CN115063361B - 一种模块化焊缝识别装置及识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种模块化焊缝识别装置及识别方法，焊缝识别装置包括轨道装置、滑动装置、水平调节装置和竖向调节装置；至少两条所述轨道装置平行地设置在待识别焊缝两侧，共同组成装置的运行轨道，并在运行轨道的两端头设置有端板，其中一个所述端板的外侧设置有固定工控机的工控机支架；所述轨道装置外侧面设置有沿焊缝方向滑动的滑动装置，所述滑动装置外侧设置有水平调节装置，两水平调节装置之间设有垂直焊缝的竖向调节装置，竖向调节装置上还设有夹持装置；所述夹持装置上固定有摄像头和激光笔。本发明现场安装快捷，操作简单，识别过程中装置运行的稳定性好；识别方法响应迅速，鲁棒性较好，焊缝特征尺寸识别精度高。

Description

一种模块化焊缝识别装置及识别方法
技术领域
本发明涉及焊缝识别技术领域，尤其涉及一种模块化焊缝识别装置及识别方法。
背景技术
焊接在工业生产和建筑领域具有重要地位，随着我国科技水平的不断提高，人们对焊接质量和焊接速度也提出了更高的要求。为了改善焊接工作环境、提高焊接质量和生产效率，焊接机器人逐渐开始得到应用。但现阶段焊接机器人的自动化水平还比较低，停留在示教再现水平，这不仅降低了作业效率，也增加了生产成本和周期，无法满足焊接生产多样性的要求。
因此，自动化焊接机器人要求一种跟踪精度高、适用范围广的焊缝识别装置及识别方法，以便焊接机器人获得对焊缝各几何参数的实时反馈，从而调整焊接位置和焊接参数。目前市场上常见的焊缝识别技术主要包括结构光视觉传感方法、红外传感方法、直接图像传感法等。其中视觉传感器作为一种非接触传感器，具有灵敏度高、实时性好、不易受干扰等优势，因此广泛应用在焊缝识别领域。同时，大部分的焊缝识别装置往往通过固定架与螺丝直接固定在设备上，后期的移动和调整都较为麻烦，阻碍了快速识别焊缝几何参数。
综上所述，如何有效地解决目前焊缝识别装置及识别方法无法适应复杂多变的工作状况，识别效率低，识别精度差等技术问题，是目前本领域技术人员急需解决的问题。
发明内容
发明目的：实现施工现场平板焊缝的快速识别，并要求装置具有对多种长度及曲率的焊缝的适应能力，装置的安装准备过程短，识别精度高。为此提出了一种模块化焊缝识别装置及识别方法，用来实现平板对接焊缝几何参数的识别。
技术方案：为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
本发明提供一种模块化焊缝识别装置，包括轨道装置、滑动装置、水平调节装置和竖向调节装置；至少两条所述轨道装置平行地设置在待识别焊缝两侧，共同组成装置的运行轨道，并在运行轨道的两端头设置有端板，其中一个所述端板的外侧设置有固定工控机的工控机支架；所述轨道装置外侧面设置有沿焊缝方向滑动的滑动装置，所述滑动装置外侧设置有水平调节装置，两水平调节装置之间设有垂直焊缝的竖向调节装置，竖向调节装置上还设有夹持装置；所述夹持装置上固定有摄像头和激光笔。
进一步地，每条所述轨道装置包括滑动轨，齿槽，卡口，电磁铁，固定器，连接环，连接螺栓；所述滑动轨为一钢制匚型轨道，其下侧上表面设置有与带齿滚轮相互啮合的齿槽；所述卡口设置于轨道装置的外侧面上下两端；两片电磁铁设置于轨道装置的后侧面，作为轨道装置的固定支座；固定器设置于轨道装置下侧的两端，由在两对角象限上设置的1/4圆凸起同外部的空心方块组成，两端的凸起交错设置；连接环设置于轨道装置上侧两端，每侧各二，用于连接螺栓穿过。
进一步地，所述滑动装置包括带齿滚轮，转动电机，转动轴，滑动器；带齿滚轮为内嵌于轨道装置内的两个相同尺寸的带锯齿的圆形轮；转动电机可绕固定于滑动器内侧面的转动轴转动，并带动相连的带齿滚轮沿焊缝方向运动；滑动器为一钢制平板，上下部设有与卡口嵌固的凸槽。
进一步地，所述端板为一中部外凸的钢制矩形平板，上下端头设置有连接环，中部设置有固定器，一侧设置有固定工控机的工控机支架。
进一步地，所述水平调节装置包括连接支座，水平调节轨道，调节孔；水平调节轨道为一由连接支座固定于滑动器的外侧面工字型臂，其腹板处均匀设置有调节孔，孔位下方标有距离刻度，该距离刻度原点取为电磁铁背面所在平面，即焊板表面；所述竖向调节装置包括调节器，固定板，销钉，竖向调节轨道，滑动槽；竖向调节轨道为一中间开设有滑动槽的矩形平板，其两端设置有调节器；调节器为一嵌套在水平调节轨道外部的U型卡并可沿轨道方向移动；固定板位于调节器上部于水平调节轨道两侧设置，可通过销钉与水平调节轨道固定。
进一步地，所述夹持装置包括摄像支座，滑动块，制动板，夹紧螺栓，延伸板，固定轴，转动铰，夹持器，伸缩标定杆；摄像支座为一嵌套在竖向调节轨道上的U型夹，其中部设有卡在滑动槽内的滑动块；制动板设置于摄像支座外的竖向调节轨道的两侧，可由夹紧螺栓与竖向调节轨道夹紧固定；摄像支座正中开安装有伸缩标定杆；延伸板位于摄像支座内侧两边，分别设置有固定轴和转动铰，固定轴将摄像头固定，转动铰与夹持器连接将激光笔固定。
本发明还提供一种模块化焊缝识别方法，所述识别方法主要包括以下步骤：
选型及安装；根据待识焊缝的通长，选择轨道装置水平方向的安装起点，根据所述焊缝曲率变化的位置选择不同长度的模块化滑动轨进行连接，然后安装滑动装置、水平调节装置和竖向调节装置；
