劉 航 李志勇 任杰亮 宋承勝

(中北大學(xué) 材料科學(xué)與工程學(xué)院焊接研究中心,太原 030051)

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焊縫輪廓線激光檢測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)及算法實(shí)現(xiàn)

劉 航 李志勇 任杰亮 宋承勝

(中北大學(xué) 材料科學(xué)與工程學(xué)院焊接研究中心,太原 030051)

目前焊縫表面檢測(cè)主要依靠肉眼觀察和簡(jiǎn)單測(cè)量實(shí)現(xiàn)，其科學(xué)性、精確性受到檢驗(yàn)人員主觀因素的影響。線激光掃描方法是工業(yè)應(yīng)用中比較先進(jìn)的非接觸輪廓檢測(cè)方法。通過(guò)線激光掃描，利用激光三角測(cè)量法可以得到物體輪廓，進(jìn)而得到物體的形貌信息。基于上述技術(shù)，開(kāi)發(fā)了一套焊縫輪廓線激光檢測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)由半導(dǎo)體線激光器、CMOS工業(yè)相機(jī)、LabVIEW虛擬儀器軟件平臺(tái)組成?；贚abVIEW編寫(xiě)了包括圖像采集、圖像處理與焊縫輪廓計(jì)算的系統(tǒng)，能夠得到較為準(zhǔn)確的焊縫表面輪廓信息。

焊縫輪廓 線激光 激光三角測(cè)量法

0 序 言

傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測(cè)主要利用光電、電磁、聲波等各種傳感器實(shí)現(xiàn)焊縫質(zhì)量監(jiān)測(cè)。焊縫質(zhì)量視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)是用圖像創(chuàng)建或恢復(fù)現(xiàn)實(shí)世界模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的觀察、分析、判斷和決策，具有信息量大、靈敏度和測(cè)量精度高、抗電磁干擾能力強(qiáng)以及與工件無(wú)接觸等優(yōu)點(diǎn)[1]。用視覺(jué)傳感采集焊縫圖像信息的方法有兩種，分別是被動(dòng)光視覺(jué)和主動(dòng)光視覺(jué)[2]。在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中主要使用主動(dòng)光視覺(jué)，其通常使用具有特定結(jié)構(gòu)的光源與攝像機(jī)組成的視覺(jué)傳感系統(tǒng)，采用一些特殊的照明光源投射到工件表面，通過(guò)攝像機(jī)獲得工件表面的圖像并進(jìn)行處理[3]。

國(guó)內(nèi)多所高校利用上位機(jī)控制激光位移傳感器進(jìn)行焊縫跟蹤的研究。清華大學(xué)的研究者采用線陣CCD作為傳感元件，實(shí)現(xiàn)焊縫實(shí)時(shí)跟蹤；哈爾濱工業(yè)大學(xué)李概[4]研制出基于視覺(jué)傳感和LabVIEW軟件平臺(tái)的管道焊接機(jī)器人焊縫檢測(cè)系統(tǒng)；天津大學(xué)申俊琦[5]針對(duì)高層建筑鋼焊接的特點(diǎn)，運(yùn)用圖像形態(tài)學(xué)方法去除飛濺和噪音、提取焊道中心線找出偏差。上述系統(tǒng)主要是對(duì)焊接過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，根據(jù)焊接條件的變化調(diào)整焊接參數(shù)、焊接路徑以及焊炬位置，從而保證焊接質(zhì)量的可靠性。中北大學(xué)楊軍濤、范力予[6]針對(duì)焊縫表面缺陷，利用激光位移傳感器開(kāi)發(fā)了一套線激光掃描檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)工業(yè)焊縫表面缺陷的判識(shí)率可達(dá)95%。該系統(tǒng)選用了日本OPTEX FA公司研制的激光位移傳感器，價(jià)格較高，提高了系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)成本，不利于工業(yè)化的實(shí)現(xiàn)。同樣選用英國(guó)MEAT、加拿大ServoRobot或者美國(guó)Worthington Industries公司制造的激光位移傳感器，成本也都較高，并且很大程度上限制系統(tǒng)的采集、檢測(cè)速度。針對(duì)目前國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀，為了提高焊后焊縫輪廓檢測(cè)的高效性、精準(zhǔn)性，開(kāi)發(fā)一套具備前端采集與后端控制計(jì)算的檢測(cè)系統(tǒng)尤為必要。

