強(qiáng)噪聲下的激光視覺焊縫跟蹤圖像處理研究現(xiàn)狀及展望

董金枋，湯大赟，吳 頔，，張培磊，于治水，許燕玲

1.上海工程技術(shù)大學(xué) 材料工程學(xué)院，上海 201620

2.上海市激光先進(jìn)制造技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，上海 201620

3.江蘇省特種設(shè)備安全監(jiān)督檢驗(yàn)研究院，江蘇 南京 210036

4.上海交通大學(xué) 材料科學(xué)與工程學(xué)院，上海 200240

0 前言

機(jī)器人焊接是工業(yè)智能焊接制造的關(guān)鍵技術(shù)之一[1-2]。在工程機(jī)械[3]、軌道交通[4]、鋼結(jié)構(gòu)[5]、航空航天等[6]領(lǐng)域中，機(jī)器人焊接有焊接效率高、焊接區(qū)疲勞壽命高、焊接更均勻、焊接區(qū)域面積小、質(zhì)量穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛用于代替?zhèn)鹘y(tǒng)手工焊接[7]。但由于熱變形、裝配誤差、加工誤差的存在且不可消除，基于示教回放的焊接機(jī)器人無法適應(yīng)工件偏移引起的焊接軌跡變化，導(dǎo)致焊接過程中出現(xiàn)焊偏、氣孔、未熔合等焊接缺陷以及機(jī)器人撞槍等事故[8-12]。因此，在焊接過程中迫切需要通過焊縫跟蹤來感知焊縫的變化，以便工業(yè)機(jī)器人可以針對(duì)焊縫變化實(shí)時(shí)做出反饋，調(diào)整焊槍位置保證焊縫對(duì)中，確保工件焊接質(zhì)量[13-14]。

焊縫跟蹤作為機(jī)器人焊接領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，類似于給機(jī)器人裝上眼睛，主要功能是在起始焊接點(diǎn)識(shí)別定位焊縫位置，焊接過程中根據(jù)焊縫的高低左右變化將偏差信息實(shí)時(shí)反饋給執(zhí)行機(jī)構(gòu)，保證焊槍時(shí)刻與焊縫對(duì)中，保證焊接質(zhì)量。經(jīng)過多年發(fā)展，目前主流的跟蹤技術(shù)路線主要有：機(jī)械仿形跟蹤[15]、電弧傳感[16-17]、被動(dòng)視覺[18-21]、主動(dòng)視覺[22-24]、磁傳感[25-26]。機(jī)械仿形和探針跟蹤因?yàn)槭褂眠^程中存在磨損問題，同時(shí)容易受到飛濺和焊縫光潔度、劃痕的影響，精度較低，并且需要焊縫有明顯的物理特征才可工作，應(yīng)用場(chǎng)景有限，通常用在厚板直縫、環(huán)縫一次焊接成形等對(duì)精度要求不高的場(chǎng)景。電弧跟蹤雖然集成度高，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中受材料、焊接工藝、焊機(jī)品牌功率、制造環(huán)境的差異影響，無法精準(zhǔn)地確定電弧長度與焊接電流、電弧電壓之間的相關(guān)性數(shù)學(xué)模型，難以確保精度和穩(wěn)定性；同時(shí)電弧跟蹤在定位起始點(diǎn)時(shí)需緩慢靠近工件定位，耗時(shí)較長，效率較低。再者電弧跟蹤因工作原理要求，僅針對(duì)角接、開坡口焊縫，且需要搭配擺焊工藝，效率和精度偏低，主要集中在開坡口的厚板電弧焊，局限性較大[27]。磁光檢測(cè)在窄間隙焊縫中優(yōu)勢(shì)明顯，無論多小間隙的焊縫，材料是否反光、吸光都能檢測(cè)，但是目前磁光檢測(cè)在焊縫跟蹤中的應(yīng)用還處于探索階段，應(yīng)用研究還不成熟。同時(shí)磁光焊縫檢測(cè)系統(tǒng)組成復(fù)雜、集成度低、不可控環(huán)節(jié)過多，比如光路結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、磁光薄膜材料的均勻性、焊接平臺(tái)的振動(dòng)、工件膨脹系數(shù)等方面都還未形成統(tǒng)一的設(shè)計(jì)規(guī)范，系統(tǒng)穩(wěn)定性不足，目前依然處于實(shí)驗(yàn)室階段，預(yù)計(jì)將來可能在激光薄板對(duì)接焊接中有極高的應(yīng)用價(jià)值[25]。被動(dòng)視覺檢測(cè)由于直接攝取了熔池圖像，所以基本上不存在導(dǎo)前誤差，在激光焊接中，其原理是利用金屬熔滴流向焊縫間隙時(shí)的尖角特征進(jìn)行定位，但是要求焊縫間隙大于1 mm，否則尖角特征不明顯，檢測(cè)困難。同時(shí)金屬熔滴在焊縫間隙的熔滴尖角特征并不穩(wěn)定，工件在焊接過程由于熱脹冷縮會(huì)出現(xiàn)形變，導(dǎo)致熔滴尖角有時(shí)是橢圓，有時(shí)消失，所以此方法在原理上有缺陷，無法準(zhǔn)確穩(wěn)定地判斷焊縫具體的位置信息，而且工業(yè)相機(jī)在飛濺、弧光干擾下，抗干擾能力有限，應(yīng)用受到限制，故被動(dòng)視覺跟蹤主要應(yīng)用于TIG焊等低飛濺場(chǎng)景[28-30]。