竖向固定；向焊板方向将伸缩标定杆端部抽出，移动竖向调节装置，确定摄像机及激光笔的初始竖向安装位，所述初始竖向安装位指以让所述标定杆前端初次能够接触焊缝坡道底部的竖向高度；
水平固定；根据摄像机预览图像，调节水平调节装置，将此时固定板在水平调节轨道上的安装孔位作为摄像机及激光笔初始水平安装位，记录所取安装孔位；
拍摄焊缝及保存图像；保持前述安装位不动，在工控机上设置好滑动拍摄速度，启动滑动装置，带动摄像机和激光笔在第一段滑动轨上匀速水平前进，采集第一段滑动轨长度的焊缝的图像并保存，重复上述步骤2)和3)，确定后续拍摄任务的水平及竖向安装位，启动拍摄，以此重复，直到所有滑动轨段的焊缝图像采集与保存工作完成；
图像标定；根据步骤3)所记录不同滑动轨段所使用的安装孔位，对在不同段获取的焊缝图像进行视觉系统标定；
图像预处理；从所述完成标定的图像确定感兴趣区域(ROI)，对ROI中的焊缝图像进行图像预处理操作；
判定焊缝种类及特征提取；通过处理后的图像进行焊缝种类判定，选择相应的提取方法进行焊缝特征点提取，根据焊缝特征点的坐标，进行焊缝特征尺寸的二维几何计算。
进一步的，步骤5)中视觉系统标定的具体过程为：通过获取摄像机镜头表面与焊板表面距离参数，调用标定库中的标定参数对拍摄图像进行标定；
进一步的，所述距离参数计算方式为：1)通过读取所使用安装孔位下方的距离刻度，获取焊板表面与安装孔位中线的距离参数；2)所述安装孔位中线即为竖向调节装置滑动槽的中线，获取焊板表面与滑动槽中线的距离参数；3)延伸板与滑动槽均为预制化构件，安装完成后延伸板正面与滑动槽中线的相对位置完全固定，获取焊板表面与延伸板正面的距离参数；4)摄像机通过底部旋进槽安装在固定轴，安装完成后与延伸板正面贴合，由已知的摄像机物理长度，获取焊板表面与摄像机镜头表面的距离参数；
进一步的，所述标定库是根据所述调节孔位下方的不同距离刻度，预先使用张正友标定法进行所述摄像机在相应距离上的标定所得的标定参数合集，优选的，所述标定参数也用于所述摄像机在相应距离拍摄图片的像素大小与物体实际尺寸的转化。
进一步地，步骤6)的具体过程为：
设置阈值，改进图像灰度；2)提取带焊缝特征的激光中心线，并判定所述线的边界；3)裁剪图像，获取感兴趣区域(ROI)；4)对ROI图像进行滤波去噪、使用改进OTSU算法分割、锐化等图像预处理操作；
进一步地，所述改进OTSU算法分割图像包括以下步骤：
S1：获取图像内参数：读取ROI图像每一像素点的灰度值i，该像素点的邻域灰度平均值j，得到最小灰度值imin,最大灰度值imax,最小邻域灰度平均值jmin，最大邻域灰度平均值jmax；
S2：设置初始参数：设定蜜獾种群数量A，蜜獾捕食能力值β，捕食速度值C，算法迭代最大次数Rmax，算法维度D；
S3:初始化个体位置：将最小灰度值imax和最大灰度值imin设置为灰度值搜索域的上界ubi和下界lbi，使用公式(1.1)和公式(1.2)完成蜜獾位置x(k,s,t)中第一参数k及第三参数t的初始化，将最小邻域灰度平均值jmin及最大邻域灰度平均值jmax设置为邻域灰度平均值搜索域的上界ubj和下界lbj，使用公式(1.3)完成蜜獾位置x(k,s,t)中第二参数s的初始化：
k＝lbi+r1·(ubi-lbi)   (1.1)
t＝lbi+r1·(ubi-lbi)   (1.2)
s＝lbj+r1·(ubj-lbj)   (1.3)
其中，r1为0～1之间随机数，将种群中全部的蜜獾位置x(k,s,t)按1～A行排列存放至候选解矩阵(A×D)；
S4：评估蜜獾位置的适宜度；通过公式(2)计算蜜獾位置x的捕食适宜度J，将使捕食适宜度J取最小值的蜜獾位置x定义为狩猎位置xprey,将狩猎位置xprey的捕食适宜度设置为狩猎适宜度Jprey，
Figure BDA0003689062500000041
Figure BDA0003689062500000042
其中：f1(s，t)，f2(s，t)，f3(s，t)是为了方便计算设定的中间函数，且
Figure BDA0003689062500000043
Figure BDA0003689062500000051
Figure BDA0003689062500000052
Figure BDA0003689062500000053
式中，fij为像素灰度值为i且邻域灰度平均值为j的像素点个数，fi为像素灰度值为i的像素点个数，M、N为ROI图像的维数；
S5：由捕食速度值C，当前迭代次数R以及算法迭代最大次数Rmax，通过公式(3)更新迭代递减因子α
Figure BDA0003689062500000054
S6：随机在区间[0～1]取值r，当r<0.5时，通过公式(4)生成蜜獾新位置xnew；当r≥0.5时，通过公式(5)生成蜜獾新位置xnew，其中F为捕食换向标记，通过公式(6)计算，I为猎物气息强度，通过公式(7)计算，S为猎物周围的蜜獾的聚集程度，通过公式(8)计算，dn为狩猎位置xprey与代入计算的第n个蜜獾位置xn之间的距离，通过公式(9)计算，
Figure BDA0003689062500000055
