全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法及应用

1.本发明属于焊接技术领域，具体涉及一种全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法及应用。


背景技术：

2.窄间隙熔化极气体保护焊是一种高效、高质量、低成本的焊接方法。在窄间隙焊接过程中，因受坡口加工误差、装配误差、焊接变形、坡口形式等因素影响，导致焊炬中心偏离坡口中心，从而导致坡口两侧壁熔深的不均匀。因此，有必要对坡口边缘进行实时提取并检测，从而实现坡口宽度、坡口中心位置的检测和焊接过程的实时跟踪控制。
3.为了实现精确检测和焊接过程的实时跟踪控制，传感技术是关键。目前，视觉传感因非接触、灵敏度高、抗干扰能力强等优点被广泛应用。具体可分为主动视觉传感(需要外加光源，比如激光传感器)和被动视觉传感(以电弧或熔池本身作为光源)。其中，被动视觉传感方法，可实现与电弧位置同步传感、无需外加光源、成本低、适合多种坡口、获取信息量大的优点，而被广泛应用。但是，焊接过程中存在焊接飞溅、电弧弧光和焊接烟尘等干扰，如何在干扰条件下准确地检测坡口边缘位置，是实现焊接过程参数的精确检测和实时跟踪控制的关键。
4.中国专利号为zl201610517913.x、名称为“焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法”的发明专利，公开了一种焊接坡口边缘位置视觉传感检测方法。其利用视觉传感器采集焊接区域全局图像，通过roi窗口截取电弧对侧坡口边缘图像，经图像处理后提取坡口边缘线；在提取的坡口边缘线上，通过局部模式识别小窗口，检测坡口边缘线的最直段，并以最直段上坡口边缘的位置检测值作为焊接坡口边缘位置的检测值。其缺点是：1)该方法属于局部模式识别方法，容易陷入局部最优，当坡口边缘roi窗口高度为100pixels时，能剔除单个焊接飞溅尺寸为1.4mm，若焊接飞溅尺寸继续增大，或当坡口边缘上焊接飞溅占比超过60％时，坡口边缘检测精度明显降低；当坡口边缘roi窗口高度降至80pixels时，该方法剔除焊接飞溅尺寸约为0.8mm，说明算法精度受坡口边缘roi窗口高度的影响；2)该方法通过整体阈值分割方法对坡口边缘的roi窗口图像进行二值化处理，当存在因弧光和烟尘干扰引起的图像灰度分布不均匀时，难以准确提取坡口边缘轮廓线；3)对坡口边缘roi窗口进行自适应定位时，没有采用抑制电弧最高点波动的数字滤波算法，其坡口边缘roi窗口定位的准确性易受焊接飞溅干扰和电弧稳定性的影响。
5.中国专利号为zl201410741503.4、名称为“窄间隙焊接电弧摇动的适应控制方法及装置”的发明专利，公开了一种窄间隙焊接电弧摇动的适应控制方法及装置。该方法采用红外摄像机系统实时提取坡口宽度信息，并根据坡口宽度变化实现对电弧摇动角度的自适应控制；其缺点是：1)该方法没有采用模式识别方法，而是通过中值或均值滤波方法获取坡口左、右边缘位置和坡口宽度检测值，当焊接飞溅占比超过50％时，坡口宽度检测精度易受较大焊接飞溅的影响；2)该方法通过整体阈值分割方法对坡口边缘roi窗口图像进行二值
化处理，当存在因弧光和烟尘干扰引起图像灰度分布不均匀时，难以准确提取坡口边缘轮廓线，影响坡口宽度的检测精度；3)对roi窗口位置进行自适应定位时，没有考虑坡口边缘roi窗口图像中的背景占比对坡口边缘线提取的影响，从而降低了坡口宽度的检测精度。
6.中国专利号为zl201210325926.9、名称为“基于红外视觉传感的窄间隙焊接监控及焊缝偏差检测方法”的发明专利，公开了一种基于红外视觉传感的窄间隙焊接监控及焊缝偏差检测方法。该方法采用红外cmos摄像机获取焊接图像，通过计算远离电弧侧的熔池左(或右) 边缘到左(或右)截取窗口的左(或右)边界的距离获取焊缝偏差值。其缺点是：1)该方法在设置左和右坡口边缘位置截取窗口时，未采用自适应定位方法，其适应性差；2)该方法未解决焊接烟尘、飞溅等干扰对坡口边缘位置检测精度的影响。


技术实现要素：

7.本发明的目的是针对现有技术存在窄间隙焊接坡口边缘位置检测精度不高、焊接环境适应性不强、自适应能力不足等缺点，提出了一种检测精度高、抗焊接干扰能力强、实用性好的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法及应用。
8.本发明的方法是通过位置自适应的坡口边缘roi窗口，截取坡口边缘roi窗口图像，通过局部图像处理，提取电弧对侧的坡口边缘原始位置点，通过寻找坡口边缘原始位置点中位于垂线段上的坡口边缘位置点，剔除非垂线段上的离群位置点，对保留的真实位置点进行坡口边缘的重构，实现在焊接干扰条件下，坡口边缘位置的精确检测。
9.为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现。
10.一种全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，基于的检测系统主要包括：红外摄像机8、滤光系统7、信号触发器9、图像传输数据线10及计算机图像处理系统11，其中所述信号触发器9与红外摄像机8相连接，所述滤光系统7同轴安装在所述红外摄像机 8的镜头上，所述计算机图像处理系统11通过所述图像传输数据线10与所述红外摄像机8 连接；通过红外摄像机8、滤光系统7和信号触发器9采集窄间隙焊接区域全局图像13；其特征是，所述检测方法具体包括以下步骤：
11.1)确定坡口边缘roi窗口原点的初始横向位置：计算机图像处理系统11通过全局图像处理，从所述全局图像13中提取电弧2最高点14位置，确定能截取电弧同侧坡口边缘的 sroi窗口16的位置、或能同时截取坡口双边缘的broi窗口17的位置；通过对sroi窗口 16截取的图像进行预设窗口图像处理、获取电弧同侧的初始坡口边缘位置，或通过对broi 窗口17截取的图像进行预设窗口图像处理、获取电弧同侧和对侧的初始坡口边缘位置，以自适应确定电弧对侧坡口边缘roi窗口12原点15的初始横向位置；
