基于激光视觉传感的焊缝图像处理算法研究

摘要

焊缝图像处理是焊缝自动跟踪的一个重要环节，焊缝自动跟踪是实现焊接自动化的一个重要内容。焊接技术是现代制造领域的重要工艺之一，仅次于装配和机加工。当今研究的关键问题是在提高钢结构焊接生产质量的同时降低焊接操作工人的劳动强度，即如何实现焊接自动化和智能化，所以研究焊接图像处理算法具有重大的意义。本文参考国内外相关方面的研究，结合实际需要，以激光视觉的焊缝图像处理为研究目标，重点针对焊缝图像处理中各个环节的方法等问题进行了研究。本文的主要工作如下: (1)针对高密度椒盐噪声去噪问题，将自适应中值滤波和聚类算法结合并进行了相应的改进，提出了一种极值噪声的自适应聚类中值滤波算法，有效去除了焊缝图像中的高密度椒盐噪声及类似噪声。针对随机噪声，对上述算法进行了进一步改进，有效地去除了较高密度的随机噪声。 (2)针对滤波后的焊缝图像，提出了分段均衡算法，将滤波后的焊缝图像直方图进行自动分段均衡，实现在图像对比度增强的同时保留局部细节。根据直方图中的激光带区域分段，利用Otsu算法对焊缝图像二值化阈值进行自动选取。 (3)利用形态学算法进行抗噪膨胀腐蚀边缘提取，设计了一种自适应圆形结构半径选取算法，通过引入对二值图中激光带区域的深度量化来自动选取圆形结构元素的半径，实现了在提取焊缝图像边缘的同时有效地抑制图像中的飞溅等噪声。 (4)提出一种利用对二值图中目标区域深度量化的方法提取局部焊缝骨中心线，再按照由浅至深方向拓展局部焊缝骨中心线，从而得到图像骨骼的算法。该方法能有效地细化各种目标图像，且算法简单，易于实现。针对二值骨骼细化图，在以目标点为中心的一定范围内，利用骨骼重心到目标点的距离判断角点，实现对焊缝特征点的提取。

目录

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摘要

第1章 绪论

1．1 课题的背景和意义

1．2 图像处理技术的发展与应用

1．2．1 图像处理技术发展

1．2．2 图像处理技术的应用

1．3 视觉传感的焊缝图像处理国内外研究现状

1．3．1 焊接的视觉传感技术

1．3．2 焊缝图像处理技术的研究现状

1．4 本文的研究内容与章节安排

第2章 焊接图像的滤波去噪

2．1 引言

2．2 图像的滤波算法

2．3 焊缝图像中值滤波的改进

2．3．1 极值噪声的自适应聚类中值滤波

2．3．2 随机噪声的自适应聚类中值滤波

2．3．3 图像去噪滤波结果量化对比分析

2．4 本章小结

第3章 焊接图像的对比增强

3．1 引言

3．2 灰度变换

3．2．1 线性变换

3．2．2 分段线性变换

3．2．3 非线性变换

3．3 直方图变换

3．3．1 直方图

3．3．2 直方图均值化

3．4 改进的直方图均衡算法

3．5 焊接图像的改进二值化处理

3．6 本章小结

第4章 焊接图像的特征提取

4．1 引言

4．2 焊缝图像的边缘提取

4．2．1 边缘检测算法

4．2．2 基于形态学的改进二值边缘检测

4．3 焊缝图像的中心线提取

4．3．1 图像细化算法

4．3．2 改进的细化算法

4．3．3 仿真结果与分析

4．4 焊缝图像的角点检测

4．5 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目和成果