Figure BDA0003689062500000056
Figure BDA0003689062500000057
S＝(xn-xn+1)2  (8)
dn＝xprey-xn   (9)
其中，r2～7均为0～1之间随机数，xn为第n只蜜獾的位置，xn+1为与第n只蜜獾距离最近的第n+1只蜜獾的位置；
S7：由蜜獾新位置xnew，通过公式(2)计算新捕食适宜度Jnew，若此时新捕食适宜度Jnew不大于第n只蜜獾的捕食适宜度Jn,则用蜜獾新位置xnew覆盖第n只蜜獾位置xn，同时将第n只蜜獾的捕食适宜度Jn更新为新捕食适宜度Jnew，尤其，若满足Jnew≤Jprey,则将狩猎位置xprey更新为蜜獾新位置xnew，同时将相应的新捕食适宜度Jnew赋值给狩猎适宜度Jprey；
S8：通过迭代筛选出使捕食适宜度J最小的狩猎位置xprey，狩猎位置xprey的第一狩猎参数kprey，第二狩猎参数sprey，第三狩猎参数tprey组成的三元组即为初步分割阈值(kprey,sprey,tprey)，初步分割阈值满足下式J(kprey,sprey,tprey)＝arg(k,s,t)min J(k,s,t)，其中1≤k,s,t≤max{imax,jmax}，取得初步分割阈值后，计算最佳第一狩猎参数
Figure BDA0003689062500000061
得到最佳分割阈值(k1,sprey)，该二元组即为改进OTSU算法分割图像的二维阈值。
进一步的，所述识别方法中，步骤7)中焊缝种类判定具体过程为：
将所述激光条纹中心线左右边界进行列求和后比较大小，选择较大者作为焊缝坡口列，较小者作为焊缝坡底列；2)选择所述焊缝坡底所在列的左右各若干列，分别进行矩阵值列求和后取均值，得到带焊缝坡底区域宽度尺寸的激光；3)设置宽度判定阈值，若所述激光宽度不大于判定阈值，则判定坡底收拢，为V型焊缝，反之则判定坡底具有一定的宽度，为梯形焊缝；
步骤7)焊缝特征点提取的具体过程为：
对所述焊缝坡口列，通过行遍历，使该列每一个值为1的元素行坐标与前一个值为1的元素行坐标作差，选择与前作差差值最大的元素行坐标作为焊缝坡口一，与其作差的另一元素为焊缝坡口二；2)对所述焊缝坡底列，通过行遍历，选取该列第一个值为1的元素及最后一个值为1的元素，读取其行坐标，前者作为焊缝坡底一，后者为焊缝坡底二。
本发明相比现有技术，具有以下有益效果：
与原有技术相比较，本发明可通过自由选择模块化轨道装置的类型与数量以适应不同长度及曲率的平板焊缝；现场安装快捷，操作简单，识别过程中装置运行的稳定性好；识别方法响应迅速，鲁棒性较好，特征尺寸识别精度高。
附图说明
图1为本发明模块化焊缝识别装置的整体装置示意图。
图2为本发明模块化焊缝识别装置的整体装置爆炸图。
图3为本发明模块化焊缝识别装置的轨道装置示意图。
图4为本发明模块化焊缝识别装置的端板示意图。
图5为本发明模块化焊缝识别装置的水平调节装置与竖向调节装置连接示意图。
图6为本发明模块化焊缝识别装置的竖向调节装置与夹持装置连接示意图。
图7为本发明模块化焊缝识别方法的流程图。
图8为本发明模块化焊缝识别方法图像预处理中图像分割算法流程图
图中：1为轨道装置、2为滑动装置；3为端板，4为水平调节装置，5为竖向调节装置，6为夹持装置，7为摄像头，8为激光笔，9为工控机，10为工控机支架；1-1为滑动轨，1-2为齿槽，1-3为卡口，1-4为电磁铁，1-5为固定器，1-6为连接环，1-7为连接螺栓；2-1为带齿滚轮，2-2为转动电机，2-3为转动轴，2-4为滑动器；4-1为连接支座，4-2为水平调节轨道，4-3为调节孔；5-1为调节器，5-2为固定板，5-3为销钉，5-4为竖向调节轨道，5-5为滑动槽；6-1为摄像支座，6-2为滑动块，6-3为制动板，6-4为夹紧螺栓，6-5为延伸板，6-6为固定轴，6-7为转动铰，6-8为夹持器，6-9为伸缩标定杆。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
一种模块化焊缝识别装置，如图1-6所示，包括轨道装置1、滑动装置2、水平调节装置4和竖向调节装置5。轨道装置1设置在焊缝两侧，整个轨道由多个相同的模块化轨道装置1组合而成，可根据焊缝长度自行增减。轨道装置1两端头设置有起连接作用的端板3，端板3一侧设置有工控机支架10用来固定对整个装置起控制作用的工控机9。轨道装置1外侧面设置有可在轨道装置1内部沿焊缝方向滑动的滑动装置2。滑动装置2外侧设置有水平调节装置4，两水平调节装置4中间设有可垂直焊缝移动的竖向调节装置5，竖向调节装置5上还设有可移动的夹持装置6。夹持装置6上固定有摄像头7和激光笔8。
如图1～2、图3所示，所述轨道装置1包括滑动轨1-1，齿槽1-2，卡口1-3，电磁铁1-4，固定器1-5，连接环1-6，连接螺栓1-7。滑动轨1-1为一钢制匚型轨道，其下侧上表面设置有齿槽1-2，可与带齿滚轮2-1相互啮合使带齿滚轮2-1在轨道装置1内滑动而不会发生空转。卡口1-3设置于轨道装置1的外侧面上下两端，用于固定滑动器2-4使其不能脱离轨道装置1。两片电磁铁1-4设置于轨道装置1的后侧面，作为轨道装置1的固定支座，通电时电磁铁1-4具有磁性，断电时没有磁性，可以使得焊缝识别装置在工作时轨道装置1与钢板牢固连接。固定器1-5设置于轨道装置下侧的两端，为一中部是空心圆形的方形块，空心圆两对角象限上设置有两个突出的1/4圆凸起，两端的凸起交错设置，两个需要组合的轨道装置1可通过该固定器1-5相互咬合起到固定作用。连接环1-6设置于轨道装置1上侧两端，每个端头设置两个连接环1-6，在轨道装置1连接时由连接螺栓1-7穿过连接环1-6进行连接固定。
