坡口對接焊縫圖像數據分析及修正研究

周厚新 ，陳月強 ，王志遠，邸 炯，霍 平

(1.河北聯合大學 以升創新教育基地，河北 唐山 063009；2.河北聯合大學 機械工程學院，河北 唐山 063009)

坡口對接焊縫圖像數據分析及修正研究

周厚新1，陳月強1，王志遠1，邸 炯1，霍 平2

(1.河北聯合大學 以升創新教育基地，河北 唐山 063009；2.河北聯合大學 機械工程學院，河北 唐山 063009)

針對坡口對接焊縫圖像的特點，采取灰度形態學閉運算、二值化和Canny算子對圖像進行邊緣檢測，利用最小二乘法擬合得到邊緣圖像方程來獲得焊縫寬度和深度信息。因為焊點的噪聲使得圖像處理中的焊縫邊緣定位出現了異常，所以數據中出現了失真數據，針對數據中出現的失真數據利用插值算法剔除偽數據，最后采用三次樣條插值對數據進行修正得到比較平滑、具有一階連續導數的插值曲線，較好地實現了對于偽數據點的修正。該研究對于工程實踐具有一定的實用性。

焊縫；特征提取；數據修正；圖像數據分析

0 引言

在自動焊接技術中，視覺傳感技術已被廣泛應用到焊縫跟蹤過程中，而圖像處理算法與數據的處理成為整個視覺跟蹤系統的基礎與核心。在圖像處理方面常采用數學形態學處理方法，數學形態學是從集合的角度來刻畫和分析圖像，并作為一種非線性圖像處理和分析理論[1]。為了在自動焊接時焊槍的軌跡能夠更加地準確，在得到焊縫寬度和深度信息后必須要對焊點的噪聲造成的偽數據進行處理。本文采用特定的算法對數據異常的突變點進行刪除，并對所有的焊縫寬度和深度數據運用三次樣條插值進行修正，從而得到與實際數據基本吻合的曲線方程。

1 坡口對接焊縫的圖像預處理

本文選用點焊好的管材工件作為模型進行試驗，管子的直徑為Φ426 mm，管子壁厚為17 mm，橢圓度為1%。選用工業CCD拍攝的灰度圖像為研究對象，首先對焊縫圖像進行預處理來消除噪聲，實現焊縫圖像邊緣的精確檢測。

1.1 圖像預處理

圖1為焊縫圖像及預處理。圖像預處理的主要目的是初步消除圖像中無關的信息。為了提高圖像處理算法的執行效率,本文對圖1(a)進行裁剪,在圖像中存在著工件表面反光、劃痕、小的突出物等噪聲，而這些噪聲勢必會給后續的處理帶來困難，本文采用灰度圖像形態學的閉運算來解決這一難題。灰度圖像形態學的閉運算后，小的暗細節被濾除，明亮部分受影響較小，焊縫邊緣基本沒有受到影響[2-3]。

1.2 圖像后處理

盡管人眼很容易地就能從預處理后的焊縫圖像中識別出物體的邊緣，但對于計算機來說還需要對圖像進一步做閾值分割、邊緣檢測等處理，才能有效地識別焊縫信息。因此還需要對圖像進行后處理,包括二值化和邊緣檢測。

圖1 焊縫圖像及預處理

當對圖像進行分析與識別時，首先要將有效部分從圖像中分割出來。本文采用全局閾值，利用MATLAB中的最佳閾值函數選取閾值，處理結果如圖1(b)所示。圖像二值化后使得特征更加突出，但在焊縫邊緣有很多小齒。

經過二值化后，對焊縫圖像進行邊緣檢測。采用越合適的邊緣提取算子，所得到的焊縫中心與實際焊縫中心位置越接近，精度越高。經過多次實驗本文最終選取Canny邊緣檢測算子對焊縫圖像進行邊緣檢測，得到的圖像如圖1(c)所示。

