馮 毅,郭瑞鵬,賈金龍

(1.蘭州工業(yè)學院材料工程學院,甘肅蘭州 730050;2河南化工職業(yè)學院,河南鄭州 450042)

一種基于計算機視覺技術的焊縫成形參數(shù)測量方法*

馮 毅1,郭瑞鵬2,賈金龍1

(1.蘭州工業(yè)學院材料工程學院,甘肅蘭州 730050;2河南化工職業(yè)學院,河南鄭州 450042)

焊縫外觀質量是焊接生產質量保證體系重要組成部分。目前對焊縫外觀成形參數(shù)測量以手工測量為主。這種測量方法效率低,工作強度大,且人為因素的干擾較大,不能滿足焊接技術向智能化發(fā)展的需求。計算機視覺技術被廣泛應用于精確測量、目標辨識等領域,還能實現(xiàn)路徑引導及規(guī)劃。采用計算機雙目立體視覺獲取焊縫表面成形圖像,通過一系列處理計算,獲取了焊縫的寬度、余高等參數(shù)。結果表明,用計算機視覺系統(tǒng)測量的焊縫外觀參數(shù)具有較高的精度。

計算機視覺;焊縫成形;測量

0 引 言

在焊接生產中,部分產品對焊縫成形質量要求較高。焊縫成形質量對接頭各種性能有很大的影響,焊縫成形質量也成為焊接生產中重要的技術指標。但諸多客觀因素(網壓波動、焊速突變等)對焊縫成形的影響是不可避免的,焊后對焊縫質量檢測是必要的。目前對焊縫外觀成形質量的評判還處于以手工測量、靠經驗評判的階段。這種傳統(tǒng)的方法效率低,而且容易受到人為因素的干擾,不能滿足焊接技術向智能化發(fā)展的需求。計算機雙目立體視覺技術以其測量精度高、原理簡單等優(yōu)點被廣泛運用于各個領域。探索把計算機視覺技術用在焊縫成形質量的評判上,是對當前焊縫成形質量評判方法的改進,而其中一個關鍵問題就是成形特征參數(shù)測量獲取。

1 焊縫視覺圖像的獲取和處理

搭建了用于實驗的雙目立體視覺系統(tǒng),硬件主要由雙目相機(包括鏡頭)、計算機、光源和輔助設備等組成,圖1為該系統(tǒng)的模型圖。根據(jù)圖像的采集、處理、特征提取及成形參數(shù)獲取等相關功能要求,編制了相配套的軟件系統(tǒng)。

圖1 雙目立體視覺平臺模型

試件采用自動埋弧焊方法在厚度為10 mm的16MnR板材上進行堆焊,設定干伸長為25 mm,選用直徑為4 mm的焊絲,焊接電流為400 A,電壓為32V,焊接速度為30 cm·min-1。

為了確定攝像機、圖像、成像平面三個坐標系及世界坐標系間的轉換關系,以及計算、測量焊縫的成形尺寸,并對畸變的圖像進行校正,在采集焊縫圖像前必須對攝像機進行標定,通過對雙目相機的標定,得到優(yōu)化后的相機內外參數(shù)。圖2為雙面視覺系統(tǒng)采集的原始圖像。圖3為標定校正后的焊縫圖像,圖像的畸變基本消除。

圖2 視覺系統(tǒng)采集的雙目圖像

圖3 畸形矯正后的右目圖像

由于焊縫圖像對比度不明顯且存在噪聲點,需要對視覺圖像進行一定銳化和平滑處理。式(1)和式(2)為灰度歸一化處理的原理。

式中:g為原始灰度值;R(g)表示灰度變換函數(shù)。

圖4為灰度歸一化和銳化處理后的視覺圖像,對比度有了明顯增強。為了邊界特征更加明顯,采用高斯濾波方式對圖像進行平滑處理,式(3)為高斯濾波原理公式,式中:σ為平滑系數(shù),(r,c)為處理前圖像灰度值,gσ(r,c)為平滑處理后的灰度值。

圖5為平滑處理后的圖像,焊縫與母材之間的界限更加明顯。通過對比度增強、灰度歸一化和Gauss濾波,使焊縫部分的圖像特征更加突出。

圖4 灰度歸一化和銳化處理后的右目圖像

圖5 平滑處理后的右 目圖像

2 成形參數(shù)的提取及測量

2.1 焊縫寬度參數(shù)的提取及測量

為了提取焊縫外形尺寸,需要將焊縫部分與背景(鋼板)分離后提取出來。雖然進行了一系列圖像預處理,但不能一次完成對整個焊縫的完全分割,采用了機器自動選擇閾值的動態(tài)閾值分割法,式(4)為二次動態(tài)閾值分割原理公式,式中:Sd表示分割出的較暗區(qū)域,Sl表示分割出的較亮區(qū)域,fr,c表示輸入圖像,gr,c表示平滑后的圖像,g0表示分割的閾值。圖6為閾值分割后的圖像。

