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一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法

xiaoxiao2020-07-22  2

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一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法
【专利摘要】一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法,用于从角焊缝检测图像中提取特征点,属于机器视觉在线检测技术研究领域。从局部图像的灰度统计量入手,计算初始图像中每点灰度对比度以区分反光形成的干扰条纹与实际条纹,再通过图像形态学方法修复二值图像中包含实际光条的区域并进一步去除残留干扰条纹。在初始图像的感兴趣区域中将各点灰度在光条截面方向泰勒展开,根据泰勒展开式确定光条中心点。自动确定条件成立的参数区间因此对不同反射率的角焊缝表面以及任意方向的光条均适用。用改进的迭代最小二乘法精确地拟合出光条在角焊缝表面的两段直线方程从而得到角焊缝特征点。该角焊缝特征点提取方法无论鲁棒性还是精确度都有很大提高。
【专利说明】一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及基于激光视觉的工业图像特征点自动提取领域,具体是指一种通过工业相机和激光结构光拍摄现场焊缝图片经图像处理自动跟踪角焊缝的方法,属于机器视觉在线检测技术研究领域。
【背景技术】
[0002]在工业现场的焊接过程中焊缝的自动检测与跟踪是实现焊接自动化的关键一步。相比于探针法、超声波探测法等方法,基于机器视觉的焊缝跟踪方法具有非接触、精度高、结构简单等优点。其中由相机和线激光器组成的视觉传感器的应用覆盖面很广泛。
[0003]线激光器发射的激光条在图像中表现为一条有宽度的直线,为了从中提取特征点的坐标需要细化光条也就是要提取光条的中心点。激光条在它的截面方向上的光强变化规律近似于高斯曲线,因此光条的中心点位置即为高斯曲线的顶点。根据这一特点国内外的学者们提出了许多提取光条中心点的方法,例如极值法、自适应阈值法、重心法、高斯拟合法、方向模板法等。提取出光条中心点之后要将这些点拟合成光条中心线,拟合直线最常用的方法是最小二乘法。为了拟合分段的光条中心线并提高参数的精度,有基于线性度和多段拆分的拟合方法以及基于卡尔曼滤波的跟踪直线方法。
[0004]在焊接现场中存在着很多对图像产生干扰的因素,例如焊接过程中产生的弧光和飞溅。同时如果形成角焊缝的工件表面十分光滑那么用于检测的激光条会在角焊缝表面发生较大程度的反光。基于以上原因,直接提取实际图像中光条的中心点会得到许多错误的点。而且由于激光条在角焊缝表面会发生形变成为折线且表面各处反射率不尽相同,因此提取光条中心点的方法对光条方向和表面材质要具有鲁棒性。

【发明内容】

[0005]本发明的目的是消除由激光条在角焊缝表面互相反射形成的干扰条纹,设计一种能够精确提取任意方向光条的中心点的方法,对提取的光条中心点拟合分段直线方程并确定角焊缝特征点的坐标,在线跟踪角焊缝的位置。
[0006]为达到此目的,本发明的技术方案如下:通过计算图像局部对比度区分出实际的光条条纹和反射造成的干扰条纹;由Hessian矩阵确定光条在图像中的截面方向,根据图像中各点的灰度在光条截面方向上的泰勒展开式确定光条中心点;对离散的光条中心点用迭代拟合的方法辨识出光条在角焊缝表面的中心线方程并确定角焊缝特征点。
[0007]第一步:对初始图像每一点在一定的邻域范围内计算灰度变异系数C.V,
= 其中为邻域内的灰度标准差,为邻域内的灰度平均值。保留初始
图像中灰度变异系数较大的点,根据这些点在初始图像中的位置构建与初始图像相同尺寸的二值图像。
[0008]第二步:对上一步得到的二值图像执行图像形态学操作,最后图像中值为I的点组成感兴趣区域。所谓感兴趣区域就是初始图像中需要处理的部分区域。
[0009]第三步:离散化二维高斯函数以及其在X和y方向上的一阶、二阶偏导数和混合偏导数作为核函数卷积初始图像中感兴趣区域部分,得到感兴趣区域部分图像中各点灰度在X和y方向上的一阶、二阶偏导数以及混合偏导数。由各点灰度在X和y方向上的二阶偏导数zxx, Zyy和混合偏导数Zxy构造各点对应的二阶Hessian矩阵H如下:
[0010]
【权利要求】
1.一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法,其特征是从局部图像的灰度统计量人手,计算初始图像中每点灰度的对比度以区分反光造成的干扰条纹与实际的激光条条纹,再通过图像形态学方法修复二值图像中包含实际光条的区域并进一步去除残留的干扰条纹;在初始图像的感兴趣区域中将各点灰度在光条截面方向泰勒展开,根据泰勒展开式确定光条中心点,对不同反射率的角焊缝表面以及任意方向的光条均适用;用改进的迭代最小二乘法精确地拟合出光条在角焊缝表面的两段直线方程从而得到角焊缝特征点;包含以下几个步骤: (1)找出初始图像中对比度强的点,构建二值图像; (2)对二值图像执行图像形态学操作,确定初始图像中的感兴趣区域; (3)在图像感兴趣区域中根据灰度在光条截面方向上的泰勒展开式确定光 条中心点; (4)拟合分段光条中心线方程并确定两段直线的交点作为角焊缝特征点。
2.根据权利要求1所述一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法,其特征是:所述步骤⑴中找出初始图像中对比度强的点,包含如下步骤: 第一步、用大小为31*31的窗口计算初始图像中每点灰度的变异系数
3.根据权利要求1所述一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法,其特征是:所述步骤(2)中对二值图像执行图像形态学操作,选择10*10矩形结构元素对二值图像执行图像形态学闭运算,接着由重构做开运算,最后执行膨胀操作得到修正后的二值图像;二值图像中为I的点在初始图像中对应的位置构成感兴趣区域,此感兴趣区域只包含实际激光条纹。
4.根据权利要求1所述一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法,其特征是:所述步骤(3)中在图像感兴趣区域中根据灰度在光条截面方向上的泰勒展开式确定光条中心点,包含如下步骤: 第一步、离散化二维高斯函数及其在X和y方向上的一阶、二阶偏导数以及混合偏导数作为核函数构造卷积模板,将各核函数分别与初始图像感兴趣区域部分卷积,得到对应的与初始图像相同尺寸的5个矩阵;这5个矩阵中对应位置处的元素分别是感兴趣区域部分图像中各点灰度在X和I方向上的一阶、二阶偏导数以及混合偏导数; 第二步、由感兴趣区域中各点灰度在X和I方向上的二阶偏导数zxx,Zyy和混合偏导数Zxy构造各点对应的二阶Hessian矩阵H如下:

5.根据权利要求1所述一种基于激光视觉的角焊缝自动跟踪方法,其特征是:所述步骤(4)中拟合分段光条中心线方程并确定两段直线的交点作为角焊缝特征点,包含如下步骤: 第一步、将得到的光条中心点按X或y方向的坐标排序,构成点列P ; 第二步、取点列P的中位点作为分界点c的初始位置,c将点列P分为两段分别拟合直线方程;拟合直线方程的方法为最小二乘法,定义准则函数为参与拟合的点与拟合直线距离的平方和,极小化准则函数得到拟合直线的参数,如下式:
【文档编号】G06T7/00GK103955927SQ201410173966
【公开日】2014年7月30日 申请日期:2014年4月26日 优先权日:2014年4月26日
【发明者】白瑞林, 刘子腾, 吉峰, 李新 申请人:江南大学, 无锡信捷电气股份有限公司

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