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        數(shù)學形態(tài)學理論在焊接熔池提取中的應用

        2018-03-01 08:26:10武曉朦通信作者
        信息記錄材料 2018年4期
        關鍵詞:數(shù)組熔池形態(tài)學

        武曉朦,吳 凱(通信作者),王 歡

        (西安石油大學,電子工程學院,陜西省油氣井測控技術重點實驗室 陜西 西安 710065)

        1 引言

        在工業(yè)焊接熔池圖像處理中,由于焊接過程會產生煙霧,弧光以及火光飛濺,這樣會導致焊接熔池圖像中出現(xiàn)大量噪聲,影響焊接熔池圖像處理精度[1-2]。通過研究數(shù)學形態(tài)學理論中灰度形態(tài)學方法,并分析其應用優(yōu)勢,并使用灰度形態(tài)學提取焊接熔池圖像,為今后工業(yè)提高焊接熔池圖像精度,發(fā)揮積極影響。本篇將對此做出具體分析。

        2 熔池圖像處理中運用數(shù)學形態(tài)學的優(yōu)勢

        在工業(yè)熔池圖像處理中,其最終提取熔池圖像的目的,就是為了能夠獲取熔池圖像中最大的寬度信息,并根據(jù)熔池半長以及熔池后托角等相關信息特征,建立熔池特征圖像,從而根據(jù)熔池圖像映射模型,調節(jié)工業(yè)熔池焊接規(guī)范,實現(xiàn)對熔池焊接過程的控制發(fā)揮重要的作用。傳統(tǒng)提取焊接熔池圖像多基于空間運算方法聯(lián)合空域微分算子進行圖像邊緣檢測,如Prewitt算子、Robert算子以及Sober算子,聯(lián)合高斯函數(shù)對原始的熔池圖像進行分析。但這樣的熔池圖像處理方法對噪聲較為敏感,在檢測熔池圖像邊緣的同時,也會加強噪聲,降低熔池圖像處理精度,發(fā)揮不良影響。數(shù)學形態(tài)學理論方法,可以將圖像中孤立的或小段連續(xù)的邊界快捷的轉化為強連通邊界,能較好地達到邊緣檢測的目的,很容易的區(qū)分出圖像中的不同物體,從而快捷的提取到目標圖像[3-5]。處理焊接熔池圖像中,根據(jù)熔池灰度特性,在處理熔池圖像前判斷熔池灰度,這樣能有效避免圖像中大量高的背景像素點進入到形態(tài)學結構運算中,從而提高焊接熔池圖像的處理效率[6]。熔池圖像處理中,根據(jù)圖像中結構元素量度提取圖像中與之對應的形狀,不僅能達到對圖像進行識別分析的目的,也可以進一步簡化熔池圖像處理流程,運用形態(tài)學結構算子有效濾除噪聲。

        3 基于數(shù)學形態(tài)學理論的灰度形態(tài)學方法

        3.1 灰度形態(tài)學方法原理

        數(shù)學形態(tài)學理論是基于集合論基礎上發(fā)展而來的。實際圖像處理中,能夠應用的數(shù)學形態(tài)學理論,不僅包括二值形態(tài)學方法,還包括灰度形態(tài)學。二值形態(tài)學及灰度形態(tài)學方法均屬于數(shù)學形態(tài)學理論的重要方法。其中二值形態(tài)學方法,是根據(jù)集合,經圖像中所有運算作為一個集合,然后根據(jù)集合運算(也就是并、交、補)定義,將圖像信息轉化為集合形式進而解決圖像處理問題。

        灰度形態(tài)學理論,基于二值形態(tài)學方法,對灰度圖像進行自然擴展從而可以將膨脹、腐蝕、開運算以及閉運算這四種二值形態(tài)學算法,基于類比方法運用到灰度圖像的空間中。在灰度形態(tài)學算法中,針對某一圖像,若設函數(shù) f(x,y)是輸入圖像;設b(x,y)是該圖像灰度結構元素。b(x,y)同時也具備一個灰階的子圖像,因此在提取處理圖像信息中,可以將圖像中鄰域結構元素定義域設為3×3的9點,設b(x,y)為常量函數(shù),那么在實際處理灰度圖像中,能夠根據(jù)定義域基函數(shù)類型的不同,處理圖像灰度形態(tài)得出圖像處理結果。

        3.2 膨脹算法

        在灰度形態(tài)學方法中,膨脹是將與物體接觸的所有背景點合并到該物體中,使邊界向外部擴張的過程??梢杂脕硖钛a物體中的空洞。在實際計算中,可以用b作為結構元素,然后針對圖像函數(shù)f進行灰度膨脹運算,設該算法以f⊕b表示,則算法公式可定義為:

