光切法視覺檢測的焊縫坡口中心定位方法

劉源泂，黃楚勤，黃 明，賀星宇，鄢佳豪，周 曠

（1.武漢科技大學(xué)冶金裝備及其控制教育部重點實驗室，湖北武漢430081；2.武漢科技大學(xué)機械傳動與制造工程湖北省重點實驗室，湖北武漢430081；3.華中科技大學(xué)機械科學(xué)與工程學(xué)院，湖北武漢430074）

光切法視覺檢測的焊縫坡口中心定位方法

劉源泂1，2，黃楚勤3，黃 明1，2，賀星宇1，2，鄢佳豪1，2，周 曠1，2

（1.武漢科技大學(xué)冶金裝備及其控制教育部重點實驗室，湖北武漢430081；2.武漢科技大學(xué)機械傳動與制造工程湖北省重點實驗室，湖北武漢430081；3.華中科技大學(xué)機械科學(xué)與工程學(xué)院，湖北武漢430074）

焊縫坡口成像質(zhì)量和焊縫中心定位是實時焊縫跟蹤系統(tǒng)的關(guān)鍵問題，針對氬弧焊接時坡口的視覺焊縫跟蹤過程中強弧光干擾等問題，設(shè)計了基于高亮單色激光結(jié)合窄帶濾鏡的光切法坡口成像系統(tǒng)，分析焊縫圖像特征，提出一種基于直線Hough變換的坡口中心快速定位方法，實際應(yīng)用結(jié)果表明，該系統(tǒng)算法簡單并滿足實時性要求。

機器視覺；焊縫跟蹤；坡口；光切法；霍夫變換

0 前言

隨著計算機視覺技術(shù)的快速發(fā)展，利用視覺傳感技術(shù)來獲取焊縫特征具有非接觸、高精度和高靈敏度等特點，廣泛用于焊縫跟蹤、熔池監(jiān)測等工業(yè)場合[1-2]。機器視覺的焊縫跟蹤過程中，由于弧光、飛濺和電磁噪聲等干擾，焊縫坡口形貌高質(zhì)量成像和焊縫軌跡準確定位及視覺系統(tǒng)實時控制是其中關(guān)鍵問題[3]。光學(xué)式焊縫跟蹤方法有利用面陣相機直接對焊縫成像，結(jié)合Canny算子、形態(tài)學(xué)算子等邊緣檢測方法提取焊縫邊緣[4-6]，還有構(gòu)建激光結(jié)構(gòu)光光切成像光路，對坡口折線圖像基于拐點斜率[6-7]進行軌跡識別，或者基于雙目立體匹配算法[8]、信息融合算法[9]等的焊縫檢測方法。

對于某些工件尺寸較大的氬弧焊工況，目前常用的視覺成像及焊縫定位方法存在以下不足：

（1）為保證焊接質(zhì)量，需要在連續(xù)氬弧焊之前采用人工點焊的方式在工件焊縫上按一定間距進行點焊，如圖1所示，從而對其視覺成像后焊縫坡口邊緣造成影響（見圖2），V型激光線圖像幾何特征改變，難以依據(jù)圖像直線斜率變化判斷拐點。

圖1 氬弧焊焊縫及初始焊點Fig.1 TIG welds and initial solder joints

圖2 V型焊縫不同位置坡口折線圖像對比Fig.2 Broken line images contrast of the different positions in the V weld groove

（2）如圖3所示，焊縫坡口機加工表面對激光光源反射二次成像后造成干擾，以及焊接過程中煙氣反射弧光后淹沒坡口圖像，都為邊緣提取帶來困難。

圖3 焊縫坡口圖像Fig.3 Images of weld groove

因此，在此類焊縫跟蹤任務(wù)中，結(jié)構(gòu)光焊縫坡口高質(zhì)量成像和根據(jù)坡口圖像特征設(shè)計有效的中心定位算法是關(guān)鍵所在。首先針對光切法平面V型坡口曲線焊縫檢測進行最優(yōu)成像設(shè)計[10]，基于單激光光切成像光路，有效抑制弧光、飛濺雜光、煙氣反射光和環(huán)境光等干擾，并設(shè)計開發(fā)了基于Hough變換直線檢測的坡口中心定位算法。

1 焊縫坡口成像系統(tǒng)設(shè)計

基于光切法的焊縫坡口成像系統(tǒng)示意如圖4所示，主要技術(shù)包括采用高亮線激光光源照射坡口，入射角45°～60°可調(diào)，采用面陣CCD相機（DHSV2001GM）配鏡頭（KOWA-LM5JC10M）成像，配置帶通500～550 nm窄帶濾鏡，成像視場150×115 mm，系統(tǒng)分辨率為0.28 mm/pixel。成像系統(tǒng)位于焊槍前150 mm，焊槍和成像系統(tǒng)之間安裝擋板，擋板距焊接平面距離約10 mm。

圖4 系統(tǒng)檢測原理Fig.4 Detection system schematic

選取干擾較大的圖像（見圖5），氬弧焊接中的飛濺和煙氣造成了一定干擾，總體焊縫清晰，與背景對比度滿足處理要求。

圖5 典型焊縫坡口圖像Fig.5 Images of the typical weld groove

2 焊縫坡口圖像處理

現(xiàn)場環(huán)境下獲取的圖像格式為256級1 628× 1 236灰度圖，針對坡口折線圖像位置對圖像進行開子窗處理，可進一步排除干擾并提高處理效率，圖像處理流程如圖6所示。首先針對圖像干擾進行圖像二值化、濾波降噪及骨架細化等處理，進一步對激光折線圖像基于Hough變換進行直線檢測，通過兩條直線中間端點，取中點后定位為坡口中心位置。

