一种具有自主焊接功能的焊接装置的制造方法

xiaoxiao2021-2-25  314

一种具有自主焊接功能的焊接装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及焊接领域,具体设及一种具有自主焊接功能的焊接装置。
【背景技术】
[0002] 焊接技术是随着金属的应用而出现的,古代焊接技术长期停留在铸焊、锻焊和针 焊的水平上,使用的热源都是炉火,溫度低、能量不集中,无法用于大截面、长焊缝工件的焊 接。近现代W来,各种焊接技术被发明,越来越多的焊接装置被制造出来,随着社会和科学 技术的进步,焊接已经广泛应用在生活生产中的各个领域。然而,焊接过程中会发生强光, 刺伤人的眼睛,戴上焊接面罩又影响人对焊接物形状和位置的准确判断,使得长久W来焊 接效率低,对焊接技术的应用产生了一定限制。
[0003] 目标轮廓识别作为目标识别的重要手段,由于实际应用中受到噪声、量化误差等 因素的影响,目标轮廓不可避免地会产生失真,为了准确描述轮廓特征,目标轮廓的滤波平 滑处理是十分必要的。目前,学者们提出了许多含噪轮廓的滤波平滑算法,但是普遍存在计 算量庞大、降噪效果不理想、容易发生过度滤波导致目标失真等问题。

【发明内容】

[0004] 针对上述问题,本发明提供一种具有自主焊接功能的焊接装置。
[000引本发明的目的采用W下技术方案来实现:
[0006] -种具有自主焊接功能的焊接装置,包括普通焊接装置和安装在焊接装置上的目 标识别装置,本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置,能够有效增强焊接装置的焊接 能力,提高焊接效率,焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别,识别过程中能有效滤除目标轮 廓噪声,从而实现目标定位和形状判别,为准确定点焊接打下基础,其特征是,包括建模模 块、分段模块、合并模块和滤波模块;
[0007] 建模模块,用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t),其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t),y(t)),其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标,t表示轮廓 曲线方程的参数,且te[0,l];
[0008] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t),其中加性噪 声部分化(t)=化(Xi(t),yi(t)),乘性噪声部分化(t)=化(X2(t),y2(t));
[0009] 分段模块,用于对轮廓的分段:目标轮廓G(t)和含噪轮廓GnU)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);选宽度宽度为D的窗函数W(n),对曲率kN(t)进行邻域平均,得到平均曲率 klN( t),同时对窗口内的曲率值排序,选定中值曲率k2N( t),将平均曲率klN( t)和中值曲率k2N (t)差的绝对值与选定的阔值Τι进行比较,根据比较结果决定含噪轮廓曲率k%(t),即:当 kiN(t)-k2^t) I〉Ti时,k'^t) =kiN(t)否贝lj,k'^t) =k2N(t);
[0010] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征,根据k%(t)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点,设定可变权值Τκ,通过判断目标轮廓特征多少,自适应的 决定Τκ,当Ik^NU) |<TK*max|k%(t) I时,特征函数f(t)=0否则,特征函数f(t) = l。
[0011] 合并模块:用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点,w及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作,从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点,W该起始点类型作为该区域预设类型,向两侧 延伸各SXy〇时停止,其中S为预设的最小长度,
为0点处的实时曲率修 正系数代表0点的曲率半径代表由上述窗函数得到的0点的平均曲率半径,实 时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同,自动修正延伸长度,能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1,若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数,则该区域与预设类型相同,否则,与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算,向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止,其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数,两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件,依次确定各段轮廓类型,长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数,计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并,得到连续的 特征区域和非特征区域;
[0012] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的,随图像信号的变化而变化,采用维 纳滤波来进行一级滤除,此时图像信息还包含有残余乘性噪音,通过F滤波器F(x,y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除,其中q是将函数归一化的系数,即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护) dxdy = l,β为图像模板参数;
[0013] 乘性噪声滤除后,含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t,〇2),yN(t) ' =y(t)+g2(t,〇2),其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标,gl(t,。2)和g2(t,。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声,用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声;
[0014] 采用函数
?含噪轮廓进行平滑,命名为K滤波器,经过轮廓点分 类和区域划分,含噪轮廓G Ν ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合:
其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段,Gff (t)表示包 含非特征区域的轮廓分段,根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数,同时考虑全局特征和局 部特征因素,在特征区域,为了保留细节信息,令口《Μ?η(σ',拉X 〇1);在非特征区域,为了 提高抑制噪声的效果,令σ > max知',而X σ〇),其中(/为先验估算得到的全局方差,σι为所 选特征区域的先验估算方差,〇〇为所选非特征区域的先验估算方差,拓为所选特征区域的 平均实时曲率修正系数,山为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的 平滑效果,选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度,从而根 据两类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0015] 本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置,能够有效增强焊接装置的焊接能 力,提高焊接效率,焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别,识别过程中能有效滤除目标轮廓 噪声,从而实现目标定位和形状判别,为准确定点焊接打下基础。
