微間隙焊縫磁光圖像Otsu骨架法識(shí)別

李國(guó)華，高向東，蕭振林，陳曉輝

（1.廣東工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，廣東廣州510006；2.廣州番禺高勛染整設(shè)備制造有限公司，廣東番禺511400）

微間隙焊縫磁光圖像Otsu骨架法識(shí)別

李國(guó)華1，高向東1，蕭振林2，陳曉輝2

（1.廣東工業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，廣東廣州510006；2.廣州番禺高勛染整設(shè)備制造有限公司，廣東番禺511400）

在緊密對(duì)接焊縫跟蹤過(guò)程中，針對(duì)磁光傳感的焊縫磁光圖像，研究一種基于Otsu和骨架法的焊縫位置識(shí)別方法。通過(guò)自適應(yīng)中值濾波對(duì)焊縫磁光圖像進(jìn)行降噪處理，利用改進(jìn)的Otsu算法和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)將焊縫磁光圖像分割成母材部分和焊縫部分，最后根據(jù)最大圓盤(pán)骨架法提取焊縫中心。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能準(zhǔn)確提取肉眼難以分辨的微間隙焊縫中心。

焊縫；最大類(lèi)間方差；骨架法；磁光圖像

0　前言

在焊接過(guò)程中，焊縫跟蹤是焊接過(guò)程自動(dòng)控制的關(guān)鍵技術(shù)，利用各種傳感檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行焊縫偏差檢測(cè)，及時(shí)糾偏激光束位置以達(dá)到對(duì)準(zhǔn)焊縫[1-2]。目前，焊縫跟蹤方法主要有結(jié)構(gòu)光視覺(jué)傳感法、激光頻閃攝像法、焊縫區(qū)直接圖像傳感法[3]。這三種方法對(duì)于緊密對(duì)接的微間隙焊縫都難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)和跟蹤。

磁光成像技術(shù)以磁感應(yīng)原理和法拉第效應(yīng)為理論基礎(chǔ)，以磁場(chǎng)感應(yīng)器激勵(lì)焊件使其感應(yīng)出磁場(chǎng)，磁場(chǎng)分布將在焊縫間隙處改變，磁光傳感器在該磁場(chǎng)的作用下獲取焊縫磁光圖像，研究了焊縫在磁光圖像中的特征，能檢測(cè)出微間隙焊縫中心位置并實(shí)現(xiàn)焊縫跟蹤。當(dāng)焊縫間隙小于0.1 mm時(shí)，普通攝像機(jī)難以清楚顯示焊縫圖像，而焊縫處的磁場(chǎng)分布會(huì)發(fā)生畸變，利用描述磁場(chǎng)分布的磁光成像傳感器則可檢測(cè)出焊縫位置。針對(duì)焊縫磁光圖像存在較多噪點(diǎn)且退化現(xiàn)象嚴(yán)重，研究一種基于Otsu和骨架法的焊縫中心識(shí)別方法。

1　試驗(yàn)裝置

試驗(yàn)裝置主要包括YAG激光焊接設(shè)備、磁場(chǎng)激勵(lì)器、磁光傳感器、保護(hù)氣體（氬氣）和焊接工作臺(tái)等，工作臺(tái)配備伺服電機(jī)和夾具。試驗(yàn)裝置結(jié)構(gòu)如圖1所示，試驗(yàn)采用平板對(duì)接焊，焊件為100 mm× 79 mm×1.84 mm的碳鋼板，焊縫間隙0.1 mm。磁光傳感器置于焊件上方，距激光熔池前方約55 mm處，用于采集焊縫磁光圖像，采樣速度25幅/s，分辨率512像素×512像素。

圖1　激光焊接試驗(yàn)裝置結(jié)構(gòu)

2　圖像濾波去噪處理

在焊接過(guò)程中，由于存在焊件表面不平整、鐵銹或劃痕，以及各光電傳感元件電路之間產(chǎn)生的光、電、磁等干擾等因素，導(dǎo)致磁光傳感器采集到的焊縫磁光圖具有較多噪聲點(diǎn)，且圖像輪廓和邊緣模糊不清。為此在提取焊縫之前有必要對(duì)圖像進(jìn)行濾波降噪處理，以使圖像變得更清晰。

自適應(yīng)中值濾波是一種非線性濾波方法，其采用一個(gè)矩形區(qū)域的窗口模板對(duì)圖像進(jìn)行濾波，此模板通常為奇數(shù)，例如3×3、5×5等，以便確認(rèn)賦予中值的像素點(diǎn)位置。在濾波過(guò)程中，自適應(yīng)中值濾波根據(jù)一定的設(shè)定條件增加或減少濾窗的大小，使得自適應(yīng)中值濾波在減少圖像邊緣失真、保留完整細(xì)節(jié)方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)中值濾波。

