这个原理来识别焊缝位置【l 引。电磁传感 器的灵敏度取决于电源的频率和电压、铁芯材料和尺寸、传感器高度等多种因素， 而且受到焊接过程的电磁噪声和工件错边等诸多因素的影响，容易产生误信号， 在实际应用中受到很大限制【1 9 。2 2 1 。 6 视觉传感器视觉传感器中有由若干光敏元件组成的光敏线或光敏面，光 敏面能将入射到其上的按空间分布的光强信息转换为按时序串行输出的电信号一 视频信号，故视频信号能再现入射的光辐射图像。视觉传感器主要分成三大类， 第一类是电耦合器件c c d ( c h a r g e c o u p l e dd e v i c e ) ，第二类是c m o s ( c o m p l e m e n t a r ym e t a lo x i d es e m i c o n d u c t o r ) 图像传感器，又称自扫描光电二极 4 第一章绪论 管阵列，第三类是电荷注入器。目前在自动焊接中使用得较多的是c c d 和c m o s 传感器【2 3 - 2 6 1 。 到8 0 年代的时候电弧传感器和光电传感器在国际上已经成为两大主流。视觉 传感器属于非接触的传感器，适用于多种场合，能获得较大的信息量，具有较快 的相应速度和检测精度，是最具前途的传感检测手段。 1 3 视觉传感器在焊缝跟踪中的应用 近年来，随着计算机和视觉传感器硬件技术的进步，以及人工智能、图像处 理、模式识别等技术的发展，使得视觉传感在自动焊接领域得到了广泛的应用。 目前视觉传感器在焊缝跟踪的应用主要有两种方式【2 。 1 被动视觉法被动视觉法一般是在自然光或在焊接弧光的条件下，使用 c c d 或c m o s 传感器采集焊接过程的图像并提取焊缝信息的检测方法。该检测 方法由于不用外加结构光等辅助光源，具有设备简单和成本低等优点。但该方法 采集的图像背景和目标不分明，并且在焊接过程中受到弧光变化等因素的干扰， 难于提取焊缝信息。并且被动视觉法采集的图像中信息量相对较大，对图像处理 算法要求相对较高。被动视觉传感技术具有信息量大、非接触式等优点，成为研 究焊接过程的主要检测手段，主要集中在焊缝跟踪和焊接质量控制【2 8 ，2 9 1 。 2 主动视觉法主动视觉法一般指使用具有特定结构的光源与摄像机组成 视觉传感系统并用摄像机摄取工件表面图像的方法，其中所用的特定结构光源一 般指激光，分点状、线状和环形激光【3 0 ，3 1 】。一般所获得的图像比较清晰，目标和 背景相对分明，给后续处理带来很大的优势，并且采用主动视觉传感器的跟踪精 度较高。因为其增加了特设光源，设备较为复杂、昂贵。主动视觉法也具有一定 的局限性，如其在小间隙不开坡口焊缝中，使用主动视觉法难于检测出焊缝【3 2 1 。 1 4 国内外对基于机器视觉焊缝传感器的研究 国外很早就开始了机器视觉方面的研究，早在2 0 世纪5 0 年代就提出机器视 觉的概念，2 0 世纪7 0 年代真正开始发展，这个时期c c d 图像传感器出现，到了 8 0 年代，随着硬件技术的成熟，机器视觉也进入了高速发展时期33 1 。人们研究机 广东工业大学硕士学位论文 器视觉在焊接中的应用从2 0 世纪6 0 年代开始，到了8 0 年代硬件和视觉算法的不 断成熟，也促进了其在焊接领域的研究与应用。 日本的焊接工业处于世界的前列，早在1 9 8 5 年视觉传感器已经占到了2 9 8 ， 日本在9 0 年代后期关于电弧焊传感器今后发展的预测情况将近一半的厂家 ( 4 8 ) 计划发展视觉传感器技术。美国w o r t h i n g t o ni n d u s t r i c s 公司开发一种焊 缝跟踪设备对激光焊接进行跟踪，其定位精度可达0 0 5 0 m m 。英国的m e t a m a c h i n e sl t d 的m e t at o r c h 2 0 0 和5 0 0 激光光学焊缝跟踪系统可用于精密部件的 t i g 焊接，三维跟踪精度0 1m m 。