【附图说明】
[0016] 利用附图对本发明作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本发明的任何限 审IJ,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可W根据W下附图获得 其它的附图。
[0017] 图1是本发明的具有自主焊接功能的焊接装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0018] 结合W下实施例对本发明作进一步描述。
[0019] 图1是本发明的结构框图,其包括:建模模块、分段模块、合并模块、滤波模块。
[0020] 实施例1: 一种具有自主焊接功能的焊接装置,包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置,本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置,能够有效增强焊接装 置的焊接能力,提高焊接效率,焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别,识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声,从而实现目标定位和形状判别,为准确定点焊接打下基础。其特征是,包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块;
[0021] 建模模块,用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t),其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t),y(t)),其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标,t表示轮廓 曲线方程的参数,且te[0,l];
[0022] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t),其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t),yi(t)),乘性噪声部分化(t)=化(X2(t),y2(t));
[0023] 分段模块,用于对轮廓的分段:目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响,含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息,为了得到准确的曲率,选宽度为DE {7,9}的窗函数W(n),对曲率kN(t)进 行邻域平均,得到平均曲率klN(t),同时对窗口内的曲率值排序,选定中值曲率k2N(t),将平 均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.24进行比较,根据比较结果 决定含噪轮廓曲率k^NU),即:
[0024] 当 |klN(t)-k2N(t) I >Ti时,k'N(t)=ki^t)
[002引否则,k'^t)=k2^t);
[0026] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征,根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点,设定可变权值Τκ,通过判断目标轮廓特征多少,自适应的 决定Τκ,当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时,特征函数f(t)=0否则,特征函数f(t) = l;
[0027] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续,无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果,有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0028] 合并模块:用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点,W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作,从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点,W该起始点类型作为该区域预设类型,向两侧 延伸各SXy〇时停止,其中S为预设的最小长度,在此实施例中,S= 17,
为ο点处的实时曲率修正系数,^代表ο点的曲率半径代表由上述窗函数得到的ο 点的平均曲率半径,实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同,自动修正延伸长度, 曲率大的地方需要的长度小些,曲率小的地方需要的长度大些,运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1,若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数,则该区域与预设类型相同,否则,与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算,向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止,其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数,两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件,依次确定各段轮廓类型,长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数,计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并,得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0029] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的,随图像信号的变化而变化,采用维 纳滤波来进行一级滤除,此时图像信息还包含有残余乘性噪音,通过F滤波器F(x,y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除,其中q是将函数归一化的系数,即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护) dxdy = l,β为图像模板参数;
[0030] 乘性噪声滤除后,含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t,〇2),yN(t) ' =y(t)+g2(t,〇2),其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标,gl(t,。2)和g2(t,。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声,用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声;
[0031] 采用函i
时含噪轮廓进行平滑,命名为K滤波器,经过轮廓点分 类和区域划分,含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合:
,其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段,Gff紅)表示包 含非特征区域的轮廓分段,根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数,同时考虑全局特征和局 部特征因素,在特征区域,为了保留细节信息,令σ < m扣(σ',扣X巧),在非特征区域,关注 抑制噪声的效果,令〇 > max(o',p〇 X σ〇),其中(/为先验估算得到的全局方差,σι为所选特 征区域的先验估算方差,〇〇为所选非特征区域的先验估算方差,阳为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数,Ρο为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果,选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度,从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0032] 在此实施例中,S = 17,阔值Τι = 0.24,窗函数宽度DE {7,9},对噪声强度le (10地,20地}的含噪图像有较好的平滑效果,焊接装置通过焊接物轮廓进行识别,识别过程 中能有效滤除目标轮廓噪声,且对焊接物识别率稳定在92%左右,一方面减少了对人员视 力损伤,另一方面使焊接效率大大提高。