分割完成后,提取出焊縫邊界各點的像素坐標,將其繪制在實際焊縫圖像中,如圖7所示。

圖6 閾值分割后的右目圖像

圖7 提取出焊縫邊界

寬度參數(shù)提取流程如圖8所示。首先,根據(jù)焊縫邊緣輪廓線上所有像素點平面坐標集合U(i,j),獲取被測焊縫中心線,計算出中心線斜率k;其次,根據(jù)k的值進行不同的搜索:如果k=0及焊縫圖像中心線是水平的,進行垂直搜索,原理如圖9(a)所示,則焊縫寬度為:

如果k≠0,也就是焊縫中心線與圖像坐標橫軸不平行,沿中心線垂線即就是斜率為-1/k的直線進行向下和向上搜索,原理如圖9(b)所示。則此時的焊縫寬度為:

圖8 寬度參數(shù)提取流程

圖9 寬度參數(shù)提取原理

2.2 焊縫三維特征信息提取

雙目立體視覺是根據(jù)視差原理進行高度測量的,及運用兩像機對同一景物從不同的位置成像,獲取景物的雙目圖像對,通過相應像點的立體匹配,計算出視差,然后采用三角測量的原理恢復深度信息。理想情況下視差計算模型如圖10所示。兩相機的光軸平行,且相機的水平掃描線位于同一平面(即理想的平行視點模型),設P點在左、右圖像平面中相對于坐標原點QL和QR(QL和QR分別是左、右兩相機透鏡光軸與圖像平面的交點)的距離分別為x1、x2,則P點在兩個像平面中成像點位置差x1-x2被稱為視差。由圖中幾何關系得:

圖10 理想情況下視差計算模型

由此,只要得到任一點在左右兩個圖像上的視差值d,便可以得到焊縫上任意一點Pi的三維坐標為(xi,yi,zi)。

根據(jù)前面所述的原理和立體幾何模型,運用過去的三維坐標信息,可獲得焊縫表面某點的高度坐標zi。同理,可獲得母材表面或者焊縫邊緣任意點的高度坐標z0,將其作為參考基準,則任意位置的焊縫余高a如式(5):

a=zi-z0(5)

3 結果驗證

在焊縫上選擇幾個特征位置,分別用計算機視覺系統(tǒng)測量焊寬和余高。然后再用游標卡尺對所選位置的焊寬和余高進行人工測量。圖11為測量得到的結果。其中,視覺系統(tǒng)測得的焊寬和余高分別為wv和hv,人工測量得到的焊寬和余高分別為wm和hm。比較兩種測量結果可知,機器視覺測量的焊寬和余高與人工測量的結果基本相符,誤差量較小。因此,雙目立體視覺測量的結果準確度較好,用雙目立體視覺測量焊縫成形參數(shù)(焊寬、余高)是可行的。

圖11 兩種方式測量結果對比

4 結 論

(1)搭建的視覺系統(tǒng)可實現(xiàn)焊縫圖像的采集、存儲、顯示,并可完成圖像處理、參數(shù)提取等各項功能。

(2)運用計算機雙目立體視覺技術測得的寬度、余高等成形參數(shù)有較高的準確性。

[1] 張鵬賢,李 明,馮 毅.一種基于立體視覺的焊縫成形質量評價方法[J].上海交通大學學報,2015(1):97-99.

[2] Zhang J D,Lu J G,Measuring propeller blade width using binocular tsereo vision[J].Journal of Marine Science and Application,2012, 10(2):12-17.

[3] Bnsrhair A,Bertozzi A.Stereo vision-based feature extraction for Vehicle Detection[J].Intelligent Vehicle Symposium,2002(2):465 -470.

[4] 劉小群.基于雙目立體視覺的立體匹配算法研究[D].長沙:中南大學,2011.

A Measurement Method of Weld Formation Based On Computer Vision Technology

FENG Yi1,GUO Rui-peng2,JIA Jin-long1
(1.Department of Materials Engineering,Lanzhou Institute of Technology,Lanzhou Gansu 730050,China; 2.Henan Vocational College of Chemical Technology,Zhengzhou Henan 450042,China)

The weld appearance quality is an important part of welding production quality assurance system.Currently,it takes the manual measurement as the main method of parameters measurement for weld forming.This method is of low efficiency,high work intensity,and human interference is large,thus it cannot meet the intelligent development demand of welding technology.Computer vision technology is widely used in regions of the precision measurement,target identification,and other fields,and it could also achieve the route guidance and planning.In this paper,binocular stereo vision computer is used to get the image of weld surface forming,and through a series of processing calculations,parameters such as the width and the surplus height of seam are obtained.The results show that the appearance parameters of the weld that measured by the computer vision system are with high precision.

computer vision technology;weld formation;measurement

TG115.28

A

1007-4414(2015)05-0084-03

10.16576/j.cnki.1007-4414.2015.05.028

2015-08-23

蘭州工業(yè)學院青年科技創(chuàng)新項目(編號:15K-007)

馮 毅(1981-),男,甘肅臨夏人,助教,主要從事焊接過程質量控制方面的教學研究工作。