12.2)获取坡口边缘原始位置点集合根据电弧最高点位置和坡口边缘roi窗口12原点 15的初始横向位置自适应确定坡口边缘roi窗口12的位置后，通过该自适应定位方法确定的坡口边缘roi窗口12，截取电弧2对侧的坡口左边缘4或坡口右边缘5的roi窗口图像，并通过局部图像处理提取坡口左边缘4或坡口右边缘5，获取由h个数据组成的坡口边缘原始位置点集合其中，i表示当前操作，h表示roi窗口12的高度值；
13.3)对获取的坡口边缘原始位置点集合中的位置点进行一次数据滤波：沿坡口边缘roi 窗口12的高度h方向上，依次计算坡口边缘原始位置点集合中相邻两位置点的
x坐标的差值，将差值为零的位置点分到同一个位置点子集合中；相应地，p(1≤p《h)个位置点子集合被找到，从而形成包含p个位置点子集合的坡口边缘预处理位置点集合相应地，形成p个垂线段，每一个垂线段含有相同的x坐标值，即横坐标值；
14.4)对坡口边缘预处理位置点集合中的位置点进行二次数据滤波：具体包括如下步骤：
15.①
判断坡口边缘预处理位置点集合中数据的分散度：针对步骤3)获取的坡口边缘预处理位置点集合首先判断坡口边缘预处理位置点集合中位置点的分散度；具体为：搜索坡口边缘预处理位置点集合中所有位置点横坐标值的最大值x
k_max
和最小值x
k_min
，计算极差rk＝x
k_max-x
k_min
；判断极差rk与数据分散度阈值r
t
的大小，数据分散度阈值r
t
＝int(h
×
4％)，若满足rk≤r
t
，将坡口边缘预处理位置点集合作为最终坡口边缘真实位置点集合若rk＞r
t
时，将坡口边缘原始位置点集合中h个位置点横坐标值的中值并以作为滤波阈值变量mk，再结合方向滤波器，滤除离群数据后，获取坡口边缘保留位置点集合
16.②
针对步骤
①
获取的坡口边缘保留位置点集合判断位置点分散度：通过计算坡口边缘保留位置点集合中每个位置点横坐标值的极差rk，如果满足rk≤r
t
，坡口边缘保留位置点集合作为坡口边缘真实位置点集合否则，计算坡口边缘保留位置点集合中位置点横坐标值的中值并以作为滤波阈值变量mk。通过方向滤波器，获取过滤后的坡口边缘保留位置点集合重复该过程，直至中每个位置点横坐标值极差 rk满足rk≤r
t
，形成坡口边缘真实位置点集合
17.5)重构坡口边缘线：针对步骤4)获取的坡口边缘真实位置点集合统计保留的真实位置点的个数ns；当ns≤int(h
×
10％)时，采用均值计算的方法重构包含h个坡口边缘位置点的坡口边缘重构位置点集合否则，通过最小二乘线性拟合方法，重构包含h个坡口边缘位置点的坡口边缘重构位置点集合其中，坡口边缘位置点的横坐标为
18.6)获取坡口边缘位置检测值：针对步骤5)获取的包含h个坡口边缘位置点的坡口边缘重构位置点集合通过计算h个坡口边缘位置点横坐标的均值或拟合值，获取坡口边缘位置采样值；针对坡口边缘位置采样值采用数字滤波方法，获取坡口边缘位置检测值；
19.7)重复上述所述步骤2)至步骤6)，直至焊接过程结束。
20.进一步优选，在所述步骤1)中，所述全局图像处理包括：先对全局图像13采用中值滤波，进行图像去噪；再采用直方图分析，计算全局图像13中处于不同灰度值的像素频数
后，进行全局阈值将全局图像13二值化；最后，通过形态学运算，提取电弧轮廓后，通过灰度搜索，获取电弧最高点坐标值。所述预设窗口图像处理包括对截取的窗口图像进行中值滤波去噪，对比度拉伸提高图像对比度，对窗口图像采用otsu阈值处理，再通过形态学运算剔除孤立点，然后采用canny边缘算子提取预设窗口图像中的坡口边缘线；
21.进一步优选，在所述步骤1)中，sroi窗口16和broi窗口17的纵向位置是通过电弧最高点14的纵坐标值确定；sroi窗口16的横坐标位置是通过电弧最高点14的横坐标值和电弧最高点14的横坐标值到坡口边缘的设定距离获得。
22.进一步优选，在所述步骤2)中，所述坡口边缘roi窗口12的自适应定位方法包括：
23.①
从最近连续n1帧所述全局图像13中，提取n1个电弧最高点14的纵坐标值，再通过数字滤波方法获取其n1个纵坐标值的滤波值f1，并以(f
1-δ1)作为所述坡口边缘roi窗口 12原点15的纵坐标值；其中，δ1为所述坡口边缘roi窗口12原点15的纵坐标位置值的修正常数，其取值范围为[-h,h]；
[0024]
②
从最近连续n2个与当前待检测坡口边缘同侧的前帧坡口边缘roi窗口12图像中、提取n2个坡口左边缘4或坡口右边缘5的位置值，再通过数字滤波方法获取其n2个位置值的滤波值f2，并以(f
2-δ2)作为所述坡口边缘roi窗口12原点15的横坐标值；或针对当前全局图像13，通过所述能同时截取坡口双边缘的broi窗口17提取坡口左边缘4和坡口右边缘5的当前位置值，再通过数字滤波方法获取最近n3个电弧对侧坡口边缘位置值的滤波值 f3，并以(f
3-δ2)作为所述坡口边缘roi窗口12原点15的横坐标值；其中，δ2为所述坡口边缘roi窗口12原点15的横坐标位置值的修正常数，为所述坡口边缘roi窗口12的半宽，即δ2＝w/2，其中w为所述坡口边缘roi窗口12的宽度。
[0025]
进一步优选，在所述步骤2)中：所述局部图像处理，包括对坡口边缘roi窗口图像进行中值滤波去噪，再进行对比度拉伸提高坡口边缘roi窗口图像对比度，然后进行分区阈值，获取二值化图像，采用形态学运算进一步去噪后，提取坡口边缘roi窗口图像的边缘线。
[0026]
其中所述对比度拉伸选用分段线性变化函数，所述形态学运算选用闭运算，所述边缘提取选用canny算子，所述分区阈值是将坡口边缘roi窗口图像平均分成4等份后，分别对每一分区的图像采用大津法阈值。
[0027]
进一步优选，在所述步骤4)中：所述方向滤波器表述为：当所述坡口边缘位置点位于左边缘上时，方向滤波器为低通滤波器，表达为xk≤mk，即保留位置点横坐标值小于等于滤波阈值变量mk的位置点；当所述坡口边缘位置点位于右边缘上时，方向滤波器为高通滤波器，表达为xk≥mk，即保留位置点的横坐标值大于等于滤波阈值变量mk的位置点；xk表示循环数据变量，其值等于坡口边缘预处理位置点集合或坡口边缘保留位置点集合中的位置点横坐标值。
