[发明专利]一种熔池形貌检测及弧焊机器人控制方法

权利要求书

1.一种熔池形貌检测及弧焊机器人控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，采集弧焊增材制造熔覆池视频，从视频中提取单帧熔覆池视频序列帧彩色图像；

步骤2，针对提取的单帧熔覆池视频序列帧彩色图像进行灰度变换得到熔覆池灰度图像；

步骤3，对熔覆池灰度图像进行基于多级卷积核加权的噪声滤波，得到熔覆池滤波图像；

步骤4，对基于多级卷积核加权的熔覆池滤波图像进行基于阈值处理的掩膜修补，去除金属液滴区域部分，得到修补后的熔覆池灰度图像；

步骤5，对修补后的熔覆池灰度图像进行两次区域图像分割，得到二次区域分割图像；

步骤6，对二次区域分割图像进行基于天牛须搜索自适应阈值算法的边缘检测，得到熔覆池边缘检测图像；

步骤7，对熔覆池边缘检测图像进行阈值分割和基于粒子群算法的伽马变换，进行灰度增强，得到去噪和增强后的熔覆池边缘图像；

步骤8，对去噪和增强后的熔覆池边缘图像进行像素遍历，得到熔覆池的圆心像素点坐标；

步骤9，以熔覆池的圆心像素点坐标为基准，进行基于竖轴和横轴的区域图像分割，再通过右半平面和下半平面进行镜像对称和组合，得到熔覆池的椭圆拟合图像；

步骤10，以熔覆池的圆心像素点坐标为基准，对熔覆池的椭圆拟合图像进行像素遍历，计算出长轴和短轴像素数大小；利用长轴和短轴的变化量判断终止打印或者继续打印；判断当前熔覆池视频序列帧彩色图像是否为最后一帧，如果是，则结束打印，如果不是，则回到步骤1；

步骤2包括：将单帧熔覆池视频序列帧彩色图像中每个像素点进行灰度变换，并利用以下公式重新赋值：

Gray_m＝0.2986*R_m+0.5871*G_m+0.1143*B_m

其中，Gray_m为灰度变换后的灰度值，R_m为单帧熔覆池视频序列帧彩色图像中红色分量的值，G_m为绿色分量的值，B_m为蓝色分量的值；

步骤3包括：进行四级卷积核加权，卷积核的尺寸为n×n，取尺寸分别为3×3、5×5、7×7、9×9的四级卷积核，n＝2×k+1，k为正整数，将卷积核所覆盖像素中的中值作为中心点的像素值，遍历所有元素，四级卷积核加权公式如下：

dst＝0.4*dst1+0.3*dst2+0.2*dst3+0.1*dst4

其中，dst表示加权后的像素值，dst1、dst2、dst3、dst4分别是卷积核尺寸为3×3、5×5、7×7、9×9作用后的像素值；

步骤4包括：

步骤4-1，根据熔覆池滤波图像的灰度直方图，选取170作为图像分割的阈值，使用阈值分割分离出金属液滴区域部分，以金属液滴区域部分构成熔覆池滤波图像的掩膜，也即熔覆池滤波图像的待修复区域；

步骤4-2，对熔覆池滤波图像进行修补，去除金属液滴区域部分，得到修补后的熔覆池灰度图像，修补公式如式：

其中，I(u)为熔覆池滤波图像修补后的灰度值，为熔覆池滤波图像灰度值的梯度，Ω为待修复区域，x和y分别为像素点的横坐标和纵坐标；

步骤5包括：

步骤5-1，在修补后的熔覆池灰度图像中选取一个矩形，矩形四个顶点的像素坐标分别为(130,125)、(360,125)、(130,20)和(360,20)，遍历所有的像素，如果像素坐标在这个矩形区域内，则像素值不变；如果像素坐标在这个矩形区域外，则把像素值置为0，即黑色，得到初步区域分割图像；

步骤5-2，在初步区域分割图像中选取一个矩形，矩形四个顶点的像素坐标分别为(200,100)、(200,50)、(300,100)和(300,50)，遍历所有的像素，如果像素坐标在这个矩形区域内，像素值置为0，即黑色；如果像素坐标在这个矩形区域外，则像素值不变，得到二次区域分割图像；

步骤6包括：利用Sobel算子对二次区域分割图像进行卷积计算得到边缘梯度值，对边缘梯度值使用天牛须搜索自适应阈值算法，当边缘梯度值大于自适应阈值时标记为边缘，得到熔覆池边缘检测图像，Sobel算子如下：

Gx＝G_x*A,

Gy＝G_y*A,

|G|＝|Gx|+|Gy|,

其中，Gx及Gy分别代表经过横向边缘检测的图像灰度值和经过纵向边缘检测的图像灰度值，G_x及G_y分别为横坐标x方向需要使用的卷积因子和纵坐标y方向需要使用的卷积因子，A代表二次区域分割图像，|G|为经过Sobel算子计算后的边缘梯度值；

所述天牛须搜索自适应阈值算法包括：

步骤6-1，建立天牛须朝向的随机向量dir并单位化，其方向为从右须指向左须：

其中，rands()代表随机向量，m代表空间维度；

步骤6-2，确定天牛左右须的坐标：

右须坐标：

x_rn＝x_n-l*dir/2

左须坐标：

x_ln＝x_n+l*dir/2

其中，x_ln代表左须坐标，x_rn代表右须坐标，x_n表示在第n次迭代时的质心坐标，n为非负整数，l为左须和右须之间距离；

步骤6-3，通过计算分别得到左、右两须的适应度值f_l和f_r，根据这两个适应度值f_l和f_r的大小关系，判断天牛的前进方向，第n次迭代时行进步长为j_n，x_n+1表示在第n+1次迭代时的质心坐标，此时用下式更新天牛的位置：