周厚新 ，陳月強 ，王志遠，邸 炯，霍 平

(1.河北聯(lián)合大學 以升創(chuàng)新教育基地，河北 唐山 063009；2.河北聯(lián)合大學 機械工程學院，河北 唐山 063009)

坡口對接焊縫圖像數(shù)據(jù)分析及修正研究

周厚新1，陳月強1，王志遠1，邸 炯1，霍 平2

(1.河北聯(lián)合大學 以升創(chuàng)新教育基地，河北 唐山 063009；2.河北聯(lián)合大學 機械工程學院，河北 唐山 063009)

針對坡口對接焊縫圖像的特點，采取灰度形態(tài)學閉運算、二值化和Canny算子對圖像進行邊緣檢測，利用最小二乘法擬合得到邊緣圖像方程來獲得焊縫寬度和深度信息。因為焊點的噪聲使得圖像處理中的焊縫邊緣定位出現(xiàn)了異常，所以數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了失真數(shù)據(jù)，針對數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的失真數(shù)據(jù)利用插值算法剔除偽數(shù)據(jù)，最后采用三次樣條插值對數(shù)據(jù)進行修正得到比較平滑、具有一階連續(xù)導數(shù)的插值曲線，較好地實現(xiàn)了對于偽數(shù)據(jù)點的修正。該研究對于工程實踐具有一定的實用性。

焊縫；特征提取；數(shù)據(jù)修正；圖像數(shù)據(jù)分析

0 引言

在自動焊接技術中，視覺傳感技術已被廣泛應用到焊縫跟蹤過程中，而圖像處理算法與數(shù)據(jù)的處理成為整個視覺跟蹤系統(tǒng)的基礎與核心。在圖像處理方面常采用數(shù)學形態(tài)學處理方法，數(shù)學形態(tài)學是從集合的角度來刻畫和分析圖像，并作為一種非線性圖像處理和分析理論[1]。為了在自動焊接時焊槍的軌跡能夠更加地準確，在得到焊縫寬度和深度信息后必須要對焊點的噪聲造成的偽數(shù)據(jù)進行處理。本文采用特定的算法對數(shù)據(jù)異常的突變點進行刪除，并對所有的焊縫寬度和深度數(shù)據(jù)運用三次樣條插值進行修正，從而得到與實際數(shù)據(jù)基本吻合的曲線方程。

1 坡口對接焊縫的圖像預處理

本文選用點焊好的管材工件作為模型進行試驗，管子的直徑為Φ426 mm，管子壁厚為17 mm，橢圓度為1%。選用工業(yè)CCD拍攝的灰度圖像為研究對象，首先對焊縫圖像進行預處理來消除噪聲，實現(xiàn)焊縫圖像邊緣的精確檢測。

1.1 圖像預處理

圖1為焊縫圖像及預處理。圖像預處理的主要目的是初步消除圖像中無關的信息。為了提高圖像處理算法的執(zhí)行效率,本文對圖1(a)進行裁剪,在圖像中存在著工件表面反光、劃痕、小的突出物等噪聲，而這些噪聲勢必會給后續(xù)的處理帶來困難，本文采用灰度圖像形態(tài)學的閉運算來解決這一難題?；叶葓D像形態(tài)學的閉運算后，小的暗細節(jié)被濾除，明亮部分受影響較小，焊縫邊緣基本沒有受到影響[2-3]。

1.2 圖像后處理

盡管人眼很容易地就能從預處理后的焊縫圖像中識別出物體的邊緣，但對于計算機來說還需要對圖像進一步做閾值分割、邊緣檢測等處理，才能有效地識別焊縫信息。因此還需要對圖像進行后處理,包括二值化和邊緣檢測。

圖1 焊縫圖像及預處理

當對圖像進行分析與識別時，首先要將有效部分從圖像中分割出來。本文采用全局閾值，利用MATLAB中的最佳閾值函數(shù)選取閾值，處理結果如圖1(b)所示。圖像二值化后使得特征更加突出，但在焊縫邊緣有很多小齒。

經(jīng)過二值化后，對焊縫圖像進行邊緣檢測。采用越合適的邊緣提取算子，所得到的焊縫中心與實際焊縫中心位置越接近，精度越高。經(jīng)過多次實驗本文最終選取Canny邊緣檢測算子對焊縫圖像進行邊緣檢測，得到的圖像如圖1(c)所示。