[0028]
进一步优选，在所述步骤6)中，所述数字滤波方法为限幅抗脉冲均值滤波，具体包括如下步骤：
[0029]
①
确定滤波窗口包含数据个数nf：该滤波窗口包含本次坡口边缘位置采样值gs在内的、最近连续nf个坡口边缘位置采样值，所述滤波窗口包含数据个数nf》2；
[0030]
②
计算本次采样偏差η1：计算本次滤波窗口内nf个坡口边缘位置采样值的均值es，并计算本次坡口边缘位置采样值gs与均值es的差的绝对值，作为本次采样偏差η1；
[0031]
③
计算本次采样偏离度de：计算本次采样偏差η1与前次采样偏差η0的比值，并将该
比值作为本次采样偏离度de；
[0032]
④
修复异常采样值：当本次采样偏离度de大于异常修复阈值d
th
时，则将前次坡口边缘位置检测值作为本次坡口边缘位置采样值gs，实现对本次异常采样值的修复，所述异常修复阈值d
th
＝3～10；
[0033]
⑤
计算本次坡口边缘位置检测值gd：在nf个坡口边缘位置采样值中去除最大值和最小值后，对剩余的(n
f-2)个坡口边缘位置采样值求均值，并以此均值作为本次坡口边缘位置检测值gd。
[0034]
本发明的一种全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法应用于焊接坡口宽度、坡口中心位置的检测和焊接过程的实时跟踪控制；应用的方法是，基于检测到的焊接坡口左边缘4和坡口右边缘5，通过计算两边缘对应位置的均值，获取焊接坡口中心位置值；通过计算两边缘对应位置的差值，获取焊接坡口宽度值。
[0035]
与现有技术相比，本发明的优点和有益效果主要是：
[0036]
1)通过全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，对坡口边缘原始位置点进行离群数据过滤，能去除约2.4mm以下的模拟焊接飞溅，提高了坡口边缘检测精度和所提方法对焊接环境的适应性；
[0037]
2)通过自适应定位的坡口边缘roi窗口，根据电弧最高点纵坐标值和同侧前帧坡口边缘位置值的数字滤波结果，自适应获取坡口边缘roi窗口原点位置的纵坐标值和横坐标值，减少了焊接飞溅干扰和电弧稳定性对坡口边缘roi窗口定位准确性的影响；通过焊接试验表明，相邻两帧焊接图像的电弧最高点最大位置差由滤波前的～4mm，稳定至1mm以内；提高了roi窗口定位的有效性。
[0038]
3)通过坡口边缘图像位置自修正方法，使坡口边缘roi窗口图像中的背景占比保持在～50％，提高了坡口边缘图像的可分性和坡口边缘的提取精度；
[0039]
4)通过坡口边缘roi窗口图像的四等份分区阈值方法，在焊接烟尘和弧光影响下，降低了坡口边缘位置点的离散度，坡口边缘提取精度提高了～68％。
附图说明
[0040]
图1为窄间隙坡口边缘的被动视觉传感检测系统框图；
[0041]
图2为利用图1所示的检测系统采集的焊接区域全局图像示意图；图2(a)为电弧位于坡口右边缘的全局图像示意图；图2(b)为电弧位于坡口左边缘的全局图像示意图。
[0042]
图3为窄间隙焊接区域全局图像中的sroi和broi窗口示意图；
[0043]
图4为窄间隙焊接图像处理流程图；
[0044]
图5为窄间隙焊接被动视觉传感检测的坡口边缘全局模式识别算法原理图；图5(a)为一次数据过滤，图5(b)为二次数据过滤；
[0045]
图6为脉冲焊接时窄间隙焊接图像处理实施例。图6(a)和(b)为焊接区域全局图像，图6(c)和(d)为提取电弧区域图像，图6(e)和(f)为坡口右、左边缘roi窗口，图6 (g)和(h)为坡口右、左边缘roi窗口图像及图像处理结果，图6(j)和(j)为提取的坡口右、左边缘；
[0046]
图7为脉冲焊接时针对坡口右边缘原始数据分布的全局模式识别算法实施例。7(a)坡口边缘原始位置点，7(b)搜索坡口边缘原始位置点中的离群位置点，7(c)坡口边缘预处理位置点，7(d)坡口边缘真实位置点，7(e)重构的坡口边缘线；
[0047]
图8为直流焊接时窄间隙焊接图像处理实施例；图8(a)和(b)为焊接区域全局图像，图8(c)和(d)为提取的电弧区域图像，图8(e)和(f)为坡口右、左边缘roi窗口，图 8(g)和(h)为坡口右、左边缘roi窗口图像及图像处理结果，图8(j)和(j)为提取的坡口右、左边缘；
[0048]
图9为直流焊接时针对坡口右边缘原始数据分布的全局模式识别算法实施例；9(a)坡口边缘原始位置点，9(b)搜索坡口边缘原始位置点中的离群位置点，9(c)坡口边缘一次保留位置点，9(e)坡口边缘二次保留位置点，9(e)坡口边缘真实位置点，9(f)重构的坡口边缘线；
[0049]
图1、图2和图3中：1a—焊接坡口左侧墙；1b—焊接坡口右侧墙；2—电弧；3a—送丝机；3b—电弧运动驱动器；3c—导电杆机构；3d—焊丝；4—坡口左边缘；5—坡口右边缘； 6—焊接坡口；7—滤光系统；8—红外摄像机；9—信号触发器；10—图像传输数据线；11—计算机图像处理系统；12—坡口边缘roi窗口；13—焊接区域全局图像；14—电弧最高点； 15—坡口边缘roi窗口12的原点；16—sroi窗口；17—broi窗口；vw—焊接速度；θ—红外摄像机8的拍摄角度；p
arc
—摇动电弧位置信号；ib—基值电流信号；o
i-1
—前一帧焊接区域全局图像的原点，也是直角坐标系x
i-1-o
i-1-y
i-1
的原点；oi—当前帧焊接区域全局图像的原点，也是直角坐标系x
i-o
i-yi的原点；为本次的坡口边缘roi窗口12的原点；h—roi窗口12 的高度；和—坡口左、右边缘位置点。
[0050]
图2中的图2(a)对应于前次(第i-1次)采样，表示电弧位于右侧时的情形；图2(b) 对应于本次(第i次)采样，表示电弧位于左侧时的情形。图中，黑色回形封闭实线表示焊接图像轮廓，包括坡口左右侧壁和熔池前后端边缘。
