一种基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法技术

本发明专利技术提供了一种基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法，属于图像处理技术领域。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、搭建结构光视觉传感系统；步骤二、采用暗通道算法完成水下图像增强；步骤三、利用焊缝视觉传感系统确定目标区域位置；步骤四、通过数字图像处理技术滤除无效信息；步骤五、利用模板匹配算法确定焊缝中心图像坐标完成焊缝识别。本发明专利技术的有益效果为：利用激光条纹绿色的特征从绿色通道进行目标区域的划分，提高了目标区域划分的准确性；利用数字图像处理技术，包括暗通道方法、二值化过程以及线性模板匹配方法等，在保证识别准确率的条件下，简化了水下焊缝中心点提取计算难度，提高了识别速度。提高了识别速度。提高了识别速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法。

技术介绍

[0002]随着海洋经济快速发展，海洋工程装备大规模投入运营，这对后期维护带来巨大的压力；其中，水下焊接自动化尤为关键，实现水下焊接自动化的前提必须获得水下焊缝的世界坐标，同时也是焊接自动化的难点。视觉识别作为非接触式传感器中的典型代表，具有作业环境适应性强，识别灵活性高等优点，水下焊缝识别面临水下光线衰减严重，对焊缝识别带来影响。
[0003]如何解决上述技术问题为本专利技术面临的课题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法，该方法利用数字图像处理技术，包括暗通道方法、二值化过程以及线性模板匹配方法，在保证识别准确率的条件下，简化了水下焊缝中心点提取计算难度，提高了识别速度。
[0005]本专利技术的思想为：本专利技术的激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法，首先是图像预处理环节，包括图像增强和目标区域提取，随后运用阈值化图像分割原理，将灰度图像转换为只有黑白二值化的图像，黑涩为背景，白色为前景有效信息，接着使用形态学闭操作闭合内部孔洞，在整个图像中焊缝的连通域一定最大的，通过获取最大连通域，即可排除焊缝以外的干扰；利用事先拍摄的焊缝图像作为模板，进行模板匹配最佳匹配点，标注最佳匹配点，根据最佳匹配点坐标推算焊缝中心图像坐标，完成焊缝识别。
[0006]本专利技术是通过如下措施实现的：一种基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法，包括以下步骤：
[0007]步骤一，首先搭建结构光视觉传感系统；
[0008]步骤二，为了提高水下图像清晰度，对水下图像进行图像处理，采用暗通道算法对水下图像进行增强；
[0009]步骤三，通过焊缝视觉传感系统，有效确定结构光条纹在相机视野的位置，进行准确的目标区域选择；
[0010]步骤四，通过阈值化对图像进行分割，滤除大量无效信息；
[0011]步骤五，通过模板匹配法进行模板匹配最佳匹配点，标注最佳匹配点，根据最佳匹配点坐标推算焊缝中心图像坐标，完成焊缝识别。
[0012]进一步地，所述步骤一中，整个结构光视觉传感系统主要由母材、焊缝坡口、结构光平面、工业相机、线激光器五部分组成，其中母材为需要焊接的钢板等材料，焊缝坡口为需要激光焊接的缝隙，线激光器照射到母材上面产生结构光平面，工业相机垂直母材放置，用于拍摄结构光平面的图像。
[0013]进一步地，所述步骤二中，采用暗通道算法完成水下图像增强，首先对采集的每一张水下焊缝图像计算每个像素RGB三通道的最小值，获得图像的原始暗通道图像，再把暗通道图片中每个像素周围n*n矩形区域像素最小值作为该像素的值，通过公式：计算得到增强后的水下焊缝图片，其中J(x)是处理过后的新图像，I(x)是原始图像，A是大气光成分系数，t(x)为透射率，t0为透射率阈值。
[0014]进一步地，所述步骤三中，利用焊缝视觉传感系统确定目标区域位置，采用激光器发射绿色线结构光，在目标区域选择对绿色通道进行处理得到最亮的区域，以所述最亮区域为目标的中心。
[0015]进一步地，所述步骤四中，结构光视觉中加入主动光源，相机视野中激光条纹附近的亮度远高其他区域，利用激光条纹绿色通道像素值明显区别于环境像素值的特性，设计阈值分割的阈值，将有用的条纹信息填充为白色，背景环境填充为黑色，以此滤除环境无效信息。
[0016]进一步地，所述步骤五中，利用模板匹配算法确定焊缝中心图像坐标，选用相关性匹配方法，首先制作一定数量的焊缝模板，建立焊缝模板板库，存储每个模板对应的像素矩阵T
i
，利用公式计算原始图像I中位置(x,y)对应的匹配度值,其中x',y'为模板图像各个像素的位置，T
i
(x',y')为模板i在x',y'位置处的像素值，I(x+x',y+y')为图像I中位置(x+x',y+y')对应的像素值，R(x,y)越大，则表明图像I在(x,y)处与模板匹配度越好，而最大的模板匹配度值对应的像素矩阵[I(x+x',y+y')]{x',y'}
的中心位置即为焊缝中心点，以此完成焊缝识别。
