基于距离滤波的厚板多层多道焊特征点识别算法

针对多层多道焊标准与非标准打底焊缝及各道填充焊缝在激光辅助视觉下的图像信息,提出了一种基于距离滤波的图像处理算法来快速、准确识别出焊缝特征点。该算法首先对激光条纹图像进行二值化、开运算等预处理;对预处理后的图像按列扫描,利用重心法提取激光条纹中心线,针对中心线出现断点的情况,通过直线拟合来填充断点;然后选取中心线上若干点拟合直线,通过求中心线上点到直线的距离,对中心线上的点进行3次滤波处理,滤除中心线上大量与特征点无关的点;最后快速找到中心线上4个端点并进行距离补偿得到焊缝的4个特征点。试验结果表明,该图像处理算法能快速、准确识别出焊缝特征点,为多层多道焊缝跟踪提供了重要依据。     

不等厚激光拼焊板焊缝质量检测图像处理方法

针对激光拼焊过程中的各种噪声干扰,使得焊缝图像复杂多变,本文对结构光视觉焊缝质量检测系统图像处理方法进行了深入研究。在图像预处理中,首先通过加窗处理来获得兴趣区域,采用中值滤波去除图像噪声。针对母材区域和焊缝区域对结构光反射率不同,提出了使用局部阈值来分割目标图像的方法,并使用形态学开运算进一步去除噪声干扰;在结构光条纹中心线提取过程中,使用模板法获得了条纹的边界并用几何中心法提取了条纹中心线;提出了基于焊缝灰度图像的灰度突变和拟合直线法来检测特征点的方法。试验表明,该方法具有较高的特征点检测可靠性,并且运算速度快、抗干扰能力强,具有较高实用价值。     

基于机器视觉的管道焊接跟踪技术研究

针对爬行焊接机器人在管道自动焊接中对典型的V形坡口焊缝的定位与中心线的提取,设计了一种基于激光视觉检测的自动焊缝跟踪系统。提出了一种基于激光条纹图像特征的两步定位方法:第一步,建立模板匹配,利用模板匹配方式获取激光条纹位置区域;第二步,采用阈值分割和中心法提取激光条纹中心线,然后采用Shi-Tomasi算法对中心线进行角点检测,经过拟合直线求交点和逐列扫描对比得到焊缝坡口的4个拐点信息,并确定焊缝中心。通过对实际的焊接过程进行测试,结果表明:跟踪系统的平均纠偏误差在2像素以内,平均处理纠偏时间在120 ms以内,具有较高的精度和实时性。     

激光焊缝图像处理算法

鉴于激光视觉传感焊缝跟踪良好的应用前景,介绍了激光焊缝图像采集及处理系统.对激光焊缝图像处理算法进行了详细阐述,算法分为预处理和后处理两部分.对预处理中常用的几种滤波方法进行了分析和比较,并对用于检测焊缝特征点的后处理算法进行了概括说明.     

基于激光视觉的钢结构焊缝图像处理系统

针对钢结构件品种多、批量小,焊缝形状位置一致性差,机器人重复定位过程复杂等缺点,设计了一种基于激光视觉的钢结构焊缝图像处理系统. 运用CCD工业相机和激光器,采集带有激光条带的焊缝图像,分别利用中值滤波柔化噪音,Otsu算法自适应阈值分割,开操作和形态学处理相结合去除图像中除目标像素外的小连通区域,提取激光条带的中心线,最终利用Hough变换对中心线直线拟合,得到特征点位置,并通过骨支架试验验证该技术的可行性. 结果表明,该方法可快速准确地检测到焊缝特征点,满足实际要求.     

一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法

提出了一种焊缝结构光图像处理与特征提取方法,有效克服了焊缝结构光图像中的反光等干扰,准确提取图像中焊缝位置特征.对于激光条纹中心线的提取,采用基于图像列方向像素灰度分布的曲线峰值提取方法,并利用激光条纹位置在时间和图像空间上的连续性和相关性,进行判断提取.对于焊缝图像特征的提取,根据沟槽类焊缝图像形状特点,选择焊缝沟槽图形中心作为图像特征.焊缝图像处理与焊缝跟踪试验结果证明了该方法的有效性和可靠性.     

基于激光视觉的焊缝特征提取算法研究

随着工业技术的发展,基于视觉传感器的焊缝跟踪得到了广泛应用和快速发展。实现焊缝跟踪,其中最关键的步骤是要实现焊缝的自动识别。基于视觉传感的焊缝识别需要用到图像处理技术,图像处理的复杂性、多样性等特点促使对焊缝的识别成为研究热点。视觉传感器得到的是一段包含焊缝轮廓信息的条纹图像,文中主要针对的是激光条纹中心线及焊缝坡口特征点提取的研究现状进行了论述。     

基于主动视觉的焊缝成形尺寸测量和缺陷识别研究

为了实现焊缝成形质量的在线检测,建立了一个基于主动视觉的焊后焊缝成形质量检测系统,同时对整个系统最重要的部分-图像处理进行了深入探讨。在图像处理过程中,首先进行图像预处理;在特征提取部分,用质心法提取结构光中心线;然后用RANSAC算法来拟合焊接母材;用面积法来提取结构光中心线上的特征点。最后得到焊缝成形的几何参数,还可以利用视觉检测系统得到的三维信息进行焊缝三维形貌重建。试验结果表明,该焊缝成形质量检测系统的图像处理方法可靠性高、鲁棒性强、运算速度快。     

图像处理技术在焊缝跟踪中的应用研究

以视觉传感型焊缝跟踪系统为研究对象,详细分析了图像处理技术在焊缝跟踪过程中的应用,其中包括图像预处理、图像分割、边缘检测和特征点提取等图像处理过程;总结了一些传统和新型的图像处理算法,并讨论了各自的工作原理和优缺点.最后,对图像处理技术在焊缝跟踪中的应用前景作了展望.     

