一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法和系统技术方案

一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法和系统，所述方法包括：对钢板焊接图像进行预处理；对图像目标区域进行确定；对目标区域中的激光条纹中心线进行提取，并进行差值滤波处理；对滤波后的激光条纹有效性进行判断。本发明专利技术在钢板焊接过程中，采用视觉感知技术，艺改善了工人的劳动环境，提高了生产效率，有巨大的发展前景与应用价值。的发展前景与应用价值。的发展前景与应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法和系统


[0001]本专利技术涉及的是钢板焊接加工领域，特别涉及一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法和系统。

技术介绍

[0002]焊接是制造业基础生产环节，是钢材构建连接、组装过程中必不可少的一道工序，可以减少许多零部件例如螺栓铆钉等的应用，从而降低生产成本，节省原材料。焊接自动化装备正处于大规模爆发性增长阶段，因此，亟需采用视觉感知与控制技术实现焊接装备的智能化。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法和系统。
[0004]为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：
[0005]一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法，包括：
[0006]S100.对钢板焊接图像进行预处理；
[0007]S200.对图像目标区域进行确定；
[0008]S300.对目标区域中的激光条纹中心线进行提取，并进行差值滤波处理；
[0009]S400.对滤波后的激光条纹有效性进行判断。
[0010]进一步地，S100中，对钢板焊接图像进行预处理，采用帧间与算法和伪彩色变换算法，其中，帧间与算法表达式为：
[0011]J
′
t
(i，j)＝min{J
t
(i，j)，J
t
‑1(i，j)}
[0012]其中，J
t
(i，j)为t时刻图像，J
t
‑1(i，j)为t
‑
1时刻图像，J
′
t
(i，j)为帧间与算法后的图像。
[0013]进一步地，伪彩色变换算法过程为：将灰度图像的灰度级L分成4个区间，给每个区间依据变换函数得到指定的R、G、B值，具体的，当J(i，j)<L/4时，R(i，j)＝0，G(i，j)＝4*J(i，j)，G(i，j)＝4*J(i，j)；当L/4≤J(i，j)≤L/2时，R(i，j)＝0，G(i，j)＝4*J(i，j)，G(i，j)＝4*J(i，j)；当L/2<J(i，j)<3*L/4时，R(i，j)＝4*(J(i，j)
‑
L/2)，G(i，j)＝0，G9i，j)＝0；当3*L/4≤J(i，j)≤L时，R(i，j)＝0，G(i，j)＝
‑
4*(J(i，j)
‑
L/2，B(i，j)＝0；其中，L为灰度级别，取256；J(i，j)为图像在(i，j)处的灰度值；R(i，j)，G(i，j)，B(i，j)分别为换成伪彩色后对应的红、绿、蓝三原色。
[0014]进一步地，S200中，对图像目标区域进行确定的方法包括：
[0015]获取像素值的总和sum(j)，得到亮度最高的行：
[0016][0017]其中，J(i，j)为图像在(i，j)处的像素值，ileft，iright分别为图像处理区域的左右范围，sum(j)即为像素值的总和，sum(j)最大的值即为亮度最高的行；
[0018]在亮度最高的行中确定纵向感兴趣的区域：
[0019]jheight＝Y
max
+D
[0020]jlow＝Y
max
‑
D
[0021]上式中jheight，jlow分别为纵向感兴趣区域的边界，Y
max
为搜索出来的sum(j)最大值对应的纵向坐标，D为预先设置的阈值。
[0022]进一步地，S300中，对目标区域中的激光条纹中心线进行提取的公式为：
[0023]Δ(i，j)＝2*[J(i，j
‑
1)+J(i，j+1)]‑
[J(i，j
‑
8)+J(i，j
‑
6)+J(i，j+8)+J(i，j+6)][0024]其中，J(i，j
‑
1)、J(i，j+1)、J(i，j
‑
8)、J(i，j
‑
6)、J(i，j+8)、J(i，j+6)分别为图像在(i，j
‑
1)、(i，j+1)、(i，j
‑
8)、(i，j
‑
6)、(i，j+8)和(i，j+6)处的灰度值；根据上式，逐行计算Δ(i,j)，求取最大值，此时对应的J值即为要提取的纵坐标。
[0025]进一步地，S300中，进行差值滤波处理，差值处理的方法为：获取骨架中心线上间断点的前后坐标为(x
i
,y
i
)，(x
i+d
,y
i+d
)，则间断点个数算法公式为d＝x
i+d
‑
x
i
‑
1，得到过(x
i
