窄間隙TIG焊接視覺自動對中圖像處理算法

郭彥輝，劉麗麗，張偉棟，許佳杰

（核工業(yè)工程研究設計有限公司，北京101300）

窄間隙TIG焊接視覺自動對中圖像處理算法

郭彥輝，劉麗麗，張偉棟，許佳杰

（核工業(yè)工程研究設計有限公司，北京101300）

分析了核電站主管道窄間隙焊接過程中的鎢極位置對焊縫成型質量的影響，并針對此問題在已有的設備上研制了一套鎢極自動對中系統(tǒng)，圖像處理算法是整個系統(tǒng)的核心，在已有的焊縫自動跟蹤技術基礎上，對Otsu法進行改進，同時加入了圖像過渡區(qū)域的概念，使圖像的分析結果更接近于實際。理論分析和實驗結果表明：改進的算法能夠很好的分離背景和物體，能夠為控制窄間隙焊接的鎢極對中提供準確的信號。

窄間隙焊接；圖像分割；閾值

0 前言

隨著核電站的批量建造，對焊接的效率及質量都提出了更高的要求，而主管道窄間隙的焊接工藝恰恰滿足了上述兩條的要求。從成型性方面分析有很多優(yōu)點，它的焊縫坡口尺寸較小，熔敷金屬較少，HAZ（熱影響區(qū)）比普通手工焊窄，所以在焊接接頭性能方面要遠遠好于手工焊接。

窄間隙自動化焊接采用軌道小車加控制系統(tǒng)來完成整個焊接過程，而控制系統(tǒng)主要是對焊接電流、弧壓及焊接小車的行走速度和送絲速度等進行控制。但是在焊接過程中，由于坡口存在加工誤差、對口錯邊等問題，焊工需要不斷地調節(jié)鎢極在焊縫中的位置，即時刻檢查鎢極是否在焊縫中間（見圖1），位置調整得是否合適或恰當，對于焊縫成型影響明顯，如圖1a所示。當調整為合適的焊接參數后，鎢極處在焊縫中心，焊縫兩側就可以很好地熔合；若在焊接工藝合格的前提下，操作者沒有很好地調節(jié)鎢極的位置，如圖1b所示，就可能出現焊縫兩側未熔合及層間未熔合等焊接缺陷。鎢極不對中后的焊縫成形如圖2所示。

對于主管道窄間隙的焊接，缺陷的出現所造成的經濟成本和時間成本是巨大的，而此類問題與焊工的經驗、操作熟練度等主觀因素有很大關系。所以，如何采用自動控制的方法來實現焊接過程中鎢極的自動對中是一個很有實際意義的課題。

1 焊縫對中技術

由于在TIG焊接過程中的強弧光輻射、高溫、磁場及坡口加工狀況都會影響鎢極的位置，即使在焊接工藝參數合適的前提下，最終也會導致焊接失敗，而失敗的主要原因是焊接過程中鎢極的位置問題。

焊縫對中技術是根據焊接條件的變化，能夠實時檢測焊縫偏差，并調整焊炬位置，保證焊接質量的可靠性[1]。焊縫對中技術的研究主要以傳感器與控制理論方法為主，傳感器可分為電弧傳感器、接觸傳感器、視覺傳感器等。

電弧式傳感器主要是從焊接電弧自身提取相關信息，通過相應的控制理論來分析焊縫偏差，實時性較好，符合焊接過程低成本化的要求。但是，窄間隙焊接過程中焊縫的最大寬度一般約為20 mm，電流變化和電弧長度之間的精確模型很難準確建立，且外在電磁場的干擾也使得信號檢測較為困難。

接觸式傳感器一般依靠在坡口中滾動或滑動的觸指將焊縫位置偏差反映到檢測器中，并用檢測器內的微動開關來判斷偏差，結構簡單；但是由于采用機械反饋信號，其信號精度不高，加之機械部分體積較大，對于窄間隙焊縫很難適用。

視覺傳感器以光敏元件為主，結合計算機圖像處理技術，模擬人的視覺原理。與其他傳感器相比，視覺傳感器提供的信息豐富、靈敏度高、測量精度高、抗電磁場干擾能力強，同時與工件無接觸，不會影響焊縫成形[2]。

2 視覺自動對中系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)組成

視覺對中系統(tǒng)主要由機械執(zhí)行機構、圖像采集系統(tǒng)、圖像分析系統(tǒng)三部分組成，如圖3所示。整個系統(tǒng)中的圖像分析是視覺對中系統(tǒng)的核心。

機械執(zhí)行機構是焊接小車的行走機構、送絲機構、AVC（弧長控制系統(tǒng)）、OSC（鎢極擺動系統(tǒng)）即窄間隙焊接的整套執(zhí)行機構；圖像采集系統(tǒng)主要是圖像采集鏡頭及相應的濾光系統(tǒng)；圖像分析系統(tǒng)是將采集的圖像在電腦上通過圖像處理軟件來完成鎢極的偏移量分析，通過分析結果來校正鎢極位置。

工作原理：首先通過圖像采集卡把攝像頭采集來的實時圖像存入電腦顯存，然后通過編制的圖像處理程序完成一系列的圖像分析，計算出鎢極的位置偏差，最后通過串口通訊來控制鎢極的位置，調整機構來校正鎢極位置，使其始終處于焊縫的中心。整體上形成一個閉環(huán)控制系統(tǒng)，最終達到調整鎢極對中的目的。