基于线结构光的铝合金对接焊缝特征提取方法研究

在对接焊缝的焊后质量检测中,由于环境干扰、材质反射程度及激光功率等因素的影响,造成焊缝表面信息的提取困难。针对上述问题,提出了一种基于线结构光的铝合金对接焊缝特征提取方法,设计了一种基于线结构光的视觉检测系统,实现焊缝表面激光条纹图像的快速采集。针对复杂环境下激光条纹图像的几何分布以及灰度特征,采用直线重投影、图像滤波、连通域分析等图像预处理操作,实现焊缝图像的ROI提取以及噪声滤波;采用加权灰度重心法提取激光条纹的中心线,并通过插值平滑算法得到连通性、拟合程度高的中心线;最后采用最大距离法得到对接焊缝特征点,并计算所需焊缝成形尺寸参数。试验结果表明,该方法能够有效提高图像检测效率及精度,满足工业检测标准。     

视觉焊缝跟踪实时图像处理研究

就视觉焊缝跟踪实时图像处理的方法进行了研究，对其中的关键技术-激光带中心的抽取和特征点的检测提出了切实可行的方法，该处理方法效果好，处理速度快，能够满足跟踪系统的实时性要求。     

Study of image processing for V-shape groove and robotic weld seam tracking based on laser vision

Single-stripe laser was applied to acquire V-shape groove contour information. Most of arc light and splash noise was removed and stripe laser image was kept by wavelet transform. Half-threshold algorithm was used for image segmentation and stripe laser image was gotten after refining. Weld seam center position was identified and extracted by extreme curvature corner detection method. The location of torch was detected to accord the frequency of computer program with robot program and serial communication program. The tracking experiments of sidelong, reflex and curve weld line show that the system can meet the demand of the tracking precision under normal welding conditions.     

基于拉东变换和模糊增强的结构光焊缝跟踪图像处理

针对激光结构光引导焊缝跟踪过程中图像特点,首先对图像进行多角度拉东变换,然后找到变换后的图像中的激光条纹所对应奇异点,保持该奇异点附近点像素值不变,削弱该奇异点远点像素值,再进行拉东逆变换复原图像;最后采用模糊增强法对复原后的图像进行处理,可以获得清晰且少噪声的结构光图像.结果表明,该方法效果良好,抗干扰性较强,耗时较少,适合于激光视觉焊缝跟踪过程.     

搭接焊缝的视觉传感图像预处理及信息提取

对基于结构光视觉传感的搭接焊缝的图像预处理及信息提取进行了研究.CCD摄像机采集到的焊缝图像,经过低通滤波、阈值变换、拉普拉斯锐化、细化一系列图像预处理后,准确提取了焊缝激光条纹信息,运用搜索法检测焊缝位置.根据搭接焊缝偏中距离和焊缝高度的计算方法提取信息,实现焊缝的自动跟踪.     

V型焊缝的视觉传感图像处理研究

对基于结构光视觉传感V型焊缝图像处理的方法进行了研究。获取的图像中存在大量的飞溅、烟尘、电弧光以及周围环境电磁、静电产生的噪声干扰。研究的图像处理方法可以去除这些干扰,准确提取焊缝激光条纹信息,该方法处理速度快,能够满足焊缝实时跟踪要求。     

基于结构光立体视觉的焊缝测量

提出了一种基于结构光立体视觉的焊缝测量方法,并给出了一种简单的摄像机与激光器标定方法。它采用安装在机器人末端的两台摄像机和一只激光器构成测量系统,激光器发出的光束经平凸柱面镜变成光平面,在焊件上形成条纹。两台摄像机同步采集该条纹图像,结合机器人末端位姿与摄像机参数,对于条纹上的每个特征点可以获得三组空间坐标。对这三组坐标进行信息融合,可以更加精确的获得特征点的空间坐标。进行的V形焊缝测量与跟踪试验表明,该方法具有实时性好、测量精度较高、标定简单、可靠性高等特点。     

基于激光双目视觉的接缝三维重建

设计研制了结构激光双目视觉传感器,该传感器加入结构激光,很好地解决了立体视觉中对应点的匹配问题.利用该传感器采集接缝图像,开发了图像采集处理程序,实现接缝图像处理和特征分析,识别并提取了二维平面上接缝特征点的图像坐标.采用MATLAB软件实现了三维重建标定算法,根据双目视觉原理,由接缝特征点的图像坐标计算出其三维坐标,进行了三维重建,抽取了接缝三维几何尺寸、坡口类型、角度、间隙等焊接特征信息.     

单条纹激光引导焊缝跟踪图像处理

研究了单条纹激光引导焊缝跟踪图像处理方法.首先利用小波分解技术获得图像水平方向的细节部分,在该部份激光条纹的信息得到了较好的保持,而噪声信息则比较少,有利于焊缝识别;然后对该部份进行竖直方向上的中值滤波以滤除残余的噪声;最后采用KSW熵算法,对图像进行分割,并识别出焊缝区域.该方法效果较好,抗干扰性强,耗时少,能满足焊缝实时跟踪的要求.