加拿大m o d u l a rv i s i o ns y s t e m 公司向市场上推 出了一种三维激光视觉传根器，可对仅有0 0 5 0m m 的根部开口或误差的待焊接 头在2 0m m i n 的焊接速度下进行跟踪，跟踪精度为o 0 2 0m m 【3 4 1 。瑞典的研究者 设计了一个通用的6 维焊缝跟踪系统，具有良好的柔性和自适应性，能够根据中 间曲率方法跟踪空间中任一三维焊缝轨迹，能对半径小于5 0m m 的工件进行跟踪 【35 1 。韩国的研究者研制了一个基于视觉传感的焊缝跟踪系统，系统焊缝跟踪精度 达到2 伽n 【3 6 】。印度的研究者利用视觉传感器拍摄焊缝图像，实时焊缝跟踪系统 跟踪精度可达0 2m m 【y 7 1 。瑞典a s e a 公司的l a s e rt r a c k 激光视觉跟踪系统， 焊接精度为0 4m m i 邛j 。 国内机器视觉发展的真正起步是2 0 世纪8 0 年代，到9 0 年代进入发展时期【3 引。 国内高等院校在焊缝自动跟踪技术方面进行了比较深入的研究。西安交通大学自 行设计了基于机器视觉的焊缝检测系统，适用于“v 型、“u 型坡口和不开坡 1 3 的直接对焊【3 4 1 。清华大学的研究者采用线阵c c d 作为传感元件研制的焊缝跟 踪系统，焊接速度有1 0 0m m m i n ，焊接过程中9 5 以上的宽度值集中在偏离给定 值1 0 范围内【”】。哈尔滨工业大学的研究者研究了无辅助光源图像法t i g 焊缝 跟踪系统，静态检测精度为o 0 7m m ，动态跟踪的精度0 2m m ，处理周期3 0 0m s ， 检测范围1 3h u n 【4 引。 1 5 课题来源及研究内容 1 5 1 课题来源 课题来源于高向东教授主持的。广东省科技计划项目“j c o e 直缝双面埋弧 6 第一章绪论 焊管焊缝跟踪机的研制( 编号：2 0 0 7 8 0 1 0 4 0 0 0 6 9 ) 的子课题。主要研究不开坡 口直缝焊管焊缝的检测技术。同时受广东省自然科学基金项目“自动焊图像质心 识别及焊缝跟踪预测控制 ( 编号：6 0 2 1 4 4 4 ) 的资助。 1 5 2 研究方法 直缝焊管尺寸较大，要对整根焊管的焊缝进行连续的图像采集非常困难，这 就给直缝焊管焊缝检测的研究带来很大的困难。根据直缝焊管中不开坡口焊缝间 隙小的特点，可以采用类比的方法用普通钢板组成的小间隙焊缝作为研究对象， 该法容易实现，并且研究结果对直缝焊管的焊缝也不乏指导意义。 由于不开坡口的焊缝间隙比较小，检测比较困难，文献 3 2 中提到在直缝埋 弧焊管焊缝跟踪中如采用机械式传感器检测焊缝和机器视觉加结构光检测焊缝的 方法都难于检测到间隙小的焊缝。被动视觉法能对焊缝进行非接触式的焊缝检测， 获得的信息量大，同时具有不受磁场等因素影响的优点，是一个比较理想的检测 手段。经过综合考虑，采用被动视觉法采集焊缝图像信息。 采用被动视觉法采集焊缝图像，有两种方法。第一种，采集熔池前方较远处 的焊缝图像。可以在熔池前方加一个挡板以消除焊接过程中强弧光的影响。这种 方法可以采集效果较好的图像，方便后续处理。但这种方法具有导前误差，不利 于准确的焊缝跟踪。第二种，直接采集焊接过程中熔池及前端焊缝的图像，图像 处理只选择熔池前面一小块带有焊缝。这种方法跟踪焊缝没有导前误差，但采集 到的焊缝图像效果较差，噪声较多，对图像算法的要求也较高。现实中对系统标 定是项复杂的工作，很难控制导前误差。而第二种方法只是对图像处理算法要 求较高，实用性和可行性较高。因此采用第二种方法采集图像，也就是采集熔池 及其前端焊缝的图像。 在焊接过程中存在着强光、飞溅和烟尘等干扰，为了能从采集到的焊缝图像 中提取出焊缝位置信息，需要利用计算机对原始图像进行图像处理和焊缝识别等 工作。其处理流程见图1 3 。 