The algorithm of seam tracking image processing based on laser vision, including the process of image acquisition, preprocessing, threshold segmentation, seam feature recognition and so on. The laser vision sensor collects the weld image and transfers it to the industrial control computer for processing. First of all, eliminating arc and splash noise using median filter; then, using kernel density estimation image threshold segmentation algorithm based on optimal threshold, obtain two value image; finally, using Hough transform to detect straight line laser stripe recognition, the feature points of weld seam tracking in real time. In order to reduce the number of statistical parameters and reduce the operation time, the time consuming of Hough transform is reduced. The invention is suitable for tracking and identification of V type welds.
【技术实现步骤摘要】
基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理算法
本实专利技术涉及图像处理领域,具体涉及到焊接自动化中焊缝特征检测识别的方法。
技术介绍
焊接自动化技术以其优良的工作效率被广泛地应用到工业生产中,是焊接技术发展的必然趋势,是实现更安全、高效、智能生产的重要手段。实时焊缝跟踪、检测、纠偏是实现焊接自动化的关键。基于激光视觉的焊缝跟踪技术在焊接制造业中拥有很好的发展前景。激光视觉传感器采用非接触的传感方式,可以获取高质量的焊缝图像,有效提高焊缝跟踪的灵敏度和检测精度。激光光源具有亮度高、単色性好的优点,可以有效地削弱弧光对图像质量的影响,很好地保护焊缝特征信息,降低后续图像处理的难度。但是此技术在国内发展还不成熟,存在图像处理算法运算时间长,焊缝识别精度低等缺点。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法。主要包括五个过程,焊缝图像采集(1)、图像预处理(2)、基于核密度估计的图像阈值分割(3)、Hough变换直线检测(4)、焊缝特征点识别(5)。所述的焊缝图像采集(1),激光视觉传感器由激光发射器、工业CCD相机、带通滤光片、保护装置等组成。激光器发射出波长为648nm的一字线红色激光以一定倾斜角度投射到焊缝表面。CCD相机垂直焊缝表面采集焊缝图像。所述的图像预处理(2),使用中值滤波器过滤图像中的噪声干扰,平滑图像,然后进行图像增强,提高对比度。所述的基于核密度估计的图像阈值分割(3),使用加权核密度估计器估计,图像中像素灰度值为i的条件概率密度为,图像中处灰度值为i的概率为。假设阈值T将焊缝图像分割为A(条纹区域)、B(背景区域)两部分, ...
【技术保护点】
基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理算法,其特征在于,图像处理的核心过程,视觉传感器进行焊缝图像采集(1),图像传输至工业控制计算机经过图像预处理(2)消除噪声、图像增强;使用基于核密度估计的图像阈值分割(3)获得二值图像;利用Hough变换直线检测(4)提取激光条纹直线;遍历激光条纹直线,完成焊缝特征点识别(5)。
【技术特征摘要】
1.基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理算法,其特征在于,图像处理的核心过程,视觉传感器进行焊缝图像采集(1),图像传输至工业控制计算机经过图像预处理(2)消除噪声、图像增强;使用基于核密度估计的图像阈值分割(3)获得二值图像;利用Hough变换直线检测(4)提取激光条纹直线;遍历激光条纹直线,完成焊缝特征点识别(5)。2.根据权利要求1所述的基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理算法,其特征在于,基于核密度估计的图像阈值分割(3),使用加权核密度估计器估计,获得图像某坐标处像素点属于激光条纹区域...
【专利技术属性】
技术研发人员:李东洁,王世伟,李潜,
申请(专利权)人:哈尔滨理工大学,
类型:发明
国别省市:黑龙江,23
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