一种自动焊接焊缝轮廓提取的通用方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110814465A(43)申请公布日2020.02.21(21)申请号201911194751.0(22)申请日2019.11.28(71)申请人华东交通大学理工学院地址330031江西省南昌市南昌经济技术开发区广兰大道899号(72)发明人余卓骅胡艳梅何银水龚平华蒋吴曦张国涛吴谣黄怡彬金书强涂亮(74)专利代理机构西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙)61248代理人于波(51)Int.Cl.B23K9/00(2006.01)B23K9/28(2006.01)B23K9/32(2006.01)权利要求书3页说明书8页附图4页(54)发明名称一种自动焊接焊缝轮廓提取的通用方法(57)摘要本发明公开了一种自动焊接焊缝轮廓提取的通用方法，涉及焊接技术领域，包括以下步骤：采集焊接前不起弧的焊缝图像作为参考图像，利用参考图像自动确定Gabor滤波的滤波角度和感兴趣区域；采集焊接图像，对焊接图像进行自适应Gabor滤波获得多方向特征图，同时获取参考图像和方向特征图的感兴趣区域部分；利用尺度不变特征变换算法处理上述两个感兴趣区域部分，获得两个图像相似点的匹配位置；对多方向特征图感兴趣区域部分进行自适应局部阈值分割处理，获得二值图像，根据已获取的匹配位置的坐标和聚类结果提取焊缝轮廓。本发明对典型的对接和角接接头都有效，且能推广至其他接头轮廓焊缝的提取，利于焊接信息采集与处理系统的集成。CN110814465ACN110814465A权利要求书1/3页1.一种自动焊接焊缝轮廓提取的通用方法，其特征在于，包括以下步骤：采集焊接前不起弧的焊缝图像作为参考图像，利用参考图像自动确定Gabor滤波的滤波角度和感兴趣区域；采集焊接图像，对焊接图像进行自适应Gabor滤波获得多方向特征图，同时获取参考图像和方向特征图的感兴趣区域部分；利用尺度不变特征变换算法处理上述两个感兴趣区域部分，获得两个图像相似点的匹配位置；对多方向特征图感兴趣区域部分进行自适应局部阈值分割处理，获得二值图像，对二值图像中的灰度值为255的数据点进行最近邻聚类，根据已获取的匹配位置的坐标和聚类结果提取焊缝轮廓。2.根据权利要求1所述的自动焊接焊缝轮廓提取的通用方法，其特征在于，所述利用参考图像自动确定Gabor滤波的滤波角度和感兴趣区域包括如下步骤：S11，焊枪处于起始焊接位置，激光视觉传感器处于工作状态，不起弧采集一幅没有弧光但有激光条纹的焊缝图像作为本次焊缝轮廓提取的参考图像；S12，对所述参考图像进行自适应局部阈值分割处理，获取二值的带状焊缝轮廓；S13，以所述带状焊缝轮廓的中心线为参考，上下各确定80像素的边界，作为感兴趣区域的上下边界；感兴趣区域的左右边界即为参考中心线的左右边界；S14，求取所述中心线所在的数据的斜率：（1）其中表示数据的脚标，表示脚标周围相邻的数据点，表示所述激光条纹数据点所在行的坐标，表示所述激光条纹数据点所在列的坐标；S15，分别采用公式（2）和（3）获取单调递增、递减斜率的区间：（2）（3）其中t表示斜率的角标；S16，采用如下方法获取所述斜率单调区间的长度：所述各斜率单调区间的最后一个斜率的脚标减去第一斜率的脚标；S17，计算所有斜率单调区间的平均长度，获取斜率单调区间长度大于平均长度的部分；S18，对所述斜率单调区间的长度大于平均长度的数值进行大津阈值分割法进行分割，获得一个阈值，凡长度数值大于所述阈值的区间表示该处有焊缝轮廓的特征点，将该区间的中点对应于图像中的位置作为特征点的位置；S19，参考图像中提取的焊缝轮廓中心线被识别的特征点分割成多个段，从左向右，每个段的第一个数据点和最后一个数据点的坐标确定该段的斜率的反正切角度为：2CN110814465A权利要求书2/3页（4）其中表示上述分段的段数目，和分别是每个段的第一个数据点的纵坐标和横坐标，和分别是该段最后一个数据点的纵坐标和横坐标。3.根据权利要求2所述的自动焊接焊缝轮廓提取的通用方法，其特征在于，所述步骤S2包括：获取局部阈值：（5）其中表示焊缝图像，表示图像行数目，表示图像每次循环所在行的位置，表示图像列数目，表示每次循环列覆盖的区域，表示每次循环列的间隔为2，表示焊缝图像的行的数目，表示焊缝图像的列的数目。4.根据权利要求1或2所述的自动焊接焊缝轮廓提取的通用方法，其特征在于，所述获取参考图像和方向特征图的感兴趣区域，具体包括：S21，利用所述的分别对焊接中采集的焊缝图像进行Gabor滤波，每次获得一幅与原始图像大小相同的方向特征图，Gabor滤波公式为：（6）（7）其中，和是所述采集的焊缝图像中各像素点的坐标，是滤波频率，是所述滤波角度，是标准方差，且设置；S22，以获得的特征点所在的纵坐标