第6期 2017年6月
组合机床与自动化加工技术
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
文章编号：10012265(2017)06000904
D0I : 10. 13462/j. cnki. mmtamt. 2017. 06. 003
No.6 Jun.2017
一种激光视觉引导的自动识别V形焊缝的算法
凌超，嵇保健，洪磊，沈健
（1.南京工业大学电气工程与控制科学学院，南京211800，2.南京工程学院汽车与轨道交通学院，南京211167）
摘要：如何准确地识别线结构光在V形焊缝上留下的光带是机器视觉的一个关键技术，对此文章提出一种新的图像处理方法。首先对原图像进行中值滤波。然后选用一种新的高斯模板对其进行滤波，可以有效地去除面积较大，宽度较宽的噪声。接着采用一种新的ROI区域提取算法，可以有效地确定光带所在位置，提高运算效率。然后采取孤点滤波删除散落在图像上的曦光点。接着对其进行细化，提取激光条纹中心线。提取焊缝特征点时，运用斜率法将图像中的点进行分类随后进行最小二乘法的直线拟合，得到特征点坐标。然后将特征点坐标从图像坐标系转到基坐标系下。最后通过计算得到焊缝参数。实验结采表明：V形坡口的角度、高度、宽度的计算结采与实际值的相对误差分
别为0.33%、0.585%、0.186%。满足的抗干扰能力强、精度高和实际焊接等要求。关键词：激光视觉；最小二乘法；直线拟合；机器人基坐标
中图分类号：TH162：TG506
文献标识码：A
An Algorithm for Automatic Recognition of V Shape Weld Guided by Laser Vision
LING Chao', JI Bao-jian', HONG Lei’, SHEN Jian'
eseae China, 2. School of Automotive and Rail Transit, Nanjing Institute of Technology , Nanjing 211167, China ) Abstract : How to accurately identify the light band that line structured light left in a V-shaped weld is a key technology of robot vision, this paper proposed a new method of image processing. First, the original image is filtered by median filter. Then use LOG filtering with a new template which can eliminate the large area and wide width noise. And next, extract the ROI region by use a new algorithm which can determine the location of the light band and improve the operation efficiency. Then delete the exposure point scattered on the image by particle filtering- After that, extract centerlines of laser stripes by thinning algorithm. In order to extract the feature points, the paper take the slope method to classify the points in the image, then the least square method is used for the linear fitting and got the welding parameters. Then, the feature point coordinates are trans-ferred from the image coordinate system to the base coordinate system. Finally, weld parameters are ob-tained by calculating. Experimental results indicate that the relative error of V groove angle, height, width between the calculation result and the actual value are 0. 33% , 0. 585% and 0. 186% ,respectively. It can
satisfy the requirements of the strong anti-interference ability, high precision and actual welding. Key words: laser vision; least squares method; linear fitting; the robot base coordinate
0引言
随着机器视觉和焊接自动化技术的发展，基于激光视觉引导的自动识别焊接焊缝技术越来越受到人们的关注(1]。通过视觉传感器进行图像的采集，运用图像处理技术将焊缝坡口的信息以数字信息形式进行图像处理。激光相对于其它结构光，它更加稳定，精度更高，能量集中，采集到的激光图像可以很好的反应焊缝特征。由于焊接过程中产生大量的灰尘、弧光、飞溅、
收稿日期：20160909：修回日期：20161010
烟雾，采集到的图像的质量容易受到影响，为了能有效地捕捉到激光焊缝条纹[}]，算法要求能够正确的得到激光焊缝的条纹，而且在保证准确性的同时还要求识别速度，这些要求也成为自动识别处理焊缝的重点和难点[3]。对于有强干扰的图像，算法利用LOG滤波可以有效地去除图像中的噪声，利用新的ROI区域的提取算法，有效地提高了运算效率，同时能够提取光带所在位置，保证最后利用斜率法和最小二乘法实现直线拟合，得到特征点的坐标，最终利用三维重建得到焊缝
*基金项目：江苏省产学研联合创新资金-前略性联合研究项目（BY2014005-09）
作者简介：液超（1992—），男，江苏盐技人，制京工业大学预土研究生，研究方向为机器人视觉，（Email)1054189930@qq-com 万方数据