焊縫位置識別及圖像處理算法的研究

李篪

（沈陽理工大學現(xiàn)代教育與信息技術(shù)中心 遼寧省沈陽市 110159）

焊縫自動跟蹤是實現(xiàn)焊接自動化的關鍵，近年來受到了越來越多的關注。目前，應用于焊縫跟蹤系統(tǒng)的傳感器最常見的有電弧傳感器和視覺傳感器。電弧傳感器結(jié)構(gòu)簡單，但只有電弧形成后才能工作，精度通常不高。視覺傳感器靈敏度和精度更高、不受電磁干擾，適合于各種不同布置形態(tài)的焊縫，是一種更有發(fā)展前景的方法[1]。在焊縫位置獲取和圖像識別算法的研究方面，國內(nèi)外都開展過一些研究，例如橫尾尚志等提出了模糊控制和模糊專家系統(tǒng)[2]。Yoshito Sameda 等以激光掃描法，通過焊縫圖像處理，實現(xiàn)了焊縫跟蹤[3]。N.SHIBATA 等采用激光束與CCD 傳感器配合，實現(xiàn)了焊接過程的跟蹤控制[4]。在國內(nèi)，崔元彪等通過改進傳感器的結(jié)構(gòu)設計，實現(xiàn)了對焊縫的跟蹤[5]。在焊縫圖像處理技術(shù)中，對圖像的預處理及后處理是實現(xiàn)位置檢測的關鍵技術(shù)。預處理階段的主要目的是采用濾波方法除噪，排除弧光、煙霧等干擾因素，常用的有頻域濾波以及空域濾波[6]。空域濾波比較常用，有鄰域平均法以及中值濾波法等，其中，中值濾波法在濾除噪音的同時又能夠保留原有圖像的主要特征，應用得最為普遍。對于焊縫圖像后處理一般常采取的算法為二值化處理，其中關鍵技術(shù)是閾值的確定[7]，其中，Otsu 法是確定最佳閾值常用的一種有效方法[8]。

本文采用CCD 作為傳感器采集焊縫位置圖像，通過預處理后，在上位機上完成了圖像后處理，并根據(jù)圖像信息來指揮下位機工作，有效地完成了焊縫的跟蹤。

1 試驗方法及裝置

本文實驗中采用的試驗布置如圖1，圖中焊接設備部分包括焊機、焊槍和焊槍移動執(zhí)行機構(gòu)。圖像采集及處理系統(tǒng)包括CCD 攝像頭，圖像采集卡和上位機系統(tǒng)。

本課題試驗中所采用的焊機為YC-400TX TIG 焊機，焊槍移動執(zhí)行機構(gòu)為自行設計，為十字滑板型結(jié)構(gòu)，采用步進電機驅(qū)動，可以滿足系統(tǒng)的精度要求。所采用的上位機為工控機；下位機采用的是西門子S7-200 系列PLC。

2 實驗結(jié)果及分析

2.1 圖像的預處理

圖像預處理目的主要是去除圖像采集過程中產(chǎn)生的干擾信號，以及弧光和煙霧造成的干擾信號。本文的研究中，采用了空域濾波結(jié)合模板進行鄰域操作來達到去除噪音的目的。

針對本文所獲得的焊縫圖像（見圖2），噪音在傅立葉空間中屬于高頻分量，首先采用了低通濾波器，把它的高頻部分率掉，而不影響低頻分量。首先采用了最常用的線性濾波器，其理論基礎是對于一個圖像F(x,y),對其中點S0(X,Y)做運算。現(xiàn)設一個n×n 的模板，模板內(nèi)為模板系數(shù)。將kn 所在的位置和sn 所在的位置重合，則模板的響應輸出如式（1）：

圖1：試驗布置圖

圖2：原始焊縫圖像

圖4：中值濾波圖像

圖3：領域平均法處理效果

圖5：Otsu 法的分割結(jié)果

圖6：改進算法分割結(jié)果

圖7：焊縫的細化圖像

本文運算中，采用領域平均法，k系數(shù)為1，在計算響應輸出R后，將其除以n 再進行賦值。對圖2 的處理效果如圖3，可以看出，噪音已經(jīng)被明顯消除，但在焊縫邊緣，還存在一些模糊部位。

本文又嘗試使用了中值濾波方法，首先采用一個奇數(shù)像素點的窗口，將各像素按灰度排列后，用其中間位置的灰度值代替原值。對于圖2，采用中值濾波處理后的效果如圖4，可以看出噪音信號被很好的去除了，而圖中焊縫的邊緣卻依然清晰。

2.2 圖像的后處理

圖像的后處理在上位機上完成，其中主要內(nèi)容包括閾值的確定和二值化處理。

本文的閾值確定采用了Otsu 法，它基于以下的假設：背景和前景的直方圖分布是符合正態(tài)分布的，它利用組內(nèi)方差和組件方差來求解。

對于每一幅圖像，設其閾值為T，假設圖像具有L 級灰度值，通過閾值可以把它們分為兩組(t1>T 和t2

則組內(nèi)方差為式（2）：

組間方差為式（3）：

為了減小計算量，本文對Otsu 法還做了一些改進。利用了式（4）：

只要求得式（4）有最大值，就可以獲得適當?shù)拈撝担⑹褂嬎懔看蠓认陆怠?/p>

文中圖5 為原算法處理的結(jié)果，圖6 為改進后算法的處理效果，可見改進后的算法使焊縫信息獲得到很好的保留。

本文又在上述處理后，又對圖像進行了細化處理。在盡量不丟失有效信息的條件下，來抽取骨架。文中圖7 是采用細化方法處理后的圖像，與原來二值化圖像圖5 和圖6 相比，噪音信號基本被去除，焊縫位置信息也基本上被保持。

2.3 下位機及執(zhí)行機構(gòu)

本文采用西門子S7-200 PLC 作為下位機，接收上位機傳輸?shù)暮缚p位置信息，并通過下位機編程來控制步進電機運行，適時調(diào)節(jié)焊槍來跟蹤到焊縫中心的位置。在焊接小車沿焊縫縱軸移動的同時，使焊槍持續(xù)地跟蹤到焊縫的中心，實現(xiàn)焊縫位置的自動跟蹤。

3 結(jié)論

（1）本文采用CCD 攝像頭采集到焊縫的圖像，通過中值濾波對圖像進行了預處理；并在Otsu 法基礎上將算法做了改進，確定了圖像的閾值，獲得了包括焊縫位置信息的二值化圖像，經(jīng)細化處理后確定了焊縫位置的有效信息。

（2）將焊縫位置信息傳遞給下位機，使之驅(qū)動執(zhí)行機構(gòu)運動，保證了焊縫對中，并實現(xiàn)了焊縫的自動跟蹤。