如图1～2、图3所示，所述滑动装置2包括带齿滚轮2-1，转动电机2-2，转动轴2-3，滑动器2-4。带齿滚轮2-1为两个相同的表面带有锯齿的圆形轮，内嵌于轨道装置1内，可沿轨道方向转动从而带动滑动装置2沿焊缝方向移动。转动电机2-2设置于带齿滚轮2-1的外侧，可围绕固定于滑动器2-4内侧面的转动轴2-3转动，从而带动带齿滚轮2-1移动。滑动器2-4为一钢制平板，上下部设有凸槽，可卡入卡口1-3内，使得滑动器2-4仅能沿焊缝方向移动而不能脱离轨道装置1。
如图1～2、图4所示，所述端板3为一中部凸出的钢制矩形平板，上下端头设置有连接环1-6，中部设置有固定器1-5，主要用来对沿焊缝两侧组合完成的轨道装置1进行连接固定。端板3的一侧设置有工控机支架10，用于将工控机9固定。
如图1～2、图5所示，所述水平调节装置4包括连接支座4-1，水平调节轨道4-2，调节孔4-3。水平调节轨道4-2为一工字型臂，通过连接支座4-1固定于滑动器2-4的外侧面，可跟随滑动装置2一同滑动。调节孔4-3均匀设置于水平调节轨道4-2的腹板位置，既可以减轻水平调节轨道4-2的自重，同时用于竖向调节装置5的定位于固定。
如图1～2、图5～6所示，所述竖向调节装置5包括调节器5-1，固定板5-2，销钉5-3，竖向调节轨道5-4，滑动槽5-5。竖向调节轨道5-4为一中间开设有滑动槽5-5的矩形平板，其两端设置有调节器5-1。调节器5-1为一嵌套在水平调节轨道4-2外部的U型卡，可沿水平轨道4-2移动，从而带动竖向调节装置5沿水平调节装置4方向移动。调节器5-1上部两侧在位于水平调节轨道4-2位置处设置有固定板5-2，固定板5-2中间开有孔洞，待竖向调节装置5调节沿水平方向调节至合适位置后，利用销钉5-3穿过固定板5-2的孔洞和水平调节装置4的调节孔4-3固定。
如图1～2、图5～6所示，所述夹持装置6包括摄像支座6-1，滑动块6-2，制动板6-3，夹紧螺栓6-4，延伸板6-5，固定轴6-6，转动铰6-7，夹持器6-8，伸缩标定杆6-9。摄像支座6-1为套在竖向调节轨道5-4上的U型夹，其中部设有滑动块6-2。滑动块6-2嵌套在竖向调节轨道5-4的滑动槽5-5内，可带动夹持装置6沿竖向滑动。制动板6-3设置于摄像支座6-1的外侧，位于竖向调节轨道5-4的两侧，待夹持装置6移动到合适位置后，夹紧螺栓6-4穿过两制动板5-3将制动板5-3与竖向调节轨道5-4夹紧，从而实现夹持装置6与竖向调节装置5的固定。摄像支座6-1面向待识焊板一侧的正中安装有伸缩标定杆6-9。摄像支座6-1内侧还在两边设置有延伸板6-5，延伸板6-5两侧分别设置有固定轴6-6和转动铰6-7，固定轴6-6用于将摄像头7固定，转动铰6-7用于与夹持器6-8连接将激光笔8固定。
一种模块化焊缝识别方法，用于对施工现场钢结构平板通过上述模块化焊缝识别装置进行焊前识别，如图7所示，步骤如下：
步骤一，根据待识焊缝的通长，选择轨道装置1水平方向的安装起点及数目，根据待识焊缝曲率变化的位置选择所需不同长度的滑动轨1-1，将选用的轨道装置1对称设置于焊缝两侧，通过固定器1-5，连接环1-6，连接螺栓1-7进行拼接，启动电磁铁1-4实现轨道装置1与钢板的连接固定，将两侧端头与端板3连接，将轨道装置1的安装起点及滑动轨1-1的模块选用情况输入至工控机，在图像系统中建立分段的焊缝图像存储集；
步骤一一，将夹持装置6、竖向调节装置5、滑动装置2分别嵌套于竖向调节装置5的滑动槽5-5、水平调节装置4的水平调节轨道4-2、轨道装置1的滑动轨1-1，完成整个焊缝识别装置的初步连接，量取延伸板6-5正面至滑动槽5-5中线的距离为长度1，量取摄像机镜头面至相机末端距离为长度2。
步骤二，向焊板方向将伸缩标定杆6-9端部抽出，缓慢移动竖向调节装置5，以伸缩标定杆6-9前端能够与焊缝坡底钢板时的竖向高度作为夹持装置6的初始竖向安装位，调整转动铰6-7旋转至合适角度，使得激光线与焊缝垂直。
步骤三，通过预览拍摄图像，缓慢移动水平调节装置4，选择合适的取像距离，利用销钉5-3将竖向调节装置5固定在水平调节轨道4-2上，将所取调节孔4-3作为夹持装置6的初始水平安装位，记录所取调节孔4-3，读取所取调节孔4-3对应的距离刻度，将该距离刻度减去前述长度1和长度2，得到本段焊缝图像拍摄所需的标定距离；
步骤四，使用时，在转动电机2-2的带动下，带齿滚轮2-1在滑动轨1-1上从安装起点沿焊缝方向移动，带动摄像头7和激光笔8从首段滑动轨1-1的一侧移动到另一侧，完成对首段焊缝的图像采集。在将第一段焊缝图像存储至对应图像存储集中后，重复操作步骤3-5，并记录后续焊缝段图像拍摄对应的标定距离，至此，完成根据选取不同尺寸滑动轨1-1实现待识焊缝的图像分段存储及对应标定参数存储。