2 圖像的特征提取

通過預處理、閾值分割、邊緣檢測處理后，已經(jīng)可以得到較清晰的焊縫邊緣圖像輪廓，但為了提取兩側邊緣點的拐點坐標，求出焊縫的像素寬度，還要對焊縫圖像進行特征提取。本文采用搜索法來實現(xiàn)邊緣坐標的記錄。

由搜索法得到以邊緣點的圖像坐標為元素的二維數(shù)組，但數(shù)字圖像是一個矩陣，而每個像素的位置信息是按先行后列的順序給出的，所以必須要對二維數(shù)組列進行交換，又因圖像的縱軸是向下為正的，要想圖形不發(fā)生變化，所以要把第二列變?yōu)樨摰腫4]。這樣就完成了對圖像上邊緣點的坐標提取，如圖2所示。

為了比較精確地提取焊縫的拐點坐標，本文把邊緣分為左上、左下、右上、右下四部分，并分別進行最小二乘法擬合[5]，擬合結果如圖3所示。

圖2 坐標系中的焊縫邊緣圖像

圖3 最小二乘擬合后的結果

采用直線擬合，若y=φ(x)=a0+a1x，a0和a1滿足如下法方程組：

(1)

即a0和a1是法方程組的解。

利用MATLAB平臺可得到左上、左下、右上、右下邊緣的4個擬合方程：

y=-1.371 9x+12.124 4；

x=232；

y=1.231 4x-621.375 7；

x=258。

因此，得到的兩拐點的坐標分別為：(232,-306.156 4)、(258,-303.674 5)

焊縫兩拐點之間的像素點距離ΔX=26、ΔY=2.5。

3 坡口焊縫實驗數(shù)據(jù)的分析及修正

通過模擬實驗驗證基于CCD的管材坡口焊接焊縫識別系統(tǒng)的實效性，選用點焊好的管材工件作為模型，實驗步驟如下：

(1) 把攝像機的物距設定為750 mm，利用焊縫識別界面設定采樣時間為0.1 s，工件轉(zhuǎn)速為8 r/min(周向)，在焊接過程中管子旋轉(zhuǎn)。利用CCD對轉(zhuǎn)動中的工件進行垂直取像，采集72張圖片。

(2) 通過識別算法提取出管材焊縫的寬度數(shù)據(jù)(圖3中的兩條線之間的距離)。

3.1 測量數(shù)據(jù)分析

實驗得到的數(shù)據(jù)如圖4所示。由圖4可知焊縫識別系統(tǒng)在測量中出現(xiàn)了偽數(shù)據(jù)，造成這一現(xiàn)象的主要原因是焊點的噪聲使得圖像處理中的焊縫邊緣定位出現(xiàn)了異常，表現(xiàn)為測量數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了突變數(shù)據(jù)，這樣的現(xiàn)象是不可避免的，但為了滿足實際的焊接要求就必須把這些異常數(shù)據(jù)進行剔除。

圖4中，包含偽數(shù)據(jù)的采樣點一定是異常突變點，偽數(shù)據(jù)剔除的過程就是數(shù)據(jù)異常突變點的刪除過程，算法實現(xiàn)步驟如下：

(1) 設向量A=[a1,a2,…,a71,a72]，其中ai(i=1,…,72)為第i個采樣點所對應的寬度數(shù)據(jù)，構造向量B=[a72,a1,a2,…,a71,a72,a1]=[b1,b2,…,b72,b73,b74]。

對乙酰氨基酚其實就是我們常說的撲熱息痛、必理通或者泰諾林，它們都是含單一有效成分“對乙酰氨基酚”的退燒藥。而人們熟知的以布洛芬為單一有效成分的藥包括美林、芬必得等。

(2) 構造向量C=[c1,c2,c3,…,c70,c71,c72,c73]，ci=abs(bi-bi+1)(i=1,…,73)。

(3) 再把C中的元素進行從小到大排列，取前64個元素中的最大值m(由圖4可知，圖中大部分相鄰數(shù)據(jù)值沒有異常突變，即可認為測試數(shù)據(jù)中至少有90%是可信的，那么對于72個數(shù)據(jù)而言，就是至少有64個數(shù)據(jù)是可信值)，那么C中至少有兩個大于2m的突變元素cj-1和cj(j=2,…,73)，cj-1和cj所對應的采樣點必定是偽數(shù)據(jù)，其中對應B中元素bj就是偽數(shù)據(jù)，因此將其剔除。

