激光结构光视觉传感下焊缝图像处理：实时光追踪与误差分析

本文主要探讨了人工智能在图像处理领域的具体应用，特别是针对激光结构光视觉传感技术在焊缝图像处理中的关键作用。焊缝检测是工业制造中的重要环节，然而实际工作环境中，焊接条件复杂，如强烈的电弧、高温、辐射、电磁干扰以及飞溅的粉尘等，这些因素会导致传感器获取的图像质量不理想，难以直接用于精确的焊缝跟踪和控制系统的参数提取。 为了克服这些挑战，文章采用了先进的图像预处理方法。首先，通过时间序列分析，对多帧图像进行几何运算，以减小由于焊接环境动态变化引起的图像抖动。接着，利用直方图校正进行图像二值化，增强图像对比度，便于后续处理。数学形态学的闭运算进一步去除噪声和不必要的细节，提高了图像的清晰度。 文章的核心部分着重于孤点去除，这是一项关键步骤，通过聚类算法识别并剔除非焊缝区域的孤立像素点，确保特征检测的准确性。Hough变换则被用来识别焊缝的特征直线，通过直线交点找到焊缝的特征点，这是实现焊缝轨迹追踪的基础。 在实验阶段，作者对大量的实时焊缝图像进行了处理，结果显示处理后的图像能有效反映焊接过程中的实际偏差，且与通过图像处理得到的偏差之间的误差很小，证明了这种方法的有效性和实用性。这不仅有利于提高焊接过程的控制精度，还有助于节省成本和提升生产效率。 此外，文章还强调了知识产权保护的重要性，尤其是在中国，独立的知识产权对于将图像传感器技术真正应用于实际生产过程具有重要意义。这篇文章深入探讨了激光结构光视觉传感在焊缝图像处理中的关键技术，并展示了其在实际生产环境中的应用潜力和价值。