窄間隙TIG焊接視覺(jué)自動(dòng)對(duì)中圖像處理算法

郭彥輝，劉麗麗，張偉棟，許佳杰

（核工業(yè)工程研究設(shè)計(jì)有限公司，北京101300）

窄間隙TIG焊接視覺(jué)自動(dòng)對(duì)中圖像處理算法

郭彥輝，劉麗麗，張偉棟，許佳杰

（核工業(yè)工程研究設(shè)計(jì)有限公司，北京101300）

分析了核電站主管道窄間隙焊接過(guò)程中的鎢極位置對(duì)焊縫成型質(zhì)量的影響，并針對(duì)此問(wèn)題在已有的設(shè)備上研制了一套鎢極自動(dòng)對(duì)中系統(tǒng)，圖像處理算法是整個(gè)系統(tǒng)的核心，在已有的焊縫自動(dòng)跟蹤技術(shù)基礎(chǔ)上，對(duì)Otsu法進(jìn)行改進(jìn)，同時(shí)加入了圖像過(guò)渡區(qū)域的概念，使圖像的分析結(jié)果更接近于實(shí)際。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)的算法能夠很好的分離背景和物體，能夠?yàn)榭刂普g隙焊接的鎢極對(duì)中提供準(zhǔn)確的信號(hào)。

窄間隙焊接；圖像分割；閾值

0 前言

隨著核電站的批量建造，對(duì)焊接的效率及質(zhì)量都提出了更高的要求，而主管道窄間隙的焊接工藝恰恰滿(mǎn)足了上述兩條的要求。從成型性方面分析有很多優(yōu)點(diǎn)，它的焊縫坡口尺寸較小，熔敷金屬較少，HAZ（熱影響區(qū)）比普通手工焊窄，所以在焊接接頭性能方面要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于手工焊接。

窄間隙自動(dòng)化焊接采用軌道小車(chē)加控制系統(tǒng)來(lái)完成整個(gè)焊接過(guò)程，而控制系統(tǒng)主要是對(duì)焊接電流、弧壓及焊接小車(chē)的行走速度和送絲速度等進(jìn)行控制。但是在焊接過(guò)程中，由于坡口存在加工誤差、對(duì)口錯(cuò)邊等問(wèn)題，焊工需要不斷地調(diào)節(jié)鎢極在焊縫中的位置，即時(shí)刻檢查鎢極是否在焊縫中間（見(jiàn)圖1），位置調(diào)整得是否合適或恰當(dāng)，對(duì)于焊縫成型影響明顯，如圖1a所示。當(dāng)調(diào)整為合適的焊接參數(shù)后，鎢極處在焊縫中心，焊縫兩側(cè)就可以很好地熔合；若在焊接工藝合格的前提下，操作者沒(méi)有很好地調(diào)節(jié)鎢極的位置，如圖1b所示，就可能出現(xiàn)焊縫兩側(cè)未熔合及層間未熔合等焊接缺陷。鎢極不對(duì)中后的焊縫成形如圖2所示。

對(duì)于主管道窄間隙的焊接，缺陷的出現(xiàn)所造成的經(jīng)濟(jì)成本和時(shí)間成本是巨大的，而此類(lèi)問(wèn)題與焊工的經(jīng)驗(yàn)、操作熟練度等主觀(guān)因素有很大關(guān)系。所以，如何采用自動(dòng)控制的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)焊接過(guò)程中鎢極的自動(dòng)對(duì)中是一個(gè)很有實(shí)際意義的課題。

1 焊縫對(duì)中技術(shù)

由于在TIG焊接過(guò)程中的強(qiáng)弧光輻射、高溫、磁場(chǎng)及坡口加工狀況都會(huì)影響鎢極的位置，即使在焊接工藝參數(shù)合適的前提下，最終也會(huì)導(dǎo)致焊接失敗，而失敗的主要原因是焊接過(guò)程中鎢極的位置問(wèn)題。

焊縫對(duì)中技術(shù)是根據(jù)焊接條件的變化，能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)焊縫偏差，并調(diào)整焊炬位置，保證焊接質(zhì)量的可靠性[1]。焊縫對(duì)中技術(shù)的研究主要以傳感器與控制理論方法為主，傳感器可分為電弧傳感器、接觸傳感器、視覺(jué)傳感器等。

電弧式傳感器主要是從焊接電弧自身提取相關(guān)信息，通過(guò)相應(yīng)的控制理論來(lái)分析焊縫偏差，實(shí)時(shí)性較好，符合焊接過(guò)程低成本化的要求。但是，窄間隙焊接過(guò)程中焊縫的最大寬度一般約為20 mm，電流變化和電弧長(zhǎng)度之間的精確模型很難準(zhǔn)確建立，且外在電磁場(chǎng)的干擾也使得信號(hào)檢測(cè)較為困難。

