一种基于变步长曲率滤波的焊缝特征点求取方法.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CN110555385A(43)申请公布日2019.12.10(21)申请号201910707905.5(22)申请日2019.08.01(71)申请人福州国化智能技术有限公司地址350000福建省福州市福州高新区海西高新技术产业园高新苑B区54#楼南侧一层(72)发明人赵锋李俊廖云诚刘李李红云(74)专利代理机构福州市鼓楼区京华专利事务所(普通合伙)35212代理人王美花(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/38(2006.01)G06K9/46(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称一种基于变步长曲率滤波的焊缝特征点求取方法(57)摘要本发明提供一种基于变步长曲率滤波的焊缝特征点求取方法，包括采集焊缝图像；对采集的焊缝图像进行膨胀和腐蚀操作，并将膨胀和腐蚀后的二值图像转化为灰度图像；构造曲率求取模型，并利用构建出的曲率求取模型来对灰度图像进行边缘提取；对提取的灰度图像的边缘进行骨架提取，获得激光条纹线图像；在激光条纹线图像上，采用变步长搜索查找到焊缝的近特征点，并依据近特征点求取出焊缝特征点的坐标。本发明方法通过结合图形学和立体几何的方法，从图像的曲率入手，优化获取激光条纹线的轮廓信息，并采用变步长搜索法来寻找焊缝的近特征点，可实现精确获取焊缝的位置。CN110555385ACN110555385A权利要求书1/2页1.一种基于变步长曲率滤波的焊缝特征点求取方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤S1、使用拍摄设备采集焊缝图像；步骤S2、对采集的焊缝图像进行膨胀和腐蚀操作，并将膨胀和腐蚀后的二值图像转化为灰度图像；步骤S3、构造曲率求取模型，并利用构建出的曲率求取模型来对灰度图像进行边缘提取；步骤S4、对提取的灰度图像的边缘进行骨架提取，获得激光条纹线图像；步骤S5、在激光条纹线图像上，采用变步长搜索查找到焊缝的近特征点，并依据近特征点求取出焊缝特征点的坐标。2.根据权利要求1所述的一种基于变步长曲率滤波的焊缝特征点求取方法，其特征在于：在所述步骤S2中，在对采集的焊缝图像进行膨胀和腐蚀操作时，将结构元素设置为3×3的圆盘形结构元素。3.根据权利要求1所述的一种基于变步长曲率滤波的焊缝特征点求取方法，其特征在于：在所述步骤S2中，所述将膨胀和腐蚀后的二值图像转化为灰度图像具体为：先将采集的焊缝图像转换为灰度原图，再将灰度原图乘以二值图像得到灰度图像。4.根据权利要求1所述的一种基于变步长曲率滤波的焊缝特征点求取方法，其特征在于：在所述步骤S3中，所述构造曲率求取模型具体包括如下步骤：步骤A1、利用二维曲面的表达式来求取灰度图像的连续曲面，其中，二维曲面的表达式如下：步骤A2、对灰度图像的连续曲面进行求导，获得连续的平均曲率H：步骤A3、对于连续的平均曲率H，采用离散化的方式来求取离散的平均曲率H：步骤A4、采用曲线拟合来替代离散的平均曲率H的求取，并通过曲线拟合来构造出曲率求取模型：5.根据权利要求1所述的一种基于变步长曲率滤波的焊缝特征点求取方法，其特征在于：所述步骤S4具体为：2CN110555385A权利要求书2/2页对提取的灰度图像的边缘进行骨架提取，获取激光条纹线，在骨架提取的过程中，对于未连接的激光条纹线，则采用填充的方式进行连接；在骨架提取完成后，即获得激光条纹线图像。6.根据权利要求1所述的一种基于变步长曲率滤波的焊缝特征点求取方法，其特征在于：在所述步骤S5中，所述采用变步长搜索查找到焊缝的近特征点具体包括初选步骤和细选步骤；所述初选步骤具体为：设置激光条纹线最右边的像素点为起始点，以大步长a作为间隔，按顺序依次编号为1至n1；从起始点开始，计算夹角θi：其中，ui和vi为拍摄设备坐标下的像素坐标，且ui表示横坐标，vi表示纵坐标；将计算出的夹角θi与初选预设角进行比对，且如果θi大于初选预设角，则记录pi+1为细选时的起点A，记录pi+2为细选时的终点B，并结束初选步骤；如果θi小于等于初选预设角，则令i＝i+1，并重新计算和比对θi；所述细选步骤具体为：以A为起点，小步长b作为间隔，按顺序依次编号为1至n2；从起始点开始，计算夹角θj：其中，uj和vj为拍摄设备坐标下的像素坐标，且uj表示横坐标，vj表示纵坐标；若uj<uB，则记录A为近特征点，并结束细选步骤；若uj≥uB，将夹角θj与细选预设角进行比对，且如果θj大于细选预设角，则记录pj+1点为近特征点，并结束细选步骤；如果θj小于等于细选预设角，则令j＝j+1，并重新计算和比对θj。7.根据权利要求1所述的一种基于变步长曲率滤波的焊缝特征点求取方法，其特征在于：在所述步骤S5中，所述依据近特征点求取出焊缝特征点的