7 广东1 = 业大学硕十学位论文 图! - 3 图像处理流程图 f i g u r e1 - 3i m a g ep r o c e s sf l o wc h a r t 1 图像裁剪由于c c d 摄像机采集到的图像中有效像素较多，信息量大， 其中存在着不必要的冗余信息。这些冗余信息加大了图像处理工作量，大大降低 了系统的处理速度，甚至会影响到对焊缝的检测工作。因此，可对图像进行裁剪 选取需要处理的区域做更进一步的研究。 2 滤波去噪现场采集到的原始图像中存在着由强光、飞溅、烟尘及焊接电 噪声的信号，这些噪声严重时会淹没特征信号，不利于特征量的提取。因此，必 须对图像进行预处理。图像预处理的主要作用是去除噪声的干扰，以得到相对较 清晰的图像，为实现焊缝的边缘提取打下基础。常用的滤波方法有：灰度变换法、 直方图变换法、领域平均法、中值滤波法、离散空间差分法、空间域高( 低) 通 滤波法等。 3 图像分割图像分割就是按照一定的原则将一幅图像或景物分为若干个 特定的、具有独特性质的部分或子集，并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像 分割技术是图像处理中一个重要内容。从分割依据的角度来看，图像的分割方法 可以分为结构分割方法和非结构分割方法两大类。结构分割方法是根据图像的局 部区域像素的特征来实现图像分割，如阈值分割、区域生长、边缘检测、纹理分 析等；非结构分割方法包括统计模式识别、神经网络方法或其他利用景物的先验 知识实现的方法等1 4 。 4 特征提取经过图像滤波及图像分割后，要对特征点进行检测。因为经过 上述处理后焊缝边缘也不一定是一条完整的直线段，可能是一条弯曲的曲线并且 存在断点。所以要对图像中的焊缝进行特征分析和形状描述。 第一章绪论 1 5 3 研究内容 本文主要做了以下几方面的研究： ( 1 ) 研究使用面阵c c d 摄像机采集效果较好的焊缝图像。由于在焊接过程中 存在着强弧光，飞溅等影响，要获得效果好的焊缝图像是困难的。为此采用外加 滤光片，减弱强弧光的干扰。 ( 2 ) 研究使用面阵c c d 摄像机所拍摄的焊缝图像的处理方法，调试各种经典 图像处理算法，并针对不同的情况找出该算法的最佳参数，使经过处理的图像达 到最佳效果。 ( 3 ) 以h o u g h 变换为基础，并针对本文中焊缝图像的特点对h o u g h 变换方法 进行改进，使其能更好、更快地识别焊缝的边缘特征。根据直缝焊管焊缝边缘的 特点，把h o u g h 变换的搜索角度限制在与垂直方向1 0 度的范围内，减少了h o u g h 变换的运算次数，同时提高了检测精度。 ( 4 ) 提取焊缝信息，识别焊缝的左右边缘。根据h o u g h 变换后参数空间的两 个最大值所对应的角度和半径，首先进行角度比较判断检测的是否直线平行，再 比较两个半径判断其焊缝宽度是否有效，最后进行焊缝宽度和焊缝中心位置的计 算。 9 广东i 业大学硕士学位论文 第二章焊缝检测系统 焊缝检测系统要求集焊缝图像采集和焊缝位置偏差检测于一体。所有的焊缝 图像都是在焊接过程中采集的，为了能实现实时焊缝跟踪，要求焊缝检测系统能 够快速地检测出焊缝偏差，根据偏差量大小控制焊炬的位置，从而达到自动焊接 的目的。 本文所用的实验系统为基于视觉传感的焊缝识别和跟踪装置，由工控机作为 整个系统的控制器，在控制驱动实验工作台做迸给运动的同时，控制c c d 传感 器实时抓拍罔像，并将图像保存到工控机硬盘上。同时，基于该实验系统还可进 行二次开发，实现整个焊接过程的自动控制与检测。 2 1 焊缝检测系统的硬件系统 焊缝检测系统的硬件主要由c c d 摄像机、步进电机、工控机、非熔化撒气 体保护焊机、图像采集卡及步进电机的运动控制卡等组成 4 1 。系统的结构图如图 2 - i 所示。部分硬件m “1 介绍如下。 