(4) 重復步驟2和步驟3，直到C中沒有大于2m的元素為止。剔除偽數(shù)據(jù)的結果如圖5所示。

圖4 實驗數(shù)據(jù)

圖5 剔除偽數(shù)據(jù)的實驗結果

3.2 測量數(shù)據(jù)修正

為了修正測量中的偽數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行一維插值，用插值后的數(shù)據(jù)來修正偽數(shù)據(jù)采樣點。一維插值可以分為基于快速傅里葉的插值和基于多項式的插值。

(1) 快速傅里葉插值的基本思想是先對輸入的函數(shù)值進行傅里葉變換到頻域，再用傅里葉逆變換把更多的點轉(zhuǎn)為時域，從而達到增加采樣點的目的。經(jīng)傅里葉插值后的結果如圖6所示，數(shù)據(jù)出現(xiàn)了很大的偏移而且曲線的平滑度差。

(2) 多項式插值法就是用給定的若干點上的函數(shù)值來構造f(x)的近似多項式函數(shù)φ(x)，要求φ(x)與f(x)在給定點的函數(shù)值相等。n次代數(shù)多項式插值滿足在n+1個節(jié)點上插值多項式φ(x)和被插值函數(shù)f(x)相等，而且插值多項式φ(x)的次數(shù)不超過n次。比較常用的一維插值是分段插值和三次樣條插值。

由于分段線性插值采用直線連接了相鄰點，曲線的平滑度較差，不具有一階連續(xù)導數(shù)，故此處采用三次樣條插值法。對數(shù)據(jù)進行三次樣條插值后的，結果如圖7所示。數(shù)據(jù)經(jīng)過三次樣條插值得到的插值曲線比較平滑，具有一階連續(xù)導數(shù)。

圖6 傅里葉插值

圖7 三次樣條插值

比較圖6和圖7可以看出，三次樣條插值對數(shù)據(jù)的插值效果最好，對圖像進行三次樣條插值可以產(chǎn)生比較平滑的曲線，能夠較好地實現(xiàn)對于偽數(shù)據(jù)點的修正。

4 結論

本文在焊縫圖像處理流程中采取數(shù)學形態(tài)學運算，最終得到了有效的焊縫邊緣圖像。對實驗數(shù)據(jù)剔除了偽數(shù)據(jù)，通過三次樣條插值得到了較平滑的曲線，能夠較好地修正偽數(shù)據(jù)點，修正后的數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)基本吻合，符合工程實際需求。

[1] 吳丹,劉修國,尚建嘎.數(shù)學形態(tài)學在圖像處理與分析中的應用及展望[J].工程圖學報,2003(2):120-125.

[2] 戴青云,余英林.數(shù)學形態(tài)學在圖像處理中的應用進展[J].控制理論與應用,2001,18(4):478-482.

[3] 張翔,劉媚潔,陳立偉.基于數(shù)學形態(tài)學的邊緣提取方法[J].電子科技大學學報,2002,31(5):490-493.

[4] 饒海濤.基于數(shù)學形態(tài)學的圖像邊緣檢測[J].蘇州大學學報(自然科學版),2004,20(2):42-45.

[5] Zhao Xiao dong. Mathematical morphological binary image real-time parallel processing using optical frequency filtering of complex-value kernel[J].Chinese J Lasers,1998,A25(11):1031-1034.

Data Analysis and Data Correction of Butt Weld Image

ZHOU Hou-xin1, CHEN Yue-qiang1, WANG Zhi-yuan1, DI Jiong1, HUO Ping2

(1.Yisheng College, Hebei United University, Tangshan 063009, China; 2. College of Mechanical Engineering, Hebei United University, Tangshan 063009, China)

In accordance with the characteristics of the butt weld image，this article designs the gray-scale morphological close operation, binarization and Canny operator for edge detection and uses the researching method to extract the image character to record the edge coordinate of welding line. Because of the solder joint making the weld edge positioning noise in image processing abnormally, there are some mutation data appear. Using the algorithm to eliminate false data, this article finally uses cubic spline interpolation to modify data to get a continuous derivative first-order interpolation curve, the correction of pseudo data points are realized, which is of great value to the engineering practice.

weld; feature extraction; data correction; image data analysis

1672- 6413(2015)06- 0029- 02

2015- 01- 28；

2015- 09- 11

周厚新(1992-)，男，湖南株洲人，本科在讀，專業(yè)為機械設計制造及其自動化。

TN911.73∶TG44

A