一种线激光V形焊缝中心点识别的改进算法

在机器人自动化焊接过程中,准确识别、提取出焊缝位置,对于焊接的精度与质量有着很大的影响。基于线激光的V形焊缝轮廓识别算法,在进行阈值分割时,有时由于线激光与V形焊缝接触时会产生激光的变形,导致局部光强下降,部分轮廓会消失。提出一种改进算法,首先通过双边滤波方法,达到图像平滑的目的;然后通过Canny边缘检测算法,准确地提取出线激光在焊缝上变形的区域;通过膨胀算法处理后,再去除焊缝轮廓留下的干扰直线;再通过直线细化算法,识别出与线激光相交的焊缝边缘轮廓点与中心点。最后识别出焊缝中心点位置。     

基于形状先验活动轮廓的焊接图像熔池分割方法

焊接熔池与弧光距离最近,受到的干扰最严重,导致熔池图像分割十分困难. 文中提出了一种极坐标下基于凸形形状先验和边缘候选点的活动轮廓模型. 首先,使用灰度和梯度极值相结合的方法获得熔池边缘候选点;然后,基于边缘候选点的位置信息,以及极坐标下轮廓顶点组成的内角信息构造活动轮廓模型的边缘能量项及形状能量项;最后,使用贪婪算法获得了最小能量轮廓顶点,使用三次B样条插值获得了光滑封闭的熔池轮廓. 结果表明,提出的活动轮廓模型对初始轮廓不敏感,可以获得精度较高的熔池分割结果,能够克服弧光等噪声的干扰.     

基于改进Snake算法的坡口中光致等离子体图像分割

光致等离子体是CO2激光焊的重要现象.厚板激光焊时,坡口中的光致等离子体图像受熔池等噪声影响,传统边缘提取算法易产生伪边缘,给后续分析计算带来困难.设计了坡口中光致等离子体图像采集系统,所获得的图像经高斯滤波后,为了克服熔池对光致等离子云图像的干扰,改进了主动轮廓模型Snake算法,基于OTSU算法完成等离子云图像的二值化和初步分割,设计了Snake模型能量函数并优化了相关参数,提取了坡口中光致等离子体边缘,与传统Sobel算子等方法比较,提高了等离子云边缘提取的准确性和可靠性.     

逆向工程中散乱点云的边界线自动提取方法

复杂曲面零件的几何模型重构是逆向工程的研究重点之一,由零件表面的数字化数据提取边界线对重建模型的品质和精度起着重要作用。在研究基于图像法的点云数据边界特征自动提取的基础上,提出了利用各点处场力大小对边界点进行优化的方法,可以避免噪声点对边界轮廓形状的影响。通过对边界点进一步拟合形成边界曲线,达到对点云数据进行自动划分的目的。该方法具有较强的可操作性和实用性。     

面向机油泵零件关键尺寸的机器视觉测量

机油泵工作平面的检测精度直接影响其工作稳定性和寿命,针对利用微分算子进行边缘检测存在"提升噪声"缺陷,提出一种基于机器视觉的测量方法。在对背光数字图像进行边缘亚像素边缘提取的基础上,采用Ramer算法对获取的亚像素边缘坐标数据按几何特征进行分段,采用改进最小二乘法,提取有用边缘,迭代拟合零件轮廓,抑制离值点对边缘检测干扰。通过机油泵内外转子的检测结果表明:该方法能够精确提取具有清晰边缘的高精度复杂形状背光图像边缘信息,高效应用于中小机械零件的中心距、圆度等几何量的中高精度(IT5～IT7)测量。     

基于局部特征的位姿求解算法北大核心

为提高点云数据配准精度,更准确获取目标物体位姿信息,提出一种基于局部特征的多源数据匹配位姿求解方法。首先,通过3D深度相机获取模型三维点云数据,并根据梯度阈值算法从大量点云数据中得到物体表面梯度值;其次,使用L+边界提取算法提取物体边缘轮廓特征信息,再遍历实体大量点云数据求解二维轮廓特征值,从而对输出的轮廓特征数据建立特征数据库;最后,对获取的点云数据特征进行数据处理,通过Hu矩匹配算法找到相对应的数据源后再由F-ICP匹配算法获取模型位姿。结果表明基于局部特征的多源数据匹配算法可以有效对点云数据进行位姿计算,匹配精度得到提升。     

相连金刚石颗粒图像的分割

为了提高图像分析法测量金刚石颗粒粒径的精度,简化测量过程中金刚石图像采集的步骤,进行了相连金刚石颗粒图像分割的研究.以最小外接圆法评定了金刚石颗粒投影的圆度.在对采集到的金刚石颗粒图像二值化的基础上,首先提取金刚石颗粒图像的轮廓,获取轮廓坐标序列并采用五点平均法对轮廓坐标序列进行了平滑;基于金刚石投影的凸性,沿轮廓逐点搜索出分割点(凹点).结合金刚石颗粒投影圆度系数的特征,进行了分割算法的设计,解决了分割点的配对问题.算法考虑了金刚石枝状相连、环状相连及枝状-环状相连的情况,提高了算法的实用性.分割实例表明,算法能有效分割相连的金刚石颗粒图像,准确性较高.     