步骤四一，对分段存储的图像，调用其相应的标定参数，进行图片的矫正，所述的标定参数是通过在该标定距离上预先使用张正友标定法对摄像头7进行标定，所获取的相机内外参矩阵及畸变参数。
步骤四二，将获取的焊缝图像读入识别程序，得到图像的光强矩阵，所述矩阵的行列数为图像的横纵方向的像素数，读取该矩阵的最大值，此值即为图像的最大光强，设置一略小于所述最大光强的值为筛选阈值，将光强矩阵中所有不小于所述筛选阈值的元素保留，小于所述筛选阈值的元素赋值为0，进行焊缝图像的优化改进；
步骤四三，对于经过阈值筛选优化后的图像采用灰度重心法进行列遍历，即：从第一列像素开始，从上往下进行像素扫描，并按行将各元素的光强求和作为分母，将(各元素光强*所处行数)求和作为分子，通过所述除法，可以得到图像每一列的灰度重心所在行，将该位置元素置为1，其余所有元素置0；
步骤四四，取求和最大的列为激光中心线的左右边界之一，得到该列坐标之后，由该列向另一侧边界进行列遍历，对剩下列求和再进行前后作差，取与下一行差值最大的列为激光中心线的另一边界；
步骤四五，取左边界所在列向左若干列，右边界所在向右若干列作为ROI区域的左右边界，保留原图像的上下边界作为ROI区域的上下边界，通过所述边界构造一矩形框，裁剪原图像，获得焊缝处理ROI区域；
步骤四六，使用自适应中值滤波，将ROI图像中的高概率椒盐噪声和高斯噪声去除，使用改进OTSU算法，使图像中焊缝坡口图像作为前景与背景信息进行分割，提高对比度，突出焊缝信息，使用微分还原运算将二值图像的高频分量进行加强，加强图像清晰度；改进OTSU算法具体步骤如下：
S1：获取图像内参数：读取ROI图像每一像素点的灰度值i，该像素点的邻域灰度平均值j，得到最小灰度值imin,最大灰度值imax,最小邻域灰度平均值jmin，最大邻域灰度平均值jmax；
S2：设置初始参数：设定蜜獾种群数量A，蜜獾捕食能力值β，捕食速度值C，算法迭代最大次数Rmax，算法维度D；
S3:初始化个体位置：将最小灰度值imax和最大灰度值imin设置为灰度值搜索域的上界ubi和下界lbi，使用公式(1.1)和公式(1.2)完成蜜獾位置x(k,s,t)中第一参数k及第三参数t的初始化，将最小邻域灰度平均值jmin及最大邻域灰度平均值jmax设置为邻域灰度平均值搜索域的上界ubj和下界lbj，使用公式(1.3)完成蜜獾位置x(k,s,t)中第二参数s的初始化：
k＝lbi+r1·(ubi-lbi)   (1.1)
t＝lbi+r1·(ubi-lbi)   (1.2)
s＝lbj+r1·(ubj-lbj)   (1.3)
其中，r1为0～1之间随机数，将种群中全部的蜜獾位置x(k,s,t)按1～A行排列存放至候选解矩阵(A×D)；
S4：评估蜜獾位置的适宜度；通过公式(2)计算蜜獾位置x的捕食适宜度J，将使捕食适宜度J取最小值的蜜獾位置x定义为狩猎位置xprey,将狩猎位置xprey的捕食适宜度设置为狩猎适宜度Jprey，
Figure BDA0003689062500000111
Figure BDA0003689062500000112
其中：f1(s,t)，f2(s,t)，f3(s,t)是为了方便计算设定的中间函数，且
Figure BDA0003689062500000113
Figure BDA0003689062500000121
Figure BDA0003689062500000122
Figure BDA0003689062500000123
式中，fij为像素灰度值为i且邻域灰度平均值为j的像素点个数，fi为像素灰度值为i的像素点个数，M、N为ROI图像的维数；
S5：由捕食速度值C，当前迭代次数R以及算法迭代最大次数Rmax，通过公式(3)更新迭代递减因子α
Figure BDA0003689062500000124
S6：随机在区间[0～1]取值r，当r<0.5时，通过公式(4)生成蜜獾新位置xnew；当r≥0.5时，通过公式(5)生成蜜獾新位置xnew，其中F为捕食换向标记，通过公式(6)计算，I为猎物气息强度，通过公式(7)计算，S为猎物周围的蜜獾的聚集程度，通过公式(8)计算，dn为狩猎位置xprey与代入计算的第n个蜜獾位置xn之间的距离，通过公式(9)计算，
Figure BDA0003689062500000125
Figure BDA0003689062500000126
Figure BDA0003689062500000127
S＝(xn-xn+1)2   （8）
dn＝xprey-xn   (9)
其中，r2～7均为0～1之间随机数，xn为第n只蜜獾的位置，xn+1为与第n只蜜獾距离最近的第n+1只蜜獾的位置；
S7：由蜜獾新位置xnew，通过公式(2)计算新捕食适宜度Jnew，若此时新捕食适宜度Jnew不大于第n只蜜獾的捕食适宜度Jn,则用蜜獾新位置xnew覆盖第n只蜜獾位置xn，同时将第n只蜜獾的捕食适宜度Jn更新为新捕食适宜度Jnew，尤其，若满足Jnew≤Jprey,则将狩猎位置xprey更新为蜜獾新位置xnew，同时将相应的新捕食适宜度Jnew赋值给狩猎适宜度Jprey；