激光視覺焊縫跟蹤的原理是基于相機(jī)接受激光條紋在工件表面的漫反射光條輪廓對(duì)焊縫進(jìn)行定位，在焊縫坡口檢測(cè)、焊縫余高、焊縫輪廓、熔池表面輪廓、焊槍姿態(tài)檢測(cè)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[31-32]。相較被動(dòng)視覺檢測(cè)和磁光成像檢測(cè)，結(jié)構(gòu)光焊縫檢測(cè)技術(shù)更為成熟，主動(dòng)光源具有單色性好、相干性好、信噪比高等優(yōu)點(diǎn)，所以抗干擾能力強(qiáng)，易于提取圖像信息，檢測(cè)精度更高。目前隨著工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用推廣，面臨工況復(fù)雜、干擾因素多且雜、工裝重復(fù)定位精度低等問題，迫切需要實(shí)現(xiàn)激光視覺在強(qiáng)噪聲、窄間隙下的焊縫準(zhǔn)確識(shí)別，實(shí)現(xiàn)柔性自動(dòng)化焊接加工。焊接過程中能根據(jù)焊縫變化實(shí)時(shí)糾偏的焊接工作站通常由機(jī)械臂、控制柜、焊接電源、焊縫跟蹤系統(tǒng)組成，可以實(shí)現(xiàn)焊縫圖像采集、圖像處理、實(shí)時(shí)糾偏功能[33-34]。在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)除了機(jī)器人，也有用電機(jī)加導(dǎo)軌氣缸的焊接專機(jī)?？刂破鞒藱C(jī)器人控制柜，激光焊縫跟蹤也有工控機(jī)或者FPGA、SDSP等嵌入式處理器[35-37]。除此之外不同的工件還需要匹配不同的夾具，整個(gè)工作流程是機(jī)器人示教編程，工件裝夾、激光跟蹤采集焊縫圖像、圖像處理定位焊縫位置，位置信息反饋到機(jī)械臂實(shí)時(shí)糾偏確保焊槍時(shí)刻與焊縫保持對(duì)中。

