激光结构光引导的焊缝图像处理与跟踪算法

本文主要探讨了"用于机器视觉的焊缝图像获取及图像处理"的研究，针对焊接这一制造业关键环节，传统的手工焊接存在诸多挑战，包括复杂的工作流程、恶劣的工作环境以及对操作者技能的依赖。为了提升焊接质量和效率，弧焊机器人技术应运而生，其内置的机器视觉系统成为关键技术之一。 研究者利用激光线结构光作为主动光源，这种方法的优势在于可以有效抑制焊接过程中的强烈弧光，通过窄带滤光片过滤掉这部分干扰，从而大大提高图像的信噪比（SNR），使得采集到的焊缝图像更为清晰。特别地，他们只提取红色分量，进一步增强特定波长的光信号，减少其他波长的干扰。 图像处理方面，文章引入了一种改进的中值滤波算法，这种低复杂度的[O(N)]级算法能够有效地降噪，同时保持图像的细节。二值化步骤则帮助消除信号较弱的噪声，同时保留激光条纹的关键信息。多尺度边缘检测方法在此处发挥了重要作用，能够准确捕捉焊缝边缘的复杂结构。 特征点提取是机器视觉系统的关键环节，作者设计了一种增强系统容错能力的方法，特别是在定位水平段位置时，通过计算黑色像素行的累加值来精确定位条纹的位置。这样的策略确保了焊缝特征的准确识别和焊缝图像坐标向世界坐标的转换，从而实现焊缝的精确跟踪。 总结来说，这篇2014年的论文详细介绍了如何运用激光技术和图像处理技术优化焊缝图像获取，以提高机器视觉在焊接过程中的应用效果。这对于提升焊接工艺的自动化、精确度和整体效率具有重要意义，为现代制造业的持续发展提供了强有力的技术支持。