胡 丹 張艷喜 王靜靜 高向東

(廣東工業(yè)大學(xué)廣東省焊接工程技術(shù)研究中心，廣東 廣州510006)

線結(jié)構(gòu)光視覺檢測廣泛應(yīng)用于焊接領(lǐng)域[1]，包括焊縫跟蹤、焊接質(zhì)量控制及焊縫成形檢測等方面[2-4]。其結(jié)構(gòu)簡單，采集的圖像為焊縫某一截面特征，圖像處理算法難度較低，通過掃描采集即可得到焊縫全貌。焊縫幾何尺寸是表示焊縫表面形態(tài)特征的指標(biāo)，是評(píng)判焊接質(zhì)量的直觀參數(shù)[5]。線結(jié)構(gòu)光焊縫視覺檢測系統(tǒng)通過采集焊縫激光條紋圖像，從圖像中提取焊縫中心線以及特征點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)焊縫表面成形檢測[6]。近年來，國內(nèi)外相關(guān)科研人員利用自主搭建的結(jié)構(gòu)光視覺傳感器對(duì)焊縫進(jìn)行質(zhì)量檢測，將圖像處理算法進(jìn)行改進(jìn)、組合并應(yīng)用，得到表征焊縫外貌的特征參數(shù)，并重建焊縫表面的三維輪廓，實(shí)現(xiàn)焊縫尺寸測量以及缺陷檢測[7-9]。針對(duì)角焊縫激光條紋圖像的光條特點(diǎn)，改進(jìn)圖像處理算法，優(yōu)化圖像處理流程，準(zhǔn)確提取焊縫中心線及特征點(diǎn)；對(duì)焊縫幾何尺寸進(jìn)行詳細(xì)定義，實(shí)現(xiàn)焊縫表面特征參數(shù)的智能計(jì)算，并完成了焊縫三維重建，可直觀體現(xiàn)焊縫宏觀形貌。

1 結(jié)構(gòu)光焊縫檢測系統(tǒng)

1.1 結(jié)構(gòu)光視覺傳感器

結(jié)構(gòu)光視覺傳感器主要包括線激光發(fā)射器、CMOS相機(jī)、工業(yè)鏡頭以及濾光片。結(jié)構(gòu)光視覺傳感器采用斜射-直接收式固定于三軸滑臺(tái)上，焊件固定于試驗(yàn)臺(tái)上，運(yùn)動(dòng)控制柜控制電機(jī)，以一定速度驅(qū)動(dòng)滑臺(tái)。檢測時(shí)，線激光發(fā)射器將激光投射到待測焊件表面，包含焊接缺陷信息的激光條紋圖像由CMOS相機(jī)接收，并實(shí)時(shí)傳輸給工控機(jī)，采用圖像處理算法實(shí)現(xiàn)焊縫表面成形檢測?；诮Y(jié)構(gòu)光視覺的焊縫檢測裝置圖如圖1所示。

1.2 結(jié)構(gòu)光視覺傳感器的標(biāo)定

為了實(shí)現(xiàn)焊縫成形檢測，首先需對(duì)結(jié)構(gòu)光視覺傳感器進(jìn)行標(biāo)定，即建立圖像坐標(biāo)與世界坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系，基于鋸齒靶標(biāo)的直接標(biāo)定法示意圖如圖2所示。任意實(shí)點(diǎn)P(xw，yw，zw)與其投影點(diǎn)P′(u，v)、相機(jī)坐標(biāo)系下p(xc，yc，zc)之間的關(guān)系可由式(1)表示：

(1)

式中：(fx，fy)為圖像平面坐標(biāo)到圖像坐標(biāo)的放大系數(shù)，(u0，v0)為相機(jī)的主點(diǎn)坐標(biāo)，R為旋轉(zhuǎn)矩陣，T為平移矩陣。

焊縫三維成像檢測系統(tǒng)的參數(shù)標(biāo)定主要包括相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定(u0，v0，fx，fy，k)和外參數(shù)(R，T)。相機(jī)內(nèi)參標(biāo)定采用張氏棋盤格標(biāo)定法。結(jié)構(gòu)光視覺傳感器外參數(shù)標(biāo)定采用基于鋸齒靶標(biāo)的直接標(biāo)定法。

結(jié)構(gòu)光視覺傳感器采集并提取特征點(diǎn)，可得到A～G共7個(gè)特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，如圖3所示。假設(shè)世界坐標(biāo)系中原點(diǎn)位于點(diǎn)0，已知鋸齒間距10 mm，齒高5 mm，齒數(shù)為4，齒頂與齒根夾角均為90°，從而獲得特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)及對(duì)應(yīng)的圖像坐標(biāo)。標(biāo)定試驗(yàn)使xw,yw軸固定不變，調(diào)整Zw軸的高度，獲得多組特征點(diǎn)的世界坐標(biāo)和圖像坐標(biāo)。將其代入式(1)，可計(jì)算得到外參數(shù)(R，T)。