機(jī)器視覺(jué)多采用圖像分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)焊縫表面圖像的除噪、對(duì)比度增強(qiáng)等處理，將焊縫從背景中分離出來(lái)。圖像處理結(jié)果的好壞，直接影響焊縫表面的檢測(cè)結(jié)果[7-8]。因此數(shù)字圖像的處理是得到焊縫表面準(zhǔn)確信息至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，文中在第2部分對(duì)焊縫表面的圖像處理做了詳細(xì)介紹。系統(tǒng)的軟件部分選用美國(guó)NI公司推出的LabVIEW軟件，利用其程序面板中的視覺(jué)與運(yùn)動(dòng)模塊實(shí)現(xiàn)圖像處理，獲取工件表面圖像中的有效信息。相比于VB和C++，LabVIEW豐富的圖像處理功能和靈活易用的編程環(huán)境大大縮短了開(kāi)發(fā)周期，降低開(kāi)發(fā)的復(fù)雜度。

1 焊縫外觀激光檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.1 硬件組成

系統(tǒng)的基本組成：以PC機(jī)作為控制中心，由300萬(wàn)像素CMOS工業(yè)相機(jī)、半導(dǎo)體線激光器及前端傳感器固定裝置組成，系統(tǒng)示意圖如圖1所示。

圖1 焊縫輪廓線激光檢測(cè)系統(tǒng)示意圖

一般來(lái)講，激光位移傳感器可以選擇CCD工業(yè)相機(jī)或CMOS工業(yè)相機(jī)進(jìn)行圖像采集。由于CMOS傳感器具有集成度高、功耗小、重量輕、體積小、信號(hào)讀出速度快等優(yōu)點(diǎn)，使得CMOS圖像傳感器在實(shí)際使用過(guò)程中比CCD傳感器更為靈活，并且價(jià)格更為低廉。因此文中系統(tǒng)選取了CMOS工業(yè)相機(jī)。

激光器發(fā)出光斑的好壞對(duì)圖像質(zhì)量有很大影響。最終選取激光波長(zhǎng)為650 nm，光斑線寬為0.3～1.0 mm，功率為100 mW，外部尺寸為φ16 mm×70 mm的線激光器。

1.2 軟件平臺(tái)

軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)選用LabVIEW及其附加工具包，編寫(xiě)了一套焊縫輪廓線激光檢測(cè)系統(tǒng)。能夠進(jìn)行圖像采集、圖像處理，得到焊縫寬度方向輪廓線，再根據(jù)輪廓線進(jìn)行焊縫表面的缺陷檢測(cè)。

1.3 系統(tǒng)檢測(cè)原理

如圖1所示，CMOS工業(yè)相機(jī)和半導(dǎo)體激光器以固定角度、高度置于焊縫正上方。系統(tǒng)檢測(cè)時(shí)，激光器發(fā)出一條線結(jié)構(gòu)光照射在待測(cè)工件上，在工件表面形成一條線寬為0.5 mm的光帶。該光帶被工件表面反射或散射后，經(jīng)窄帶濾光片濾光，保留波長(zhǎng)為650 nm的光，濾掉其它波長(zhǎng)的光，最后進(jìn)入相機(jī)成像。由于相機(jī)與激光器發(fā)出的結(jié)構(gòu)光存在一個(gè)固定夾角，當(dāng)線結(jié)構(gòu)光照射到工件表面的焊縫時(shí)，由于工件上各點(diǎn)高度不同，會(huì)導(dǎo)致入射光帶沿入射光軸移動(dòng)，那么相機(jī)光電探測(cè)器上的成像點(diǎn)也會(huì)相應(yīng)隨之移動(dòng)，根據(jù)物象之間的關(guān)系，利用激光三角測(cè)量法確定被測(cè)物的變化。

2 焊縫表面的圖像處理

利用三角測(cè)量法對(duì)焊縫高度進(jìn)行計(jì)算，必須獲取圖像中焊縫特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)。提取焊縫圖像上特征點(diǎn)需要對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，包括圖像的灰度變換、濾波除噪、二值化和骨架細(xì)化。

CMOS工業(yè)相機(jī)獲取像素為1 024×768的BMP圖像，根據(jù)圖像的特性，圖中除線結(jié)構(gòu)光的光斑圖像外，還包括焊縫本身、工件其他部位，以及工件表面的區(qū)域性反光，如圖2所示。

圖2 CMOS工業(yè)相機(jī)采集的原始圖像

因此，文中圖像處理的目的是：去除與焊縫寬度方向輪廓計(jì)算無(wú)關(guān)的圖像背景以及工件上的區(qū)域性反光。按照以下步驟進(jìn)行處理：灰度變換、濾波除噪、二值化、細(xì)化處理(骨架化)、去毛刺。經(jīng)圖像處理，得到所需的一系列特征點(diǎn)，再進(jìn)行高度計(jì)算，最終得到焊縫寬度方向輪廓圖。