令Sxy表示一個(gè)中心在（x，y）的矩形濾波窗口，Zxy表示在（x，y）處的灰度值，Zmin、Zmed、Zmax分別表示Sxy濾窗內(nèi)灰度的最小值、中值、最大值，Smax為濾窗允許的最大尺寸。自適應(yīng)中值濾波算法由A和B兩部分構(gòu)成，其步驟如下[4]：

A層：如果Zmin＜Zmed＜Zmax成立，則轉(zhuǎn)到B層，否則增加濾波尺寸Sxy。如果濾窗尺寸Sxy≤Smax，則重復(fù)執(zhí)行A層，否則輸出Zxy。

B層：如果Zmin＜Zxy＜Zmax成立，則輸出Zxy，否則輸出Zmed。

為了比較傳統(tǒng)中值濾波和自適應(yīng)中值濾波的去噪效果，分別采用3×3傳統(tǒng)中值濾波和最大濾窗尺寸為7×7的自適應(yīng)中值濾波對(duì)磁光傳感器采集到的磁光圖像進(jìn)行濾波降噪處理。

圖2為使用傳統(tǒng)中值濾波和自適應(yīng)中值濾波對(duì)原始圖像進(jìn)行去噪處理的效果對(duì)比圖。由圖2可知，使用傳統(tǒng)的3×3中值濾波能有效去除圖像中的微小噪聲點(diǎn)，使圖像變得平滑，但圖像焊縫邊緣也因此變得模糊，嚴(yán)重失真；最大窗口尺寸為7×7的自適應(yīng)中值濾波在去除圖像噪點(diǎn)的同時(shí)很好地保留了圖像焊縫邊緣的完整細(xì)節(jié)，圖像整體顯得較為清晰明亮。

圖2　圖像濾波去噪對(duì)比

3　焊縫圖像二值化分割

Otsu法（最大類(lèi)間方差法）以圖像灰度直方圖為依據(jù)，尋找使得目標(biāo)和背景之間的方差為最大時(shí)的閾值，并以此閾值進(jìn)行圖像分割。設(shè)圖像X有L個(gè)灰度級(jí)，初選閾值t將圖像分割成兩個(gè)區(qū)域，A0區(qū)域的灰度級(jí)為[1，2，…，t]，A1區(qū)域的灰度級(jí)為[t+1，t+2，…，L]，分別計(jì)算兩區(qū)域產(chǎn)生的概率ω0和ω1，兩區(qū)域的平均灰度u0與u1及圖像的整體灰度值u，采用遍歷的方法尋找使得類(lèi)間方差σt2最大時(shí)的閾值t，即為Otsu法求得的最佳閾值。

類(lèi)間方差σt2定義為[5]

然而傳統(tǒng)的Otsu法局限于單閾值的灰度圖像分割，對(duì)于具有過(guò)渡帶形式的磁光焊縫圖像并不能準(zhǔn)確地將焊縫從母材中分割出來(lái)。針對(duì)所處理的磁光圖像，提出一個(gè)新的方法：將焊縫圖像分成上下兩個(gè)子圖像，分別用Otsu進(jìn)行圖像分割，而后再將這兩個(gè)子圖像合并起來(lái)。提取圖像第256列各像素點(diǎn)的灰度值（見(jiàn)圖3），計(jì)算兩相鄰像素間的灰度差（見(jiàn)圖4），取灰度變化最快（峰值）的兩個(gè)點(diǎn)的中點(diǎn)所在的那一行作為圖像的分割線。由于磁光圖像較為復(fù)雜且焊縫四周仍存在少數(shù)獨(dú)立噪點(diǎn)，導(dǎo)致許多“偽峰值”，為此，引進(jìn)“彈性區(qū)間”這一概念，即在彈性區(qū)間范圍內(nèi)，若存在多個(gè)峰值則只取最大峰值所在的點(diǎn)而舍棄其他峰值點(diǎn)，從而避免了“偽峰值”的影響。

圖3　圖像第256列各像素點(diǎn)灰度值

圖4　圖像第256列灰度變化

Otsu二值化焊縫圖像如圖5所示，Otsu算法能有效地將母材區(qū)域和焊縫區(qū)域分割，但二值化圖像存在較多的獨(dú)立點(diǎn)，且邊緣比較粗糙。因此，采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)開(kāi)-閉運(yùn)算對(duì)二值化圖像進(jìn)行處理。先采用半徑為3的圓形結(jié)構(gòu)元素對(duì)二值化圖像進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算以去除圖中孤立的“小島”和毛刺，然后采用相同結(jié)構(gòu)元素對(duì)其進(jìn)行閉運(yùn)算以填充圖像內(nèi)部細(xì)小空洞和平滑圖像邊緣，處理后圖像如圖6所示。

