張 姝，張文明，王 濱

(沈陽(yáng)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110044)

基于亞像素的埋弧焊焊縫圖像處理

張 姝，張文明，王 濱

(沈陽(yáng)大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110044)

埋弧焊是普遍使用的熔焊方法之一，具有生產(chǎn)效率高、焊縫成形好、沒(méi)有弧光輻射等諸多優(yōu)點(diǎn)，應(yīng)用前景廣闊。為了提高埋弧焊焊接過(guò)程的自動(dòng)化和智能化，對(duì)埋弧焊精密跟蹤技術(shù)的要求不斷提高，需對(duì)焊縫間隙和坡口邊緣進(jìn)行精密檢測(cè)。在此提出了一種基于B樣條變換的亞像素定位算法，該算法是在對(duì)圖像進(jìn)行一次Marr-Hildreth邊緣檢測(cè)后再進(jìn)行亞像素二次提取。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差小于255 E／μ m，克服了傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)精度低的問(wèn)題。

亞像素；埋弧焊；圖像處理

0 前言

焊接過(guò)程的自動(dòng)化和智能化是目前發(fā)展的重點(diǎn)，隨著焊接自動(dòng)化水平的不斷提高，對(duì)跟蹤系統(tǒng)的精度要求也更為嚴(yán)格。在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，快速、準(zhǔn)確的圖像處理系統(tǒng)是自動(dòng)化檢驗(yàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

埋弧焊中，焊槍周?chē)嬖诖罅亢竸?，在填充焊劑前，采集焊縫圖像，得到焊縫中心線和焊縫邊緣，指導(dǎo)接下來(lái)的焊槍走勢(shì)。由于埋弧焊現(xiàn)場(chǎng)干擾較大，所以采取提高檢測(cè)精度的方法，以得到更準(zhǔn)確的焊縫信息。

Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等傳統(tǒng)算子是基于像素級(jí)別的圖像處理算法，這種算法的精度需要靠提高硬件分辨率來(lái)保證，而且這種常規(guī)算子的檢測(cè)方法很難抵抗噪聲的干擾，因此提出了一種在傳統(tǒng)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，對(duì)圖像進(jìn)行亞像素二次高精度提取的方法[3-4]，在節(jié)省成本條件下，提高測(cè)量精度，優(yōu)化圖像處理結(jié)果。

1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

在填充焊劑前，用CCD傳感器采集原始焊縫圖像，保證CCD攝像頭與焊槍中心一致，然后對(duì)采集到的原始圖像進(jìn)行圖像處理。

首先對(duì)圖像進(jìn)行Marr-Hildreth邊緣檢測(cè)。邊緣檢測(cè)需要進(jìn)行最優(yōu)濾波器的設(shè)計(jì)，它包含了兩個(gè)目標(biāo)，分別是去除噪聲和空間域平滑最小化，Gaussian核函數(shù)可兼顧這兩個(gè)目標(biāo)。

把圖像與Gaussian核函數(shù)G進(jìn)行卷積，計(jì)算Laplacian算子▽2(G·f)，表達(dá)式為

對(duì)圖像f(x，y)平滑，有

圖1 Marr-Hildreth邊緣檢測(cè)的結(jié)果

因此，在Marr-Hildreth算子進(jìn)行一次邊界提取后，對(duì)圖像進(jìn)行亞像素邊界二次提取。

亞像素級(jí)的邊緣檢測(cè)方法大致為矩方法、插值法和擬合法。三次樣條插值生成的曲線通常是能令人滿(mǎn)意的[1-3]。

三次樣條插值函數(shù)為

式中 k＝0，1，2，…，n-1；xk≤x≤xk+1；mk＝S＇(xk)；hk＝xk+1-xk(k＝0，1，2，…，n)，m0，m1，…，mn。

滿(mǎn)足方程組

從焊縫圖像數(shù)據(jù)中抽取的直線或曲線有時(shí)是不完整的，這就需要對(duì)線條進(jìn)行擬合，通常選用最小二乘法擬合即可達(dá)到預(yù)期要求。

2 現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

現(xiàn)場(chǎng)使用mars的傳感器，型號(hào)mars-ccd-2009，它通過(guò)一微型鏡頭讀取卷材上細(xì)線邊緣，最大檢測(cè)范圍36 mm，圖像采集卡分辨率768×576。在確定焊縫中心位置和焊縫邊緣位置后，數(shù)據(jù)進(jìn)入工控機(jī)，智能調(diào)整焊槍。對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集到的焊縫圖像進(jìn)行了Marr-Hildreth邊緣檢測(cè)一次提取和B樣條二次提取，如圖2所示，對(duì)比圖1來(lái)看，圖2線條連續(xù)性好，焊縫中心及焊縫邊緣非常清晰。

圖2 現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)結(jié)果

焊縫中心誤差可以用標(biāo)準(zhǔn)誤差來(lái)說(shuō)明

標(biāo)準(zhǔn)誤差＝

標(biāo)準(zhǔn)誤差越小說(shuō)明焊縫中心誤差越小，經(jīng)過(guò)二次提取的焊縫中心標(biāo)準(zhǔn)誤差小于255 E／μ m，標(biāo)準(zhǔn)誤差值要比實(shí)際誤差值略大，但不會(huì)影響整體結(jié)果。

3 結(jié)論

對(duì)埋弧焊焊縫圖像進(jìn)行了Marr-Hildreth傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)，并再此基礎(chǔ)上進(jìn)行了B樣條二次提取，得到亞像素級(jí)的圖像數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算，焊縫中心標(biāo)準(zhǔn)誤差要低于傳統(tǒng)檢測(cè)的60～120 E／μm。

[1]于殿洪.圖像檢測(cè)與處理技術(shù)[M].西安：西安電子科技大學(xué)出版社，77-127.

[2]石晶欣，朱小鋒，孫明磊，等.基于SUSAN和Hough變換的直線邊緣亞像素定位方法[J].光電工程，2008，35(6)：21-24.

[3]高世一，趙明揚(yáng)，張 雷，等.基于Zernike正交矩的圖像亞像素邊緣檢測(cè)算法改進(jìn)[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2008，34(9)：11-15.

SAW edge detection of image based on sub-pixel

ZHANG Shu，ZHANG Wen-ming，WANG Bin
(Shenyang University，Mechanical Engineering，Shenyang 110044，China)

Submerged arc welding is one of the widespread welding technology.It has high efficiency，good weld quality，no arc radiation，etc.It is more and more important.To improve the submerged arc welding process automatic and intelligent，increasing demands for precision tracking technology.In order to improve the accuracy of submerged arc welding，a sub-pixel location based on B Spline transform was put forward for welding line and dibided edge.The algorithm is conducting a Marr-Hildreth edge detection and a subpixel location.Field tests，achieved standard error less than 255.The traditional edge detection was low in precision，but the problem is constraining by using the transform.

sub-pixel location；submerged arc welding；image processing

TG115.21

A

1001-2303(2011)10-0025-02

2011-05-05

張 姝(1986—)，女，遼寧沈陽(yáng)人，碩士，主要從事焊接及其自動(dòng)化的研究工作。