具体实施方式
[0051]
下面结合附图和具体实施方式，对本发明的技术方案作进一步详细说明，但本发明保护范围不限于下述实施例，凡采用等同替换或等效变换形式获得的技术方案，均在本发明保护范围之内。
[0052]
如图1所示，为本发明的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法使用的窄间隙坡口边缘的被动视觉传感检测系统框图，其主要包括：窄间隙摇动/旋转电弧焊炬、视觉传感系统及计算机图像处理系统11。其中，窄间隙摇动/旋转电弧焊炬包括电弧运动驱动器 3b和导电杆机构3c，其电弧运动驱动器3b包括驱动机构和焊炬控制器，其导电杆机构3c为由折弯导电杆和与之相接的直型导电嘴构成的折弯导电杆机构、或为由直型导电杆和与之相接的偏心导电嘴构成的偏心导电杆机构；焊丝3d经过送丝机3a，穿过电弧运动驱动器3b后，从导电杆机构3c中斜向伸出，在焊接坡口6中产生焊接电弧2，并围绕焊炬中心线作周期性圆弧形摇动或单向旋转。当电弧摇动或旋转至坡口左侧壁或坡口右侧壁最近位置时，焊炬控制器发出电弧位置信号p
arc
；脉冲焊接时，当电弧摇动至坡口左侧壁或坡口右侧壁最近位置处停留时，焊炬控制器通过电流传感器实时检测电弧电流，产生电弧基值电流信号ib。
[0053]
视觉传感系统包括滤光系统7和红外摄像机8、信号触发器9、图像传输数据线10。其中，滤光系统7包括中心波长范围为800～1100nm窄带滤光镜、中性减光镜、uv镜；红外摄
像机8与滤光系统7同轴安装，从焊接熔池前方以俯角θ(20～60
°
)对准焊接熔池，与焊炬保持固定距离，并以焊接速度vw向前移动，红外摄像机8的焦距范围为18～45mm、光圈范围为f/5.6～36；信号触发器9接收到电弧位置信号p
arc
或还同时接收到电弧基值电流信号ib后，通过外触发方式触发红外摄像机8，开始采集焊接区域全局图像13，并通过与红外摄像机8 相连的图像传输数据线10送入计算机图像处理系统11中，用于后续焊接坡口左边缘4和坡口右边缘5的检测。
[0054]
本发明的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其总体方案是：计算机图像处理系统11以外触发方式获取焊接区域全局图像13，通过全局图像处理获取电弧最高点14位置，如图2所示；通过与电弧位置和坡口边缘位置相适应的坡口边缘roi窗口12，截取电弧2对侧的坡口边缘roi窗口图像，在对坡口边缘roi窗口图像处理后，提取坡口左边缘或坡口右边缘线，形成与坡口边缘roi窗口高度相对应的坡口边缘原始位置点；针对获取的坡口边缘原始位置点，基于整体模式识别，提出了一种离群数据过滤算法，通过计算相邻位置点横坐标的差值和方向滤波器，剔除受焊接干扰的离群位置点，对保留的真实位置点通过线性拟合或计算均值的方法重构坡口边缘线，实现在焊接干扰条件下，坡口边缘位置的精确检测。其具体步骤包括：
[0055]
步骤1)：确定坡口边缘roi窗口的自适应定位，参见图2、图3和图4，具体包括如下步骤：
[0056]
①
计算机图像处理系统11采集全局图像13，如图2所示；依次通过中值滤波、直方图分析、全局阈值和形态学运算，对全局图像13进行全局图像处理，如图4所示；从全局图像 13中提取电弧2区域图像，对获取的电弧2区域图像进行灰度搜索，寻找出电弧最高点14的横坐标值和纵坐标值；
[0057]
②
通过电弧最高点14的纵坐标值，以及电弧最高点14的横坐标值到电弧同侧坡口边缘距离，在全局图像13中确定能截取电弧同侧坡口边缘的sroi窗口16的位置，或还根据全局图像13的宽度，确定能同时截取坡口双边缘的broi窗口17的位置，如图3所示；
[0058]
③
针对sroi窗口16和broi窗口17截取的预设窗口图像，分别依次进行窗口图像的中值滤波、对比度拉伸、全局阈值、形态学运算和canny边缘提取，如图4所示，获取电弧 2同侧的初始坡口边缘位置，或获取电弧同侧和对侧的坡口边缘位置，以自适应确定电弧对侧坡口边缘roi窗口12原点15的初始横向位置。
[0059]
其中以自适应确定电弧对侧坡口边缘roi窗口12原点15的初始横向位置的具体方法步骤是：
[0060]
①
通过从最近连续n1帧所述全局图像13中，提取n1个电弧最高点14的纵坐标值，再通过数字滤波方法获取其n1个纵坐标值的滤波值f1，并以(f
1-δ1)作为所述坡口边缘roi 窗口12原点15的纵坐标值；其中，δ1为所述坡口边缘roi窗口12原点15的纵坐标位置值的修正常数，优选δ1为所述roi窗口12高度的一半，即为所述坡口边缘roi窗口12半高，此时δ1＝h/2，h为所述坡口边缘roi窗口12的高度；
[0061]
②
从最近连续n2个与当前待检测坡口边缘同侧的前帧坡口边缘roi窗口12图像中、提取n2个坡口左边缘4或坡口右边缘5的位置值，再通过数字滤波方法获取其n2个位置值的滤波值f2，并以(f
2-δ2)作为所述坡口边缘roi窗口12原点15的横坐标值；或针对当前全局图像13，通过所述能同时截取坡口双边缘的broi窗口17提取坡口左边缘4和坡口右边缘5的
当前位置值，再通过数字滤波方法获取最近n3个电弧对侧坡口边缘位置值的滤波值 f3，并以(f
3-δ2)作为所述坡口边缘roi窗口12原点15的横坐标值；其中，δ2为所述坡口边缘roi窗口12原点15的横坐标位置值的修正常数，优选为所述坡口边缘roi窗口12宽度的一半，即为所述坡口边缘roi窗口12半宽，此时δ2＝w/2，w为所述坡口边缘roi窗口 12的宽度；坡口边缘roi窗口12的高度h＝80像素、宽度w＝80像素。
[0062]
步骤2)：获取坡口边缘原始位置点集合，其分布参见图5；根据电弧最高点位置和同侧坡口边缘位置自适应确定坡口边缘roi窗口12的位置后，通过该坡口边缘roi窗口12截取电弧2对侧的坡口左边缘4或坡口右边缘5的坡口边缘roi窗口图像，通过对坡口边缘roi 窗口图像进行局部图像处理，依次包括中值滤波、对比度拉伸、等份分区阈值、形态学运算和边缘提取，如图4所示，在所述坡口边缘roi窗口12的高度h方向上，提取坡口左边缘4 或坡口右边缘5，获取由h个数据组成的坡口边缘原始位置点集合其中，所述对比度拉伸优选采用分段线性变化函数、所述等份分区阈值优选采用4等份分区的大津法阈值算法、所述形态学运算优选闭运算、所述边缘提取优选采用canny算子。