激光跟蹤最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)即為圖像處理，焊縫圖像采集包含很多干擾信息，需要先進(jìn)行預(yù)處理，灰度二值化之后通過中值濾波篩去干擾信息，再提取ROI（Region of Interest）區(qū)域?qū)鈼l邊緣進(jìn)行提取，然后通過灰度重心法等對(duì)光條進(jìn)行細(xì)化提取中心點(diǎn)信息，再通過曲線擬合連接成線，最后通過斜率分析法等對(duì)光條中心進(jìn)行特征點(diǎn)提取。特征點(diǎn)提取之后進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，與標(biāo)定的焊縫軌跡進(jìn)行對(duì)比計(jì)算偏差值，然后把偏差值傳輸給到機(jī)械臂等執(zhí)行機(jī)構(gòu)，進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整[32，38]。但是由于焊接過程中存在強(qiáng)烈的輻射、弧光、煙塵、飛濺等干擾，增加了圖像處理的難度。比如，鋼結(jié)構(gòu)焊縫的打磨、劃痕導(dǎo)致的光條強(qiáng)度不均勻，檢測(cè)圖像干擾大，導(dǎo)致焊縫特征提取困難[39]。Lu[40]等人通過脊線跟蹤方法，僅從激光條紋附近的線提取中心線，排除背景噪聲的干擾，圖像處理面積小，采用斜率分析法和最小二乘法提取焊縫特征點(diǎn)，抗干擾能力強(qiáng)，能滿足焊縫跟蹤的高精度要求。Li[41]提出了一種序列重力法SGM（Semi Global Matching）來提取更平滑的焊縫中心線，可以減少干擾的影響，采用雙閾值遞歸最小二乘法對(duì)SGM得到的曲線進(jìn)行擬合，以提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。Zou[42]等人采用加權(quán)局部余弦相似度的目標(biāo)跟蹤算法檢測(cè)接縫特征點(diǎn)，有效防止弧線和飛濺物的干擾。但是這些算法過于消耗計(jì)算機(jī)資源，實(shí)時(shí)性上有所欠缺，急需能夠兼顧實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的圖像處理方法。

激光焊縫跟蹤的圖像處理環(huán)節(jié)主要由圖像預(yù)處理、激光光條提取、特征點(diǎn)識(shí)別三部分組成，本文介紹了這三部分的傳統(tǒng)圖像處理算法，同時(shí)總結(jié)近年的一些特色算法應(yīng)用及其處理效果，包括精度與延遲，并對(duì)激光焊縫跟蹤的未來發(fā)展方向進(jìn)行展望。

1 圖像預(yù)處理

圖像采集之后需要進(jìn)行預(yù)處理濾波去除異常數(shù)據(jù)方可進(jìn)入下一環(huán)節(jié)。如圖1所示，由于在焊接加工過程中劇烈的弧光、飛濺、煙塵都會(huì)影響圖像采集的信噪比和清晰度，同時(shí)工件材料本身的反光吸光特性、表面油污、打磨劃痕都會(huì)對(duì)激光條紋的信號(hào)采集造成影響。除此之外，如采用工控機(jī)進(jìn)行圖像處理還涉及傳輸過程的高頻電磁干擾。這些干擾都將直接影響后續(xù)激光條紋的提取以及焊縫特征點(diǎn)的提取，直接決定跟蹤精度與焊接質(zhì)量，所以在正式圖像特征提取之前必須進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括濾波、二值化、ROI選取等，以提高圖像質(zhì)量及信噪比。

圖1 焊接飛濺、強(qiáng)弧光、煙塵干擾Fig.1 Welding spatters，strong arc light，smoke and dust interference

