劉 超,邵文軍,黃 禹,王 輝,李 根,章小龍

(華中科技大學(xué) 機(jī)械科學(xué)與工程學(xué)院,武漢 430074)

1 引 言

視覺傳感器很早就被應(yīng)用在激光焊接中.視覺傳感器能獲取拼縫的中心位置等信息,從而能引導(dǎo)焊槍準(zhǔn)確跟隨拼縫移動(dòng).這些研究極大地提高了激光焊接的自動(dòng)化程度和焊接質(zhì)量.但是,對(duì)于如何穩(wěn)定的檢測(cè)間隙小于0.1mm的窄間隙拼縫的研究相對(duì)較少,且對(duì)于如何消除因前視距離而造成的測(cè)量誤差的研究也相對(duì)較少.

利用基于線結(jié)構(gòu)光的主動(dòng)光測(cè)量方式被大量應(yīng)用于焊接自動(dòng)化.因?yàn)闇y(cè)量原理和有前視距離的兩方面的限制,精度和應(yīng)用受限.Qin等人用線結(jié)構(gòu)光測(cè)量V形焊縫,采用粒子濾波和動(dòng)態(tài)窗格的方式處理焊縫圖像,在噪聲非常多的情形下都非常有效[1].Wu等人用線結(jié)構(gòu)光測(cè)量V形焊縫,采用Hough變換方式處理焊縫圖像[2].Prasarn Kiddee等人用十字交叉的兩條線結(jié)構(gòu)光測(cè)量V形焊縫,采用模板匹配的方式來提取焊縫輪廓[3].Huang等人用分別在T形接頭的兩側(cè)投射一束線結(jié)構(gòu)光來對(duì)T形焊縫進(jìn)行測(cè)量[4].Zhang等人用線結(jié)構(gòu)測(cè)量間隙較大的對(duì)接拼縫[5].Ming等人對(duì)拼縫的三維特征進(jìn)行了研究[6].他們提出的視覺測(cè)量算法,能測(cè)量拼縫的切向量和法向量等信息.該文并沒有給出單獨(dú)的視覺測(cè)量精度指標(biāo),而是給出了包括機(jī)器和測(cè)量系統(tǒng)的固有誤差在內(nèi)的整個(gè)系統(tǒng)的測(cè)量誤差,測(cè)量誤差約為0.48 mm.特別地,學(xué)界的研究也不斷地帶動(dòng)了線結(jié)構(gòu)光原理的拼縫測(cè)量技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化,其中英國(guó)Meta Vision System公司,德國(guó)PRECITEC公司和加拿大的ServoRobot公司的拼縫跟蹤產(chǎn)品最為典型,且應(yīng)用最為廣泛.其系列產(chǎn)品的功能涵蓋了對(duì)各種形式拼縫的跟蹤,精度和穩(wěn)定性都比較高.但是,當(dāng)對(duì)接接頭拼縫無錯(cuò)邊時(shí),其能夠可靠識(shí)別的最小接頭間隙在0.1mm以上.這些研究基于線結(jié)構(gòu)光的焊縫檢測(cè)方式,在一定程度上滿足了特定應(yīng)用場(chǎng)合的需求.但是由于測(cè)量原理的限制無法穩(wěn)定測(cè)量間隙較小的拼縫,同時(shí)由于前視距離的存在,可能存在檢測(cè)誤差.

被動(dòng)光測(cè)量方式可以直接觀測(cè)焊接點(diǎn)而直接獲取拼縫位置.因?yàn)殡y以獲取清晰的焊縫圖像,對(duì)被動(dòng)光的測(cè)量方式的研究相對(duì)較少.Lee等人對(duì)拼縫寬度不超過0.2 mm的拼縫的測(cè)量進(jìn)行研究[7].該文雖然采用了對(duì)熔池的直接觀測(cè)來直接提取拼縫信息,但是其實(shí)驗(yàn)結(jié)果捕獲到的拼縫圖片中的拼縫信息十分模糊,且只適用于脈沖激光焊接.Xu等人提出了基于改進(jìn)的Canny邊緣提取算法的被動(dòng)光拼縫檢測(cè)方法用于電弧焊接[8].該測(cè)量方法也實(shí)現(xiàn)了對(duì)焊接點(diǎn)直接觀測(cè)來提取拼縫位置,但是該方法必須在電弧電流最小且噪聲光較小時(shí)才能采集到清晰的拼縫圖片.因而應(yīng)用范圍有限.Chen等人[9]提出了一種魯棒性很好的基于視覺傳感器的二維拼縫測(cè)量方法.該算法的目標(biāo)是使拼縫特征的提取精度達(dá)到單像素級(jí)別.但是該方法存在因前視距離造成的誤差,且并沒有提及具體的測(cè)量精度和速度指標(biāo).Gao等人專門研究如何測(cè)量拼縫間隙小于0.05 mm的拼縫[10].采用了一種基于磁光傳感器的測(cè)量方法.該方法確實(shí)很大程度上提高了測(cè)量精度,但是它只適用于磁感材料焊接.總之,對(duì)如何消除前視距離的高精度拼縫位置檢測(cè)的研究目前十分有限.