[0063]
步骤3)：一次数据过滤，参见图5；在所述坡口边缘roi窗口12的高度h方向上，针对获取的坡口边缘原始位置点集合依次对两相邻的位置点x坐标值做求差运算，并将其差值为零的两个及以上相邻位置点归入同一个垂直分布子集合，形成包含p(1≤p《h)个垂直分布子集合的坡口边缘预处理位置点集合并从坡口边缘原始位置点集合中搜索与p个子集合中横坐标相同的坡口边缘位置点原位保留；最后将剩余的不属于任何一个子集合的位置点滤除。其中，子集合和中的任一边缘位置点分别表示为表示为和δ、ξ和ψ为坡口边缘位置点在坡口边缘原始位置点集合中的y向位置序号。
[0064]
步骤4)：二次数据过滤，参见图5；经k次循环滤波后获取坡口边缘保留位置点集合为表示循环过滤后剩余的子集合数。针对上述一次数据过滤获取的坡口边缘预处理位置点集合相应地，通过寻找坡口边缘预处理位置点集合或坡口边缘保留位置点集合中的横坐标值xk的最大值x
k_max
和最小值x
k_min
，计算极差rk＝(x
k_max
‑ꢀ
x
k_min
)。当rk≤r
t
时，表明集合中位置点的分散度较小，则将坡口边缘预处理位置点集合或坡口边缘保留位置点集合直接作为坡口边缘真实位置点集合否则，通过对坡口边缘预处理位置点集合或坡口边缘保留位置点集合进行重复迭代过滤处理，直至满足条件 rk≤r
t
时，将坡口边缘保留位置点集合作为坡口边缘真实位置点集合最后，对坡口边缘真实位置点集合中的数据进行线性拟合或计算均值的方法，形成包含h个拟合数据或均值数据的坡口边缘重构位置点集合试验中，数据分散度阈值r
t
取值为int(h
×
4％)。
[0065]
具体来说，当循环过滤次数k＝1时，以坡口边缘预处理位置点集合中任一位置
点的横坐标作为数据集合xk中的任一循环数据变量xk，其中v(1≤v≤h)表示坡口边缘预处理位置点集合中的数据在坡口边缘原始位置点集合中的y向位置序号；计算坡口边缘原始位置点集合中h个位置点横坐标中值并以作为滤波阈变量mk。当k》1时，以坡口边缘保留位置点集合中任一数据的横坐标作为循环数据变量xk，其中ω(1≤ω≤h)表示坡口边缘保留位置点集合中的数据在坡口边缘原始位置点集合中的y向位置序号；计算坡口边缘保留位置点集合的f个子集合中的所有位置点横坐标中值并以作为滤波阈变量mk。
[0066]
步骤5)重构坡口边缘线：针对上述步骤4)获取的坡口边缘真实位置点集合统计保留的真实位置点的个数ns；当ns≤int(h
×
10％)时，采用均值计算的方法重构包含h个位置点的坡口边缘重构位置点集合否则，通过最小二乘线性拟合方法，将拟合后的h个位置点作为坡口边缘重构位置点集合
[0067]
步骤6)计算坡口边缘位置检测值：通过重构后的h个位置点的均值或拟合值，获取坡口边缘位置采样值；对坡口边缘位置采样值采用数字滤波方法，获取坡口边缘位置检测值。
[0068]
以下提供本发明全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法的4个具体实施例。
[0069]
实施例1
[0070]
图6所示，为脉冲焊接时窄间隙焊接图像处理实施例。试验条件包括：采用cmos红外摄像机作为红外摄像机8，信号触发器9接收到电弧位置信号p
arc
和电弧基值电流信号ib后，通过外触发方式触发红外摄像机8，开始采集焊接区域全局图像13，并通过与红外摄像机8 相连的图像传输数据线10送入计算机图像处理系统11中，用于后续坡口宽度及坡口中心的检测。红外摄像机8的拍摄角度θ＝25
°
，光圈为16，曝光时间为0.3ms；滤光系统7包括一个uv镜，一个透过率为30％的中性减光镜，一个中心波长为970nm、带宽为20nm的窄带滤光镜。焊接试件的母材为q370qe钢板，焊接坡口6的间隙为11.75mm；脉冲电弧2的平均电流为322.5a，平均电弧电压为29.3v，焊接速度vw为204mm/min，焊丝干伸长为20mm，焊丝3d的直径为1.2mm，焊接保护气体ar-20％co2的流量为25l/min。电弧2的圆弧形摇动频率为2.5hz，摇动角度为64
°
，坡口两侧壁的停留时间均为100ms。
[0071]
图6(a)和(b)分别为计算机图像处理系统11采集的电弧2摇动到坡口左边缘4和坡口右边缘5停留时的相邻两帧焊接区域全局图像13，其图像尺寸为544
×
544像素。其中，图 6(a)为电弧2在坡口左边缘4停留时采集的焊接区域全局图像13，此时电弧2对坡口左边缘4的弧光辐射较为严重，同时可观察到右边缘5上有一个焊接飞溅。图6(b)为电弧2在坡口右边缘5停留时采集的焊接区域全局图像13。计算机图像处理系统11接收到焊接区域全局图像13后，通过对全局图像13的灰度直方图分析，建立该焊接区域全局图像13的灰度直方图，选用250的灰度值作为全局阈值对焊接区域全局图像13(图6(a)和6(b))进行二值化，提取的电弧2区域图像分别如图6(c)和6(d)所示。
[0072]
通过对图6(c)和6(d)中的电弧2区域图像进行灰度搜索，计算出相邻前后两帧图像中电弧2的最高点14在直角坐标系x
i-1-o
i-1-y
i-1
和x
i-o
i-yi中的横纵坐标分别为(167，390) 和(371，393)。此时，坡口边缘roi窗口12的原点15的纵坐标值是通过电弧2的纵坐标值上移δ1(δ1＝h/2)获得，横坐标值是通过同侧前帧坡口边缘位置减去δ2(δ2＝w/2)获得；所以电弧对侧的坡口右、左边缘roi窗口12原点15的坐标值分别为(385，350)和(61，353)。 roi窗口的高度h和宽度w均为80像素，分别如图6(e)和6(f)中白色小方框所示。实际上，在连续焊接图像的检测中，坡口边缘roi窗口的原点坐标值，是通过连续n1电弧最高点纵坐标的滤波值和连续n2个同侧坡口边缘位置的滤波值来确定，可降低相邻两帧图像中坡口边缘roi窗口位置突变对坡口边缘定位和坡口宽度检测精度的影响。