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.     

板料零件网格坐标图像特征提取算法研究

为进行板料零件冲压成形分析,采用网格坐标图像的视觉测量法进行变形区域塑性主应变分布的测量.该方法基于视觉测量变形区域应变分布;通过二维网格坐标图像的特征信息完成物体的三维重建,其中图像边界和特征点是常用的图像特征信息.在传统Freeman链码边界追踪算法的基础上进行改进可节省运算时间,跟踪后产生单像素宽度的轮廓边缘.在MFC中创建了一个基于OpenCV的应用程序,在单像素边界图像的基础上,利用OpenCV库函数实现对图像特征点的提取.试验结果表明,利用OpenCV实现特征点提取能省去不少编程的复杂工序,具有速度快和效率高的特点.     

一种剥皮算法在工业CT图像分割中的应用

图像分割是工业CT三维重构的重要步骤之一,目前还没有一种有效分割各类图像的通用算法。针对同心圆层状结构工业CT图像的特点,提出一种剥皮图像分割算法。该算法首先检测图像的边缘,利用边界跟踪方法求出层边界,再对层边界图像进行剥皮处理,然后用所得到的模型去对原始图像掩模,最后得到的图像即为最终分割图像。该方法对层状结构的工业CT图像具有较好的分割效果。     

精冲件轮廓缺陷在线检测技术北大核心CSCD

为提高平板厚板型精冲件的轮廓检测速度与精度,基于机器视觉技术,研究了一种轮廓缺陷在线检测技术。利用Canny算子从均值偏移滤波后图像中提取边缘线,然后根据标准轮廓(模板)的尺寸,从中挑选出需要检测的轮廓。由于待检测轮廓与模板存在角度与位移偏差等问题,提出了一种先角度配准、再位置配准的两步图像配准算法,将配准后的待检轮廓与模板进行图形比对,差异图像经过形态学滤波等算法处理,获得缺陷区域的尺寸及位置,由此实现精冲件的在线检测。基于研究成果设计开发了一套零件在线检测系统,并进行了实验验证。结果表明,该系统能够识别的零件精度达0.4 mm,每件的识别时间小于0.3 s,完全能够满足大批量精冲零件的轮廓缺陷在线检测的需求。     

微米级机器视觉系统中随机误差与系统误差的研究

为了实现机器视觉检测系统对零件尺寸的微米级自动测量,对随机误差和系统误差进行了研究.改进了双线性插值法,对像素进行细分,用canny算法检测出边缘,并用多项式拟合出轮廓.该轮廓存在随机误差和系统误差.根据轮廓的切向连续性,用期望值和实测值进行最优估计,消除随机误差的影响.分别用不同宽度的量块放在视场的四个象限,测得多组图像,提取轮廓点,结合畸变模型,对畸变进行校正并对系统进行标定.通过细分、卡尔曼滤波、畸变校正和标定,每个像素代表的实际尺寸为4.584μm,精度达到2.5μm.     

基于图像分割的芯片定位在检测系统中的应用

针对辐射环境下电路板检测对芯片进行定位的情况,提出基于图像分割的芯片定位算法。该算法首先通过人机交互选择待检测芯片并设定初始种子点;其次根据初始种子点进行SLIC超像素合并获得芯片的初始轮廓;再次利用One Cut分割出芯片的环形边缘;最后通过矩形拟合矫正芯片轮廓并获得芯片坐标信息。解决了大尺度的超像素在进行区域合并时,孔洞和断连区域以及跨边缘的超像素导致的轮廓提取不理想的问题。实验结果表明仅需很少的人机交互,可以有效提高图像分割质量,且定位精度在5pixel以内,响应时间在0.8s以内,满足电路板抗辐射检测领域的需求。     

基于约束流体化的激光图像特征三维重建算法

针对当前的三维重建方法一直存在无法真实体现激光图像的三维特征、且匹配精度较差等缺点,提出基于约束流体化的激光图像特征三维重建方法.结合激光图像的特有特征设计特征点检测算法,提取激光图像特征点,采用最优二叉树法对激光图像特征进行匹配,运用非线性流体分析方法获取激光图像特征三维重建所需参数矩阵;引入不同约束权重比例法对约束权重系数进行选择;实现对激光图像特征的三维重建.实验结果证明:采用该算法充分利用图像特征点进行激光图像的三维重建,其重建效率高,时间短,与原图的匹配度较高,具有一定的实用性.     

