基于改进阈值分割和CV模型的熔池图像几何特征提取方法研究

摘要

本文提出了一种新的基于阈值分割法的熔池图像分割方法，采用该方法成功地提取了单线宽连续的熔池区轮廓及浮渣区轮廓。该方法包含改进的阈值分割法、中值滤波和轮廓提取。文中选用熔池区轮廓上所有点的Prewitt算子卷积和作为选取阈值分割的阈值的评判函数，Prewitt算子卷积和最大值对应的阈值即为熔池图像分割的全局最佳阈值。采用基于滑动直方图的高效中值滤波算法，大大提高了整个熔池图像处理算法的效率。在Intel I Core i5-2450M CPU2.5GHZ，4G内存的硬件环境以及VC6.0的编程环境下，利用该算法提取一幅400×400的熔池图像的熔池区轮廓的最短时间为0.046s。
　　 本文研究了采用经典的CV模型实现熔池区轮廓提取的方法。对于一幅预处理的熔池图像，采用高斯滤波去除图像噪声，给定熔池图像一条圆形的初始轮廓线，利用CV模型可实现不同焊缝成形质量的MAG焊熔池区轮廓的自动提取。本文重点研究了用于熔池图像轮廓提取的CV模型的参数设置及参数大小对检测效率的影响。试验结果表明:增大参数ε和△t，模型检测到远离初始轮廓线的边缘点的效率会提高。
　　 本文用水平集函数的梯度范数替换CV模型里的正则化的Dirac函数。改进后的CV模型对模型参数大小的敏感性下降，对熔池图像分割具有良好的适应性，同时，检测到远离初始轮廓线的边缘点的能力大大提高，模型迭代时间显著减少。在MFC环境下，本文开发了一套基于改进的CV模型的熔池图像处理程序，实现了不同焊缝成形质量的MAG焊熔池图像的熔池区轮廓提取。试验结果表明:该算法提取熔池图像轮廓使用时间短，提取精度高。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 选题意义

1．2 熔池视觉图像传感研究现状

1．2．1 被动式熔池视觉传感

1．2．2 主动式的熔池视觉传感

1．2．3 CMOS相机在熔池视觉传感过程中的应用

1．3 熔池图像处理研究现状

1．3．1 传统的熔池图像分割技术

1．3．2 基于偏微分方程的熔池图像边缘提取

1．4 本课题研究内容

2 MAG焊熔池视觉传感采集试验系统及工艺试验

2．1 MAG焊焊接系统

2．2 MAG焊熔池视觉传感系统

2．2．1 CMOS相机的选取

2．2．2 近红外复合滤光系统的设计

2．3 MAG焊工艺试验

2．4 本章小结

3 MAG焊熔池图像的预处理

3．1 BMP位图文件结构

3．2 熔池视频转换成24位BMP熔池图像

3．2．1 熔池视频转换成一帧熔池图像的结果

3．3 24位熔池图像的8位化

3．4 本章小结

4 基于改进的阈值分割法的熔池图像处理

4．1 基于改进的阈值分割法的熔池图像处理算法原理

4．1．1 边缘的判定原理

4．1．2 阈值分割法

4．1．3 中值滤波

4．1．4 轮廓提取

4．2 基于阈值分割的熔池图像处理的VC++实现

4．2．1 基于阈值分割法的熔池图像处理流程

4．2．2 开发的熔池图像处理的应用程序

4．2．3 熔池几何参数提取及保存

4．3 熔池图像处理结果分析

4．3．1 熔池区、浮渣区的轮廓提取结果

4．3．2 对比试验分析

4．4 本章小结

5 基于水平集的CV模型的熔池图像分割

5．1 基于水平集的CV模型的图像分割原理

5．1．1 曲线演化理论

5．1．2 水平集理论

5．1．3 基于水平集的CV模型原理

5．1．4 CV模型的数值实现

5．2 基于CV模型的熔池图像处理的VC++实现

5．2．1 基于CV模型的熔池图像处理流程

5．2．2 基于CV模型的熔池图像处理程序

5．3 基于CV模型的熔池图像处理结果及模型参数选取

5．4 基于改进的CV模型的熔池图像分割

5．5 本章小结

6 结论

致谢

参考文献