[0033] 实施例2: -种具有自主焊接功能的焊接装置,包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置,本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置,能够有效增强焊接装 置的焊接能力,提高焊接效率,焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别,识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声,从而实现目标定位和形状判别,为准确定点焊接打下基础,其特征是,包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块;
[0034] 建模模块,用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t),其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t),y(t)),其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标,t表示轮廓 曲线方程的参数,且te[0,l];
[0035] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t),其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t),yi(t)),乘性噪声部分化(t)=化(X2(t),y2(t));
[0036] 分段模块,用于对轮廓的分段:目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响,含噪轮廓GN(t)上部分特征点的曲率值k N(t)不能准 确表示轮廓信息,为了得到准确的曲率,选宽度为De {10,12}的窗函数W(n),对曲率kN(t) 进行邻域平均,得到平均曲率klN(t),同时对窗口内的曲率值排序,选定中值曲率k2N(t),将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.24进行比较,根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t),即:当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时,k'N(t) =kiN(t)否则,k'N(t) =k2N (t);
[0037] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征,根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点,设定可变权值Τκ,通过判断目标轮廓特征多少,自适应的 决定Τκ,当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时,特征函数f(t)=0否则,特征函数f(t) = l;
[0038] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续,无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果,有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0039] 合并模块:用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点,W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作,从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点,W该起始点类型作为该区域预设类型,向两侧 延伸各S X μ〇时停止,其中S为预设的最小长度,在此实施例中S= 19,
为0点处的实时曲率修正系数,^代表0点的曲率半径,.^代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径,实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同,自动修正延伸长度, 曲率大的地方需要的长度小些,曲率小的地方需要的长度大些,运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1,若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数,则该区域与预设类型相同,否则,与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算,向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止,其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数,两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件,依次确定各段轮廓类型,长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数,计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并,得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0040] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的,随图像信号的变化而变化,采用维 纳滤波来进行一级滤除,此时图像信息还包含有残余乘性噪音,通过F滤波器F(x,y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除,其中q是将函数归一化的系数,即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护) dxdy = l,β为图像模板参数;
[0041] 乘性噪声滤除后,含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t,〇2),yN(t) ' =y(t)+g2(t ,〇2),其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标,gl(t,。2)和g2(t,。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声,用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声;
[0042] 采用函勤
于含噪轮廓进行平滑,命名为K滤波器,经过轮廓点分 类和区域划分,含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合:
其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段,Gff (t)表示包含 非特征区域的轮廓分段,根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数,同时考虑全局特征和局部 特征因素,在特征区域,为了保留细节信息,令min(曰ViliXcji),在非特征区域,关注抑 制噪声的效果,令σ > max(〇Vp〇 X σ〇),其中(/为先验估算得到的全局方差,σι为所选特征 区域的先验估算方差,〇〇为所选非特征区域的先验估算方差,柏为所选特征区域的平均实 时曲率修正系数,扣为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑效 果,选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度,从而根据两类 区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0043] 在此实施例中,S = 19,阔值Τι = 0.24,窗函数宽度D e {10,12},对噪声强度I e (20地,30地}的含噪图像有较好的平滑效果,焊接装置通过焊接物轮廓进行识别,识别过程 中能有效滤除目标轮廓噪声,且对焊接物识别率稳定在92%左右,一方面减少了对人员视 力损伤,另一方面使焊接效率大大提高。
