激光跟踪中实时图像处理方法的研究

激光跟踪中实时图像处理方法的研究

由于激光是一种主动光源的焊接跟踪方法，由于激光的高能量和高亮度，它被投影到零件表面，并在维修后测量。能够识别不同开口形状的焊接中心位置及其特征信息，并将焊接结构的三维控制转换为一维控制。这是一种非常有前景的控制方法。然而，由于焊接过程中噪声的影响、噪声、焊接光和cd相机本身的影响，图像噪声很大，这将干扰后续资源信息提取。因此，在本研究中，我们研究了系统中收集的图像处理方法。1d焊接过程噪声图1是采用MT10/15激光检测头和OK-C30图像采集卡在CO2焊接环境下采集到的焊接过程的现场图像,从图像分析可知,由于受到现场环境的影响,CO2焊接过程产生的飞溅、烟雾、弧光、和CCD摄像头产生的噪声点很多.1.1图像灰度级的图像灰度图描述的是图像中该灰度级的像素个数,表明一副图像的灰度分布状况,对图1的灰度分析结果如图2所示,其中GK为图像的灰度级,共0~255级,n为图像中出现该灰度级的个数.从图2可以看出,该图像的灰度值主要分布在阈值40以下,而反映坡口形状的激光光带特征信息明显很亮,灰度值在100~255之间,因而对该图像进行二值化处理将很有效.1.2图像噪声点图1是一张较典型的含有大量噪声的图像,从图可以看得出,焊接过程的飞溅对图像中的信号而言是致命的.如果不进行有效的去噪处理,就完全不能有效地提取出坡口信号的特征位置.分析图像可知,飞溅噪声通常在图像的一行中占几十个像素的位置,相比图像特征信息的宽度而言,该噪声点在图像中占的高灰度值的像素点要多,这是飞溅噪声的重要的特征.同样,焊接过程中的烟尘和电弧光产生的噪声点也不容忽视,从采集到的200多幅图像分析可知,烟尘的噪声污染是对整个图像而言的,覆盖面广,像素灰度值偏小.而电弧光的噪声在图像中出现的几率不是很大.另外,通过对图像进行局部放大后发现,图像是由一道道的黑白相间的条纹组成的,称为横道干扰,如图3所示.出现这种干扰与熔滴过渡过程对CCD的成像影响有关,熔滴过渡时间短,导致焊接电弧周期性闪烁,形成相同频率的点光源的相干光,CCD在相干光照射下,摄取的图像形成明暗相间的条纹.横道干扰使得图像中的背景的灰度值不为零,而近似为一个常数,图像每一行中的各常数互不相同,差值也不大,基本分布在40以下.2图像处理方法和实验结果2.1原始图像加窗处理由于现场采集图像的分辨率为768×576,比特深度为8,即灰度等级为255,若对整个图像都进行滤波处理,则明显会降低处理的速度,不符合实时跟踪的要求,因而对原始图像进行加窗处理就很有必要,经分析,在原始图像中取出200×200像素的图像,基本上包括了要提取的特征信息量,处理速度也大大提高.对原始图像加窗处理后如图4所示.2.2频域中两函数的对应关系图像的频域滤波由于要进行傅里叶变换和反变换,处理的速度不符合实时性要求,但频域的处理也可以转换到空域中进行处理,频域中两函数的乘积所对应的空域中的新函数为其对应空域函数的卷积,即式中f(x,y)和g(x,y)为空域函数,F(u,v)和G(u,v)为对应的傅里叶变换,也即频域函数.对于一维离散序列的卷积过程,可以采用下式给出:式中,X(n)和Y(n)为两个单独的离散序列;Y(n)又称卷积核,Z(n)为卷积结果.图4卷积滤波后效果如图5所示.2.3xn的计算中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点邻域各点的中值代替.中值的定义如下.一组数X1,X2,…,Xn,把n个数按值的大小顺序排列于下:Xi1<Xi2<…<Xin.当n为奇数时,Y=Med(X1,X2,…,Xn)=Xi(n+1)/2;当n位偶数时,Y=Med(X1,X2,…,Xn)=(Xin/2+1)+Xin/2.Y称为序列X1,X2,…,Xn的中值.例如有一序列为(80,90,200,110,120),这个序列的中值为110.中值滤波的滤波能力与处理速度是一个矛盾,但是若对卷积滤波图像二值化后再进行中值滤波,图像像素的灰度值为0或255,没有必要对处理窗口进行排序再取中间值.分析时发现,只要处理窗口中像素灰度值大于某一阈值的像素个数且大于处理窗口尺寸的一半,就认为该被处理像素点有信号,并把该像素灰度值设为最高值.反之,则认为该像素点无信号,灰度值设为零.通过这种算法,免除中值滤波排序过程,节约了计算机宝贵的处理时间.图5处理结果如图6所示.2.4光带中间成像的算子处理Robert算子为一阶导数算子,是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,它由下式给出:式中,f(i,j)为输入图像;G(i,j)为输出图像.通过Robert算子处理可知,激光光带的边界保留,而光带中间的像素处理后均呈现黑色,这为后续的曲线拟合直线和hough变换识别出特征点做好了准备.边界提取的算子很多,经实验发现,Krish算子也能够达到Robert算子处理的结果,但由于采用了二阶导数,处理速度相对要慢得多,而采用Sobel算子、Priwitt算子、Laplacian算子处理效果均不理想.图6采用Robert算子检测后的结果如