图2 - l 系统结构图 f i g u r e2 - lt h ee x p e r i m e n ts y s t e m $ t i u c o r c c d 摄像机与焊炬刚性连接，c c d 倾斜安装，与焊炬保持在4 5 。的央角， 与焊炬喷嘴的半径距离大约为1 0 0m m 。摄像机能够高质量地采集到焊接过程照 第二章焊缝检测系统 片，并且所采集的图片中焊缝在一个特定的区域，方便后续处理和提取工作。x 轴步进电机调整焊炬与焊缝的相对位置，y 轴步进电机控制焊件进给，z 轴步进 电机控制焊炬与焊件的高度。 1 c c d 摄像机视觉传感器采集焊接图像，其性能如采集速度和有效像素等 因素都将影响焊接图像的质量，也影响着图像的后续处理，影响焊缝检测的速度。 该系统中选用三洋的v c c 6 5 7 0 p 彩色摄像机。该摄像机内置线路间传送方式的 l 3 英寸c c d ，画面像素总共为7 9 5p i x e l 5 9 6p i x e l 。由于它使用c c d 固态图像 装置，投影少，抗晕光，滞后小，无热灼及几何变形。并且不受磁场或电场的干 扰。 2 镜头镜头选用c o m p u t a r 公司的t 1 0 2 0 51 3 c s 镜头，它的规格为l 3 ， 和c c d 的规格相匹配。 3 工控机工控机具有抗干扰能力强和长时间联续工作的特点，使用于工业 控制环境。工控机是整个焊缝检测系统的核心，工控机的性能决定了焊缝检测时 速度，从而也决定了自动焊缝的性能。出于综合考虑，该系统选用研华公司生产 的工控机。工控机采用i n t e lp e n t i u m4 主频2 4g h z 的c p u ，5 1 2 md d r 内存， 8 0g 硬盘和w i n d o w s 2 0 0 0 操作系统。 4 图像采集卡本系统选用大恒公司的d h c g 4 0 0 彩色黑白视频图像采集 卡。它具有使用灵活、集成度高、功耗低等特点。采用p c i 总线，所采集的图像 数据传输基本上不占用c p u 时间，并可将图像直接传送到计算机内存或显存。 d h c g 4 0 0 支持p a l 、n t s c 彩色黑白视频输入，支持方像素p a l 、n t s c 的采 集制式，能满足试验要求。 5 运动控制卡运动控制卡驱动步进电机从而控制焊接位置的调整。本系统 选用雷赛自动化科技公司的d m c l 0 0 0 控制板。该控制板可控制4 个步进电机， 具有即插即用、最高4 0 0k h z 脉冲频率、s 曲线减震功能、随时变速等功能。位 置指令可用单路脉冲( 脉冲+ 方向) 或双路脉冲( c w 脉冲+ c c w 脉冲) 方式输出， 可以是差分式，也可以是单端式。 6 焊机以非熔化极气体保护焊作为研究对象，电焊机选用了逆变直流氩弧 焊机，它使用了中频逆变电源，采用m o s f e t 作为主开关元件。不仅适用于不锈 钢、铜、铝、钛及其合金等难焊金属的焊接。它采用恒流特性控制，燃弧稳定， 无飞溅，焊透能力强；采用2 5k h z 逆变，噪音低，动态响应快。在焊接时采用 广东工n 大学硕上学位论文 氲气作为保护气体。流量为弘1 ll m i n 。 2 2 摄像机标定 由于摄像机光学系统并不是精确地按理想化的小孔成像原理工作存在有透 镜畸变，物体点在摄像机成像而上实际所成的像与理想成像之间存在有光学畸变 误差。主要的畸变误差分为三类：径向畸变、偏心畸变和薄棱镜畸变。摄像机标 定的日的就是要从摄像机获取的圈像信息出发计算三维空间中物体的几何信息， 并由此重建和识别物体。 由于焊缝一般位于图像垂直中心线位置，几何变形比较小，并且摄像头距焊 缝比较近，镜头拉的比较近，焊缝变形比较小。所以并不采爿j 传统的摄像机标定 法和摄像机自标定法。试验前，在摄像机的拍摄区域放置标定尺，如图2 - 2 所示， 在白线两侧5m i l l 的范围内，从左向右，各个lm m 所包含的像素个数分别为： 4 7 ，4 7 ，4 8 ，4 7 ，4 8 ，4 8 ，4 8 ，4 7 ，4 8 ，4 8 。