[0044] 实施例3: -种具有自主焊接功能的焊接装置,包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置,本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置,能够有效增强焊接装 置的焊接能力,提高焊接效率,焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别,识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声,从而实现目标定位和形状判别,为准确定点焊接打下基础,其特征是,包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块;
[0045] 建模模块,用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t),其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t),y(t)),其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标,t表示轮廓 曲线方程的参数,且te[0,l];
[0046] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t),其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t),yi(t)),乘性噪声部分化(t)=化(X2(t),y2(t));
[0047] 分段模块,用于对轮廓的分段:目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响,含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息,为了得到准确的曲率,选宽度为DE {13,14}的窗函数W(n),对曲率kN(t) 进行邻域平均,得到平均曲率klN(t),同时对窗口内的曲率值排序,选定中值曲率k2N(t),将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.26进行比较,根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t),即:当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时,k'N(t) =kiN(t)否则,k'N(t) =k2N (t);
[0048] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征,根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点,设定可变权值Τκ,通过判断目标轮廓特征多少,自适应的 决定Τκ,当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时,特征函数f(t)=0否则,特征函数f(t) = l;
[0049] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续,无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果,有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0050] 合并模块:用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点,W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作,从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点,W该起始点类型作为该区域预设类型,向两侧 延伸各S X μ〇时停止,其中S为预设的最小长度,在此实施例中S = 21:
为0点处的实时曲率修正系数,代表0点的曲率半径,;^代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径,实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同,自动修正延伸长度, 曲率大的地方需要的长度小些,曲率小的地方需要的长度大些,运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1,若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数,则该区域与预设类型相同,否则,与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算,向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止,其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数,两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件,依次确定各段轮廓类型,长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数,计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并,得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0051] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的,随图像信号的变化而变化,采用维 纳滤波来进行一级滤除,此时图像信息还包含有残余乘性噪音,通过F滤波器F(x,y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除,其中q是将函数归一化的系数,即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护) dxdy = l,β为图像模板参数;
[0052] 乘性噪声滤除后,含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t,〇2),yN(t) ' =y(t)+g2(t,〇2),其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标,gl(t,。2)和g2(t,。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声,用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声;
[0053] 采用函i
?含噪轮廓进行平滑,命名为K滤波器,经过轮廓点分 类和区域划分,含噪轮廓G Ν ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合:
庚中(t)表示包含特征区域的轮廓分段,Gff化)表示包 含非特征区域的轮廓分段,根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数,同时考虑全局特征和局 部特征因素,在特征区域,为了保留细节信息,令口 <抑化批',扣X 口1>,在非特征区域,关注 抑制噪声的效果,令〇 > η?3χ(σ',Ρ? X 〇〇),其中〇/为先验估算得到的全局方差,〇1为所选特 征区域的先验估算方差,〇〇为所选非特征区域的先验估算方差,財为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数,执>为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果,选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度,从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0054] 在此实施例中,S = 21,阔值Τι = 0.26,窗函数宽度D e {13,14},对噪声强度I e {30dB,4(MB}的含噪图像有较好的平滑效果,计算量和细节信息保留情况均在可接受区间 内且取得较佳的平衡,焊接装置通过焊接物轮廓进行识别,识别过程中能有效滤除目标轮 廓噪声,且对焊接物识别率稳定在92%左右,一方面减少了对人员视力损伤,另一方面使焊 接效率大大提高。