采集的圖像有清晰的拼縫特征、較少的噪聲,并且圖像處理算法具有高的魯棒性是被動(dòng)光視覺傳感器成功應(yīng)用的關(guān)鍵.因此,本文設(shè)計(jì)了一種特別的被動(dòng)光視覺傳感器拼縫測(cè)量系統(tǒng),用以測(cè)量拼縫小于0.1mm的對(duì)接接頭.同時(shí),提出了一種基于改進(jìn)霍夫變換的圖像處理算法,在計(jì)算權(quán)重時(shí)考慮邊緣強(qiáng)度信息和灰度信息,即使當(dāng)前捕獲圖像質(zhì)量不佳,也能定位出拼縫的正確位置.

2 實(shí)驗(yàn)裝置

2.1 試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)分析

常用的窄對(duì)接接頭拼縫測(cè)量方法是利用結(jié)構(gòu)光進(jìn)行三角測(cè)量.為了避免焊接光線的噪聲,用于拼縫檢測(cè)的主動(dòng)光視覺傳感器必須要有一段前視距離,即焊點(diǎn)和相機(jī)之間的距離.通常前視距離大于100mm.這樣,可以很大程度避免強(qiáng)光噪聲,拼縫圖像的拼縫寬度和拼縫位置的測(cè)量是非常精確和穩(wěn)定的.許多情況下,由于熱應(yīng)力引起的畸變極小,因此前視距離引起的誤差可以忽略不計(jì).這也使得有前視距離的拼縫視覺傳感器得以廣泛應(yīng)用.

盡管如此,前視距離可能導(dǎo)致不確定的檢測(cè)誤差.對(duì)于薄板組裝形成的對(duì)接接頭的激光焊接來講,這個(gè)誤差不能忽略.原因如下:在熱應(yīng)力下,薄片極易扭曲;激光點(diǎn)極小.此外,對(duì)于拼縫寬度小于0.1mm的對(duì)接接頭來講,許多商用的拼縫追蹤視覺傳感器無法穩(wěn)定地檢測(cè)到拼縫.通過觀測(cè)焊接區(qū)域直接提取拼縫特征能夠消除前視距離的影響.然而,在采集的拼縫圖像中極易出現(xiàn)光噪聲,這極大的增加了拼縫特征提取的難度.

2.2 視覺傳感器設(shè)計(jì)

對(duì)于被動(dòng)光視覺傳感器,關(guān)鍵在于如何在強(qiáng)激光焊接光下采集到具有突出拼縫特征的圖像,以及如何從采集到的圖像中準(zhǔn)確、穩(wěn)定地定位拼縫位置.本文的主要目標(biāo),即設(shè)計(jì)一個(gè)被動(dòng)光視覺傳感器系統(tǒng)用于窄拼縫檢測(cè),在激光焊接過程中,在無前視距離的情況下持續(xù)的采集到清晰的拼縫圖像并利用圖像處理算法穩(wěn)定的定位拼縫位置.

如圖1所示,本文的視覺傳感器系統(tǒng)由一個(gè)攝像頭、一個(gè)遠(yuǎn)心鏡頭,一個(gè)光源和減光片組成.其參數(shù)如表1所示.相機(jī)具有高動(dòng)態(tài)范圍特性:動(dòng)態(tài)范圍為120db,高于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字成像或照相技術(shù)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)光度范圍.在焊接區(qū)域高強(qiáng)度光線干擾下的, 此種特性對(duì)于拼縫圖像采集十分重要.此外,為了減少曝光時(shí)間,相機(jī)模式為觸發(fā)模式.并以每秒50幀的高幀率采集圖像.每幀圖像的大小為1280*1024.相機(jī)視野為20mm*16mm.因此視覺傳感器分辨率約為0.016mm.其中,由于在焊接中,焊接激光也有十分微弱的時(shí)候,因此這里的光源用于照明相機(jī)視野區(qū)域.由于遠(yuǎn)心鏡頭的圖像放大與物體在視野中的距離或位置無關(guān),因此采用遠(yuǎn)心鏡頭.此外,由于遠(yuǎn)心鏡頭的光心很小,只有平行光線能夠通過,因此能過濾掉大部分的噪聲光.