接觸式傳感器一般依靠在坡口中滾動(dòng)或滑動(dòng)的觸指將焊縫位置偏差反映到檢測(cè)器中，并用檢測(cè)器內(nèi)的微動(dòng)開(kāi)關(guān)來(lái)判斷偏差，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單；但是由于采用機(jī)械反饋信號(hào)，其信號(hào)精度不高，加之機(jī)械部分體積較大，對(duì)于窄間隙焊縫很難適用。

視覺(jué)傳感器以光敏元件為主，結(jié)合計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，模擬人的視覺(jué)原理。與其他傳感器相比，視覺(jué)傳感器提供的信息豐富、靈敏度高、測(cè)量精度高、抗電磁場(chǎng)干擾能力強(qiáng)，同時(shí)與工件無(wú)接觸，不會(huì)影響焊縫成形[2]。

2 視覺(jué)自動(dòng)對(duì)中系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)組成

視覺(jué)對(duì)中系統(tǒng)主要由機(jī)械執(zhí)行機(jī)構(gòu)、圖像采集系統(tǒng)、圖像分析系統(tǒng)三部分組成，如圖3所示。整個(gè)系統(tǒng)中的圖像分析是視覺(jué)對(duì)中系統(tǒng)的核心。

機(jī)械執(zhí)行機(jī)構(gòu)是焊接小車(chē)的行走機(jī)構(gòu)、送絲機(jī)構(gòu)、AVC（弧長(zhǎng)控制系統(tǒng)）、OSC（鎢極擺動(dòng)系統(tǒng)）即窄間隙焊接的整套執(zhí)行機(jī)構(gòu)；圖像采集系統(tǒng)主要是圖像采集鏡頭及相應(yīng)的濾光系統(tǒng)；圖像分析系統(tǒng)是將采集的圖像在電腦上通過(guò)圖像處理軟件來(lái)完成鎢極的偏移量分析，通過(guò)分析結(jié)果來(lái)校正鎢極位置。

工作原理：首先通過(guò)圖像采集卡把攝像頭采集來(lái)的實(shí)時(shí)圖像存入電腦顯存，然后通過(guò)編制的圖像處理程序完成一系列的圖像分析，計(jì)算出鎢極的位置偏差，最后通過(guò)串口通訊來(lái)控制鎢極的位置，調(diào)整機(jī)構(gòu)來(lái)校正鎢極位置，使其始終處于焊縫的中心。整體上形成一個(gè)閉環(huán)控制系統(tǒng)，最終達(dá)到調(diào)整鎢極對(duì)中的目的。

2.2 圖像分析算法

2.2.1 圖像分析

通過(guò)選取閾值來(lái)進(jìn)行區(qū)域檢測(cè)是一種最常見(jiàn)的圖像分割方法，由于其是并行的圖像分割技術(shù)，不涉及相鄰的像素，具有計(jì)算量小、分割效果好的優(yōu)點(diǎn)。但是在窄間隙焊縫的識(shí)別跟蹤中，環(huán)境復(fù)雜干擾較多，視頻采集的圖像較復(fù)雜，而且焊接過(guò)程中對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高，在設(shè)計(jì)算法時(shí)需要考慮時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。傳統(tǒng)的圖像閾值分割法有雙峰法、迭代法、Otsu法[3]。雙峰法對(duì)那些直方圖沒(méi)有明顯雙峰的圖像來(lái)說(shuō)無(wú)能為力。在焊縫跟蹤中產(chǎn)生的弧光等的影響，圖像的直方圖基本都沒(méi)有明顯的波峰波谷，所以雙峰法在焊縫跟蹤中的應(yīng)用效果不理想；迭代法由于對(duì)初始值比較敏感，初始值選擇不合適，分割效果會(huì)相差很多，所以具有不穩(wěn)定性。上述提及的兩種方法在焊縫跟蹤中都是不適用的。

Otsu法[4]由Otsu于1979年提出的，它基于這種假設(shè)：背景和前景的直方圖分布是符合正態(tài)分布的，當(dāng)然在焊縫跟蹤中處理的圖片其直方圖顯示也都符合正態(tài)分布。它采用分離性的尺度，利用兩組平均值的方差W2（組間方差）和各組的方差B2（組內(nèi)方差）來(lái)求解，即通過(guò)求組間方差和組內(nèi)方差之比的最大值來(lái)求閾值T。判別式為

式中 設(shè)t1的像素?cái)?shù)為1，平均像素值為M1，方差為12；t2的像素?cái)?shù)為2，平均像素值為M2，方差為22；全體像素的平均灰度值為MT。