濾波之前需要了解圖像處理主要的噪聲類型和特征，以便有針對(duì)性地選擇濾波算法。激光傳感器采集圖像的噪聲主要來源于弧光、煙塵、飛濺等，主要噪聲類型為斑點(diǎn)噪聲和椒鹽噪聲[43-44]。因此圖像預(yù)處理的核心就是濾除或減弱飛濺和弧光對(duì)焊縫圖像的影響，即以不破壞原有數(shù)據(jù)為原則盡可能去除圖像噪聲，濾波降噪是預(yù)處理的重要一步，降噪效果會(huì)直接影響到后期圖像分類識(shí)別的準(zhǔn)確率。目前圖像去噪方法主要有空域?yàn)V波和頻域?yàn)V波兩種[45]。頻域?yàn)V波需要經(jīng)過傅里葉變換與逆變換[46]，在視覺效果上會(huì)降低原有精度，并丟失重要的特征信息，在智能領(lǐng)域應(yīng)用中頻域?yàn)V波的穩(wěn)定性和實(shí)時(shí)性都難以滿足要求?？沼?yàn)V波算法主要利用卷積模板和目標(biāo)圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)圖像異常數(shù)據(jù)的清除降噪[47]，相較而言，該算法更加快速精確，適合對(duì)激光條紋輪廓圖像進(jìn)行濾波。在激光跟蹤中常用的空域?yàn)V波算法有中值濾波、均值濾波、高斯濾波等[48]。均值濾波[49]和高斯濾波[50]的濾波效果取決于模板核的大小，一般來說，模板核的尺寸越大，濾波效果就越強(qiáng)，但同時(shí)計(jì)算耗時(shí)也越長。高斯濾波只有在噪聲呈高斯分布時(shí)效果才顯著。均值濾波和高斯濾波等線性濾波算法均能有效去除圖像中強(qiáng)光噪點(diǎn)以及飛濺干擾等噪聲，但同時(shí)也會(huì)模糊光條的邊緣特征。對(duì)于激光焊縫跟蹤的結(jié)構(gòu)光圖像，邊緣信息的準(zhǔn)確性非常重要，直接決定下一環(huán)節(jié)光條中心提取精度。因此為了提高焊縫圖像處理精度，需要盡可能保留焊縫結(jié)構(gòu)光圖像的邊緣信息。經(jīng)過廣泛的研究總結(jié)，一般利用中值濾波算法對(duì)激光光條圖像進(jìn)行濾波處理，以便得到清晰的光條輪廓圖像[51]。中值濾波是一種非線性信號(hào)處理技術(shù)，其基本原理是通過選取數(shù)字圖像序列中一點(diǎn)的值來代替一定鄰域范圍的像素值，使周圍的值接近真實(shí)值來消除孤立的突變值，以此消除噪點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)濾波。中值濾波能有效濾除常見的椒鹽噪聲、斑點(diǎn)噪聲等，同時(shí)能夠保留圖像相對(duì)清晰的邊緣細(xì)節(jié)信息。如圖2所示，原始圖像包含大量的焊接飛濺干擾，同時(shí)還有弧光噪點(diǎn)，經(jīng)過濾波之后可以有效濾除噪點(diǎn)，保留較為清晰的焊縫光條輪廓，方便后續(xù)光條提取和特征點(diǎn)提取[52]。

圖2 濾波前（左）與濾波后（右）Fig 2 Image filtering before（left）and after（right）

彭宏等[53]提出一種改進(jìn)的均值濾波算法，利用圖像像素點(diǎn)鄰域灰度值的相似特征，在一定范圍內(nèi)選擇用平均值代替噪點(diǎn)處灰度值，同時(shí)結(jié)合Canny算子對(duì)圖像邊緣進(jìn)行檢測(cè)，可以有效去除圖像中的高密度脈沖噪聲。Piao等[54]提出一種基于高斯濾波和雙邊濾波的混合圖像去噪算法，首先利用高斯濾波器對(duì)噪聲圖像進(jìn)行濾波得到參考圖像，然后將參考圖像和噪聲圖像作為雙邊濾波器的范圍核函數(shù)的輸入，該算法能夠有效克服階梯效應(yīng)，濾波后的圖像更加平滑，紋理特征也更加接近原始圖像，能夠取得更高的PSNR（峰值信噪比）值。袁新星[55]通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比了不同密度椒鹽噪聲下中值濾波的處理效果，結(jié)果證明，中值濾波算法即使在強(qiáng)噪聲情況下降噪效果也非常顯著。申俊琦[56]使用自適應(yīng)中值濾波法對(duì)采集的焊縫圖像進(jìn)行降噪處理，實(shí)驗(yàn)證明該算法針對(duì)不同性質(zhì)及強(qiáng)度的噪聲均表現(xiàn)出很強(qiáng)的降噪能力，同時(shí)還能很大程度上保持原有焊縫邊緣的特征信息。張杰飛[57]采用高斯濾波器對(duì)含噪聲的焊縫圖像進(jìn)行濾波降噪處理，并通過實(shí)驗(yàn)分別比較了高斯濾波、均值濾波法與中值濾波法對(duì)強(qiáng)噪聲焊縫圖像的處理效果，結(jié)果證明，中值濾波更適合用于強(qiáng)噪聲圖像處理過程。

本文歸納總結(jié)了常用的濾波算法并進(jìn)行對(duì)比，如表1所示。

糖蜜酸化液：80 g糖蜜加120 mL蒸餾水?dāng)嚢杈鶆颍昧蛩嵴{(diào)節(jié)pH 4.0～4.3，90～95 ℃水浴并不斷攪拌15 min，4000 r/min離心10 min，取上清。