2.1 灰度變換

系統(tǒng)選用CMOS工業(yè)相機(jī)所拍攝的圖像為彩色BMP圖像，包含大量色彩信息，會(huì)影響系統(tǒng)的運(yùn)行速度。在焊縫檢測(cè)中，利用灰度圖像的亮度信息就可以進(jìn)行焊縫形貌的表征。通過(guò)彩色圖像的灰度變換，得到較適合的灰度圖像。

在LabVIEW程序面板的Vision單元中，通過(guò)設(shè)置Extract Single Color Plane中Color Plane的類型，將彩色圖像轉(zhuǎn)為如圖3所示的灰度圖像。

圖3 灰度變換后圖像

2.2 圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)是指按特定的需求突出一副圖像中的部分信息。這類處理的結(jié)果使圖像更適合于人的視覺(jué)特性或機(jī)器的識(shí)別系統(tǒng)[9]。圖像的增強(qiáng)技術(shù)主要包括圖像平滑處理、圖像尖銳化處理等。結(jié)合檢測(cè)系統(tǒng)采集圖像的特性，文中使用圖像平滑處理。

圖像的濾波平滑主要通過(guò)濾波核對(duì)圖像中心像素進(jìn)行處理。在IMAQ中，使用函數(shù)Convolute和Get Kernel對(duì)濾波核進(jìn)行操作。通過(guò)Get Kernel獲得算子，再利用Convolute進(jìn)行濾波處理。通過(guò)比較不同濾波算子的濾波除噪效果，選擇了濾波后圖像邊界較為光滑的Smooth Filter算子。處理后的圖像如圖4所示。

圖4 濾波除噪后圖像

2.3 圖像二值化

通過(guò)圖像增強(qiáng)之后，系統(tǒng)所需的結(jié)構(gòu)光光斑得到強(qiáng)化。提取結(jié)構(gòu)光光斑中心線之前，需對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。圖像的二值化，就是使圖像只呈現(xiàn)出黑、白兩種灰度。將256個(gè)亮度等級(jí)的灰度圖像通過(guò)設(shè)置適當(dāng)?shù)拈y值，大于這個(gè)閾值將值設(shè)定為1，相反則為0，獲得的二值化圖像仍然可以表現(xiàn)出圖像整體和局部特征。將二值化算法通過(guò)LabVIEW實(shí)現(xiàn)，可得到如圖5所示的二值化圖像。

圖5 二值化圖像

2.4 圖形細(xì)化

所謂的細(xì)化就是通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)，二值化圖像經(jīng)過(guò)層層的剝離，但仍保持原有的形狀，直到得到圖像的骨架。骨架可以理解為圖象的中軸。

LabVIEW中利用SkeleonVI進(jìn)行圖像的細(xì)化，能夠得到激光器投射到焊縫上形成結(jié)構(gòu)光光斑的中心線，如圖6所示。通過(guò)圖像與數(shù)組之間的轉(zhuǎn)換、有效點(diǎn)的篩選，可得光斑中心線各個(gè)點(diǎn)的像素坐標(biāo)。

2.5 剔除骨架圖像毛刺

二值化圖像經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)細(xì)化之后，在提取的單像素中心線上，有些位置可能存在多像素寬度，即如圖6所示的毛刺。若直接使用帶有毛刺的骨架圖像計(jì)算輪廓線各點(diǎn)絕對(duì)高度，得出的焊縫輪廓線會(huì)受到毛刺的干擾。為使骨架圖像能準(zhǔn)確、穩(wěn)定地反映焊縫的幾何結(jié)構(gòu)，必須去除毛刺。

圖6 骨架化圖像

在軟件系統(tǒng)中，編寫(xiě)了能夠有效去除骨架圖像毛刺的程序。其原理是：骨架化后的圖像應(yīng)為單像素中心線，而在有毛刺出現(xiàn)的地方，同一縱坐標(biāo)下會(huì)出現(xiàn)多個(gè)像素點(diǎn)，那么這一縱坐標(biāo)下灰度值為1的點(diǎn)，個(gè)數(shù)大于1。因此，將此類縱坐標(biāo)下的點(diǎn)剔除，即可得到如圖7所示的沒(méi)有毛刺的結(jié)構(gòu)光單像素圖像。