表1 拼縫檢測(cè)視覺傳感器參數(shù)
Table 1 Parameter of vision sensor system

儀器參數(shù)攝像頭像素尺寸:7.4μm×7.4μm;圖像尺寸:1280×1024;幀率:50f/s遠(yuǎn)心相機(jī)動(dòng)態(tài)范圍:120db;遠(yuǎn)心距離:5mm;圖像光圈:0.02;

3 針對(duì)拼縫檢測(cè)的改進(jìn)霍夫變換

由本文設(shè)計(jì)的被動(dòng)光視覺傳感器采集拼縫圖像如圖2所示.圖中焊接頭和焊接區(qū)域清晰可見.對(duì)于采集到的多數(shù)圖像來講,通過標(biāo)準(zhǔn)霍夫變換后,拼縫線能夠很容易定位.然而,在低質(zhì)量的圖像中,霍夫變換可能會(huì)出現(xiàn)假線權(quán)值高于拼縫線的情況.由于標(biāo)準(zhǔn)的霍夫變換首先要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取,然后再二值化.在二值化得到的圖像基礎(chǔ)上,對(duì)搜索空間的每條直線進(jìn)行評(píng)分.評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)是:哪條直線的累加值高,那么這條直線就最可能是要檢查的直線.針對(duì)拼縫檢測(cè),本文遵循霍夫變換的基本思想,對(duì)其中的搜索方式、搜索空間和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行重新設(shè)計(jì),以提高拼縫的檢測(cè)準(zhǔn)確率和效率.

針對(duì)拼縫的霍夫變換的基本流程圖如圖3所示.由于拼縫在相機(jī)視野中的位置相對(duì)固定,且拼縫是從熔池發(fā)射出來的一條射線.因此,只用在一定的斜率和截距范圍內(nèi)搜索,以減少搜索時(shí)間.對(duì)于拼縫的搜索,我們采用有一定寬度的圖像模板來搜索拼縫,而不是寬度為1個(gè)像素的模板.根據(jù)上一節(jié)分析,由于僅依靠模板上的邊緣強(qiáng)度的累加值來作為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)容易發(fā)生誤檢,它僅僅利用了圖像的梯度信息(邊緣信息).由于拼縫處的灰度較其他區(qū)域要高,本文通過對(duì)搜索模板的平均灰度和邊緣強(qiáng)度相加權(quán)的方式來評(píng)價(jià)模板處是否存在拼縫.相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)霍夫變換,本文的算法有三點(diǎn)調(diào)整:

圖2 本文視覺傳感器系統(tǒng)采集的拼縫圖像Fig.2 Image captured by proposed vision system

圖3 拼縫圖像霍夫變換流程Fig.3 Flow chart of weld seam Hough transform

1)根據(jù)拼縫圖片來確定搜索空間;

2)搜索模板為寬度略大約拼縫寬度的長(zhǎng)方形圖像模板;

3)評(píng)價(jià)方式采用平均灰度和邊緣強(qiáng)度的加權(quán)值.

3.1 獲取搜索范圍

分別對(duì)拼縫圖片水平和豎直方向進(jìn)行灰度積分投影,可以比較準(zhǔn)確的定位出焊接點(diǎn)(熔池),記為(a0,b0).再以定位點(diǎn)為中心進(jìn)行搜索,搜索區(qū)域?qū)挾瓤稍O(shè)定為100個(gè)像素,長(zhǎng)度可以設(shè)定為800個(gè)像素.由于在實(shí)際焊接過程中拼縫的方向變化不大,因此可設(shè)定在與x軸方向夾角為45度的共90度的范圍內(nèi)搜索.

對(duì)直線的斜率k和截距b進(jìn)行搜索,搜索空間可由如下式所示:

{(k,b)-tan(45)b0-50

(1)

考慮到搜索效率,其中b的變化增量為3個(gè)像素,k的變化增量為6度.

