關(guān)榮愷

摘 要：為了有效追蹤焊縫，及時(shí)檢測(cè)出焊縫缺陷，需對(duì)視覺傳感設(shè)備所獲取到的焊縫原始圖像采取預(yù)處理措施，從而減小噪音影響，并提出管道焊縫視覺圖像處理措施。本文就管道檢測(cè)視覺系統(tǒng)予以了簡(jiǎn)要的概述，而后就針對(duì)圖像平滑、圖像分割以及邊緣檢測(cè)等焊縫圖像分析與處理展開了深入的研究工作，并最終提出了統(tǒng)計(jì)識(shí)別與投影法兩種對(duì)焊縫目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別的方法。希望借助于本文的分析與探討，能夠引起更為廣泛的關(guān)注，并為有關(guān)的管道焊縫檢測(cè)工作提供一些可供參考的內(nèi)容。

關(guān)鍵詞：管道；焊縫檢測(cè)；視覺；圖像處理；目標(biāo)識(shí)別

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.07.027

在現(xiàn)代生活當(dāng)中，無(wú)論是工業(yè)、農(nóng)業(yè)還是日常生活均有大量的管道應(yīng)用，管道現(xiàn)已成為了當(dāng)今社會(huì)最常用到的運(yùn)輸工具[1]。但是受制于管道建設(shè)常采取組對(duì)焊接的形式，且工作條件較為惡劣，焊接位置的質(zhì)量不合格是造成管道出現(xiàn)嚴(yán)重安全隱患最為重要的一項(xiàng)原因，作為目前管道工程施工的核心技術(shù)之一，管道焊接的質(zhì)量至關(guān)重要。為實(shí)現(xiàn)對(duì)焊接質(zhì)量的良好保障，便應(yīng)當(dāng)對(duì)管道焊接的工作展開實(shí)時(shí)性的檢測(cè)與修補(bǔ)處理，其中爬行檢測(cè)機(jī)器人能夠快速、高效實(shí)現(xiàn)對(duì)焊縫的跟蹤與檢測(cè)。本文將就焊縫圖像的分析與處理展開具體的研究工作，以期能夠?yàn)楹罄m(xù)的質(zhì)量檢測(cè)及處理工作提供以必要的保障。

1 管道檢測(cè)視覺系統(tǒng)概述

視覺系統(tǒng)是通過(guò)CCD（Charge-coupled Device）攝像頭、照明系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、機(jī)械裝置系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、超聲波及管道等相關(guān)系統(tǒng)構(gòu)建共同組成[2]。在進(jìn)行圖像傳染系統(tǒng)的構(gòu)建工作當(dāng)中，為了盡可能的避免周邊的環(huán)境因素對(duì)圖像質(zhì)量產(chǎn)生嚴(yán)重的負(fù)面干擾，可采用輔助照明措施來(lái)確保所獲得圖像清晰、完整。可將視覺系統(tǒng)所提供的激光結(jié)構(gòu)光源直接映射于焊接工件之上，在超聲探頭、照明系統(tǒng)及攝像頭的輔助之下進(jìn)入到管道內(nèi)部之中，管道當(dāng)中的具體情況將直接通過(guò)CCD攝像頭獲得并通過(guò)圖像采集系統(tǒng)傳輸至計(jì)算機(jī)當(dāng)中，之后計(jì)算機(jī)采用圖像處理算法預(yù)處理以及特征提取方法對(duì)數(shù)據(jù)信息展開具體的分析，目標(biāo)判定以及定位監(jiān)測(cè)等，從而最終達(dá)到對(duì)焊縫的有效監(jiān)測(cè)。

2 焊縫圖像分析與處理

（1）圖像平滑?；诤缚p圖像特征的具體情況來(lái)看，應(yīng)用效果較為有效的中值濾波，其不但需要在消除噪音的同時(shí)還需確保能夠在圖像細(xì)節(jié)中的應(yīng)用，以此促使周圍像素灰度值相差較大的像素重新選取同周圍像素較為接近的值，進(jìn)而便可較為有效的消除獨(dú)立存在的噪點(diǎn)。通常進(jìn)行3～5次的中值濾波處理后便可獲得較為滿意的效果[3]。

（2）圖像分割。此項(xiàng)處理過(guò)程即為將圖像的各構(gòu)成像素予以明確的類型劃分，鑒于焊縫圖像是拍攝于黑暗的管道之中，同時(shí)再加上光照條件的有限以及CCD鏡頭本身的特點(diǎn)，所拍攝出的焊縫圖像很可能會(huì)出現(xiàn)光照強(qiáng)度呈現(xiàn)出非線性分布的特點(diǎn)，即為圖像呈現(xiàn)出中部明亮，而四周灰暗，從而也就造成了焊縫圖像分割與邊緣提取發(fā)生了嚴(yán)重的困難，無(wú)法有效識(shí)別。