表1 各類濾波降噪算法對(duì)比Table 1 Comparison of various filtering noise reduction algorithms

Wu等[61]通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試了不同的濾波技術(shù)，以此確定圖像處理過程中去除噪聲的最佳濾波技術(shù)。采用高斯、維納和中值三種濾波技術(shù)進(jìn)行了比較，為了檢驗(yàn)效率，使用了四種統(tǒng)計(jì)算法，即MSE（均方誤差）、RMSE（均方根誤差）、PSNR和信噪比。通過比較發(fā)現(xiàn)，中值濾波器的MSE和RMSE值最小，且PSNR和信噪比值最大，這說明在弧光環(huán)境下中值濾波器是最有效的去除噪聲技術(shù)。

2 光條中心提取

由于激光器自身發(fā)射的激光條紋亮度的不均勻性，以及工件表面反光、劃痕等因素導(dǎo)致的光條變形和亮度不均勻，光條大小粗細(xì)時(shí)刻都處于變化之中。同時(shí)光條的亮度是從中心線向外逐次遞減，導(dǎo)致如果直接對(duì)結(jié)構(gòu)光進(jìn)行圖像處理，需要處理的數(shù)據(jù)龐大且不穩(wěn)定，會(huì)極大影響焊縫數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性、魯棒性。因此，為節(jié)省計(jì)算機(jī)資源，同時(shí)降低數(shù)據(jù)處理延時(shí)，一般先對(duì)光條邊緣進(jìn)行提取，再骨架細(xì)化提取光條中心線，減少后續(xù)焊縫特征提取數(shù)據(jù)處理量[62]。如圖3所示，不同的光條提取方法提取的焊縫情況各不相同，需要根據(jù)具體的干擾噪聲情況來選擇合適的光條提取算法。

圖3 不同算法的結(jié)構(gòu)光光條提取情況[63]Fig.3 Extraction of structured light stripe by different algorithms

光條中心提取分為兩步：首先進(jìn)行光條邊緣識(shí)別，鎖定光條區(qū)域，然后進(jìn)行中心線提取。邊緣識(shí)別的原理根據(jù)圖像像素點(diǎn)的灰度階躍變化來確定，當(dāng)灰度值導(dǎo)數(shù)較大或出現(xiàn)極值時(shí)，即定義為邊緣。目前常用的基于一階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)算子，包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子等；基于二階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測(cè)算子主要是LOG（Laplacian of Gaussian）邊緣檢測(cè)算子[64]。激光結(jié)構(gòu)光光條邊緣提取算法的原理及優(yōu)缺點(diǎn)如表2所示。

表2 激光結(jié)構(gòu)光光條邊緣提取算法Table 2 Edge extraction algorithm of laser structured light stripe

在成功獲取圖像的單像素邊緣后，快速、穩(wěn)定的激光中心線提取算法是保證整個(gè)圖像處理系統(tǒng)穩(wěn)定、實(shí)時(shí)和精確地獲得特征點(diǎn)坐標(biāo)值的關(guān)鍵。常用的激光中心線提取方法有極值法、閾值法、灰度重心法、形態(tài)學(xué)細(xì)化、方向模板法、霍夫變換、Steger法等[70]，各算法的原理及優(yōu)缺點(diǎn)如表3所示。

表3 光條提取算法Table 3 Light stripe extraction algorithm

由表3可知，極值法、灰度重心法的實(shí)時(shí)性較好，但是抗干擾性能較差，極易受焊接過程噪聲影響；閾值法容易導(dǎo)致光條信息缺失，影響焊縫輪廓提取定位；曲線擬合法、方向模板法雖然提取精度較高，但是實(shí)時(shí)性較差。Steger方法雖然精度較高、能達(dá)到亞像素級(jí)，但是算法復(fù)雜，運(yùn)算量大，延時(shí)嚴(yán)重。形態(tài)學(xué)細(xì)化、霍夫變換算法簡單、對(duì)硬件要求也低，實(shí)時(shí)性也能滿足要求，但是精度上略有欠缺，還有較大改進(jìn)空間。