2.2 圖像分析算法

2.2.1 圖像分析

通過選取閾值來進行區(qū)域檢測是一種最常見的圖像分割方法，由于其是并行的圖像分割技術，不涉及相鄰的像素，具有計算量小、分割效果好的優(yōu)點。但是在窄間隙焊縫的識別跟蹤中，環(huán)境復雜干擾較多，視頻采集的圖像較復雜，而且焊接過程中對實時性要求較高，在設計算法時需要考慮時間復雜度和空間復雜度。傳統(tǒng)的圖像閾值分割法有雙峰法、迭代法、Otsu法[3]。雙峰法對那些直方圖沒有明顯雙峰的圖像來說無能為力。在焊縫跟蹤中產生的弧光等的影響，圖像的直方圖基本都沒有明顯的波峰波谷，所以雙峰法在焊縫跟蹤中的應用效果不理想；迭代法由于對初始值比較敏感，初始值選擇不合適，分割效果會相差很多，所以具有不穩(wěn)定性。上述提及的兩種方法在焊縫跟蹤中都是不適用的。

Otsu法[4]由Otsu于1979年提出的，它基于這種假設：背景和前景的直方圖分布是符合正態(tài)分布的，當然在焊縫跟蹤中處理的圖片其直方圖顯示也都符合正態(tài)分布。它采用分離性的尺度，利用兩組平均值的方差W2（組間方差）和各組的方差B2（組內方差）來求解，即通過求組間方差和組內方差之比的最大值來求閾值T。判別式為

式中 設t1的像素數為1，平均像素值為M1，方差為12；t2的像素數為2，平均像素值為M2，方差為22；全體像素的平均灰度值為MT。

2.2.2 Otsu算法改進

從式（1）可以看出，Otsu法的適用性比較強，但是式（1）中乘法計算量非常大，需要計算兩個方差，它的計算復雜度達到了O（n3），其空間復雜度和時間復雜度無法滿足焊接過程的實時性，同時Otsu法認為背景和前景存在絕對的分界線，但是自然界中是不可能存在階躍信號的（見圖4），所以對于Otsu算法需要添加一矯正系數Q。

因而判別式可以轉化為

但是式（2）計算復雜度與式（3）相比并未減少多少。在設計算法時，希望算法的空間復雜度和時間復雜度能達到一個最優(yōu)的結合點，因此對式（3）進行了推導。

由假設知：

代入式（3）得

對式（6）的解釋：方差是灰度分布均勻性的一種度量，方差值越大說明構成圖像的兩部分差別越大，當部分目標錯分為背景或部分背景錯分為目標都會導致兩部分差別變小，因此使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。因此在理論上使式（6）取得最大值的閾值T能夠很好地分割圖像。從式（6）可以看出，式（6）和12（醞1-醞2）2的單調性一致，因此只要求得12（醞1-醞2）2的最大值即可。即

所以式（7）的T的最大值即為所求，這樣簡化了計算量，使計算復雜度大大降低。

2.2.3 過渡區(qū)域的矯正

假設通過Otsu法來確定最優(yōu)閾值Toptimize1，在這個閾值基礎上把圖像分成t1、t2兩部分，然后在這個基礎上做全局方差分析。

設有效像素數值為T，所謂的有效像素是指具有某一像素值的像素點是存在的，即個數不為0；總的像素數目為Sum，局部的全局方差就為

由上式全局方差為

所以矯正系數Q為

所以最終最優(yōu)的閾值為

3 試驗結果

圖5為要處理的視頻截圖，圖6為其直方圖，圖7為未改進的Otsu法處理的結果，圖8為改進后的處理效果?？梢钥闯?，經改進后的閾值選擇方法很好地分離了有效信息和背景，而且大大縮短了計算時間，為鎢極對中提供了一個很好的基礎。

4 結論

所提出的改進Otsu算法大大降低了圖像分析的空間復雜度和時間復雜度，滿足焊接過程中的實時處理，同時也保證了焊接質量。窄間隙焊接鎢極自動最終系統(tǒng)的研究能夠把焊接工的主觀影響因素降到最低，保證了焊接質量的可靠性。

[1] 宋金虎.我國焊接機器人的應用于研究現狀[J].電焊機，2009，39（4）：19-20.

[2] 譚一炯.焊接機器人技術現狀與發(fā)展趨勢[J].電焊機，2006，36（3）：6-10.

[3]章毓晉.圖象處理和分析[M].北京:清華大學出版社，1999.

[4]田村秀行（日）.計算機圖像處理[M].北京：北京出版社，2004.

Research on algorithm in image processing of vision for narrow gap TIG welding

GUO Yan-hui，LIU Li-li，ZHANG Wei-dong，XU Jia-jie
（Nuclear Industry Research and Design Co.，Ltd.，Beijing 101300，China）

This paper analyzes tungsten position to influence weld shaping quality in the narrow gap TIG welding process for nuclear power plant main pipe,and developed a set of automatic centering tungsten system for this problem in the existing equipment,the image processing algorithm is the core of the whole system,which is based on the existing welding seam automatic tracking technology,and it is improved by Otsu method,also joined the concept of image transition region,make the image analysis result to close to the actual.Theoretical analysis and experimental results show that the improved algorithm can separate the background and objects are very good,can provide accurate signals to control centering on tungsten.

narrow gap welding；image segmentation；threshold

TG409

：A

：1001-2303（2014）02-0070-04

10.7512/j.issn.1001-2303.2014.02.16

2012-07-24；

2013-08-30

郭彥輝（1982—），河北石家莊人，工程師，碩士，主要從事核電站焊接工藝研究工作。