特征突出法則可有效應(yīng)對(duì)此類情況，此種方法是針對(duì)圖像四周不進(jìn)行處理，即將圖像四周的邊緣去除，僅針對(duì)中間區(qū)域的光照不足情況進(jìn)行處理。此種方法使得攝像頭視角范圍進(jìn)一步減小，同時(shí)圖像拍攝速度則為30幀/s，完全不會(huì)遺漏某一區(qū)域，因而對(duì)于整套系統(tǒng)的工作效率不會(huì)產(chǎn)生任何影響[4]。

（3）邊緣檢測(cè)。Canny算法（Canny邊緣檢測(cè)算子是John F. Canny于 1986 年開發(fā)出來(lái)的一個(gè)多級(jí)邊緣檢測(cè)算法）

促使針對(duì)邊緣處所需進(jìn)行的檢測(cè)將直接轉(zhuǎn)換成針對(duì)函數(shù)極限值的測(cè)定。Canny算法的檢測(cè)邊界極限值即為濾波結(jié)果，在考量到函數(shù)第一階導(dǎo)數(shù)部分區(qū)域的極限值與之相對(duì)應(yīng)的二階導(dǎo)數(shù)存在著一個(gè)零點(diǎn)情況，因而應(yīng)用Canny算法進(jìn)行計(jì)算基礎(chǔ)便可明確出階躍邊界的確切位置。從根本上來(lái)看，Canny算法不單單是僅僅采取梯度計(jì)算的方式來(lái)確定像素邊界，在確定某像素是否處在邊界處，必須要將多方面的因素予以綜合考量，結(jié)合先前的像素和與計(jì)算過(guò)的像素來(lái)予以判定。

3 焊縫目標(biāo)識(shí)別

（1）統(tǒng)計(jì)識(shí)別。在焊縫特征提取時(shí)需針對(duì)單組圖像樣本在完全相同的成像條件、傳感器設(shè)備和差異化的光照水平與時(shí)間段展開多次焊縫特征性統(tǒng)計(jì)，以便能夠獲取到其具備自身特殊價(jià)值的表征，而后采集樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)而便可作出有效的目標(biāo)識(shí)別。

1）長(zhǎng)度與寬度。假定測(cè)量物體的邊緣分割已完全掌握，便可利用物體最小接矩形的方式來(lái)確定其主軸。借助于MER技術(shù)手段將物體沿著其邊緣處進(jìn)行垂直轉(zhuǎn)動(dòng)，每轉(zhuǎn)動(dòng)一個(gè)增量變化，即對(duì)其邊緣處重新進(jìn)行擬合分析。為了能夠更好的達(dá)到計(jì)算要求，需將軒轅后邊界點(diǎn)最大與最小值進(jìn)行記錄。

2）體態(tài)比。體態(tài)比即為物體MER長(zhǎng)與寬之比，通過(guò)體態(tài)比便可將圓形、方形以及細(xì)長(zhǎng)形的物體進(jìn)行明確的區(qū)分。

3）周長(zhǎng)。在圖像當(dāng)中單個(gè)圖像周長(zhǎng)可通過(guò)邊界追蹤方法獲得，亦可依據(jù)正方向進(jìn)行掃描，由于物體邊界即為以邊界像素中心為頂點(diǎn)的多邊形。因此所對(duì)應(yīng)周長(zhǎng)即為大量的橫豎向（）與對(duì)角線方向（）的間距和。

（2）投影法。投影法最為顯著的優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)即為其能夠?qū)艿喇?dāng)中內(nèi)表面不光滑情況進(jìn)行有效的處理，可在識(shí)別是減小負(fù)面干擾，對(duì)于光照不勻、運(yùn)動(dòng)模糊等情況也十分適用，能夠較為有效的進(jìn)行邊緣分割，可大大提高焊縫與其他物體的對(duì)比度。特別是在對(duì)條狀物體識(shí)別方面優(yōu)勢(shì)更加明顯。投影可作為對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別的主要特征之一。投影不但是一類十分簡(jiǎn)潔的圖像顯示方法，同時(shí)還能夠達(dá)到快速識(shí)別。投影識(shí)別焊縫的具體操作為：由上到下，從左至右進(jìn)行投影掃描，存在焊縫位置的投影便會(huì)高出其他部位，便可及時(shí)找出焊縫進(jìn)行檢測(cè)。

4 結(jié)束語(yǔ)

在平常不焊接時(shí)對(duì)焊縫進(jìn)行檢測(cè)工作必須要采取一定的輔助光源，來(lái)盡可能的減小環(huán)境光源對(duì)檢測(cè)工作所帶來(lái)的負(fù)面影響，利用攝影設(shè)備來(lái)對(duì)焊縫周圍進(jìn)行影響拍攝獲取其圖像。而后便可針對(duì)所獲取到的圖像展開平滑性分析、圖像分割、邊緣檢測(cè)等工作。最終來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)焊縫目標(biāo)的有效識(shí)別，在此過(guò)程中較為常用的識(shí)別方法包括有對(duì)焊縫長(zhǎng)度、寬度、體態(tài)、周長(zhǎng)等方面的統(tǒng)計(jì)，以及采用圖像投影掃描同樣也可達(dá)到較高的識(shí)別率。

參考文獻(xiàn)：

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