圖7 圖像處理前面板最終單像素骨架圖像

3 焊縫輪廓絕對(duì)高度計(jì)算

經(jīng)圖像處理，得到焊縫表面激光光斑的特征圖像，將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)組即可得到特征點(diǎn)的像素坐標(biāo)。利用三角測(cè)量法計(jì)算各個(gè)點(diǎn)距離激光器平面的絕對(duì)高度，得到焊縫寬度方向輪廓線。

直射式激光三角測(cè)量法[10-11]原理如圖8所示。激光器發(fā)出激光，垂直照射在物體表面，當(dāng)待測(cè)工件表面形貌發(fā)生變化，高度位置由HO變?yōu)镠A時(shí)，導(dǎo)致入射點(diǎn)沿入射光軸移動(dòng)。HO表示激光器距離待測(cè)工件平面的固定高度。相機(jī)接收到來(lái)自入射光點(diǎn)的散射光，并成像。若某一光點(diǎn)在成像面上的位移為Δh，則根據(jù)幾何關(guān)系，可計(jì)算出被測(cè)點(diǎn)的位移：

(1)

式中，l為激光束光軸和鏡頭光軸的交點(diǎn)到鏡頭的距離；d為鏡頭到CMOS成像面的距離；θ為激光束光軸和鏡頭光軸的夾角。

圖8 直射式激光三角測(cè)量法原理圖

在前端硬件裝置的設(shè)計(jì)中，上述激光束光軸與鏡頭光軸的夾角θ、激光束光軸與鏡頭光軸的交點(diǎn)到鏡頭的距離l是已知的。在CMOS工業(yè)相機(jī)的成像系統(tǒng)中，l相當(dāng)于物距，d為像距。利用張正友相機(jī)標(biāo)定法，能夠得到相機(jī)的焦距f，再根據(jù)相機(jī)焦距、物距、像距三者的關(guān)系即可得到像距d的值。光點(diǎn)在成像面上的位移為Δh=Δn×b，Δn為像素差，b為相機(jī)像元尺寸。此處，像素差值表示結(jié)構(gòu)光骨架圖像上某一點(diǎn)高度位置由HO變?yōu)镠A時(shí)，兩者像素坐標(biāo)下橫坐標(biāo)差值。故可用下式來(lái)計(jì)算某一待測(cè)點(diǎn)距離激光器平面的絕對(duì)高度：

(2)

根據(jù)上述算法，在LabVIEW中將該算法編寫(xiě)為程序，計(jì)算單像素骨架圖像上每一點(diǎn)的絕對(duì)高度，程序前面板如圖9所示。最后能夠得到如圖10所示的焊縫寬度方向輪廓圖。

利用檢測(cè)系統(tǒng)得到的焊縫寬度方向輪廓中焊縫最高點(diǎn)與工件表面的絕對(duì)高度差，計(jì)算被測(cè)焊縫的焊縫余高為2.61mm，實(shí)際測(cè)量焊縫余高為2.68mm，測(cè)量誤差為2.6%，測(cè)量結(jié)果精確度較高。

圖9 LabVIEW程序面板

圖10 焊縫寬度方向輪廓圖

4 結(jié) 論

(1)文中針對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)采集圖像的特點(diǎn)，在LabVIEW軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)了圖像處理程序，包含灰度變換、濾波除噪、二值化、圖形細(xì)化、去毛刺，得到較為精確的焊縫特征圖像，以保證后續(xù)計(jì)算的準(zhǔn)確性。

(2)利用圖像處理后得到的焊縫特征圖像，根據(jù)直射式激光三角測(cè)量原理，可得到光斑骨架圖像上每一點(diǎn)距離激光器平面的絕對(duì)高度。經(jīng)程序?qū)崿F(xiàn)后能夠得到焊縫寬度方向輪廓線。

(3)文中檢測(cè)系統(tǒng)計(jì)算結(jié)果較為準(zhǔn)確。利用檢測(cè)系統(tǒng)得到的焊縫寬度方向輪廓中焊縫最高點(diǎn)與工件表面的絕對(duì)高度差，計(jì)算被測(cè)焊縫的焊縫余高為2.61mm，實(shí)際測(cè)量焊縫余高為2.68mm，測(cè)量誤差為2.6%。

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2016-06-21

山西省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃工業(yè)項(xiàng)目(2016-2-1)；山西省回國(guó)留學(xué)人員科研基金資助項(xiàng)目(2013-07)；山西省自然科學(xué)基金(2012011021-1)。

TG409

劉 航，1991年出生，碩士研究生。主要從事焊縫檢測(cè)傳感器設(shè)計(jì)。