S8：通过迭代筛选出使捕食适宜度J最小的狩猎位置xprey，狩猎位置xprey的第一狩猎参数kprey，第二狩猎参数sprey，第三狩猎参数tprey组成的三元组即为初步分割阈值(kprey,sprey,tprey)，初步分割阈值满足下式J(kprey,sprey,tprey)＝arg(k,s,t)min J(k,s,t)，其中1≤k,s,t≤max{imax,jmax}，取得初步分割阈值后，计算最佳第一狩猎参数
Figure BDA0003689062500000131
得到最佳分割阈值(k1,sprey)，该二元组即为改进OTSU算法分割图像的二维阈值。
步骤五，比较步骤四四中激光条纹中心线左右边界列求和的大小，选择较大者作为焊缝坡口列，较小者作为焊缝坡底列，选择所述焊缝坡底所在列的左右若干列，分别进行列求和后取均值，得到焊缝坡底区域的激光宽度，设置一宽度判定阈值，若所述激光宽度不大于判定阈值，则判定坡底收拢，为V型焊缝，反之则判定坡底具有一定的宽度，为梯形焊缝；
步骤六，当系统判定待识焊缝为梯形焊缝时，对所述焊缝坡口列，通过行遍历，使该列每一个值为1的元素行坐标与前一个值为1的元素行坐标作差，选择与前作差差值最大的元素行坐标作为焊缝坡口一，与其作差的另一元素为焊缝坡口二，对所述焊缝坡底列，通过行遍历，选取该列第一个值为1的元素及最后一个值为1的元素，读取其行坐标，前者作为焊缝坡底一，后者为焊缝坡底二；判定待识焊缝为T形焊缝时，对于前述焊缝坡底一和二，取其行坐标均值，作为V型焊缝的坡底收束点；
步骤七，对梯形焊缝，将所述焊缝坡口一与焊缝坡口二的行坐标作差，可得焊缝坡口宽度，将所述焊缝坡底一与焊缝坡底二的行坐标作差，可得焊缝坡底宽度，取所述焊缝坡底一与焊缝坡口一的列坐标差值的绝对值作为分母，取所述焊缝坡底一与焊缝坡口一的行坐标差值的绝对值作为分子，进行除法计算，可得焊缝倾斜角度的正切值，另一侧角度计算则需取焊缝坡底二与焊缝坡口二，对V型坡口，将所述焊缝坡口一与焊缝坡口二的行坐标作差，可得焊缝坡口宽度，取所述焊缝坡底一与坡底收束点的列坐标差值的绝对值作为分母，取所述焊缝坡底一与坡底收束点的行坐标差值的绝对值作为分子，进行除法计算，可得焊缝倾斜角度正切值，另一侧角度计算则需取焊缝坡底二与坡底收束点；
本发明可根据现场需要，选取不同尺寸的滑动轨1-1组成轨道装置1以适应不同长度、不同斜率的焊缝，具有良好的适应性；现场安装方便，电磁铁1-4通电后能够将识别装置与钢板可靠连接；安装过程中，夹持装置6的与焊缝的竖向位置关系由伸缩标定杆6-9确定，操作简单，易于学会；识别方法快速准确，提高了焊缝识别的效率和精度，可以适应不同类型的焊缝。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种模块化焊缝识别装置，其特征在于：包括轨道装置(1)、滑动装置(2)、水平调节装置(4)和竖向调节装置(5)；至少两条所述轨道装置(1)平行地设置在待识别焊缝两侧，共同组成装置的运行轨道，并在运行轨道的两端头设置有端板(3)，其中一个所述端板(3)的外侧设置有固定工控机(9)的工控机支架(10)；所述轨道装置(1)外侧面设置有沿焊缝方向滑动的滑动装置(2)，所述滑动装置(2)外侧设置有水平调节装置(4)，两水平调节装置(4)之间设有垂直焊缝的竖向调节装置(5)，竖向调节装置(5)上还设有夹持装置(6)；所述夹持装置(6)上固定有摄像头(7)和激光笔(8)；
每条所述轨道装置(1)包括滑动轨(1-1)，齿槽(1-2)，卡口(1-3)，电磁铁(1-4)，固定器(1-5)，连接环(1-6)，连接螺栓(1-7)；所述滑动轨(1-1)为一钢制匚型轨道，其下侧上表面设置有与带齿滚轮(2-1)相互啮合的齿槽(1-2)；所述卡口(1-3)设置于轨道装置(1)的外侧面上下两端；两片电磁铁(1-4)设置于轨道装置(1)的后侧面，作为轨道装置(1)的固定支座；固定器(1-5)设置于轨道装置下侧的两端，由在两对角象限上设置的1/4圆凸起同外部的空心方块组成，两端的凸起交错设置；连接环(1-6)设置于轨道装置上侧两端，每侧各二，用于连接螺栓(1-7)穿过；
所述滑动装置(2)包括带齿滚轮(2-1)，转动电机(2-2)，转动轴(2-3)，滑动器(2-4)；带齿滚轮(2-1)为内嵌于轨道装置(1)内的两个相同尺寸的带锯齿的圆形轮；转动电机(2-2)可绕固定于滑动器(2-4)内侧面的转动轴(2-3)转动，并带动相连的带齿滚轮(2-1)沿焊缝方向运动；滑动器(2-4)为一钢制平板，上下部设有与卡口(1-3)嵌固的凸槽；
所述水平调节装置(4)包括连接支座(4-1)，水平调节轨道(4-2)，调节孔(4-3)；水平调节轨道(4-2)为一由连接支座(4-1)固定于滑动器(2-4)的外侧面工字型臂，其腹板处均匀设置有调节孔(4-3)，孔位下方标有距离刻度，该距离刻度原点取为电磁铁背面所在平面，即焊板表面；所述竖向调节装置(5)包括调节器(5-1)，固定板(5-2)，销钉(5-3)，竖向调节轨道(5-4)，滑动槽(5-5)；竖向调节轨道(5-4)为一中间开设有滑动槽(5-5)的矩形平板，其两端设置有调节器(5-1)；调节器(5-1)为一嵌套在水平调节轨道(4-2)外部的U型卡并可沿轨道方向移动；固定板(5-2)位于调节器(5-1)上部于水平调节轨道(4-2)两侧设置，可通过销钉(5-3)与水平调节轨道(4-2)固定。