[0073]
图6(g)和6(h)所示为经过中值滤波、对比度拉伸、四等份分区阈值后的坡口右、左边缘roi窗口图像，上述坡口边缘roi窗口图像中的背景占比约50％。图6(i)和6(j)所示为通过形态学运算和canny边缘算子后，提取坡口右边缘5和坡口左边缘4，如图中白线所示。从图6(i)中可看出，roi窗口图像12中提取的坡口右边缘5上有焊接飞溅，所以在后续的坡口边缘检测时必须采用有效的方法，才能有效避免焊接飞溅对坡口宽度和坡口中心的影响。
[0074]
实施例2
[0075]
图7为脉冲焊接时针对坡口右边缘原始数据分布的全局模式识别算法实施例。因上述图6(i)中提取的坡口右边缘5含有焊接飞溅，需要通过所提的基于全局模式识别的离群数据过滤算法，剔除焊接飞溅对坡口边缘位置影响。针对由坡口右边缘5获取的h个数据组成的坡口边缘原始位置点集合如图7(a)所示。依次计算相邻两位置点x坐标的值差，保留零差值对应的位置点，形成坡口边缘预处理位置点集合剔除差值不为零位置点集合中对应的数据，分别如图7(b)中圆空心点和方实心点所示。通过由滤波阈值变量mk形成的右边缘方向滤波器，即xk≥mk的高通滤波器，剔除远离中值的差值不为零位置点集合中的位置点，获取坡口边缘保留位置点集合如图7(c)中圆实心点和圆空心点所示；此时判断坡口边缘保留位置点集合中数据极差rk，该极差值rk满足分散度判据rk≤r
t
，因此将坡口边缘保留位置点集合作为坡口边缘真实位置点集合如图7(d)所示。此时，因为坡口边缘真实位置点集合中的位置点个数ns大于int(h
×
10％)，所以采用线性拟合的方法，获得坡口边缘重构位置点集合该坡口边缘能反映实际的左坡口边缘形态，如图7(e) 所示。
[0076]
从图7可以看出，图中包含飞溅的离群类数据被剔除，保留的真实数据能合理表征实际的坡口边缘分布；表明全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法有更高的检测精度、更好的抗干扰能力和更强的焊接环境适应性。通过与坡口右边缘5相同的方法，对坡口左边缘4进行重构，并将重构的坡口右边缘5的位置点与重构的坡口左边缘4的位置点，拟合至同一焊接区域后，对应位置计算均值，获取的坡口宽度和坡口中心位置采样值分别为 11.71mm和9.39mm，检测精度高于未对坡口右边缘5进行重建时的采样值。
[0077]
实施例3
[0078]
图8所示，为直流焊接时窄间隙焊接图像处理实施例。试验条件包括：信号触发器9接收到电弧2位于坡口侧壁停留期的摇动电弧位置信号p
arc
后(此时不涉及基值电流信号ib)，将摇动电弧位置信号p
arc
发送于红外摄像机8，开始采集焊接区域全局图像13。红外摄像机 8的拍摄角度θ＝20
°
、光圈为16、曝光时间为3.5ms。滤光系统7包括一个uv镜，一个透过率为10％的中性减光镜，一个中心波长为970nm、带宽为20nm的窄带滤光镜。焊接试件的母材为q370qe钢板，焊接坡口6的间隙为13.8mm；电弧2的电流为295a，电弧电压为 27.6v，焊接速度vw为204mm/min，焊丝干伸长为20mm，焊丝3d的直径为1.2mm，焊接保护气体ar-20％co2的流量为25l/min；电弧2的圆弧形摇动频率为2.5hz，摇动角度为72
°
，坡口两侧壁的停留时间均为100ms。
[0079]
基于上述试验系统和条件，分别采集电弧2位于坡口左边缘4和右边缘5的直流焊接区域全局图像13，其图像尺寸为544
×
544像素，如图8(a)和8(b)所示。其中，图8(a) 中电弧2对坡口左边缘4的弧光辐射较为严重，同时可观察到在坡口右边缘5上有一个焊接飞溅。通过与上述脉冲焊接图像相同的图像处理方法，提取电弧2区域图像分别如图8(c) 和8(d)所示。通过位置自适应的坡口边缘位置的roi窗口，如图8(e)和8(f)中白色方框所示；截取的坡口边缘roi窗口图像，经坡口边缘局部图像处理后，获取的坡口边缘图像以及坡口边缘线如图8(g)～8(j)所示。
[0080]
从图8(i)中可看出，坡口边缘roi窗口图像中提取的坡口右边缘5上因有焊接飞溅，所以在后续的坡口边缘检测时必须采用有效的方法，才能避免焊接飞溅对坡口边缘位置值的影响，从而提高坡口宽度和坡口中心的检测精度。
[0081]
实施例4
[0082]
图9所示为直流焊接时针对坡口右边缘原始数据分布的全局模式识别算法实施例。与上述脉冲焊接时的方法相似，针对上述图8(i)中提取到的坡口右边缘5获取的由h个数据组成的坡口边缘原始位置点集合如图9(a)所示。通过依次计算相邻两个位置点的数值差，保留零差值对应的位置点，形成坡口边缘预处理位置点集合剔除差值不为零位置点集合中的位置点，分别如图9(b)中圆空心点和方实心点所示。因为坡口边缘预处理位置点集合中的位置点不满足分散度判据rk≤r
t
，所以需要对坡口边缘预处理位置点集合中的位置点通过由滤波阈值变量mk形成的右边缘方向滤波器，即xk≥mk的高通滤波器，第一次剔除远离滤波阈值变量mk的数据集合获取一次保留位置点集合如图9(c)中圆实心点和圆空心点所示；通过计算一次保留位置点集合中的保留位置点的极差rk后，此时位置点极差rk不满足rk≤r
t
，所以需要通过高通滤波器进行第二次剔除远离中值的数据集合获取二次保留位置点集合如图9(d)中圆实心和圆空心所示；然后通过计算二次保留位置点集合中的保留位置点的极差rk，得到此时的rk《r
t
，则二次保留位置点集合作为坡口边缘真实位置点集合如图9(e)所示。通过统计坡口边缘真实位置点集合中的位置点个数ns，因为满足ns≥int(h
×
10％)，所以采用线性拟合方
法，获得重构的坡口边缘重构位置点集合该坡口边缘能反映实际的右坡口边缘形态，如图7(f)所示。通过重建的坡口右边缘和左边缘对应位置计算均值，获取的坡口宽度和坡口中心位置采样值分别为13.78mm和12.03mm，检测精度明显高于未对坡口右边缘5进行重建时的采样值。