上述圖像處理算法僅在理想條件或激光條干擾弱的情況下進(jìn)行提取識(shí)別工作，識(shí)別穩(wěn)定性低，可靠性差。而在工程應(yīng)用中，焊縫跟蹤第一要?jiǎng)?wù)是穩(wěn)定，然后才是精度，因此在實(shí)際焊接中強(qiáng)干擾噪聲下的圖像處理具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。傳統(tǒng)的激光中心線提取方法雖然具有普適性，但易受環(huán)境、設(shè)備等復(fù)雜因素干擾，因此在許多情況下很難滿足實(shí)時(shí)性與精確性要求[79]。因此，鑒于傳統(tǒng)算法在應(yīng)用上的局限性，機(jī)器學(xué)習(xí)方法越來越受到研究者的關(guān)注，許多學(xué)者也陸續(xù)提出了一些更具特征性、穩(wěn)定性、高精度的激光中心線提取方法，具體如表4所示。

表4 激光中心線提取算法Table 4 Algorithm of laser structured light stripe center extraction

由表4可知，在提取精確性方面，新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等提取算法的平均置信度值均高于傳統(tǒng)算法，對(duì)強(qiáng)漫反射和強(qiáng)鏡面反射光條圖像的優(yōu)勢(shì)尤為明顯，適合用于反光材料如鋁合金、不銹鋼等的焊縫光條提取，也適用于激光焊等強(qiáng)干擾條件下的焊縫光條提取。同時(shí)基于形態(tài)特征、遺傳算法等算法在焊縫識(shí)別上有極大的自適應(yīng)能力，能夠在多變的強(qiáng)噪聲環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別焊縫位置，且大部分為矩陣運(yùn)算，計(jì)算效率高，將極大提升中心線提取的實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性。但是相對(duì)于傳統(tǒng)算法，新興算法在準(zhǔn)確性上相對(duì)工業(yè)自動(dòng)化要求的穩(wěn)定性還有距離，同時(shí)新興算法在數(shù)據(jù)處理能力、算法復(fù)雜程度上都過于消耗計(jì)算機(jī)資源，實(shí)時(shí)性上還有待工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)考驗(yàn)。未來可考慮在硬件上升級(jí)以進(jìn)一步提升運(yùn)算效率，同時(shí)優(yōu)化算法提高可靠性。

3 特征點(diǎn)提取

焊縫特征點(diǎn)是確定結(jié)構(gòu)特性的點(diǎn)，如焊縫激光線的拐點(diǎn)，可以表征焊縫的寬度、深度和坡口邊緣等位置信息，如圖4所示。

圖4 特征點(diǎn)提取示意[89]Fig.4 Feature point extraction diagram

針對(duì)不同坡口類型的焊縫，提取其關(guān)鍵位置信息的方法也不同。傳統(tǒng)方法主要是基于圖像處理的提取方法（例如分割、中心提取、斜率分析和直線相交等）來獲取焊縫關(guān)鍵位置[30，90-92]，如表5所示。

表5 傳統(tǒng)焊縫特征點(diǎn)提取算法Table 5 Traditional weld feature point extraction algorithm

傳統(tǒng)的基于幾何特征的接縫特征點(diǎn)采集方法存在靈活性和魯棒性差的缺點(diǎn)。采用傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)方法檢測(cè)焊縫特征點(diǎn)時(shí)，特別是在具有強(qiáng)弧光和飛濺干擾的環(huán)境中，難以保證魯棒性和準(zhǔn)確性，只能解決特定條件下的圖像特征識(shí)別問題，面對(duì)強(qiáng)干擾噪聲環(huán)境，存在通用性差和抗干擾能力不足等缺陷。近些年來，深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)已在很多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，也逐漸被應(yīng)用于焊接領(lǐng)域，如焊縫分類、焊縫缺陷檢測(cè)和焊接過程控制等[98-100]。周衛(wèi)林等[101]使用VGGNet（深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）實(shí)現(xiàn)了焊接過程中焊縫特征點(diǎn)的跟蹤。Xiao等[28]提出了一種自適應(yīng)的特征點(diǎn)定位方法，使用Faster R-CNN經(jīng)典的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別并定位焊縫，根據(jù)識(shí)別結(jié)果進(jìn)一步選擇相應(yīng)的特征點(diǎn)提取方法，該方法能夠識(shí)別特定的連續(xù)焊縫和非連續(xù)焊縫，具有一定的適應(yīng)性，更多焊縫特征點(diǎn)提取的研究成果如表6所示。

