[发明专利]一种焊缝轮廓特征识别及其焊道实时规划的方法有效
申请号: | 201710339759.6 | 申请日: | 2017-05-15 |
公开(公告)号: | CN106952281B | 公开(公告)日: | 2019-09-27 |
发明(设计)人: | 何银水;陈华斌;许燕玲;吕娜;陈善本;周浩 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G06T7/136;G06T7/11 |
代理公司: | 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 | 代理人: | 屈蘅 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 焊缝 轮廓 特征 识别 及其 实时 规划 方法 | ||
1.一种焊缝轮廓特征识别的方法,其特征在于,包括如下步骤:
S11:采用激光视觉传感器照射焊缝,得到焊缝轮廓的灰度图像;
S12:对所述灰度图像进行处理,得到所述焊缝轮廓的综合显著图;
S13:对所述综合显著图进行处理,得到激光条纹;
S14:对所述激光条纹进行处理,得到所述激光条纹的单调斜率区间和斜率突变点;
所述S14具体为:对所述激光条纹进行斜率计算,得到所述激光条纹的若干单调斜率区间,计算公式如下:
其中,y(b)表示所述激光条纹数据所在行的坐标,x(b)表示所述激光条纹数据所在列的坐标,下标b-7从1开始计算。
2.根据权利要求1所述的一种焊缝轮廓特征识别的方法,其特征在于,所述S11具体为:
采用CCD成像技术对所述焊缝进行激光照射,得到所述焊缝的实时图像,对所述实时图像进行灰度处理,得到所述焊缝轮廓的灰度图像。
3.根据权利要求1所述的一种焊缝轮廓特征识别的方法,其特征在于,所述S12具体为:
建立视觉注意模型,利用所述视觉注意模型对所述灰度图像进行处理,所述视觉注意模型包括方向特征处理模型和亮度特征处理模型,将所述方向特征处理模型的结果和所述亮度特征处理模型的结果进行线性合成,得到所述综合显著图。
4.根据权利要求3所述的一种焊缝轮廓特征识别的方法,其特征在于,所述方向特征处理模型包括多方向Gabor滤波处理和非均匀性度量处理,将所述灰度图像经过所述多方向Gabor滤波处理得到多方向特征方向合成图,将所述多方向特征方向合成图经过非均匀性度量处理得到方向显著图。
5.根据权利要求4所述的一种焊缝轮廓特征识别的方法,其特征在于,所述多方向Gabor滤波处理的公式如下:
xo=x cosθ+y sinθ
yo=y cosθ-x sinθ
其中,x和y是所述灰度图像中各元素的坐标,f是滤波频率,θ是滤波角度,σx、σy是标准方差。
6.根据权利要求5所述的一种焊缝轮廓特征识别的方法,其特征在于,对灰度图像进行θ=0°和θ=90°的Gabor滤波处理,得到所述多方向合成方向特征图。
7.根据权利要求4所述的一种焊缝轮廓特征识别的方法,其特征在于,所述非均匀性度量处理的公式如下:
其中,x和y是所述多方向合成方向特征图中各元素的坐标,为所述多方向合成方向特征图,为方向显著图,k表示特征方向合成图的序号。
8.根据权利要求7所述的一种焊缝轮廓特征识别的方法,其特征在于,所述亮度特征处理模型对所述灰度图像进行突变性度量,所述突变性度量的公式如下:
其中,a为度量系数,kt(s)为第t列不同行s的亮度的突变,f(i,j)为所述灰度图像,f'(i,j)为经过所述突变性度量处理后得到的亮度显著图,m为每列kj(i)的数目,n为激光条纹在所述灰度图像中覆盖列的数目。
9.根据权利要求8所述的一种焊缝轮廓特征识别的方法,其特征在于,所述线性合成公式如下:
其中,Fc(x,y)为所述综合显著图。
10.根据权利要求1所述的一种焊缝轮廓特征识别的方法,其特征在于,所述S13具体为:
包括二值化处理和提取处理,所述二值化处理对所述综合显著图进行二值化处理得到二值图,所述提取处理对所述二值图中灰度值为255的数据点进行聚类。
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