焊缝激光检测梯形边缘小波分析模型及应用

采用条状激光投射到薄板对接、搭接等焊缝上,利用CCD摄像机拍摄其图像,对该类图像的特征进行分析,采用Harr小波变换,建立了梯形边缘小波变换分析模型,分析了该模型的性质,并利用此性质实现了激光线条的检测与提取。该模型统一了三角形边缘和方波形边缘,试验表明,与传统的LOG方法相比,该方法运算量小、图像处理时间短,对激光线条宽度变化有较强制 适应性,且不受激光线条与周围区域的灰度相对强度的影响。为实时焊缝激光检测与跟踪提供了一种有实用价值的算法。     

小波分析在焊缝检测图像处理中的应用

简述了子波分析在焊缝视觉跟踪过程中检测焊缝方面的应用,从实验结果可以看出,采用多尺度小波变换能够获得清晰的焊缝边缘,可以大大简化硬件设备。     

基于小波边缘检测的焊缝跟踪技术

在基于视觉传感的焊缝跟踪系统中,焊缝图像复杂多变,要准确得到焊缝中心线,选取合理高效的处理算法是十分重要的.在详细分析焊缝图像特点基础上,采用先行基于梯度信息的自适应平滑滤波,运用3阶B样条双小波多尺度边缘检测方法,减少了误检漏检率,有效地提高了小波变换在抗噪性能和定位精度上的优越性.在此基础上提取出焊缝中心线,用于焊缝自动跟踪控制.试验结果表明,该方法复杂度适中,处理速度较快,效果良好,能有效地提高焊缝跟踪控制的精度.     

一种有效的盒维法及其在焊缝图像边缘检测中的应用

分形维数是一个很有价值的特征,可用来描述粗糙的、具有自相似特征的图像.这些特征已经被用在纹理分割、图像压缩、形状分析以及其他方面.本文提出了一种有效的局部盒维数的计算方法,并把它应用在焊缝的X射线图像上,试验结果表明,局部盒维数是边缘区域的重要特征,能够为焊缝的分割提供重要的信息.     

基于小波变换的大型锻件图像边缘检测

大型锻件热态在线尺寸测量一直是在线生产的难题,近来,提出了用CCD测量尺寸的原理,其中CCD图像的边缘检测是其中的关键环节。文章根据Mallat小波理论中图像边缘对应于小波变换模的局部极大值点的理论,采用B样条小波对大型锻件图像进行了多分辨率小波变换,并根据不同尺度下噪声的小波系数变化较大的特点,采用固定阈值,有效抑制了噪声,成功地检测出图像的单像素边缘。试验结果表明,用小波变换处理大型锻件热态CCD图像的效果较好。     

采用小波分析的水下药芯焊接焊缝图像边缘检测技术

由于传统的边缘检测算子如梯度算子、拉普拉斯算子、Sobel算子等对噪声敏感，采用了Bubble函数过零点检测来提取焊缝图像边缘的小波多尺度方法。通过调整尺度参数σ的值，得到焊缝边缘提取效果最好的σ的范围是：0．4≤σ≤0．6，有效降低了噪声，同时又较好地保特了焊缝边缘细节。在水下药芯焊接焊缝边缘检测中获得较好的效果。     

基于小波变换的双阈值水下焊缝图像边缘检测研究

水下焊缝图像受到水下环境、弧光、飞溅、泥沙浑浊等噪声影响,生成的焊缝图像模糊不清质量较差,采用传统的边缘检测算法提取水下焊缝边缘,结果无法满足要求。为解决此问题,利用Canny算法,提出基于多尺度小波变换的自适应双阈值边缘检测算法。该算法结合多尺度小波变换,以三次B样条为小波函数,采用双线性插值进行非极大值抑制,根据OTSU法生成自适应双阈值抑制噪声和去除伪边缘。实验结果表明：相比传统的Canny算法,此改进算法对水下焊缝图像边缘检测效果更佳,边缘检测更精确、丰富完整,且有效抑制噪声,验证了此算法的有效性。     

基于自适应阈值和边缘生长的焊缝轮廓检测方法

针对常规边缘检测方法对金属表面划痕、锈蚀、污渍敏感的问题,提出了边缘检测与散点颗粒去除相结合的焊缝轮廓检测法.通过对图像进行高斯平滑,计算每一列相邻像素的差值,选取阈值自动筛选符合条件的边缘点,将噪声点、伪边缘点通过颗粒过滤的方法去除,最后寻找边缘端点,制定线段生长法,连接边缘线段确定焊缝轮廓.该方法能准确定位焊缝边缘...     