从中可以看h 变化不太，镜头的畸 变可以忽略。 因此，像素当量女为： t ：! 型旦一0 0 2 1 删卅p i x p f f 2 图2 - 2 标定幽 f i g u r e 2 - 2s y s t e mc a l i b r a t i o n 2 3 滤光 采用被动视觉法采集焊接过程图像，存在着强弧光干扰。对这种情况有两种 处理方法，一种是添加一套滤光系统，例如加滤光片及减光片，先从硬件方面滤 除一部分弧光干扰；另一种方法是使用撒光频闪摄像的方法来获取较好的焊接图 像，具体过程为激光器周期性地发射出激光束照亮整个焊接区域，激光产生的瞬 时强光暂时抑制住弧光的辐射强度，此刻摄像机采集焊接图像。第二种方法的成 本较高，一般较少使用。采用舔加滤光系统比较合理，也方便技术推广。 图2 - 3 滤光后采集的图像 f i g u r e2 - 3i m a g eu s e df i l t e rl e n s 利用光谱分析仪测定电弧弧光光谱分布在2 0 0 1 1 0 0n m 的区间，分析表明在 6 0 2h i l l 6 9 71 1 1 1 1 区域和9 2 2 衄以上的近红外区域，弧光特征谱线较少，因此这 两个区域是较为理想的取像区域。经过反复试验，采用中心波长为6 5 0r i m 的窄 带滤光片配合7 # 减光片以及相关辅助设备能获得质量比较高的熔池图像h ”，如图 2 - 3 所示，图像太小为5 9 6p i x e l x 7 6 8p i x e l 。从围中可以看到，加了一套滤光系统 后，减弱了弧光的干扰，采集的图像比较清楚，焊缝也比较明显，方便后续的处 理工作。 广东上业大学顾十学位论文 2 4 处理区域 使用被动视觉法采集的焊接图像中，有用的信息主要集中在熔池前面的焊缝 区域。还句话说在图像中存在很多不相关信息。这些冗余信息第一，会影响后 续的焊缝检测工作，冗余信息会干扰对焊缝的检测；第二，影响图像处理的处理 速度，因为感兴趣的区域在整个图像中只占较小的一部分；第三，浪费计算机存 储空间在一定程度上也降低了处理速度，因此，必须去除这些冗余信息。由于 系统中摄像机和焊炬的位置相对固定，图像中焊缝出现的位置也相对固定，就算 在安装焊件的时候有偏差，焊缝在图像中出现的位置变化范围也比较小，因此可 以预先估计焊缝出现的位置，选取这部分区域作为图像处理。根据实际要求的需 要，只需要选取6 0p i x e l 8 0p i x e l 的处理区域就能够保证检测到焊缝信息。如图 2 4 所示。 2 5 本章小结 图2 _ 4 处理区域图 f i g u r e2 - 4i m a g eo f p r o c e s s i n gr e g i o n 本章主要介绍了焊缝检测系统的结构，简单介绍了系统的用到的硬件。针对 焊接过程中的强弧光的干扰，使用滤光片和减光片组成的滤光系统能比较有效地 第二章焊缝柃测系统 消除干扰，获得较好的图像。同时，对摄像机的系统进行简单的标定。由于拍摄 的焊缝图像中信息量大，存在大量冗余信息，本文根据实际情况只选择6 0 p i x e l x 8 0p i x e l 的感兴趣区域进行处理。 广东工业大学硕+ 学位论文 3 1 图像噪声 第三章焊缝图像滤波 实际采集的图像中常包含各种不希望有的噪声1 4 引，为了方便后续的图像分 析，需要将噪声消除掉。噪声可以理解为妨碍人们对信源信息理解的因素，在理 论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。因此，可 以将图像的噪声看成是多维随机过程，可以借用随机过程及其概率分布函数和概 率密度函数来描述噪声【4 4 1 。但是，在很多情况下使用这些数学模型来描述这些噪 声是复杂的，有时也是不可取的。在实际应用中很少会用到这种描述方法。在大 多数数字图像系统中，输入光图像都是采用先冻结再扫描方法将多维图像变成一 维电信号，再对其进行处理、存储、传输等加工，最后往往还要再组成多维图像 信号。