CN113134663A - 一种激光成像的二值图像预处理的焊缝跟踪方法 - Google Patents

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叶汉民
刘英志
苏可琴
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
    • B23K9/00—Arc welding or cutting
    • B23K9/12—Automatic feeding or moving of electrodes or work for spot or seam welding or cutting
    • B23K9/127—Means for tracking lines during arc welding or cutting
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B23—MACHINE TOOLS; METAL-WORKING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B23K—SOLDERING OR UNSOLDERING; WELDING; CLADDING OR PLATING BY SOLDERING OR WELDING; CUTTING BY APPLYING HEAT LOCALLY, e.g. FLAME CUTTING; WORKING BY LASER BEAM
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Abstract

本发明公开了一种激光成像的二值图像预处理的焊缝跟踪方法。运用开运算去噪点方法，再进行OSTU算法取得图像二值化阈值，生成二值图像。对相机所获得的激光结构光照片进行编程运算，得到结构光二值图像，并进一步对该图像进行腐蚀和膨胀运算去噪，得到焊缝准确数据。增强V形焊缝图像中的激光器成像特征，进一步提高了运用运用激光视觉三角测量办法的识别准确度，以及过程中焊缝跟踪的精度，误差可控制在0.5mm内。

Description

一种激光成像的二值图像预处理的焊缝跟踪方法
技术领域
本发明属于数字图像处理和自动化技术交叉领域，主题内容是一种激光成像的二值图像预处理的焊缝跟踪方法。
背景技术
焊缝跟踪是一种旨在根据焊接机器人或是焊枪的整体模块在焊接运动过程中，对工件焊缝位置进行识别和动态纠偏，从而减小误差的技术。
近年来，随着机器人技术在工业领域的飞速发展，与焊接技术的相互融合，运用激光视觉进行焊缝跟踪处理的案例与日俱增。其先扫再焊、实时跟踪、自动检测等优秀特点，取代了原有的人工示教方式，大大提高了自动化程度、检测精度和生产线效率，降低了人为因素的不稳定和劳动成本。但是由于焊接环境的不稳定性如弧光、烟尘，以及阳光直射造成的材料反光等干扰，所获取到的激光图像会有噪点等。
发明内容
针对V形焊缝的焊接过程中，获取图像过程中相机的抗干扰能力较低，传回的图像噪点过多等问题，提出了一种基于激光结构光成像的开运算去噪和OSTU二值化阈值的焊缝图像处理方法，之后通过三角函数方法，来计算焊枪与焊缝的相对位置，从而进行进一步纠偏运动轨迹和姿态，但在获取激光图像中会因各种干扰产生误差。
主要技术方案包括：开运算图像去噪部分，对图像进行先腐蚀后膨胀的过程，结构元素各项同性的开运算操作，可以消除图像中小于偏好结构的细节部分，使得整体物体的局部形状不发生变化，排除小区域物体，消除孤立点，达到去噪的目的；图像二值化部分，利用最大类间方差法(OTSU)求出对图像进行二值处理的最佳阈值，从而进行图像二值化处理；焊缝识别部分：先对坐标进行设定，再利用三角函数方法获得焊机合理的三维坐标。
实验仿真表明,该方法能够进一步提高了运用运用激光视觉三角测量办法的识别准确度，以及过程中焊缝跟踪的精度，误差可控制在0.5mm内。
附图说明
下面是该方法主要的附图。
图1是激光视觉焊接机器人系统示意图。
图2是V形坡口相机采集的图像。
图3是焊条角度示意图。
图4是相机标定格式图片。
图5是焊缝图像提取系统示意图。
图6是焊缝图像提取系统示意图。
图7是不同照明条件下的激光反射图像。
图8是去噪声前后对比图。
图9二值图像对比图。
图10三角测量原理示意图。
图11高度误差判断示意图。
图12相机获取的彩色图像。
图13二值化图像显示。
图14仿真结果图像。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。
本发明是一种激光成像的二值图像预处理的焊缝跟踪方法，该方法具体包括以下流程：
步骤一：图像降噪处理
Opening Operation是对图像进行先腐蚀后膨胀的过程，它的函数式就是：
Figure BDA0002984265030000021
其中，表示X用S腐蚀，为使S平移x后仍在X中的x的集合内：
Figure BDA0002984265030000022
步骤二：最佳阈值OSTU的二值化处理
将图像分为Z个灰度等级，代表灰度为i像素总和，图像中总像素为：
Figure BDA0002984265030000023
图像中各个灰度出现概率为：
Pi＝Zi/Z
通过如下方程：
ICV＝PA*(MA-M)2+PB*(MB-M)2
其中，A和B我们称为对应的前景色和背景色。
他们各自的平均值为MA和MB。
步骤三：焊缝位置定位
1)设定激光器结构构光平面与激光器光束之间的夹角为α，相机与水平结构光之间夹角为β，相机光束与激光器水平位置距离为X，相机与结构光初始距离记为Y，则存在如下关系：
A＝Ytanβ
Figure BDA0002984265030000031
2)其中，有相机与观测中心位置水平距离为Z，超出观测中心位置距离为C，M为所要求得误差高度。
Figure BDA0002984265030000032
3)水平误差由标定的激光成像预设角度与相机像素点的比例运算可得，OS为相机与工件垂直距离，Px为像素单位大小，pt为成像的像素相对于成像中心的位置。
Figure BDA0002984265030000033
图10位三角测量原理示意图。
通过CCD相机与激光器的固定位置距离和夹角，再与所获取的灰度图像通过三角函数计算，得到工件在场景当中的几何信息。
图11为高度误差判断示意图。

Claims (2)

1.一种激光成像的二值图像预处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：运用开运算去噪点方法，再进行OSTU算法取得图像二值化阈值，生成二值图像。对相机所获得的激光结构光照片使用MATLAB编程运算，得到结构光二值图像，并进一步对该图像进行腐蚀和膨胀运算去噪，得到焊缝准确数据。
2.根据权利要求1所述的一种激光成像的二值图像预处理的焊缝跟踪方法，其特征在于：
步骤一，图像降噪处理：
Opening Operation是对图像进行先腐蚀后膨胀的过程，其函数式为：
Figure FDA0002984265020000011
其中，表示X用S腐蚀，为使S平移x后仍在X中的x的集合内：
Figure FDA0002984265020000012
步骤二，最佳阈值OSTU的二值化处理：
将图像分为Z个灰度等级，代表灰度为i像素总和，图像中总像素为：
Figure FDA0002984265020000013
图像中各个灰度出现概率为：
Pi＝Zi/Z；
通过如下方程：
ICV＝PA*(MA-M)2+PB*(MB-M)2；
其中，A和B为对应的前景色和背景色，两者各自的平均值为MA和MB分别为：
Figure FDA0002984265020000014
步骤三，焊缝位置定位：
1)设定激光器结构构光平面与激光器光束之间的夹角为α，相机与水平结构光之间夹角为β，相机光束与激光器水平位置距离为X，相机与结构光初始距离记为Y，则存在如下关系：
A＝Ytanβ，
Figure FDA0002984265020000015
2)其中，有相机与观测中心位置水平距离为Z，超出观测中心位置距离为C，M为所要求得误差高度，则存在如下关系：
Figure FDA0002984265020000021
3)水平误差由标定的激光成像预设角度与相机像素点的比例运算可得，OS为相机与工件垂直距离，Px为像素单位大小，pt为成像的像素相对于成像中心的位置，则存在如下关系：
Figure FDA0002984265020000022
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