同時(shí)多次測量不同規(guī)格的0級(jí)量塊進(jìn)行精度驗(yàn)證，測量誤差在0.2 mm以內(nèi)，可以滿足檢測要求。

1.3 檢測對(duì)象

以角焊縫為檢測對(duì)象，通過線結(jié)構(gòu)光焊縫檢測系統(tǒng)測量焊縫成形尺寸，圖4給出了角焊縫的實(shí)物圖，焊縫示意圖與尺寸定義，以及采集的原始焊縫激光條紋圖像。

2 焊縫激光條紋圖像處理及特征提取

觀察圖4中的原始激光條紋圖像，可分為背景區(qū)域和光條紋；背景區(qū)域無焊縫信息且受噪聲影響；光條紋隨焊縫輪廓發(fā)生形變，精準(zhǔn)可靠地反映著焊縫表面成形質(zhì)量。因此，針對(duì)光條所在區(qū)域?qū)す鈼l紋圖像進(jìn)行處理是焊縫結(jié)構(gòu)光視覺檢測的重要環(huán)節(jié)，直接影響焊縫成形檢測的精度。

2.1 圖像預(yù)處理

原始激光條紋圖像為彩色圖，濾光片雖能濾除大部分干擾信息，但圖像中仍存在離散噪聲點(diǎn)，故對(duì)原始圖像進(jìn)行灰度化和中值濾波處理。并且通過Otsu算法選取分割閾值T，將像素灰度值小于T的設(shè)置為0；其他保持不變。改進(jìn)閾值分割法可表示為：

(2)

圖像預(yù)處理效果圖及對(duì)應(yīng)的灰度三維圖如圖5所示。可以看出，預(yù)處理操作濾除了無效信息，保留了光條區(qū)域的亮度信息，降低了數(shù)據(jù)復(fù)雜度，且為后續(xù)的激光條紋邊緣提取提供了有利條件。

2.2 基于限定邊界的灰度重心法

經(jīng)過上述預(yù)處理后，為進(jìn)一步減少計(jì)算量，準(zhǔn)確定位焊縫特征區(qū)域，提出一種基于限定邊界的灰度重心法來提取激光條紋中心。該方法通過邊緣檢測算法來框選光條區(qū)域，在限定光條邊界內(nèi)采用灰度重心法實(shí)現(xiàn)焊縫激光條紋中心的快速計(jì)算。圖6為基于限定邊界的灰度重心的條紋中心線提取算法示意圖。

2.2.1 激光條紋邊緣提取

激光條紋邊緣可最大程度地框選出光條所在區(qū)域，有利于提高中心點(diǎn)的提取精度，降低計(jì)算量。常見的基于一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測算子，包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子以及基于二階導(dǎo)數(shù)的小波邊緣檢測算子[10]。圖7為邊緣提取效果局部放大圖。通過圖7發(fā)現(xiàn)，Roberts算子利用對(duì)角像素之差近似檢測邊緣，對(duì)噪聲敏感，且容易丟失部分邊緣點(diǎn)。Sobel算子和Prewitt算子均考慮了像素的上、下、左、右領(lǐng)域的信息，能達(dá)到較好的檢測效果，但會(huì)出現(xiàn)偽邊緣，影響后續(xù)中心線提取精度。

基于上述現(xiàn)象，進(jìn)一步選用小波模極大值多尺度邊緣檢測算子提取激光條紋邊界，其基本思想是選取一個(gè)二階可導(dǎo)平滑函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑，小波函數(shù)對(duì)應(yīng)于平滑函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)或二階導(dǎo)數(shù)，利用信號(hào)的小波變換的梯度幅值在信號(hào)突變點(diǎn)處取局部極大值或過零點(diǎn)的性質(zhì)來進(jìn)行邊緣檢測[11]。

當(dāng)函數(shù)θ(x,y)為平滑函數(shù)時(shí)，則需滿足：

?R2θ(x,y)dxdy=1,θ(x,y)≥0

(3)

從時(shí)頻局部化的角度進(jìn)行分析，得出3次B樣條小波在邊緣檢測中是漸近最優(yōu)的，所以采用B樣條小波作為平滑函數(shù)。定義0次B樣條函數(shù)為：

(4)

n次B樣條基函數(shù)βn(x)用卷積遞推定義：

βn(x)=βn-1(x)·β0

對(duì)平滑函數(shù)θ(x,y)分別求x、y方向的一階偏導(dǎo)數(shù)，則基本小波為：

(6)

相應(yīng)的二進(jìn)小波變換為:

(7)

計(jì)算梯度幅值Mod2jf(s,u,v)和梯度幅角Ang2jf(s,u,v)為:

(8)

(9)

在尺度2j(小波分解級(jí)數(shù)j=3)上，圖像邊緣點(diǎn)即沿幅角Ang方向求得的梯度幅值Mod的局部極大值。

2.2.2 灰度重心法

獲取圖像單像素邊界后，再利用加權(quán)灰度重心法逐列求取光條中心，第i列中心點(diǎn)的像素坐標(biāo)(ui,vi)可表示為：

(10)