用DSP实现焊缝图像处理算法中的小波变换算法

利用模板匹配算法获取焊缝中心位置。该算法首先通过二维小波变换得到焊缝的模板,再将该模板在后续焊缝图像中平移,计算模扳平移到各位置的互相关系数,取互相关系数最大值对应的列为被测图像的焊缝中心位置。基于DSP在数字信号处理中的优势,使用TDS642EVM实现焊缝识别图像处理算法。文中分析了二维小波变换算法的原理,开发了用DSP（数字信号处理器）实现小波变换算法的程序,最后列出了用TDS642EVM处理管道焊缝图像实例。     

基于改正二维主成分分析的焊缝表面缺陷检测

机器人焊接因零件形状不规则和焊接工艺复杂不可避免带来各种焊缝缺陷.针对二维主成分分析应用于焊缝表面缺陷检测时面临计算复杂度高、分类准确率低及无法进行增量学习等问题,提出了一种基于均值更新的增量二维主成分分析(mean updated incremental two-dimensional principal compo...     

一种基于梯度直方图的焊缝边缘检测方法

焊缝边缘检测技术是图像分析、图像理解的最基本操作之一,也是焊接机器人实现焊缝跟踪的关键技术之一。基于梯度直方图提出一种焊缝边缘检测方法,将二维高斯滤波器分为水平和竖直方向的一维高斯滤波器对图像进行平滑处理,然后用一种改进的梯度计算方法来计算梯度和确定像素点梯度方向。最后采用梯度统计量进行阀值选取,并结合非极大值抑制得到单像素宽的边缘图像。将二维高斯函数和梯度的计算由二维降到一维,减少了计算量,同时由于不同的梯度值直接与相应的方向对应,因而在后续的处理中无须再进行梯度方向的计算,提高运算的效率,阈值选取具有一定的稳定性。运用MATLAB软件对图像进行处理,对比经各种算法处理的焊缝图像说明该算法具有较好的适应性和鲁棒性。     

基于多经验参数约束的等离子弧焊熔池边缘检测

对等离子弧焊接熔池图像边缘提取算法进行了研究.拍摄了等离子弧焊接正面熔池,发现强烈的正面电弧弧光被熔池液态金属表面反射后在图像中形成大面积的灰度饱和区,弧光区域边界的灰度梯度远大于真实熔池边缘的灰度梯度,导致常规的图像处理算法不能准确地将熔池边界提取出来.针对这一问题,提出多经验参数约束的边缘检测算法,使用前n幅已处理熔池图像边缘信息和弧光最小外接曲线等多种经验参数作为引导信息对图像边缘进行约束,剔除伪边界,检测出真实的熔池边缘信息.将所提取的边缘信息与试验测量结果进行比较,表明所提出的算法能够有效快速地检测出熔池边缘.     

CO2焊熔池图像的Bubble小波零交叉边缘检测

在用CCD捕获的CO2焊熔池图像中存在大量的弧光噪声和飞溅形成的点噪声，要准确地检测熔池图像的边缘较为困难。首先采用中值滤波和乘法运算对CO2焊图像进行降噪处理。基于零交叉边缘检测方法和多孔算法，研究了熔池边缘的Bubble小波检测方法及算法实现，对比分析了不同小波尺度对边缘检测结果的影响。试验结果表明，用Bubble函数构造的小波基对提取熔池边缘效果较好，为熔深控制、焊缝跟踪等奠定了坚实的基础。     

Edge detection of molten pool and weld line for CO2 welding based on B-spline wavelet

Due to the disturbances of spatters, dusts and strong arc light, it is difficult to detect the molten pool edge and the weld line location in CO2 welding processes. The median filtering and self-multiplication was employed to preprocess the image of the CO2 welding in order to detect effectively the edge of molten pool and the location of weld line. The B-spline wavelet algorithm has been investigated, the influence of different scales and thresholds on the results of the edge detection have been cornered and analyzed. The experimental results show that better performance to extract the edge of the molten pool and the location of weld line can be obtained by using the B-spline wavelet transform. The proposed edge detection approach can be further applied to the control of molten depth and the seam tracking.     