[0055] 实施例4: 一种具有自主焊接功能的焊接装置,包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置,本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置,能够有效增强焊接装 置的焊接能力,提高焊接效率,焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别,识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声,从而实现目标定位和形状判别,为准确定点焊接打下基础,其特征是,包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块;
[0056] 建模模块,用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t),其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t),y(t)),其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标,t表示轮廓 曲线方程的参数,且te[0,l];
[0057] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t),其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t),yi(t)),乘性噪声部分化(t)=化(X2(t),y2(t));
[0058] 分段模块,用于对轮廓的分段:目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由 于受到噪声的影响,含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息,为了得到准确的曲率,选宽度为De {15,17}的窗函数W(n),对曲率kN(t) 进行邻域平均,得到平均曲率klN(t),同时对窗口内的曲率值排序,选定中值曲率k2N(t),将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.28进行比较,根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t),即:当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时,k'N(t) =kiN(t)否则,k'N(t) =k2N (t);
[0059] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征,根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点,设定可变权值Τκ,通过判断目标轮廓特征多少,自适应的 决定Τκ,当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时,特征函数f(t)=0否则,特征函数f(t) = l;
[0060] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续,无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果,有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0061] 合并模块:用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点,W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作,从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点,W该起始点类型作为该区域预设类型,向两侧 延伸各SXy〇时停止,其中S为预设的最小长度,在此实施例中S = 23,
为0点处的实时曲率修正系数,^代表0点的曲率半径代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径,实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同,自动修正延伸长度, 曲率大的地方需要的长度小些,曲率小的地方需要的长度大些,运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1,若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数,则该区域与预设类型相同,否则,与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算,向外侧延伸SXycw或SXy日-1时停止,其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数,(Μ两侧区域内相异点个数为N+2,0-巧侧区域内 相异点个数为N-2,根据上述判定条件,依次确定各段轮廓类型,长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数,计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并,得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0062] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的,随图像信号的变化而变化,采用维 纳滤波来进行一级滤除,此时图像信息还包含有残余乘性噪音,通过F滤波器F(x,y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除,其中q是将函数归一化的系数,即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护) dxdy = l,β为图像模板参数;
[0063] 乘性噪声滤除后,含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t,〇2),yN(t) ' =y(t)+g2(t,〇2),其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标,gl(t,。2)和g2(t,。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声,用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声;
[0064] 采用函勤
巧含噪轮廓进行平滑,命名为K滤波器,经过轮廓点分 类和区域划分,含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合:
其中Gf (:t).表示包含特征区域的轮廓分段,Gff (切表示包 含非特征区域的轮廓分段,根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数,同时考虑全局特征和局 部特征因素,在特征区域,为了保留细节信息,令σ ^ min(o',而x〇i),在非特征区域,关注 抑制噪声的效果,令σ>max(σ',PoX曰u),其中(/为先验估算得到的全局方差,o功所选特 征区域的先验估算方差,〇〇为所选非特征区域的先验估算方差,肛为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数,Po,为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果,选取每种类型区域最小长度S的一半作为K滤波器85%置信区间的长度,从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的K滤波器。