图像噪声同样也受到这样的分解和合成，在这些过程中电气系统和外界干 扰将影响对图像噪声的精确分析【4 4 1 。 图像的噪声来自于有噪声的传感器或者通道传输误差，它们主要在空间上以 不相联系的离散和孤立的像素的变化形式出现。在视觉上有误差的像素与相邻像 素明显不同，这个现象是很多噪声消除算法的基础【4 5 1 。 3 2 噪声消除 噪声的种类很多，其性质也不相同，需要有针对性地采用不同的方法消除。 常用的方法有在图像空间域中进行的，也有在频域中进行的。它们都可以用滤波 的概念来解释，主要包括线性滤波和非线性滤波。常用的线性滤波方法为平滑滤 波，非线性滤波为中值滤波。对于具有连续噪声的图像，线性处理方法进行起来 比较好，比如加法均匀或者高斯分布的噪声。然而，对于脉冲类的噪声则提供了 太多的平滑。非线性方法可以在噪声平滑和图像细节保留之间取的更好的平衡 4 3 1 。 1 4 第三章焊缝图像滤波 3 2 1 平滑滤波 考虑到噪声具有随机性，在空间里变化比较快，要消除噪声需选择能减弱或 消除图像中高频分量的平滑滤波。平滑滤波有领域平均法和加权平均法两种基本 方式。 1 领域平均法在空域进行滤波常利用模板进行卷积来实现。模板是一个小 图像，尺寸为1 行( n 一般为奇数) 。模板运算的基本思路是将某个像素的值根据 其相邻像素灰度值进行改变，一般采用以下步骤1 4 3 】： ( 1 ) 将模板在图中滑动，将模板中心与图中某个像素位置重合； ( 2 ) 将模板上的各个系数与模板下各对应像素的灰度值相乘； ( 3 ) 将所有乘积相加( 为保持灰度范围，常将结果再除以模板的系数个数) ； ( 4 ) 将上述运算结果赋予图中对应模板中心位置的像素。 例如，图3 1 ( a ) 为一幅图像的一部分，其中所标的是一些像素的灰度值。图 3 1 ( b ) 表示一个3 3 的滤波模板，模板内所标的是模板系数。在进行模板运算时， 将所在位置与图中所要处理的像素重合，如图3 - 1 ( a ) 中灰度值为的像素。模 板的输出相应r 为： r = k o s o + 七l s l + + k g s 8( 3 1 ) 豳 ( a )( b )( c ) 图3 1 空间滤波机理【4 1 i f i g u r e3 - 1t h em e c h a n i c so fl i n e a rs p a t i a lf i l t e r i n g 为了保证输出图的灰度值保持在原来的范围，在计算后要将其除以系数总个 1 5 广东工业大学硕士学位论文 数再进行赋值。例如对3 3 的平滑模板来说，计算的r 后要除以系数9 。如图3 2 所示。 1 x 9 111 111 1 1l 图3 - 23 3 平均平滑模板 f i g u r e3 - 2a3 3s m o o t h i n gf i l t e rm a s k ( a v e r a g i n g ) 将剐哦值予增强图中( x ，y ) 位置的像素作为新的灰度值就完成了在该像素的 滤波。如果对原图中每个像素进行逐个滤波就可以得到滤波后新的图像。 2 加权平均法在一个模板中，常用系数的大小来表示它对所进行滤波的图 像像素的作用大小，在应用中常取模板中心位置的系数最大而其周围的系数较小。 为了减小平滑处理中的模糊，常把重心点的系数取值最大，而随着距中心点距离 的增加减小系数值。在图3 3 中为一个3 3 加权模板，从图中可以看出，中心位 置的系数为4 ，比其他位置的数值都大，其滤波的作用效果也是最大的。 图3 - 33x3 加权平滑模板 f i g u r e 3 - 3a3 x3 s m o o t h i n gf i l t e rm a s k ( w e i g h t e da v e r a g e ) 获取模板中各系数值的方法有多种。一种常用的方法是根据系数与模板