基于图像过渡区的CO2气体保护焊焊缝识别算法

利用过渡区图像分割技术实现CO2气体保护焊焊缝的识别.采集到的焊缝图像在目标区和背景区存在过渡区域,在直方图上表现为双峰之间的谷比较宽广且平坦.通过对原始图像进行高端剪切和低端剪切变换,利用不同灰度像素的梯度信息来确定过渡区,进而利用过渡区来确定图像分割的阈值.克服了图像中非目标区域的影响,可以抗噪声和干扰.算法简单,实时跟踪性也较好.结果表明,该方法边缘检测效果良好,是一种比较适合CO2气体保护焊焊缝识别的方法.     

基于小波变换的熔滴过渡图像的边缘检测

利用小波变换和改进的Prewitt算子对GMAW短路过程的熔滴过渡图像进行边缘检测.用中值滤波对采集到的图像做平滑预处理后,使用小波变换将图像分解到各个层次并提取各层的近似系数和细节系数,将各层的对角细节系数加强适当的倍数后重构图像,使用改进的Prewitt算法对重构图像进行边缘检测.结果表明,此方法可以有效地提取真实熔滴轮廓和熔池边缘,小波分解的层数和加强倍数的大小是影响图像边缘提取效果的重要因素,层数和倍数应根据拍摄到的图像的实际情况确定.     

微间隙焊缝磁光成像小波多尺度融合检测

针对微间隙(小于0.1 mm)对接焊缝,通过对焊件施加感应磁场,并利用法拉第旋光原理构成的磁光传感器,获取焊缝磁光图像.为了获取焊缝的准确位置,研究一种焊缝磁光图像的小波多尺度信息融合边缘检测方法.对焊缝磁光图像进行3层小波分解,获得包含焊缝边缘信息的小波高频图像.根据各尺度高频信息包含的细节丰富度,融合各尺度高频图像,然后用小波模局部极大值对融合图像进行边缘检测,得到抗噪性和连续性好、定位精度高的焊缝边缘,最后进行焊缝跟踪试验.结果表明,磁光图像小波多尺度信息融合是一种有效的焊缝边缘提取方法,适用于磁光成像传感的微间隙焊缝跟踪图像处理过程.     

基于RNGK-FCM算法的大梁焊接障碍物识别

针对大梁焊接时难以通过传统的识别方法实现实时而精确的障碍物识别的问题,提出一种优化模糊C均值实时聚类(RNGK-FCM)的大梁焊接障碍物识别方法. 引入实时聚类策略,替换核化距离函数,全局快速优化. 通过MATLAB平台进行仿真对比分析各类FCM算法聚类性能,RNGK-FCM相比于传统FCM算法,能实时获取聚类数;对噪声点具有较好的鲁棒性;降低了对初值的敏感性,聚类识别精度高. 在某公司大梁自动焊生产线进行障碍物识别试验. 结果表明,各类障碍物聚类数准确,实时性优良,障碍物规避动作精准,为实现大梁自动焊打下了坚实的基础.     

一种基于结构光的V型焊缝实时图像处理方法

在焊缝跟踪系统中,需要实时准确获得焊缝中心线的位置,就必须设计一种基于结构光的V型焊缝中心线的提取方法。对焊缝进行中值滤波去除图像噪声,采用自适应阈值分割的方法对图像进行二值分割,采用二值形态学的边缘检测方法对二值后的图像进行孤点滤波和边缘检测,采用对边缘上下边界点求取平均值方法提取结构光的中心线,采用基于斜率分析和最小二乘法相结合的检测的方法对图像进行特征检测获得图像的特征信息。通过实践表明,所采用的方法能够正确地提取焊缝特征信息,具有很强的抗干扰性能,能够满足焊缝跟踪系统的实时性要求。