張寶棟
摘 要:目前像鋼軌缺陷等現場焊接主要靠手工焊接來完成,質量較差,焊接時間較長。智能化的焊接機器人可用于解決鋼軌現場維修問題。焊接機器人對鋼軌進行焊接智能化的核心是提取焊縫中心線坐標。因此,對于焊接機器人而言提取焊縫中心線坐標具有重要意義。
關鍵詞:焊縫識別;提取ROI;左右掃描
1引言
提取焊縫中心線坐標是實現焊接機器人智能化的核心。利用兩組激光器在鋼軌上形成“#”字形,“#”字形的中心位置即焊槍槍頭的位置,由此便把對焊縫中心線的提取轉化為對“#”字形中心線的提取。
2提取圖像感興趣區域(ROI)
在進行左右掃描提取焊縫中心線之前需要提取圖像感興趣區域(ROI)。ROI(RegionofInterest)是指圖像中令使用者感興趣的區域[1]。提取ROI的主要目的:
(1)減少圖像的運算量,提高對焊縫圖像的處理速度。
(2)非ROI區的干擾信息被有效除去,避免對算法的準確性產生干擾[2]。
提取圖像感興趣區域(ROI)時,首先確定初始點坐標,選(100,450)為初始點坐標,即進行掃描時從此點開始掃描。提取圖像感興趣區域(ROI)的像素大小為800×320。
3左右掃描計算焊縫坐標
在提取到圖像感興趣區域后,對圖像進行掃描,提取部分的像素大概為600×350,選用5×5大小的像素區域對圖像進行掃描,計算可得,最后輸出為100×50大小的矩陣。
輸出矩陣的矩陣中會出現水平方向和豎直方向的像素點為0的線。兩條0線的交點即為“#”字形激光的第一個交點。在水平方向的0線,會有從0到1的突變以及從1到0的突變。這即為上邊沿焊縫位置的所在。依次類推,像素點突變的位置即為交點位置。
確定焊縫的坐標時,根據輸出焊縫所在行數和列數進行計算,從而確定具體坐標。因為輸出的矩陣為100×50,所以在豎直方向上,統計每列1的個數,當1的個數等于50時,則表示該列為焊縫所在。采用while循環分別統計每列像素點的和,當等于50時,循環停止,輸出和為50所在的列數,此為左端點所在列數。然后從第100列開始,改變循環條件,采用相同的方法,輸出焊縫右端斷點所在列數。求取豎直坐標的方法與求取水平坐標的方法同理。輸出結果如下:
第57列,第58列;第11行,第43行。
第一點坐標(385,505);第二點坐標(390,505);第三點坐標(385,665);
第四點坐標(390,665)。
所得的焊縫坐標為:X=387.500000.
4結論
確定焊縫中心線坐標是實現焊接機器人智能化的核心工作。通過提取圖像感興趣區域可以避免對算法的準確性產生干擾,有利于中心線坐標的提取;利用左右掃描統計計算的方法,簡單實用,這對于焊縫坐標的確定具有重要意義。
參考文獻:
[1]陳再良,鄒北驥等.圖像亮度特征對ROI提取的影響[J].中南大學學報(自然科學版),2012,01:208-214
[2]鄧景煜.激光結構光視覺傳感器焊縫跟蹤的圖像處理方法研究[D].上海:上海交通大學,2012.