2 圖像的特征提取

通過預處理、閾值分割、邊緣檢測處理后，已經可以得到較清晰的焊縫邊緣圖像輪廓，但為了提取兩側邊緣點的拐點坐標，求出焊縫的像素寬度，還要對焊縫圖像進行特征提取。本文采用搜索法來實現邊緣坐標的記錄。

由搜索法得到以邊緣點的圖像坐標為元素的二維數組，但數字圖像是一個矩陣，而每個像素的位置信息是按先行后列的順序給出的，所以必須要對二維數組列進行交換，又因圖像的縱軸是向下為正的，要想圖形不發生變化，所以要把第二列變為負的[4]。這樣就完成了對圖像上邊緣點的坐標提取，如圖2所示。

為了比較精確地提取焊縫的拐點坐標，本文把邊緣分為左上、左下、右上、右下四部分，并分別進行最小二乘法擬合[5]，擬合結果如圖3所示。

圖2 坐標系中的焊縫邊緣圖像

圖3 最小二乘擬合后的結果

采用直線擬合，若y=φ(x)=a0+a1x，a0和a1滿足如下法方程組：

(1)

即a0和a1是法方程組的解。

利用MATLAB平臺可得到左上、左下、右上、右下邊緣的4個擬合方程：

y=-1.371 9x+12.124 4；

x=232；

y=1.231 4x-621.375 7；

x=258。

因此，得到的兩拐點的坐標分別為：(232,-306.156 4)、(258,-303.674 5)

焊縫兩拐點之間的像素點距離ΔX=26、ΔY=2.5。

3 坡口焊縫實驗數據的分析及修正

通過模擬實驗驗證基于CCD的管材坡口焊接焊縫識別系統的實效性，選用點焊好的管材工件作為模型，實驗步驟如下：

(1) 把攝像機的物距設定為750 mm，利用焊縫識別界面設定采樣時間為0.1 s，工件轉速為8 r/min(周向)，在焊接過程中管子旋轉。利用CCD對轉動中的工件進行垂直取像，采集72張圖片。

(2) 通過識別算法提取出管材焊縫的寬度數據(圖3中的兩條線之間的距離)。

3.1 測量數據分析

實驗得到的數據如圖4所示。由圖4可知焊縫識別系統在測量中出現了偽數據，造成這一現象的主要原因是焊點的噪聲使得圖像處理中的焊縫邊緣定位出現了異常，表現為測量數據中出現了突變數據，這樣的現象是不可避免的，但為了滿足實際的焊接要求就必須把這些異常數據進行剔除。

圖4中，包含偽數據的采樣點一定是異常突變點，偽數據剔除的過程就是數據異常突變點的刪除過程，算法實現步驟如下：

(1) 設向量A=[a1,a2,…,a71,a72]，其中ai(i=1,…,72)為第i個采樣點所對應的寬度數據，構造向量B=[a72,a1,a2,…,a71,a72,a1]=[b1,b2,…,b72,b73,b74]。

對乙酰氨基酚其實就是我們常說的撲熱息痛、必理通或者泰諾林，它們都是含單一有效成分“對乙酰氨基酚”的退燒藥。而人們熟知的以布洛芬為單一有效成分的藥包括美林、芬必得等。

(2) 構造向量C=[c1,c2,c3,…,c70,c71,c72,c73]，ci=abs(bi-bi+1)(i=1,…,73)。

(3) 再把C中的元素進行從小到大排列，取前64個元素中的最大值m(由圖4可知，圖中大部分相鄰數據值沒有異常突變，即可認為測試數據中至少有90%是可信的，那么對于72個數據而言，就是至少有64個數據是可信值)，那么C中至少有兩個大于2m的突變元素cj-1和cj(j=2,…,73)，cj-1和cj所對應的采樣點必定是偽數據，其中對應B中元素bj就是偽數據，因此將其剔除。

