[发明专利]基于多重滤波处理的水下机器人有效

专利信息
申请号: 201610573333.2 申请日: 2015-08-04
公开(公告)号: CN106112202B 公开(公告)日: 2018-10-02
发明(设计)人: 李小春 申请(专利权)人: 罗芳芳
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T7/00;G06T7/60;G01N21/00;B23K9/02;B23K9/127;B23K9/28;B23K9/32
代理公司: 台州蓝天知识产权代理有限公司 33229 代理人: 苑新民
地址: 318050 浙江省台州*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明涉及一种基于多重滤波处理的水下机器人,用于水下自动焊接,包括水下机器人主体、激光成像设备和焊缝识别设备,所述激光成像设备和所述焊缝识别设备都位于所述水下机器人主体上,所述激光成像设备用于拍摄水下激光图像,所述焊缝识别设备与所述激光成像设备连接,用于从所述水下激光图像中提取水下焊缝特征并确定焊缝类型。通过本发明,能够提高焊缝识别的精确性,为水下焊接提供重要参考数据。
搜索关键词: 基于 多重 滤波 处理 水下 机器人
【主权项】:
1.一种基于多重滤波处理的水下机器人,用于水下自动焊接,所述水下机器人包括水下机器人主体、激光成像设备和焊缝识别设备,所述激光成像设备和所述焊缝识别设备都位于所述水下机器人主体上,所述激光成像设备用于拍摄水下激光图像,所述焊缝识别设备与所述激光成像设备连接,用于从所述水下激光图像中提取水下焊缝特征并确定焊缝类型;其特征在于,所述水下机器人还包括:电焊钳,用于固定焊条,所述焊条为湿法涂料焊条,材料为低碳钢;安全开关,其负极导线连接到所述电焊钳;接地夹,被固定在待焊接工件上;电焊机,负极连接至所述电焊钳,正极接地;电焊钳驱动设备,与所述电焊钳连接,用于根据电焊钳驱动信号驱动所述电焊钳前往待焊接工件的焊缝位置;电焊钳驱动电机,为一直流电机,为所述电焊钳驱动设备对所述电焊钳的驱动提供动力;所述水下机器人主体包括支架、左压力克透明筒、右压力克透明筒、连接箍、储物台、机械臂、机械手、隔水密封筒、横向螺旋桨、竖向螺旋桨、纵向螺旋桨和三个直流电机,所述支架用于将所述水下机器人主体固定在水下,所述连接箍与所述支架固定连接,所述储物台和所述机械臂与所述连接箍分别连接,所述机械手与所述机械臂连接,所述机械臂包括大臂和与大臂连接的小臂,所述三个直流电机分别带动所述横向螺旋桨、所述竖向螺旋桨和所述纵向螺旋桨,以通过螺旋桨的正反转,为水下机器人主体提供6个自由度的推进动力;移动硬盘,位于所述水下机器人主体上,用于预先存储了亮度阈值上限和亮度阈值下限;声纳设备,位于所述水下机器人主体上,用于对所述水下机器人主体前方的水下目标执行声纳图像采集,以获得声纳图像;声纳图像处理设备,与所述声纳设备和所述移动硬盘分别连接,包括第一检测子设备、第二检测子设备和目标距离检测子设备,所述第一检测子设备与所述声纳设备和所述移动硬盘分别连接,用于采用亮度阈值上限遍历声纳图像以分割出核心目标区域;所述第二检测子设备与所述第一检测子设备和所述移动硬盘分别连接,用于以所述核心目标区域的边缘点作为种子点,利用亮度阈值下限对核心目标区域附近的像素点进行亮度判断,以获得并分割出最终目标区域;所述目标距离检测子设备与所述第二检测子设备连接,计算最终目标区域的中心点到声纳图像检测原点的距离并作为目标距离输出;所述激光成像设备,包括激光器、探测器和微控制器,所述激光器对所述水下机器人主体前方的水下目标发出激光束,以在所述激光束被水下目标反射到所述探测器时,便于所述探测器的拍摄,所述微控制器与所述声纳图像处理设备、所述激光器和所述探测器分别连接,基于目标距离和激光在水下传播速度确定所述探测器快门的选通时间,并在选通时间到达时,选通所述探测器的快门,触发所述探测器对水下目标进行拍摄,以获得水下激光图像;所述焊缝识别设备包括预处理子设备、特征提取子设备和焊缝类型识别子设备;所述预处理子设备与所述激光成像设备连接,包括中值滤波子设备、低通滤波子设备和同态滤波子设备;所述中值滤波子设备与所述探测器连接,用于对所述水下激光图像执行中值滤波,以滤除所述水下激光图像中的点噪声,获得第一滤波图像;所述低通滤波子设备与所述中值滤波子设备连接,用于去除所述第一滤波图像中的随机噪声,获得第二滤波图像;所述同态滤波子设备与所述低通滤波子设备连接,用于对所述第二滤波图像执行图像增强,以获得增强水下图像;所述特征提取子设备与所述预处理子设备连接,包括图像分割单元和特征向量识别单元,所述图像分割单元基于焊缝图像灰度阈值范围将所述增强水下图像中的焊缝目标识别出来以获得水下焊缝图像;所述特征向量识别单元与所述图像分割单元连接,基于所述水下焊缝图像确定水下焊缝目标的8个几何特征:欧拉孔数、圆度、角点数、凸凹度、光滑度、长径比、紧密度和主轴角度,并将所述8个几何特征组成特征向量;所述焊缝类型识别子设备与所述特征提取子设备连接,采用8输入2输出的单隐层BP神经网络,以水下焊缝目标的8个几何特征作为输入层神经元,输出层为水下焊缝类型,所述水下焊缝类型包括常规类型和无法焊接类型;主控设备,设置在所述水下机器人主体上,与所述焊缝类型识别子设备连接,当接收到所述水下焊缝类型为无法焊接类型时,发出报警信号,当接收到所述水下焊缝类型为常规类型时,根据水下焊缝图像在水下激光图像的相对位置确定电焊钳驱动信号;水下电缆,用于将所述主控设备与水上焊接平台连接,将所述报警信号发送到所述水上焊接平台;所述中值滤波子设备、所述低通滤波子设备和所述同态滤波子设备分别采用不同的FPGA芯片来实现;其中,分别实现所述中值滤波子设备、所述低通滤波子设备和所述同态滤波子设备的FPGA芯片,均采用硬件描述语言完成的电路设计,完成的电路设计经过综合与布局后,快速烧录到对应的FPGA芯片上,以通过可编辑的连接把对应的FPGA芯片内部的逻辑块连接起来,完成对应的FPGA芯片所需完成的功能。
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