式中:yi,up、yi,down分別為邊緣檢測算法框選出的第i列的上、下光條區(qū)域邊界點(diǎn)，p(i,y)為像素點(diǎn)的灰度值。

圖8為經(jīng)不同邊緣檢測算子處理后提取的焊縫激光條紋中心線圖像的局部放大圖。圖8a為經(jīng)Roberts算子處理后的提取效果放大圖，局部抖動(dòng)較大，且出現(xiàn)了中心線斷裂現(xiàn)象，提取效果不佳。圖8b、c分別為經(jīng)Sobel算子、Prewitt算子處理后的提取效果局部放大圖，中心線抖動(dòng)較大，未反映焊縫表面成形真實(shí)輪廓，這對(duì)于后續(xù)焊縫表面成形測量的穩(wěn)定性及準(zhǔn)確性具有一定影響。圖8d為經(jīng)小波多尺度邊緣檢測算法處理后得到的條紋提取效果局部放大圖，小波邊緣檢測綜合不同尺度下的邊緣得到檢測結(jié)果，得到的條紋中心線準(zhǔn)確且平滑，與焊縫表面成形狀況相似度更高。

2.3 焊縫特征點(diǎn)提取

焊縫特征點(diǎn)的提取是表面成形檢測至關(guān)重要的。其中一類焊縫特征點(diǎn)，即焊縫與母材交界處的左右特征點(diǎn)Pleft，Pright。激光條紋發(fā)生形變，激光曲線的斜率也會(huì)改變，因此斜率解析法可有效提取焊縫特征點(diǎn)[12]。傳統(tǒng)的斜率算法只使用相鄰兩個(gè)點(diǎn)，激光條紋上的噪聲點(diǎn)可能會(huì)影響提取精度。為了提高焊縫特征點(diǎn)的提取精度，采用一種改進(jìn)的斜率解析法。在像素坐標(biāo)中，我們將激光曲線上某一點(diǎn)的斜率定義為：

(11)

式中：Ki(4

另一類焊縫特征點(diǎn)，焊縫最高點(diǎn)Phigh，焊根點(diǎn)P。Phigh為左右特征點(diǎn)之間的最高點(diǎn)，采用區(qū)域極值法提??；焊根點(diǎn)P通過擬合母材區(qū)域的中心線，取擬合直線的交點(diǎn)，即擬合定位法。圖10為角焊縫中心線與特征點(diǎn)提取的效果圖。

3 焊縫成形測量

焊縫激光條紋圖像經(jīng)過預(yù)處理和特征提取，即可進(jìn)行焊縫尺寸測量。根據(jù)圖11中對(duì)焊縫尺寸的定義，焊縫尺寸的計(jì)算可具體表示為：

(1)熔寬W，左右特征點(diǎn)之間水平距離。表示為：

W=|uleft-uright|

(12)

(2)余高H，焊縫在母材上方形成的最大垂直距離。表示為：

H=vhigh-vp

(13)

針對(duì)角焊縫進(jìn)行焊縫表面成形檢測試驗(yàn)，對(duì)本文提出的圖像預(yù)處理、特征提取和尺寸測量算法進(jìn)行測試。根據(jù)1.2結(jié)構(gòu)光視覺傳感器的標(biāo)定，焊縫激光條紋圖像特征點(diǎn)之間的像素距離可以轉(zhuǎn)換為焊縫實(shí)際尺寸。圖12顯示了角焊縫的熔寬和余高，焊縫整體幾何尺寸直觀地通過數(shù)據(jù)顯示，相較人工檢測大大提高了檢測效率。

4 結(jié)語

線結(jié)構(gòu)光焊縫視覺成形檢測系統(tǒng)通過采集焊縫表面激光條紋圖像對(duì)其進(jìn)行尺寸測量與三維重建。通過鋸齒靶標(biāo)實(shí)現(xiàn)激光條紋圖像像素距離到焊縫實(shí)際尺寸的轉(zhuǎn)變，測量誤差在0.2 mm以內(nèi)，滿足檢測需求。提出一種基于邊界限定的焊縫中心線提取方法,選用小波模極大值邊緣提取算法獲取完整、干擾較少的焊縫激光條紋區(qū)域，減少了像素坐標(biāo)提取的圖像遍歷時(shí)間，適用于不同焊縫表面激光條紋圖像，提高了算法的穩(wěn)健性和適應(yīng)性。根據(jù)斜率解析法、區(qū)域極值法和交點(diǎn)定位法提取焊縫特征點(diǎn)，并建立了角焊縫相關(guān)尺寸的計(jì)算模型。最后，對(duì)焊縫進(jìn)行檢測試驗(yàn)，驗(yàn)證了所優(yōu)化的焊縫成形檢測系統(tǒng)的有效性和適用性，可滿足焊縫表面成形質(zhì)量檢測的需求。