(4) 重復步驟2和步驟3，直到C中沒有大于2m的元素為止。剔除偽數據的結果如圖5所示。

圖4 實驗數據

圖5 剔除偽數據的實驗結果

3.2 測量數據修正

為了修正測量中的偽數據，對數據進行一維插值，用插值后的數據來修正偽數據采樣點。一維插值可以分為基于快速傅里葉的插值和基于多項式的插值。

(1) 快速傅里葉插值的基本思想是先對輸入的函數值進行傅里葉變換到頻域，再用傅里葉逆變換把更多的點轉為時域，從而達到增加采樣點的目的。經傅里葉插值后的結果如圖6所示，數據出現了很大的偏移而且曲線的平滑度差。

(2) 多項式插值法就是用給定的若干點上的函數值來構造f(x)的近似多項式函數φ(x)，要求φ(x)與f(x)在給定點的函數值相等。n次代數多項式插值滿足在n+1個節點上插值多項式φ(x)和被插值函數f(x)相等，而且插值多項式φ(x)的次數不超過n次。比較常用的一維插值是分段插值和三次樣條插值。

由于分段線性插值采用直線連接了相鄰點，曲線的平滑度較差，不具有一階連續導數，故此處采用三次樣條插值法。對數據進行三次樣條插值后的，結果如圖7所示。數據經過三次樣條插值得到的插值曲線比較平滑，具有一階連續導數。

圖6 傅里葉插值

圖7 三次樣條插值

比較圖6和圖7可以看出，三次樣條插值對數據的插值效果最好，對圖像進行三次樣條插值可以產生比較平滑的曲線，能夠較好地實現對于偽數據點的修正。

4 結論

本文在焊縫圖像處理流程中采取數學形態學運算，最終得到了有效的焊縫邊緣圖像。對實驗數據剔除了偽數據，通過三次樣條插值得到了較平滑的曲線，能夠較好地修正偽數據點，修正后的數據和實際數據基本吻合，符合工程實際需求。

[1] 吳丹,劉修國,尚建嘎.數學形態學在圖像處理與分析中的應用及展望[J].工程圖學報,2003(2):120-125.

[2] 戴青云,余英林.數學形態學在圖像處理中的應用進展[J].控制理論與應用,2001,18(4):478-482.

[3] 張翔,劉媚潔,陳立偉.基于數學形態學的邊緣提取方法[J].電子科技大學學報,2002,31(5):490-493.

[4] 饒海濤.基于數學形態學的圖像邊緣檢測[J].蘇州大學學報(自然科學版),2004,20(2):42-45.

[5] Zhao Xiao dong. Mathematical morphological binary image real-time parallel processing using optical frequency filtering of complex-value kernel[J].Chinese J Lasers,1998,A25(11):1031-1034.

Data Analysis and Data Correction of Butt Weld Image

ZHOU Hou-xin1, CHEN Yue-qiang1, WANG Zhi-yuan1, DI Jiong1, HUO Ping2

(1.Yisheng College, Hebei United University, Tangshan 063009, China; 2. College of Mechanical Engineering, Hebei United University, Tangshan 063009, China)

In accordance with the characteristics of the butt weld image，this article designs the gray-scale morphological close operation, binarization and Canny operator for edge detection and uses the researching method to extract the image character to record the edge coordinate of welding line. Because of the solder joint making the weld edge positioning noise in image processing abnormally, there are some mutation data appear. Using the algorithm to eliminate false data, this article finally uses cubic spline interpolation to modify data to get a continuous derivative first-order interpolation curve, the correction of pseudo data points are realized, which is of great value to the engineering practice.

weld; feature extraction; data correction; image data analysis

1672- 6413(2015)06- 0029- 02

2015- 01- 28；

2015- 09- 11

周厚新(1992-)，男，湖南株洲人，本科在讀，專業為機械設計制造及其自動化。

TN911.73∶TG44

A