        3.3 腐蝕算法

        在數(shù)學形態(tài)學理論中,腐蝕是一種消除邊界點,使邊界向內部收縮的過程??梢杂脕硐∏覠o意義的物體。圖像處理中的灰度腐蝕可以表示為f⊙b,算法公式定義如下所示:

        在實際對圖像進行灰度形態(tài)學處理中,運用膨脹運算以及腐蝕運算,都能夠對較大的灰度變化邊緣產生敏感反應,降低噪聲敏感性,這樣能夠有效去除焊接熔池圖像陰極的霧化區(qū),從而提取圖像信息,規(guī)避斷點、噪聲對圖像處理精度的影響發(fā)揮積極應用優(yōu)勢。

        4 灰度形態(tài)學提取焊縫熔池圖像的步驟

        運用灰度形態(tài)學方法處理焊接熔池圖像中,熔池圖像背景區(qū)灰度值比200低,因此在設計提取焊接熔池圖像信息時設置灰度值為170以下,則對灰度值低于170的直接將其變?yōu)閳D像背景區(qū),程序不予處理。這樣不僅可以節(jié)約灰度形態(tài)學處理中對圖像進行腐蝕膨脹的時間,還可以提高熔池圖像的實時性。發(fā)揮應用優(yōu)勢。針對焊接熔池圖像,應用灰度形態(tài)學方法進行圖像提取處理中,該算法具體實現(xiàn)步驟如下所示:

        第一步:在提取焊接熔池圖像中,可以應用矩量保持法,得到灰度形態(tài)學處理中圖像結構因子的灰度值,從而可以針對熔池圖像,設計3×3的元素腐蝕結構。

        第二步:可以在圖像處理過程中,申請二維的動態(tài)數(shù)組,數(shù)組的名稱分別是List、List1、List2,可以動態(tài)的將焊接熔池像素灰度值,復制到二維動態(tài)數(shù)組內。

        第三步:對可以對數(shù)組內的List1進行膨脹算法處理,對圖像的List2數(shù)組進行腐蝕運算處理并將得到的結果保存在對應數(shù)組之中。

        第四步:針對List1數(shù)組和List2數(shù)組行求差運算,判斷圖像邊緣的出界情況;可以將符合焊接熔池圖像提取條件的數(shù)組,賦值為255,不滿足條件則賦值為0;

        在灰度形態(tài)學中,將其作為提取焊接熔池圖像的處理方法,不僅可以對原焊接熔池圖像進行腐蝕運算,也可以原圖像減去腐蝕的圖像,得到圖像處理結果。

        5 試驗結果

        基于MATLAB7,在提取焊接熔池圖像中可以用灰度形態(tài)學方法對熔池圖像進行處理。其仿真過程如下圖1所示。

        圖1 提取熔池圖像過程

        能夠從圖1中看出,應用數(shù)學形態(tài)學理論中的灰度形態(tài)學方法,可以用代數(shù)計算代替邏輯計算,使用灰度結構元素,提取焊接熔池圖像的邊緣信息。在保存原有熔池圖像幾何形狀的基礎上,去除焊接熔池的點、線噪聲,提升熔池圖像處理精度。

        6 結語

        在提取焊接熔池圖像中,運用灰度形態(tài)學方法處理圖像不僅可以快速、準確的檢測到焊接熔池圖像中熔池的信息,也可因提升焊接熔池圖像處理精度,為后續(xù)熔池特征圖像的建立,發(fā)揮積極應用價值。

        [1]張麗玲.基于小波和形態(tài)學降噪的弧焊視覺圖像模糊檢測[J].電焊機,2011,41(1):28-31.

        [2]李夢醒.基于數(shù)字圖像的短路過渡焊熔池形態(tài)研究[D].上海交通大學,2011.

        [3]楊嘉佳,王克鴻,吳統(tǒng)立,等.鋁合金雙絲脈沖MIG焊,雙向熔池同步視覺傳感及圖像處理[J].機械工程學報,2014,50(12):44-55.

        [4]畢海波,基于圖像處理技術磁控TIG焊熔池形態(tài)研究[D].南昌航空大學,2015.

        [5]高向東,向俊斌,KhalidM.Hafez,等.激光深熔焊熔池X光圖像恢復與特征分析[J].焊接學報,2013,34(2):1-4.

        [6]王歡,高向東,張瑞,等.分段線性灰度變換在熔池邊緣提取中的應用[J].焊接技術,2012,41(4):11-13.

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