圖5　Otsu二值化焊縫圖像

圖6　形態(tài)學(xué)開(kāi)-閉運(yùn)算后焊縫圖像

4　焊縫中心提取與誤差分析

4.1骨架法提取焊縫中心

得到焊縫二值化圖像后，需要識(shí)別和提取出表征焊縫信息的像素點(diǎn)所在位置，特別是焊縫中心線的位置。以往在提取焊縫中心線之前都會(huì)用邊緣檢測(cè)算子對(duì)焊縫邊緣進(jìn)行檢測(cè)和提取，一般用到的邊緣檢測(cè)算子有Canny算子、Sobel算子等。骨架法中軸的概念如下：想象一片與物體形狀相同的草，在某一時(shí)刻將圖像邊緣上的所有點(diǎn)同時(shí)點(diǎn)燃，火焰以相同速度向圖像內(nèi)部蔓延，當(dāng)波前相遇時(shí)，火焰熄滅，火焰熄滅處各點(diǎn)的軌跡就是圖像的中軸（骨架）。最大圓盤(pán)形態(tài)學(xué)骨架法略過(guò)邊緣提取步驟而直接用對(duì)二值化圖像進(jìn)行焊縫中心線提取，避免了因二次操作而增大的疊加誤差。

骨架法提取的焊縫中心線如圖7所示，針對(duì)焊縫中心線首尾兩端出現(xiàn)分岔的情況，提出一個(gè)優(yōu)化方法：對(duì)分岔部分，用上下兩個(gè)邊緣像素點(diǎn)的中點(diǎn)表示中心線位置，提取后效果如圖8所示。

圖7　骨架法提取焊縫中心

圖8　優(yōu)化后骨架法提取焊縫中心效果

4.2焊縫識(shí)別誤差分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證Otsu法和骨架法用于檢測(cè)磁光圖像微間隙焊縫的有效性，進(jìn)行了焊縫偏差的測(cè)量試驗(yàn)。同時(shí)，與傳統(tǒng)的焊縫中心線提取方法作比較，驗(yàn)證其精準(zhǔn)性。此處采用傳統(tǒng)方法，將中值濾波去噪后的磁光圖像經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理后用Canny算子提取焊縫邊緣線，根據(jù)磁場(chǎng)在焊縫兩側(cè)分布的對(duì)稱(chēng)性，取兩邊緣的中心作為焊縫中心線。試驗(yàn)過(guò)程中對(duì)同一試驗(yàn)條件下的像素當(dāng)量進(jìn)行標(biāo)定，標(biāo)定值為102 pixel/mm。試驗(yàn)結(jié)果如圖9、圖10及表1所示。

圖9　焊縫中心實(shí)際值與焊縫中心測(cè)量值

圖9分別列出了骨架法和Canny法的實(shí)際焊縫位置和焊縫測(cè)量位置的曲線；圖10分別列出了骨架法和Canny法的焊縫實(shí)際中心線和測(cè)量中心線的誤差絕對(duì)值隨圖像序列變化的曲線；表1列出了骨架法和Canny法焊縫測(cè)量誤差的各種統(tǒng)計(jì)參數(shù)。測(cè)量誤差e定義為

圖10　焊縫位置測(cè)量誤差

表1　焊縫測(cè)量誤差統(tǒng)計(jì)

式中Mn為第n幅圖像焊縫中心測(cè)量值；Ma為對(duì)應(yīng)的焊縫中心實(shí)際值。

系統(tǒng)的測(cè)量誤差平均值ē為

式中en為第n幅圖像測(cè)量誤差。

標(biāo)準(zhǔn)誤差Εb定義為

從表1可以看出，相比Canny法，

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Recognition of micro-gap weld seam magneto-optical image based on Otsu algorithm and skeleton method

LI Guohua1，GAO Xiangdong1，XIAO Zhenlin2，CHEN Xiaohui2
（1.School of Electromechanical Engineering，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510006，China；2. Guangzhou Panyu Gofront Dyeing&Finishing Machinery Manufacturer Ltd.，Panyu 511400，China）

During the weld-seam tracking，a method is introduced for weld centre recognition based on Otsu algorithm and skeleton method.The weld seam magneto-optical images were collected by a magneto-optical sensor.The adaptive median filtering was applied to reduce noises，and the weld region was segmented by the improved Otsu algorithm with mathematical morphology method.Then the weld-centre was extracted by skeleton method.Experimental results showed that the micro-gap weld centre which is difficult to be identified by our eyes could be extracted efficiently and accurately.

weld seam；Otsu algorithm；skeleton method；magneto-optical image

TG409

A

1001－2303（2016）03－0109-05

10.7512/j.issn.1001-2303.2016.03.23

2014－10－08；

2015－01－05

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51175095）；廣東省學(xué)科建設(shè)科技創(chuàng)新項(xiàng)目（2013KJCX0063）；廣州市科學(xué)研究專(zhuān)項(xiàng)（1563000554）

李國(guó)華（1990—），男，在讀碩士，主要從事焊接自動(dòng)控制的研究工作。