[0083]
从图9中可以看出，右坡口边缘5上包含飞溅的离群类数据被剔除，保留的真实位置点数据能合理表征实际的坡口边缘分布；表明全局模式识别的离群数据过滤算法有更高的检测精度、更好的抗干扰能力和更强的焊接环境适应性。
[0084]
以上所述，仅为本发明部分的具体实施方式。当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，任何熟悉本技术领域的技术人员，当可根据本发明作出各种相应的等效改变和变形，都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

技术特征：
1.一种全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，基于的检测系统包括：红外摄像机(8)、滤光系统(7)、信号触发器(9)、图像传输数据线(10)及计算机图像处理系统(11)，其中所述信号触发器(9)与红外摄像机(8)相连接，所述滤光系统(7)同轴安装在所述红外摄像机(8)的镜头上，所述计算机图像处理系统(11)通过所述图像传输数据线(10)与所述红外摄像机(8)连接；通过红外摄像机(8)、滤光系统(7)和信号触发器(9)，采集窄间隙焊接区域全局图像(13)；其特征是，所述检测方法具体包括以下步骤：1)确定坡口边缘roi窗口原点的初始横向位置：计算机图像处理系统(11)通过全局图像处理，从所述全局图像(13)中提取电弧(2)电弧最高点(14)位置，确定能截取电弧(2)同侧坡口边缘的sroi窗口(16)的位置、或能同时截取坡口双边缘的broi窗口(17)的位置；通过对sroi窗口(16)截取的图像进行预设窗口图像处理、获取电弧(2)同侧的初始坡口边缘位置，或通过对broi窗口(17)截取的图像进行预设窗口图像处理、获取电弧(2)同侧和对侧的初始坡口边缘位置，以自适应确定电弧(2)对侧坡口边缘roi窗口(12)原点(15)的初始横向位置；2)获取坡口边缘原始位置点集合根据电弧最高点位置和坡口边缘roi窗口(12)原点(15)的初始横向位置自适应确定坡口边缘roi窗口(12)的位置后，通过该自适应定位方法确定的坡口边缘roi窗口(12)，截取电弧(2)对侧的坡口左边缘(4)或坡口右边缘(5)的roi窗口图像，并通过局部图像处理提取坡口左边缘(4)或坡口右边缘(5)，获取由h个数据组成的坡口边缘原始位置点集合其中，i表示当前操作，h表示roi窗口(12)的高度值；3)对获取的坡口边缘原始位置点集合中的位置点进行一次数据滤波：沿坡口边缘roi窗口(12)的高度h方向上，依次计算坡口边缘原始位置点集合中相邻两位置点的x坐标的差值，将差值为零的位置点分到同一个位置点子集合中；相应地，p(1≤p<h)个位置点子集合被找到，从而形成包含p个位置点子集合的坡口边缘预处理位置点集合相应地，形成p个垂线段，每一个垂线段含有相同的x坐标值，即横坐标值；4)对坡口边缘预处理位置点集合中的位置点进行二次数据滤波：具体包括如下步骤：
①
判断坡口边缘预处理位置点集合中数据的分散度：针对步骤3)获取的坡口边缘预处理位置点集合首先判断坡口边缘预处理位置点集合中位置点的分散度；具体为：搜索坡口边缘预处理位置点集合中所有位置点横坐标值的最大值x
k_max
和最小值x
k_min
，计算极差r
k
＝x
k_max-x
k_min
；判断极差r
k
与数据分散度阈值r
t
的大小，数据分散度阈值r
t
＝int(h
×
4％)，当满足r
k
≤r
t
，则将坡口边缘预处理位置点集合作为最终坡口边缘真实位置点集合当r
k
＞r
t
时，则将坡口边缘原始位置点集合中h个位置点横坐标值的中值并以作为滤波阈值变量m
k
，再结合方向滤波器，滤除离群数据后，获取坡口边缘保留位置点集合
②
针对步骤
①
获取的坡口边缘保留位置点集合判断位置点分散度：通过计算坡口边缘保留位置点集合中每个位置点横坐标值的极差r
k
，当满足r
k
≤r
t
，则坡口边缘保留位置点集合作为坡口边缘真实位置点集合g
i(s)
；否则，计算坡口边缘保留位置点集合中位置点横坐标值的中值并以作为滤波阈值变量m
k
；通过方向滤波器，获取过滤后的坡口边缘保留位置点集合重复该过程，直至中每个位置点横坐标值极差r
k
满足r
k
≤r
t
，形成坡口边缘真实位置点集合g
i(s)
；5)重构坡口边缘线：针对步骤4)获取的坡口边缘真实位置点集合g
i(s)
，统计保留的真实位置点的个数n
s
；当n
s
≤int(h
×
10％)时，则采用均值计算的方法重构包含h个坡口边缘位置点的坡口边缘重构位置点集合g
i(r)
；否则，通过最小二乘线性拟合方法，重构包含h个坡口边缘位置点的坡口边缘重构位置点集合g
i(r)
；其中，坡口边缘位置点的横坐标为6)获取坡口边缘位置检测值：针对步骤5)获取的包含h个坡口边缘位置点的坡口边缘重构位置点集合g
i(r)
，通过计算h个坡口边缘位置点横坐标的均值或拟合值，获取坡口边缘位置采样值；针对坡口边缘位置采样值采用数字滤波方法，获取坡口边缘位置检测值；7)重复上述所述步骤2)至步骤6)，直至焊接过程结束。2.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是：在步骤1)中，所述全局图像处理的具体内容和方法步骤是：先对全局图像(13)采用中值滤波，进行图像去噪；再采用直方图分析，计算全局图像(13)中处于不同灰度值的像素频数后，采用全局阈值将全局图像(13)二值化；最后，通过形态学运算，提取电弧(2)轮廓后，通过灰度搜索，获取电弧最高点(14)坐标值。3.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是：在步骤1)中，所述预设窗口图像处理的具体内容和方法步骤是：对截取的窗口图像进行中值滤波去噪，对比度拉伸提高图像对比度，对窗口图像采用otsu阈值处理，再通过形态学运算剔除孤立点，然后采用canny边缘算子提取预设窗口图像中的坡口边缘线。4.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是：在步骤1)中，sroi窗口(16)和broi窗口(17)的纵向位置是通过电弧最高点(14)的纵坐标值确定；sroi窗口(16)的横坐标位置是通过电弧最高点(14)的横坐标值和电弧最高点(14)的横坐标值到坡口边缘的设定距离获得。5.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是：在步骤2)中，所述坡口边缘roi窗口(12)的自适应定位方法的具体步骤是：
