【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业测量，具体属于基于fpga双向增长模式的激光轮廓提取方法及系统。
技术介绍
1、激光视觉是一种基于光学三角原理的视觉传感技术，当激光束经过光学器件变换以光面的形式投射到物体表面时，在物体表面形成其截面几何形状的条纹。经过透镜成像，在面阵的光敏探测器上就可以得到表征目标界面的激光条纹图像。而当激光传感器沿着物体表面扫描前进时，就能得到所扫描物体形状的轮廓信息。根据所获得的轮廓信息，计算出坡口位置、截面形状、截面面积或表征焊缝形成的几何特征量。
2、由于物体表面材质或激光照射角度等原因，在焊接过程中会有大量飞溅、烟雾、弧光、反射产生，在视觉传感器所采集的激光图像中产生大量的噪声，主要包括孤立噪点、高能弧光噪声、反射噪声，对激光轮廓的提取造成了严重的干扰。针对该类问题，传统做法是在原始图像上进行滤波，滤波方式主要分为3种：空间域滤波、频域滤波和形态学滤波。
3、空间滤波使用滤波模板在二维图像上进行滤波，如均值滤波、均值滤波、最大值滤波、最小值滤波等，该空间滤波对比较小的离散噪点效果比较好，但是对能量比集中的弧光噪声和反射噪声，滤波效果较差，同时滤波模板越大，占用的资源和时间越多，不能满足处理的实时性。频域滤波先将空间域图像转换为频域图像，在频域图像上使用滤波模板滤波，滤波后频域图像再转换为空间域图像，主要的滤波方法有傅里叶变换、低通滤波、高通滤波、小波变换等。频域滤波需要空间域到频域两次转换，滤波处理过程复杂，同时滤波模板比较大，不能满足实时要求。如对反射噪声滤波效果比较好的gabor滤波，滤
4、故目前所使用的滤波方式虽然能够对孤立噪声有比较好的滤波结果，但不能同时对弧光噪声和反射噪声进行处理，使得对高能弧光噪声和反射噪声滤波不理想，进而对无论在能量上和形态上同原始激光线轮廓一致较高的反射光线，处理效果不理想。
技术实现思路
1、为了解决现有滤波方式对高能弧光噪声和反射噪声滤波不理想的问题，本专利技术提供了基于fpga双向增长模式的激光轮廓提取方法及系统。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、本专利技术提供了基于fpga双向增长模式的激光轮廓提取方法，包括以下步骤：
4、对原始激光图像预处理，得到预处理图像；
5、基于所述预处理图像获取激光垂直切片，并所述对激光垂直切片滤波，得到垂直激光方向的激光切片信息；
6、基于所述激光切片信息进行增长式筛选所述激光垂直切片，得到滤波激光切片；
7、仲裁所述滤波激光切片，得到最终激光轮廓信息。
8、优选地，所述原始激光图像预处理，包括：
9、对所述原始激光图像进行灰度处理，得到原始灰度图像；
10、对所述原始灰度图像分别进行中值滤波和有限冲激响应滤波，分别得到中值滤波图像和有限冲激响应滤波灰度图像；
11、对所述中值滤波图像进行边缘检测，得到边缘图像，并对所述边缘图像进行腐蚀膨胀；
12、对所述中值滤波图像进行波峰信息统计，得到波峰数信息；
13、基于所述波峰数信息对腐蚀膨胀后的所述边缘图像进行阈值分割，得到二值图像；
14、对所述二值图像再次进行腐蚀膨胀，腐蚀膨胀的所述二值图像与所述有限冲激响应滤波灰度图像进行图像延迟处理后的图像进行点乘，得到预处理图像。
15、优选地，所述中值滤波图像进行波峰信息统计包括：
16、统计所述原始灰度图像中连续两组背景像素点的起始位置和停止位置；
17、基于所述起始位置和所述停止位置确定出波峰范围；
18、获取所述波峰位置处的背景像素的灰度值。
19、优选地，所述波峰数信息对腐蚀膨胀后的所述边缘图像进行阈值分割，包括：
20、腐蚀膨胀的边缘点图像中两组波峰范围内符合条件的边缘点；
21、基于获取所述边缘点所在背景像素的灰度值得到灰度值平均值，得到分割阈值；
22、基于所述波峰范围和所述分割阈值腐蚀膨胀后的边缘图像进行阈值分割，得到二值图像。
23、优选地，基于所述预处理图像获取激光垂直切片，包括：
24、获取所述预处理图像中垂直激光方向连续为“1”的点为激光垂直切片；
25、获取所述预处理图像中垂直激光方向连续“1”的点的个数为激光垂直切片宽度w；
26、基于所述激光垂直切片宽度w得到有效宽度范围[w1，w2]；
27、基于所述激光垂直切片有效宽度范围[w1，w2]对所述激光垂直切片进行滤波，得到激光垂直切片信息，将所述激光切片信息保存到fpga片内5组ram中，得到所述激光切片信息；
28、其中，所述fpga片内5组ram地址范围1~col_num。
29、优选地，所述激光切片信息进行增长式筛选所述激光垂直切片，包括：
30、从正向激光方向对保存到fpga片内5组ram中所述激光垂直切片信息进行筛选；