[006引在此实施例中,S = 23,阔值Τι = 0.28,窗函数宽度D e {15,17},对噪声强度I e (40地,50地}的含噪图像虽然增加了部分计算量,但是对此区间的图像有优异的平滑效果, 且细节信息保留情况较好,焊接装置通过目标轮廓识别目标,识别过程中能有效滤除目标 轮廓噪声,对目标的识别速度提高了 0.3s,识别率提高了 9%,且飞行过程稳定,提高了飞行 安全性。
[0066] 实施例5: -种具有自主焊接功能的焊接装置,包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置,本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置,能够有效增强焊接装 置的焊接能力,提高焊接效率,焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别,识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声,从而实现目标定位和形状判别,为准确定点焊接打下基础,其特征是,包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块;
[0067] 建模模块,用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t),其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t),y(t)),其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标,t表示轮廓 曲线方程的参数,且te[0,l];
[0068] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t),其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t),yi(t)),乘性噪声部分化(t)=化(X2(t),y2(t));
[0069] 分段模块,用于对轮廓的分段:目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响,含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息,为了得到准确的曲率,选宽度为De {17,19}的窗函数W(n),对曲率kN(t) 进行邻域平均,得到平均曲率klN(t),同时对窗口内的曲率值排序,选定中值曲率k2N(t),将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.26进行比较,根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t),即:当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时,k'N(t) =kiN(t)否则,k'N(t) =k2N (t);
[0070] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征,根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点,设定可变权值Τκ,通过判断目标轮廓特征多少,自适应的 决定Τκ,当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时,特征函数f(t)=0否则,特征函数f(t) = l;
[0071] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续,无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果,有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0072] 合并模块:用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点,W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作,从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点,W该起始点类型作为该区域预设类型,向两侧 延伸各SXy〇时停止,其中S为预设的最小长度,在此实施例中S = 25,
为0点处的实时曲率修正系数,代表0点的曲率半径代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径,实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同,自动修正延伸长度, 曲率大的地方需要的长度小些,曲率小的地方需要的长度大些,运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1,若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数,则该区域与预设类型相同,否则,与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算,向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止,其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数,两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件,依次确定各段轮廓类型,长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数,计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并,得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0073] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的,随图像信号的变化而变化,采用维 纳滤波来进行一级滤除,此时图像信息还包含有残余乘性噪音,通过F滤波器F(x,y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进 行二级滤除,其中q是将函数归一化的系数,即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护) dxdy = l,β为图像模板参数;
[0074] 乘性噪声滤除后,含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t,〇2),yN(t) ' =y(t)+g2(t,〇2),其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标,gl(t,。2)和g2(t,。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声,用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声;
[00巧]采用函数
时含噪轮廓进行平滑,命名为K滤波器,经过轮廓点分 类和区域划分,含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合: 拓ω' =Σ:.巧(t) + 2iCr (t),:其中辟(t)表示包含特征区域的轮廓分段,Gff (t)表示包 含非特征区域的轮廓分段,根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数,同时考虑全局特征和局 部特征因素,在特征区域,为了保留细节信息,令o<min(σ'',?IlXσ:l),在非特征区域,关注 抑制噪声的效果,令σ > max(o',p〇 X σ〇),其中(/为先验估算得到的全局方差,01为所选特 征区域的先验估算方差,〇〇为所选非特征区域的先验估算方差,虹为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数,輪为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果,选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度,从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0076] 在此实施例中,S = 25,阔值Τι = 0.26,窗函数宽度D e {17,19},对噪声强度I e (50地,60地}的含噪图像有较佳的平滑效果,且细节信息保留情况较好,焊接装置通过焊接 物轮廓进行识别,识别过程中能有效滤除目标轮廓噪声,且对焊接物识别率稳定在92%左 右,一方面减少了对人员视力损伤,另一方面使焊接效率大大提高。