[0017]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0018](1)本专利技术涉及的方法利用激光条纹绿色的特征从绿色通道进行目标区域的划分，提高了目标区域划分的准确性；
[0019](2)利用数字图像处理技术，包括暗通道方法、二值化过程以及线性模板匹配方法等，在保证识别准确率的条件下，简化了水下焊缝中心点提取计算难度，提高了识别速度。
附图说明
[0020]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。
[0021]图1为本专利技术实施例提供的基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法的整体结构框图。
[0022]图2为本专利技术实施例提供的搭建结构光视觉传感系统图。
[0023]图3为本专利技术实施例提供的暗通道方法处理前后对比图；其中，(a)为处理前示意图，(b)为暗通道方法处理后的结构示意图。
[0024]图4为本专利技术实施例提供的基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法中相机采集图。
[0025]图5为本专利技术实施例提供的基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法中目标区域选择效果图。
[0026]图6为本专利技术实施例提供的基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法中阈值化分割效果图。
[0027]图7为本专利技术实施例提供的基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法中某个焊缝模板示意图。
[0028]图8为本专利技术实施例提供的基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法中模板匹配效果图。
[0029]其中，附图标记为：1、焊缝坡口；2、母材；3、结构光平面；4、工业相机；5、线激光器。
具体实施方式
[0030]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。当然，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0031]实施例1
[0032]参见图1至图8，本专利技术提供其技术方案为，本专利技术一种基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法，包括如下五个步骤：
[0033]步骤1、搭建结构光视觉传感系统；
[0034]步骤2、采用暗通道算法完成水下图像增强；
[0035]步骤3、利用焊缝视觉传感系统确定目标区域位置；
[0036]步骤4、通过数字图像处理技术滤除无效信息；
[0037]步骤5、利用模板匹配算法确定焊缝中心图像坐标完成焊缝识别。
[0038]如图2所示整个结构光视觉传感系统主要由母材2、焊缝坡口1、结构光平面3、工业相机4、线激光器5五部分组成，其中，母材为需要焊接的钢板等材料，焊缝坡口1为需要激光焊接的缝隙，线激光器5照射到母材2上面产生结构光平面3，工本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于激光视觉的焊缝跟踪图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、搭建结构光视觉传感系统；S2、采用暗通道算法完成水下图像增强；S3、利用焊缝视觉传感系统确定目标区域位置；S4、通过数字图像处理技术滤除无效信息；S5、利用模板匹配算法确定焊缝中心图像坐标，完成焊缝识别。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方法，其特征在于，所述步骤S1中，整个结构光视觉传感系统主要由母材、焊缝坡口、结构光平面、工业相机、线激光器五部分组成，其中，母材为需要焊接的钢板，焊缝坡口为需要激光焊接的缝隙，线激光器照射到母材上面产生结构光平面，工业相机垂直母材放置，用于拍摄结构光平面的图像。3.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方法，其特征在于，所述步骤S2中，对采集的每一张水下焊缝图像计算每个像素RGB三通道的最小值，获得图像的原始暗通道图像，再把暗通道图片中每个像素周围n*n矩形区域像素最小值作为该像素的值，通过公式：计算得到增强后的水下焊缝图片，其中，J(x)是处理过后的新图像，I(x)是原始图像，A是大气光成分系数，t(x)为透射率，t0为透射率阈值。4.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方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈然，王琪皓，朱影，乔德蓉，孙晓莹，任嘉煜，张韵，陈恺睿，言淳恺，袁银龙，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：