2.2.2 Otsu算法改進(jìn)

從式（1）可以看出，Otsu法的適用性比較強(qiáng)，但是式（1）中乘法計(jì)算量非常大，需要計(jì)算兩個(gè)方差，它的計(jì)算復(fù)雜度達(dá)到了O（n3），其空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度無(wú)法滿(mǎn)足焊接過(guò)程的實(shí)時(shí)性，同時(shí)Otsu法認(rèn)為背景和前景存在絕對(duì)的分界線(xiàn)，但是自然界中是不可能存在階躍信號(hào)的（見(jiàn)圖4），所以對(duì)于Otsu算法需要添加一矯正系數(shù)Q。

因而判別式可以轉(zhuǎn)化為

但是式（2）計(jì)算復(fù)雜度與式（3）相比并未減少多少。在設(shè)計(jì)算法時(shí)，希望算法的空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度能達(dá)到一個(gè)最優(yōu)的結(jié)合點(diǎn)，因此對(duì)式（3）進(jìn)行了推導(dǎo)。

由假設(shè)知：

代入式（3）得

對(duì)式（6）的解釋?zhuān)悍讲钍腔叶确植季鶆蛐缘囊环N度量，方差值越大說(shuō)明構(gòu)成圖像的兩部分差別越大，當(dāng)部分目標(biāo)錯(cuò)分為背景或部分背景錯(cuò)分為目標(biāo)都會(huì)導(dǎo)致兩部分差別變小，因此使類(lèi)間方差最大的分割意味著錯(cuò)分概率最小。因此在理論上使式（6）取得最大值的閾值T能夠很好地分割圖像。從式（6）可以看出，式（6）和12（醞1-醞2）2的單調(diào)性一致，因此只要求得12（醞1-醞2）2的最大值即可。即

所以式（7）的T的最大值即為所求，這樣簡(jiǎn)化了計(jì)算量，使計(jì)算復(fù)雜度大大降低。

2.2.3 過(guò)渡區(qū)域的矯正

假設(shè)通過(guò)Otsu法來(lái)確定最優(yōu)閾值Toptimize1，在這個(gè)閾值基礎(chǔ)上把圖像分成t1、t2兩部分，然后在這個(gè)基礎(chǔ)上做全局方差分析。

設(shè)有效像素?cái)?shù)值為T(mén)，所謂的有效像素是指具有某一像素值的像素點(diǎn)是存在的，即個(gè)數(shù)不為0；總的像素?cái)?shù)目為Sum，局部的全局方差就為

由上式全局方差為

所以矯正系數(shù)Q為

所以最終最優(yōu)的閾值為

3 試驗(yàn)結(jié)果

圖5為要處理的視頻截圖，圖6為其直方圖，圖7為未改進(jìn)的Otsu法處理的結(jié)果，圖8為改進(jìn)后的處理效果。可以看出，經(jīng)改進(jìn)后的閾值選擇方法很好地分離了有效信息和背景，而且大大縮短了計(jì)算時(shí)間，為鎢極對(duì)中提供了一個(gè)很好的基礎(chǔ)。

4 結(jié)論

所提出的改進(jìn)Otsu算法大大降低了圖像分析的空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度，滿(mǎn)足焊接過(guò)程中的實(shí)時(shí)處理，同時(shí)也保證了焊接質(zhì)量。窄間隙焊接鎢極自動(dòng)最終系統(tǒng)的研究能夠把焊接工的主觀(guān)影響因素降到最低，保證了焊接質(zhì)量的可靠性。

[1] 宋金虎.我國(guó)焊接機(jī)器人的應(yīng)用于研究現(xiàn)狀[J].電焊機(jī)，2009，39（4）：19-20.

[2] 譚一炯.焊接機(jī)器人技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J].電焊機(jī)，2006，36（3）：6-10.

[3]章毓晉.圖象處理和分析[M].北京:清華大學(xué)出版社，1999.

[4]田村秀行（日）.計(jì)算機(jī)圖像處理[M].北京：北京出版社，2004.

Research on algorithm in image processing of vision for narrow gap TIG welding

GUO Yan-hui，LIU Li-li，ZHANG Wei-dong，XU Jia-jie
（Nuclear Industry Research and Design Co.，Ltd.，Beijing 101300，China）

This paper analyzes tungsten position to influence weld shaping quality in the narrow gap TIG welding process for nuclear power plant main pipe,and developed a set of automatic centering tungsten system for this problem in the existing equipment,the image processing algorithm is the core of the whole system,which is based on the existing welding seam automatic tracking technology,and it is improved by Otsu method,also joined the concept of image transition region,make the image analysis result to close to the actual.Theoretical analysis and experimental results show that the improved algorithm can separate the background and objects are very good,can provide accurate signals to control centering on tungsten.

narrow gap welding；image segmentation；threshold

TG409

：A

：1001-2303（2014）02-0070-04

10.7512/j.issn.1001-2303.2014.02.16

2012-07-24；

2013-08-30

郭彥輝（1982—），河北石家莊人，工程師，碩士，主要從事核電站焊接工藝研究工作。