伽玛刀治疗计划系统中一种新的图像轮廓提取算法

在伽玛刀治疗计划系统中,为了给三维重建提供汽观的参考依据,要求准确地对体表、病灶和其他组织进行轮廓提取。针对目前该系统中以手工轮廓提取为主的现状,本文提出并实现了一种新的图像轮廓提取算法。该方法利用初始轮廓逐步逼近最佳轮廓,不仅将图像灰度变化的微分信息作为边缘提取的依据,旧时以图像轮廓的整体几何信息作为指导,从而在满足边缘检测精度要求的前提下,一定程度上解决丁噪声对轮廓特征提取的影响。     

基于视觉技术的活塞环闭口间隙检测的研究

目前,活塞环的检测普遍采用人工检测。采用视觉技术提取活塞环闭口间隙轮廓,对轮廓进行图像处理,得到测量结果,与人工检测相比,检测速度更快,精度更高。传统的边缘检测过程大都采用Canny算子,通过高斯滤波过滤图像。在活塞环轮廓处理过程中,对轮廓提取精度要求更高。高斯滤波作为低通滤波算法,对轮廓没有保护作用,会导致轮廓边缘图像模糊。针对这一问题,提出了改进的Canny算子,采用中值滤波和傅里叶变换相结合的方法,有效地提高了边缘轮廓的提取精度。     

基于焊枪轮廓特征提取的焊接偏差测定方法

在熔化极气体保护焊(gas metal welding, GMAW)焊接过程中,由于弧光干扰严重,视觉系统难以同时准确提取焊缝和焊丝尖端,从而影响焊缝跟踪的精度.针对这个问题,提出一种定位焊枪中心来替代定位焊丝尖端的焊接偏差测定方法,并对该方法进行了可行性论证.首先,在增强熔池图像中的焊缝、焊枪边缘轮廓信息后,设置矩形窗获得边缘采样点.然后,使用聚类算法筛选出正确的边缘采样点,根据采样点利用最小二乘法拟合出焊缝直线和焊枪椭圆方程.最后,计算当前图像焊枪中心与焊缝直线的距离,与基准图像中的对应距离进行比较,测定出焊枪位置偏差量和焊枪摆幅偏差量.实际验证结果表明,焊枪中心与焊丝尖端的替代误差在0.2 mm以内,满足跟踪精度要求,具有较强的工程实际意义.     

基于多任务结构网络的冷金属过渡焊熔滴轮廓定位与提取

针对冷金属过渡焊（CMT）熔滴轮廓特征，联合目标检测和图像分割算法设计了多任务结构网络，以监视熔滴方位并提取出精确的外轮廓，实现对CMT熔滴过渡过程的图像信息数据化，从而反映CMT送丝过程的熔滴行为。将高速摄像机拍摄的原图像直接输入网络，R-Net实现对熔滴位置的定位，此过程精度可达到97.31%，并在此基础上直接生成初步掩码。多任务结构网络主体部分对初步掩码进行精细化处理并结合初步分割的前景图，可实现对熔滴轮廓的提取，轮廓拟合精度可达98.8%。此外，利用以上所设计的网络，可得到CMT完整焊接周期内熔滴形貌的变化，实现对CMT熔滴过渡过程的可视化和数据化。     

改进Canny算法在中厚板边缘检测中的应用

传统的Canny边缘检测算法容易受到环境噪声和光照变化等外界因素的影响,导致检测结果中会包含部分的背景图中的边缘,而且需要人工选择参数,算法的灵活性和适应性较低。提出了一种改进的基于Canny算子的边缘检测算法,采用双边滤波抑制噪声;利用子图像依据原始背景图均值的方差变化率,确定是否对子图像进行边缘检测与跟踪;使用OTSU算法计算前景亮度自适应阈值及对应的梯度值的阈值以确定Canny边缘检测的单阈值,得到初步的边缘检测结果;最后结合前景的亮度值和梯度值对检测到的结果进行边缘跟踪,得到完整的轮廓。试验结果表明,改进的Canny边缘检测算法不仅具有一定的抗噪性,而且能够利用轧件高温的特点,有效地提取高温物体光辐射造成的弱边缘,抑制背景中因光照、阴影等产生的虚假边缘,是一种检测高温物体有效的边缘检测算法。     

基于HALCON的汽车涂胶质量检测方法研究

针对汽车涂胶过程中漏涂、胶线过窄或过宽等问题,提出了一种基于Halcon的汽车涂胶质量检测方法。通过提取所采集的汽车胶条图像中感兴趣区域(ROI),设计了最大类间方差自动取阈值图像分割算法,提出了基于形态学的Canny算子边缘检测算法和基于XLD形状选择的最小二乘拟合算法,通过提取胶条的亚像素边缘,得到胶条的亚像素轮廓并计算出胶条的截面直径,判断胶条质量是否满足质量标准。最后采用HALCON软件对所设计的算法进行了验证测试,实验结果表明该方法具有较高的检测精度和检测效率,能够满足实际生产的需要。