,y
i
)，(x
i+d
,y
i+d
)之间的直线y
i
＝k
i
+b，其中k
i
＝y
i+d
‑
y
i
/x
i+d
‑
x
i
，b＝y
i
‑
(y
i+d
‑
y
i
/x
i+d
‑
x
i
)*x
i
。
[0026]进一步地，S300中，进行差值滤波处理，滤波处理的方法为高斯滤波，滤波算法表达式为，
[0027]进一步地，S400中，对滤波后的激光条纹有效性进行判断的方法为：
[0028]获取中心条纹数组a[i]；
[0029]对中心条纹数组a[i]聚类处理，得到条纹数组a[i]的左均值和右均值；
[0030]将获取的条纹数组a[i]的左均值和右均值与预定阈值进行比较，当a[i]的左均值和右均值小于预定阈值，则判定为有效点，反之则判定为无效点。
[0031]本专利技术还公开了一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的系统，其特征在于，包括：图像预处理模块、目标区域确定模块、激光条纹中心线提取模块、激光条纹有效性判断模块；其中：
[0032]图像预处理模块，用于对钢板焊接图像进行预处理；
[0033]目标区域确定模块，用于对图像目标区域进行确定；
[0034]激光条纹中心线提取模块，用于对目标区域中的激光条纹中心线进行提取，并进行差值滤波处理；
[0035]激光条纹有效性判断模块，用于对滤波后的激光条纹有效性进行判断。
[0036]本专利技术实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
[0037]本专利技术公开的一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法，包括：
[0038]对钢板焊接图像进行预处理；对图像目标区域进行确定；对目标区域中的激光条纹中心本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法，其特征在于，包括：S100.对钢板焊接图像进行预处理；S200.对图像目标区域进行确定；S300.对目标区域中的激光条纹中心线进行提取，并进行差值滤波处理；S400.对滤波后的激光条纹有效性进行判断。2.如权利要求1所述的一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法，其特征在于，S100中，对钢板焊接图像进行预处理，采用帧间与算法和伪彩色变换算法，其中，帧间与算法表达式为：J
′
t
(i，j)＝min{J
t
(i，j)，J
t
‑1(i，j)}其中，J
t
(i，j)为t时刻图像，J
t
‑1(i，j)为t
‑
1时刻图像，J
′
t
(i，j)为帧间与算法后的图像。3.如权利要求1所述的一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法，其特征在于，伪彩色变换算法过程为：将灰度图像的灰度级L分成4个区间，给每个区间依据变换函数得到指定的R、G、B值，具体的，当J(i，j)<L/4时，R(i，j)＝0，G(i，j)＝4*J(i，j)，G(i，j)＝4*J(i，j)；当L/4≤J(i，j)≤L/2时，R(i，j)＝0，G(i，j)＝4*J(i，j)，G(i，j)＝4*J(i，j)；当L/2<J(i，j)<3*L/4时，R(i，j)＝4*(J(i，j)
‑
L/2)，G(i，j)＝0，G(i，j)＝0；当3*L/4≤J(i，j)≤L时，R(i，j)＝0，G(i，j)＝
‑
4*(J(i，j)一L/2，B(i，j)＝0；其中，L为灰度级别，取256；J(i，j)为图像在(i，j)处的灰度值；R(i，j)，G(i，j)，B(i，j)分别为换成伪彩色后对应的红、绿、蓝三原色。4.如权利要求1所述的一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法，其特征在于，S200中，对图像目标区域进行确定的方法包括：获取像素值的总和sum(j)，得到亮度最高的行：其中，J(i，j)为图像在(i，j)处的像素值，Ileft，iright分别为图像处理区域的左右范围，sum(j)即为像素值的总和，sum(j)最大的值即为亮度最高的行；在亮度最高的行中确定纵向感兴趣的区域：jheight＝Y
max
+Djlow＝Y
max
‑
D上式中jheight，jloW分别为纵向感兴趣区域的边界，Y
max
为搜索出来的sum(j)最大值对应的纵向坐标，D为预先设置的阈值。5.如权利要求1所述的一种钢板焊接过程中焊缝特征检测的方法，其特征在于，S300中，对目标区域中的激光条纹中心线进行提取的公式为：Δ(i，j)＝2*[J(i，j
‑
1)+J(i，j+1)]
‑
[J(i，j
‑
...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵余愿，
申请(专利权)人：宝信软件武汉有限公司，
类型：发明
国别省市：