2.根据权利要求1所述的一种模块化焊缝识别装置，其特征在于：所述端板(3)为一中部外凸的钢制矩形平板，上下端头设置有连接环(1-6)，中部设置有固定器(1-5)，一侧设置有固定工控机(9)的工控机支架(10)。
3.根据权利要求1所述的一种模块化焊缝识别装置，其特征在于：所述夹持装置(6)包括摄像支座(6-1)，滑动块(6-2)，制动板(6-3)，夹紧螺栓(6-4)，延伸板(6-5)，固定轴(6-6)，转动铰(6-7)，夹持器(6-8)，伸缩标定杆(6-9)；摄像支座(6-1)为一嵌套在竖向调节轨道(5-4)上的U型夹，其中部设有卡在滑动槽(5-5)内的滑动块(6-2)；制动板(6-3)设置于摄像支座(6-1)外的竖向调节轨道(5-4)的两侧，可由夹紧螺栓(6-4)与竖向调节轨道(5-4)夹紧固定；摄像支座(6-1)正中间安装有伸缩标定杆(6-9)；延伸板(6-5)位于摄像支座(6-1)内侧两边，分别设置有固定轴(6-6)和转动铰(6-7)，固定轴(6-6)将摄像头(7)固定，转动铰(6-7)与夹持器(6-8)连接将激光笔(8)固定。
4.一种模块化焊缝识别方法，其特征在于：所述识别方法主要包括以下步骤：
1)选型及安装；根据待识焊缝的通长，选择轨道装置(1)水平方向的安装起点，根据所述焊缝曲率变化的位置选择不同长度的模块化滑动轨进行连接，然后安装滑动装置(2)、水平调节装置(4)和竖向调节装置(5)；
2)竖向固定；向焊板方向将伸缩标定杆(6-9)端部抽出，移动竖向调节装置，确定摄像机及激光笔的初始竖向安装位，所述初始竖向安装位指以让所述伸缩标定杆(6-9)前端初次能够接触焊缝坡道底部的竖向高度；
3)水平固定；根据摄像机预览图像，调节水平调节装置(4)，将此时固定板(5-2)在水平调节轨道(4-2)上的安装孔位作为摄像机及激光笔初始水平安装位，记录所取安装孔位；
4)拍摄焊缝及保存图像；保持前述安装位不动，在工控机上设置好滑动拍摄速度，启动滑动装置，带动摄像机和激光笔在第一段滑动轨上匀速水平前进，采集第一段滑动轨长度的焊缝的图像并保存，重复上述步骤2)和3)，确定后续拍摄任务的水平及竖向安装位，启动拍摄，以此重复，直到所有滑动轨段的焊缝图像采集与保存工作完成；
5)图像标定；根据步骤3)所记录不同滑动轨段所使用的安装孔位，对在不同段获取的焊缝图像进行视觉系统标定；
6)图像预处理；从完成标定的图像确定感兴趣区域ROI，对ROI中的焊缝图像进行图像预处理操作，具体步骤如下：
1)设置阈值，改进图像灰度；2)提取带焊缝特征的激光中心线，并判定所述线的边界；3)裁剪图像，获取感兴趣区域ROI；4)对ROI图像进行滤波去噪、使用改进OTSU算法分割、锐化的图像预处理操作；
进一步地，所述改进OTSU算法分割图像包括以下步骤：
S1：获取图像内参数：读取ROI图像每一像素点的灰度值i，该像素点的邻域灰度平均值j，得到最小灰度值imin,最大灰度值imax,最小邻域灰度平均值jmin，最大邻域灰度平均值jmax；
S2：设置初始参数：设定蜜獾种群数量A，蜜獾捕食能力值β，捕食速度值C，算法迭代最大次数Rmax，算法维度D；
S3:初始化个体位置：将最小灰度值imin和最大灰度值imax设置为灰度值搜索域的上界ubi和下界lbi，使用公式(1.1)和公式(1.2)完成蜜獾位置x中第一参数k及第三参数t的初始化，将最小邻域灰度平均值jmin及最大邻域灰度平均值jmax设置为邻域灰度平均值搜索域的上界ubj和下界lbj，使用公式(1.3)完成蜜獾位置x中第二参数s的初始化：
k＝lbi+r1·(ubi-lbi)                 (1.1)
t＝lbi+r1·(ubi-lbi)               (1.2)
s＝lbj+r1·(ubj-lbj) (1.3)
其中，r1为0～1之间随机数，将种群中全部的蜜獾位置x按1～A行排列存放至候选解矩阵(A×D)；
S4：评估蜜獾位置的适宜度；通过公式(2)计算蜜獾位置x的捕食适宜度J，将使捕食适宜度J取最小值的蜜獾位置x定义为狩猎位置xprey,将狩猎位置xprey的捕食适宜度设置为狩猎适宜度Jprey，
其中：f1(s，t)，f2(s，t)，f3(s，t)是为了方便计算设定的中间函数，且
式中，fij为像素灰度值为i且邻域灰度平均值为j的像素点个数，fi为像素灰度值为i的像素点个数，M、N为ROI图像的维数；
S5：由捕食速度值C，当前迭代次数R以及算法迭代最大次数Rmax，通过公式(3)更新迭代递减因子α
S6：随机在区间[0～1]取值r，当r<0.5时，通过公式(4)生成蜜獾新位置xnew；当r≥0.5时，通过公式(5)生成蜜獾新位置xnew，其中F为捕食换向标记，通过公式(6)计算，I为猎物气息强度，通过公式(7)计算，S为猎物周围的蜜獾的聚集程度，通过公式(8)计算，dn为狩猎位置xprey与代入计算的第n个蜜獾位置xn之间的距离，通过公式(9)计算，
Figure 10000150588223
S＝(xn-xn+1)2                           (8)
dn＝xprey-xn                           (9)