3.2 確定搜索模板

搜索模板如示意圖4所示.由于拼縫的寬度約為10個(gè)像素,這里設(shè)定圖像模板為寬度為15的長(zhǎng)方形.以R(x,y)表示拼縫圖像目標(biāo)區(qū)域.各個(gè)搜索模板Pt可定義為:

Pt={(x,y)|-ΔL0

(2)

其中:COL= 100,ROW= 800,分別為目標(biāo)區(qū)域的寬和高.t代表搜索模板編號(hào).kt和bt的取值范圍由公式(1)限定.如圖4所示:l:y=ktx+bt表示模板圖像Pt的中心線.由于拼縫寬度小于10個(gè)像素(0.16mm),因此每個(gè)搜索模板寬度可設(shè)定為15個(gè)像素,略大于拼縫寬度,其中:

圖4 搜索模板示意圖Fig.4 Search template image

3.3 計(jì)算平均灰度和平均邊緣強(qiáng)度

Pt的平均灰度值St可用下式計(jì)算:

(3)

(4)

3.4 計(jì)算權(quán)值

在原始圖像中,在拼縫處的灰度值較其它地方高,且邊緣信息也更突出.這里,每各搜索模板的權(quán)值為灰度值和邊緣強(qiáng)度的和可用下式計(jì)算:

ηt=St+Et

(5)

越高的權(quán)重表明搜索模板與目標(biāo)拼縫的重合程度越高.當(dāng)模板徹底覆蓋目標(biāo)拼縫時(shí),相應(yīng)的權(quán)值達(dá)到最大值,如圖4中圖像模板1.

4 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

如圖5所示,本文在多軸數(shù)控機(jī)床進(jìn)行激光焊接,完成了窄間隙對(duì)接接頭的拼縫追蹤實(shí)驗(yàn).為了驗(yàn)證本文提出的視覺傳感器系統(tǒng)和基于改進(jìn)霍夫變換圖像處理算法的魯棒性和精度,本實(shí)驗(yàn)采集了大量的焊接圖像.本文的視覺傳感器系統(tǒng)采集的許多圖像都有明顯的亮線,這是拼縫的顯著特征,可用以確定拼縫位置.為了更加清晰的表示本文方法的拼縫位置定位結(jié)果,在圖6中選擇了權(quán)重最高的幾個(gè)模板中心線進(jìn)行展示.圖中的線條表示相應(yīng)中心線.可以看出,幾條直線都正確的覆蓋了目標(biāo)拼縫.在圖7中,每幅圖像的直線表示本文提出的改進(jìn)霍夫變換的定位結(jié)果.可以看出,即使在強(qiáng)光噪聲的影

圖5 拼縫追蹤實(shí)驗(yàn)Fig.5 Weld seam tracking experiment

響下,拼縫也能夠精確的定位.為了定量分析拼縫圖像的跟蹤結(jié)果,對(duì)原始拼縫圖像中的拼縫進(jìn)行人為標(biāo)記,并記錄每幅圖

圖6 權(quán)重最高的4個(gè)模板的位置Fig.6 Position of four templates with the highest weight

像的最大追蹤誤差.如圖8所示.結(jié)果表明,最大誤差小于0.08mm(5像素),每幅圖像的處理時(shí)間約為30ms.以上測(cè)試均在英特爾i5處理器的工控機(jī)上進(jìn)行.

圖7 基于改進(jìn)霍夫變換的拼縫提取結(jié)果Fig.7 Result of weld seam extraction based on improved Hough transform

5 結(jié) 論

無前視距離的窄間隙對(duì)接拼縫位置追蹤通常會(huì)因?yàn)閺?qiáng)光噪聲的影響而無法實(shí)現(xiàn).現(xiàn)有視覺傳感器通常存在前視距離,因而無法避免前視距離引起的測(cè)量誤差.因此,本文設(shè)計(jì)了一種無前視距離的視覺傳感器.本文提出的視覺傳感器采集到的拼縫圖像具有顯著的拼縫特征,大大降低了拼縫檢測(cè)算法的難度.盡管如此,仍然存在一些低質(zhì)量的圖像.因此,本文設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的霍夫變換圖像處理算法.針對(duì)拼縫提取,對(duì)霍夫變換的搜索空間,搜索模板和權(quán)重計(jì)算方法加以調(diào)整,用以

圖8 拼縫提取誤差分析Fig.8 Error analysis of seam extraction

提升拼縫檢測(cè)的魯棒性.從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,該拼縫提取算法可以精確的定位拼縫位置,即使一些圖像較為模糊,也能正確的追蹤拼縫.本文提出的拼縫追蹤算法可以在2000mm/min的焊接速度下達(dá)到0.08mm的追蹤精度,完全滿足了窄對(duì)接接頭的激光焊接要求.