①
从最近连续n1帧所述全局图像(13)中，提取n1个电弧最高点(14)的纵坐标值，再通过数字滤波方法获取其n1个纵坐标值的滤波值f1，并以(f
1-δ1)作为所述坡口边缘roi窗口(12)原点(15)的纵坐标值；其中，δ1为所述坡口边缘roi窗口(12)原点(15)的纵坐标位置值的修正常数，其取值范围为[-h,h]；
②
从最近连续n2个与当前待检测坡口边缘同侧的前帧坡口边缘roi窗口(12)图像中、提取n2个坡口左边缘(4)或坡口右边缘(5)的位置值，再通过数字滤波方法获取其n2个位置值
的滤波值f2，并以(f
2-δ2)作为所述坡口边缘roi窗口(12)原点(15)的横坐标值；或针对当前全局图像(13)，通过所述能同时截取坡口双边缘的broi窗口(17)提取坡口左边缘(4)和坡口右边缘(5)的当前位置值，再通过数字滤波方法获取最近n3个电弧对侧坡口边缘位置值的滤波值f3，并以(f
3-δ2)作为所述坡口边缘roi窗口(12)原点(15)的横坐标值；其中，δ2为所述坡口边缘roi窗口(12)原点(15)的横坐标位置值的修正常数，为所述坡口边缘roi窗口(12)的半宽，即δ2＝w/2，其中w为所述坡口边缘roi窗口(12)的宽度。6.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是，在步骤2)中：所述局部图像处理，包括对坡口边缘roi窗口(12)图像进行中值滤波去噪，再进行对比度拉伸提高坡口边缘roi窗口(12)图像对比度，然后进行分区阈值获取二值化图像，采用形态学运算进一步去噪后，提取坡口边缘roi窗口(12)图像的边缘线。7.根据权利要求6所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是，所述对比度拉伸选用分段线性变化函数，所述形态学运算选用闭运算，所述边缘提取选用canny算子，所述分区阈值是将坡口边缘roi窗口(12)图像平均分成4等份后，分别对每一分区的图像采用大津法阈值。8.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是，在步骤4)中：所述方向滤波器表述为：当所述坡口边缘位置点位于左边缘上时，方向滤波器为低通滤波器，表达为x
k
≤m
k
，即保留位置点横坐标值小于等于滤波阈值变量m
k
的位置点；当所述坡口边缘位置点位于右边缘上时，方向滤波器为高通滤波器，表达为x
k
≥m
k
，即保留位置点的横坐标值大于等于滤波阈值变量m
k
的位置点；x
k
表示循环数据变量，其值等于坡口边缘预处理位置点集合或坡口边缘保留位置点集合中的位置点横坐标值。9.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是：在步骤6)中，所述数字滤波方法为限幅抗脉冲均值滤波，具体包括如下步骤：
①
确定滤波窗口包含数据个数n
f
：该滤波窗口包含本次坡口边缘位置采样值g
s
在内的、最近连续n
f
个坡口边缘位置采样值，所述滤波窗口包含数据个数n
f
>2；
②
计算本次采样偏差η1：计算本次滤波窗口内n
f
个坡口边缘位置采样值的均值e
s
，并计算本次坡口边缘位置采样值g
s
与均值e
s
的差的绝对值，作为本次采样偏差η1；
③
计算本次采样偏离度d
e
：计算本次采样偏差η1与前次采样偏差η0的比值，并将该比值作为本次采样偏离度d
e
；
④
修复异常采样值：当本次采样偏离度d
e
大于异常修复阈值d
th
时，则将前次坡口边缘位置检测值作为本次坡口边缘位置采样值g
s
，实现对本次异常采样值的修复，所述异常修复阈值d
th
＝3～10；
⑤
计算本次坡口边缘位置检测值g
d
：在n
f
个坡口边缘位置采样值中去除最大值和最小值后，对剩余的(n
f-2)个坡口边缘位置采样值求均值，并以此均值作为本次坡口边缘位置检测值g
d
。10.一种根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法的应用，其特征是：用于焊接坡口宽度、坡口中心位置的检测和焊接过程的实时跟踪控制；应用的方法是，基于检测到的焊接坡口左边缘(4)和坡口右边缘(5)，通过计算两边缘对应位置的均值，获取焊接坡口中心；通过计算两边缘对应位置差值，获取焊接坡口宽度值。

技术总结
本发明公开了一种全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法及应用，所述检测方法的步骤是：利用被动视觉传感器采集焊接区域全局图像，通过位置自适应的坡口边缘ROI窗口，截取坡口边缘ROI窗口图像，采用图像处理方法提取电弧对侧的坡口边缘位置点。通过寻找坡口边缘线上具有相同横坐标的位置点子集合，剔除可能由焊接飞溅、弧光和烟尘等干扰引起的离群数据子集合；通过对保留的坡口边缘真实位置点进行线性拟合或求取均值，重构包含h个位置点的坡口边缘线。本发明方法实现了在干扰条件下窄间隙焊接被动视觉传感坡口边缘位置的精确检测。本发明方法简便、抗干扰能力强、环境适应性好、坡口边缘位置检测精度高。坡口边缘位置检测精度高。坡口边缘位置检测精度高。


技术研发人员：苏娜 王加友 朱杰 胥国祥 姜玉清
受保护的技术使用者：江苏科技大学
技术研发日：2022.07.07
技术公布日：2022/11/1