圖6 焊縫坡口圖像處理算法框圖Fig.6 Image processing algorithm flow chart of weld groove

2.1 圖像預(yù)處理

考慮到平面焊縫特點，坡口折線在圖像中位置基本固定，對原始圖像進行開窗處理后子圖格式為256級512×64灰度圖，圖5中四幅圖對應(yīng)的子圖像及各自二值化處理如圖7所示，可以看出圖像對比度和亮度對二值化閾值的選取帶來的影響。實驗表明采用激光帶區(qū)域平均灰度值作為閾值效果較好，但需要人工設(shè)置，故本研究采用激光帶區(qū)域平均灰度值與OTSU法閾值直線擬合后作為二值化閾值，實現(xiàn)自動二值化處理[6，11]，二值化閾值為180～230。

另外，在二值化處理前可根據(jù)實際情況選擇中值濾波進行平滑去噪，中值濾波屬于非線性平滑算法，可減少圖像邊緣模糊，獲得較清楚的圖像邊緣，并明顯抑制了焊縫圖像中垂直方向的沖擊噪聲及椒鹽噪聲[12]。

2.2 直線Hough變換

對細化后的二值化圖像Hough變換進行直線檢測?？紤]到圖像中激光線基本為水平方向，定義Hough變換直線極坐標表示形式為

式中 ρ為直線到原點距離，θ為直線斜率角，-90°≤θ≤90°。圖像直角坐標系X-Y中一點（x，y）經(jīng)過式（1）變換后為一條正弦曲線，依次變換圖像所有點，令θ以1°為增量，得到對應(yīng)圖像直角坐標系中直線對應(yīng)的（ρ，θ），圖5中各圖直線Hough變換統(tǒng)計及對應(yīng)檢測直線的結(jié)果如圖8所示，橫坐標為θ，縱坐標為ρ?？梢钥闯龇謩e以拐點為端點檢測出坡口兩側(cè)的直線，進一步得到兩個端點的中心位置，即此時焊縫中心的坐標，如圖中灰色圓點所示。

圖7 焊縫坡口圖像子窗及二值化處理Fig.7 Image processing algorithm flow chart of weld groove

圖8 Hough直線變換及中點定位結(jié)果Fig.8 Hough transform and weld groove midpoint positi-oning results

2.3 討論

基于VC6.0開發(fā)了焊縫中心跟蹤系統(tǒng)軟件，運行于Core i5-CPU 2.8 GHz系統(tǒng)環(huán)境中，當(dāng)面陣CCD相機幀率為14 fps時（相機最大幀率），對應(yīng)的焊接速度10 mm/s，沿焊接方向采樣精度0.714 mm/次。按上述方法流程處理1 628×1 236灰度圖，平均每張圖像處理周期為21.2 ms，滿足實際應(yīng)用中對焊接速度的實時性要求。

3 結(jié)論

采用基于Hough直線檢測的坡口中心定位方法有效實現(xiàn)了焊縫中心軌跡識別與焊槍反饋控制，其關(guān)鍵在于優(yōu)化了成像系統(tǒng)，綠色高亮激光配合窄帶濾鏡有效抑制了焊接弧光的干擾及環(huán)境雜光，大分辨率CCD相機提高了圖像像素分辨率，從而獲得激光折線對比度明顯的圖像，以及有效的二值化處理，最終取得良好效果，有效提高了焊接質(zhì)量和效率。

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Weld groove center location method based on light-section method in vision inspection

LIU Yuanjiong1，2，HUANG Chuqin3，HUANG Ming1，2，HE Xingyu1，2，YAN Jiahao1，2，ZHOU Kuang1，2
（1.Key Laboratory of Metallurgical Equipment and Control Technology，Wuhan University of Science and Technology，Wuhan 430081，China；2.Key Laboratory of Mechanical Transmission and Manufacturing Engineering，Wuhan University of Science and Technology，Wuhan 430081，China；3.School of Mechanical Science and Engineering，Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 430074，China）

The imaging quality of welding groove and the location of welding center are the key problems in the real-time welding seam tracking system.Aimed at solving the strong arc disturbance existing and other problems in the processes of groove weld seam tracking based on machine vision in argon-arc welding，a fast location method based on Hough transform is designed on the basis of groove imaging system by using light-section method，combining the high-brightness and one-wavelength laser with narrow-band filter，and the features of the welding seam images.The practical results show that the system has a simple algorithm process and a good real-time performance.

machine vision；seam tracking；groove；light-section method；Hough transform

TP277

B

1001－2303（2017）03－0054-05

10.7512/j.issn.1001-2303.2017.03.10

獻

劉源泂，黃楚勤，黃明，等.光切法視覺檢測的焊縫坡口中心定位方法[J].電焊機，2017，47（03）：54-58.

2016-04-11；

2017-02-16

湖北省教育廳科研計劃重點項目（D20151102）；武漢科技大學(xué)大學(xué)生科技創(chuàng)新基金研究項目（14ZRA058）

劉源泂（1979—），男，山西長治人，講師，博士，主要從事機械設(shè)計、工業(yè)自動化檢測的研究工作。