[发明专利]一种基于机器视觉的焊缝识别装置

摘要

本发明提供了一种跟踪精度高、抗干扰能力强的焊缝定位装置。一种基于机器视觉的焊缝识别装置，该装置使用带有红外滤光片的工业相机采集金属工件的图像，并通过内部集成的高性能嵌入式计算机实时分析分析相机采集到的图像，识别出图像中的焊缝，并输出。

主权项

一种具有焊缝识别功能的工业相机，其特征在于：该装置包括相连接的红外线滤光系统、相机系统；所述的红外线滤光系统包括环形红外线发射装置、红外线滤光片，置于金属工件与相机系统之前，所述相机系统为工业相机，包括前端的相机镜头、集成相机内部的嵌入式计算机，所述嵌入式计算机包括机器视觉算法模块，所述相机镜头周围设置有环形红外线发射装置并且相机镜头前设置有红外线滤光片，红外线发射器发射红外线被金属工件反射后经过红外滤光片滤光后进入工业相机；所述嵌入式计算机应用机器视觉算法模块实时处理相机镜头采集到的图像，分割出图像中的焊缝；嵌入式计算机输出二值图像，图像中白色区域表示探测到的焊缝，黑色区域表示工件非焊缝区域。所述机器视觉算法模块，其图像处理的过程分为图像二值化、图像分割两个步骤，所述步骤图像二值化使用最大类间方差法：最大类间方差法确定出能把图像分成焊缝和背景的阈值，并使背景类和焊缝类间方差达到最大，定义灰度级为L的图像I，定义函数I(x,y)为图像在坐标为(x,y)的点处的灰度，定义函数n(x)为灰度值为x的点在图像I中出现的次数，定义函数P(l)为灰度级l在图像中出现的概率。显然P(l)的计算方法如公式所示：P(l)=n(l)Σi=0L-1n(i)]]>假设用阈值t把图像中的像素分为AB两类，像素点属于A类的概率：Pa=Σi=0tP(i)=w(t)]]>式中函数w(t)是随机变量t的概率分布函数像素点属于B类的概率：Pb=Σi=t+1L-1P(i)=1-w(t)]]>式中函数w(t)是随机变量t的概率分布函数A类像素点的均值：μa=Σi=0tip(i|a)=Σi=0tip(i)pa]]>B类像素点的均值：μb=Σi=t+1L-1ip(i|b)=Σi=t+1L-1ip(i)pb]]>A类的类内方差：σa2=Σi=0t(i-μa)2P(i|a)=Σi=0t(i-μa)2P(i)pa]]>B类的类内方差：σb2=Σi=t+1L-1(i-μb)2P(i|b)=Σi=t+1L-1(i-μb)2P(i)pb]]>总体的均值：μ＝pa×μa+pb×μbA类和B类的类间方差：σ＝pa×(μa‑μ)2+pb×(μb‑μ)2；所述步骤图像分割使用水平集方法，具体是采用先验形状的二相水平集分割方法来分割焊缝：给出基于区域的水平集模型的能量函数扩展为ε(φ,c,b)为平滑项，vL(φ)为长度约束项，μRp(φ)为距离正则项，为形状约束项，代表曲线上所有点的曲率之和其中，Pk(x)表示点x处的曲率，H(φ)是一个阶跃函数,过滤掉φ>0和φ<0的情况，只剩下φ＝0的情形，从而第四项得到的是零水平集轮廓上所有点的曲率和；由于直线上任意一点曲率为0，且在所有边缘轮廓中是最小的，将焊缝轮廓的曲率和作为一个约束项加入到能量方程中，使得最后得到的焊缝逼近于一条直线。；用一个近似的连续函数来替代:求导得到其中，ei＝∫K(y‑x)|I(x)‑b(y)ci|2dy，起到区域内的平滑作用；最后用梯度下降法求得φ＝0的点，即焊缝的轮廓。