其中，r2～7均为0～1之间随机数，xn为第n只蜜獾的位置，xn+1为与第n只蜜獾距离最近的第n+1只蜜獾的位置；
S7：由蜜獾新位置xnew，通过公式(2)计算新捕食适宜度Jnew，若此时新捕食适宜度Jnew不大于第n只蜜獾的捕食适宜度Jn,则用蜜獾新位置xnew覆盖第n只蜜獾位置xn，同时将第n只蜜獾的捕食适宜度Jn更新为新捕食适宜度Jnew，尤其，若满足Jnew≤Jprey,则将狩猎位置xprey更新为蜜獾新位置xnew，同时将相应的新捕食适宜度Jnew赋值给狩猎适宜度Jprey；
S8：通过迭代筛选出使捕食适宜度J最小的狩猎位置xprey，狩猎位置xprey的第一狩猎参数kprey，第二狩猎参数sprey，第三狩猎参数tprey组成的三元组即为初步分割阈值(kprey,sprey,tprey)，初步分割阈值满足下式J(kprey,sprey,tprey)＝arg(k,s,t)minJ(k,s,t)，其中1≤k,s,t≤max{imax,jmax}，取得初步分割阈值后，计算最佳第一狩猎参数得到最佳分割阈值(k1,sprey)，该二元组即为改进OTSU算法分割图像的二维阈值；
7)判定焊缝种类及特征提取；通过处理后的图像进行焊缝种类判定，选择相应的提取方法进行焊缝特征点提取，根据焊缝特征点的坐标，进行焊缝特征尺寸的二维几何计算。
5.根据权利要求4所述的一种模块化焊缝识别方法，其特征是，步骤5)中视觉系统标定的具体过程为：通过获取摄像机镜头表面与焊板表面距离参数，调用标定库中的标定参数对拍摄图像进行标定；
进一步的，所述距离参数计算方式为：1)通过读取所使用安装孔位下方的距离刻度，获取焊板表面与安装孔位中线的距离参数；2)所述安装孔位中线即为竖向调节装置滑动槽(5-5)的中线，获取焊板表面与滑动槽中线的距离参数；3)延伸板(6-5)与滑动槽(5-5)均为预制化构件，安装完成后延伸板正面与滑动槽中线的相对位置完全固定，获取焊板表面与延伸板正面的距离参数；4)摄像机通过底部旋进槽安装在固定轴(6-6)，安装完成后与延伸板正面贴合，由已知的摄像机物理长度，获取焊板表面与摄像机镜头表面的距离参数；
进一步的，所述标定库是根据调节孔(4-3)下方的不同距离刻度，预先使用张正友标定法进行所述摄像机在相应距离上的标定所得的标定参数合集，所述标定参数也用于所述摄像机在相应距离拍摄图片的像素大小与物体实际尺寸的转化。
6.根据权利要求4所述的一种模块化焊缝识别方法，其特征是，所述识别方法中，步骤7)中焊缝种类判定具体过程为：
1)将激光条纹中心线左右边界进行列求和后比较大小，选择较大者作为焊缝坡口列，较小者作为焊缝坡底列；2)选择所述焊缝坡底所在列的左右各若干列，分别进行矩阵值列求和后取均值，得到带焊缝坡底区域宽度尺寸的激光；3)设置宽度判定阈值，若激光宽度不大于判定阈值，则判定坡底收拢，为V型焊缝，反之则判定坡底具有一定的宽度，为梯形焊缝；
步骤7)焊缝特征点提取的具体过程为：
1)对所述焊缝坡口列，通过行遍历，使该列每一个值为1的元素行坐标与前一个值为1的元素行坐标作差，选择与前作差差值最大的元素行坐标作为焊缝坡口一，与其作差的另一元素为焊缝坡口二；2)对所述焊缝坡底列，通过行遍历，选取该列第一个值为1的元素及最后一个值为1的元素，读取其行坐标，前者作为焊缝坡底一，后者为焊缝坡底二。
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112184594A (zh) * 2020-10-14 2021-01-05 哈尔滨工程大学 量子牧群机制自动演化pcnn的图像去噪方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102455171B (zh) * 2010-10-27 2014-01-15 中国科学院沈阳自动化研究所 一种激光拼焊焊缝背面几何形貌检测方法
CN202658721U (zh) * 2012-04-18 2013-01-09 东南大学 一种铸钢节点的连接结构
CN108364280B (zh) * 2018-01-03 2022-04-15 东南大学 结构裂缝自动化描绘及宽度精准测量方法与设备
CN111597653B (zh) * 2020-05-09 2021-05-11 东南大学 一种桥式起重机桥架结构缺陷动态检测识别方法
CN113160132A (zh) * 2021-03-10 2021-07-23 上海应用技术大学 焊缝缺陷图像的检测处理方法及系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112184594A (zh) * 2020-10-14 2021-01-05 哈尔滨工程大学 量子牧群机制自动演化pcnn的图像去噪方法

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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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