31、反向激光方向是基于正向激光方向对激光垂直切片信息进行筛选的所述激光垂直切片信息进行筛选。
32、优选地，所述从正向激光方向对保存到fpga片内5组ram中所述激光垂直切片信息进行筛选，包括：
33、选择所述ram地址1中最大的平均灰度值，以最大的所述平均灰度值对应的激光垂直切片作为正向增长起始激光切片；
34、计算所述ram地址2中保存的激光垂直切片信息所对应的激光垂直切片中心点分别与正向增长起始激光垂直切片的中心点的距离，保留距离正向增长起始激光垂直切片的中心点最近的激光垂直切片，记为地址2正向激光垂直切片；
35、计算所述ram地址3中保存的激光垂直切片信息所对应的激光垂直切片中心点分别与地址2激光垂直切片的中心点的距离，保留距离地址2激光垂直切片的中心点最近的激光垂直切片，记为地址3正向激光垂直切片；
36、计算所述ram地址4中保存的激光垂直切片信息所对应的激光垂直切片中心点分别与地址3激光垂直切片的中心点的距离，保留距离地址3激光垂直切片的中心点最近的激光垂直切片，记为地址4正向激光垂直切片；
37、依次计算，直到5组ram地址col_num中激光垂直切片筛选完成，完成正向增长。
38、优选地，所述反向激光方向是基于正向激光方向对激光垂直切片信息进行筛选的所述激光垂直切片信息进行筛选，包括：
39、选择所述ram地址col_n本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于FPGA双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于FPGA双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，所述原始激光图像预处理，包括：
3.根据权利要求2所述的基于FPGA双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，所述中值滤波图像进行波峰信息统计包括：
4.根据权利要求3所述的基于FPGA双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，所述波峰数信息对腐蚀膨胀后的所述边缘图像进行阈值分割，包括：
5.根据权利要求1所述的基于FPGA双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，基于所述预处理图像获取激光垂直切片，包括：
6.根据权利要求5所述的基于FPGA双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，所述激光切片信息进行增长式筛选所述激光垂直切片，包括：
7.根据权利要求6所述的基于FPGA双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，所述从正向激光方向对保存到FPGA片内5组RAM中所述激光垂直切片信息进行筛选，包括：
8.根据权利要求7所述的基于FP
9.根据权利要求1所述的基于FPGA双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，所述仲裁所述滤波激光切片，包括：
10.基于FPGA双向增长模式的激光轮廓提取系统，其特征在于，包括高速传感器，用于获取原始激光图像；
...【技术特征摘要】
1.基于fpga双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于fpga双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，所述原始激光图像预处理，包括：
3.根据权利要求2所述的基于fpga双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，所述中值滤波图像进行波峰信息统计包括：
4.根据权利要求3所述的基于fpga双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，所述波峰数信息对腐蚀膨胀后的所述边缘图像进行阈值分割，包括：
5.根据权利要求1所述的基于fpga双向增长模式的激光轮廓提取方法，其特征在于，基于所述预处理图像获取激光垂直切片，包括：
6.根据权利要求5所述的基于fpga双向增长模式的激光轮...
【专利技术属性】
技术研发人员：张秋光，裴广利，罗勇强，李园园，何峰，王飞，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：
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