[OOW]最后应当说明的是,W上实施例仅用W说明本发明的技术方案,而非对本发明保 护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明,本领域的普通技术人员应 当理解,可W对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实 质和范围。
[0078] 数据仿真
[0079] 本焊接装置的有益效果为:针对噪声种类的多样性和目前去噪方法的单一性,采 用一种新型的多次滤波装置,并提出了新的轮廓分段、合并手段和滤波函数;计算量相对并 不复杂,同时考虑了全局特征和局部特征的因素且平滑除噪效果好;考虑了轮廓在不同类 型区域之间的差异性,在抑制噪声和保留细节之间取得很好的平衡;根据不同点的曲率不 同,延伸长度相应地自动适应性改变,有效减小了合并后的失真现象。
[0080] 通过仿真,采用该装置在噪声强度N下进行试验,对目标的识别率如下表: 「nn只11
【主权项】
1. 一种具有自主焊接功能的焊接装置,包括普通焊接装置和安装在焊接装置上的目标 识别装置,本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置,能够有效增强焊接装置的焊接能 力,提高焊接效率,焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别,识别过程中能有效滤除目标轮廓 噪声,从而实现目标定位和形状判别,为准确定点焊接打下基础,为准确定点焊接打下基 础,其特征是,包括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块;其中, 建模模块,用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t),其弧长参数化 方程表示为G (t) = (x(t),y(t)),其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标,t表示轮廓曲线 方程的参数,且te[〇,i]; 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为4〃(〇=6(〇+他(〇+犯(〇6(〇,其中加性噪声部 分Ni(t) =Ni(xi(t),yi(t)),乘性噪声部分N2(t)=N2(X2(t),y2(t)); 分段模块,用于对轮廓的分段:目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别为k ⑴和kN(t);选宽度为D的窗函数1(11),0[{7,9},对曲率1?(〇进行邻域平均,得到平均曲率 k 1N(t),同时对窗口内的曲率值排序,选定中值曲率k2N( t),将平均曲率k1N( t)和中值曲率k2N (t)差的绝对值与选定的阈值!^进行比较,根据比较结果决定含噪轮廓曲率V NUhT1 = 0.2,即: 当 |kiN(t)_k2N(t) I >Τι时,1^Ν(1:)=1αΝ(1:) 否贝 11,让、(1:)=1^(1:); 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征,根据V N(t)将轮廓中所有轮廓 点划分为特征点或非特征点,设定可变权值Τκ,通过判断目标轮廓特征多少,自适应的决定 Tk, 当 IkSU) I CTiAiiaxlWt) I 时,特征函数 f(t)=0 否则,特征函数f( t) = 1。2. 根据权利要求1所述的焊接装置,其特征还在于,合并模块:用于剔除由于噪声干扰 产生的伪特征点,以及对无法形成连续区域的特征点和非特征点进行合并操作,从而得到 有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始点〇,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点, 以该起始点类型作为该区域预设类型,向两侧延伸各SXM时停止,其中S为预设的最小长 度,设S=15,为0点处的实时曲率修正系数,·代表0点的曲率半径,:代表由上述窗函数得到的0点的平均曲率半径,实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点 的曲率不同,自动修正延伸长度,能有效减小合并后的失真现象;分别计算两侧区域内相异 点的个数Ν+1和N-I,若相异点的个数小于设定的该类型相异点最小个数,则该区域与预设 类型相同,否则,与预设类型相反;再以两个停止点〇 +1和点〇-!作为起始点重新开始计算,向 外侧延伸S X X μο-i时停止,其中代表点0+1和点Ο-i处的实时曲率修正 系数,〇+1两侧区域内相异点个数为N+2,0-i两侧区域内相异点个数为N-2,根据上述判定条件, 依次确定各段轮廓类型,长度不足S的部分根据其与S的比例计算相异点个数,计入相应的 特征区域;对相邻的同类型区域进行合并,得到连续的特征区域和非特征区域; 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的,随图像信号的变化而变化,采用维纳滤 波来进行一级滤除,此时图像信息还包含有残余的乘性噪音,通过F滤波器F(X,y) = qXeXp (-(x2+y2)/^2进行二级滤除,其中q是将函数归一化的系数,即:JJqX exp(-(x2+y2)/^2)d Xdy = 1,β为图像模板参数; 乘性噪声滤除后,含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GnUV=GUHN1U);假设加 性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = x(t)+gi(t,〇2),yN(t) ' = y(t)+g2(t,〇2),其中xN(t) IPIyN (t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标,81(〖,〇 2)和取(〖,〇2)分别是均值为零、 方差为σ2的高斯白噪声,用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声; 采用函数对含噪轮廓进行平滑,命名为K滤波器,经过轮廓点分类和区 域划分,含噪轮廓GN(t)'表示为不同类型轮廓分段的组合:其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段,Gfp (t)表示包含非特征区域的轮廓分段,根据 轮廓特征分布选取K滤波器的参数,同时考虑全局特征和局部特征因素,在特征区域,为了 保留细节信息,令;在非特征区域,为了提高抑制噪声的效果,令.其中σ'为先验估算得到的全局方差,〇:为所选特征区域的先验估算方 差,〇〇为所选非特征区域的先验估算方差,P1S所选特征区域的平均实时曲率修正系数,Po: 为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑效果,选取每种类型区 域最小长度S的一半作为K滤波器85%置信区间的长度,从而根据两类区域的长度自适应不 同参数的K滤波器。
【专利摘要】本发明公开了一种具有自主焊接功能的焊接装置,包括普通焊接装置和安装在焊接装置上的目标识别装置,识别装置包括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块。本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置,能够有效增强焊接装置的焊接能力,提高焊接效率,焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别,识别过程中能有效滤除目标轮廓噪声,从而实现目标定位和形状判别,为准确定点焊接打下基础。
【IPC分类】G06K9/40, B23K37/00, G06K9/46, G06K9/44
【公开号】CN105488514
【申请号】CN201610012830
【发明人】张健敏
【申请人】张健敏
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2016年1月7日

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