表6 近年強(qiáng)干擾環(huán)境特征點(diǎn)提取相關(guān)算法優(yōu)劣對(duì)比Table 6 Comparison of feature point extraction algorithms for strong interference environment in recent years

續(xù)表

目標(biāo)跟蹤算法正不斷被應(yīng)用到焊縫跟蹤領(lǐng)域，按原理而可分為生成式模型與辨別式模型。生成式模型一般通過建立模型來描述光條特征，跟蹤時(shí)通過圖像識(shí)別找到與目標(biāo)模型相似度最大的區(qū)域，模擬焊工經(jīng)驗(yàn)識(shí)別，定位焊縫位置。這種方法存在兩個(gè)問題：首先，準(zhǔn)確的焊縫模型建立難度較大，因?yàn)楣I(yè)生產(chǎn)中焊縫一致性較差，甚至有鋸齒型焊縫特征，所以應(yīng)用上對(duì)工況有一定要求；其次，該方法極其消耗計(jì)算資源，采用工控機(jī)進(jìn)行運(yùn)算時(shí)實(shí)時(shí)性不足，且當(dāng)焊縫結(jié)構(gòu)光線存在斷點(diǎn)、分叉等情況識(shí)別很容易失效，穩(wěn)定性有待提高。

辨別式模型則是先將樣本圖像采集分類訓(xùn)練算法，再通過工作過程對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別分類匹配，以提高焊縫識(shí)別精度，主要的算法包括TLD算法、深度學(xué)習(xí)類、核相關(guān)濾波算法等[118]。鄒焱飚等人[119]采用高斯核相關(guān)算法檢測(cè)焊縫，能在強(qiáng)弧光、大飛濺工況下精確獲取焊縫位置，其最小前置距離能做到20 mm，極大地降低前置誤差。然而此方法穩(wěn)定性欠缺，一旦出現(xiàn)跟蹤誤差，誤識(shí)別焊縫位置，很難再次自我糾正，考慮工業(yè)應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)工況，不利于長期穩(wěn)定應(yīng)用。文獻(xiàn)[111]利用來自各個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的特征，通過多個(gè)特征層之間的相似性匹配來確定焊縫特征點(diǎn)。但是輸入噪聲圖像會(huì)導(dǎo)致跟蹤器積累干擾信息，從而使得模型漂移，導(dǎo)致檢測(cè)精度不穩(wěn)定。

除了以上應(yīng)用人工智能算法的研究證明在強(qiáng)噪聲（強(qiáng)弧光、大飛濺）下具有較好的抗干擾作用，同時(shí)也有學(xué)者進(jìn)行傳統(tǒng)算法結(jié)合深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征識(shí)別和自學(xué)習(xí)能力進(jìn)行焊縫跟蹤相關(guān)研究，通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提取目標(biāo)的高級(jí)深度抽象特征，克服了傳統(tǒng)的像素級(jí)特征分析和單幾何特征識(shí)別或統(tǒng)計(jì)決策方法的局限性，減少了特征的模糊性，免于光條提取這一步驟，直接進(jìn)行特征識(shí)別提取。周躍龍[120]等人提出了一種基于無錨分類回歸孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤算法。通過焊前初始焊縫特征點(diǎn)確定目標(biāo)區(qū)域，然后焊接過程中通過回歸網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相似性計(jì)算精準(zhǔn)預(yù)測(cè)焊縫位置。在弧光和煙霧等強(qiáng)干擾下，平均絕對(duì)跟蹤誤差為0.3 mm，相較于傳統(tǒng)圖像處理和ECO算法等跟蹤精度和速度有所提高，有效提高了復(fù)雜薄板構(gòu)件的焊接效率和質(zhì)量。杜榮強(qiáng)[24]等人利用快速圖像分割、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征區(qū)域識(shí)別與特征搜索技術(shù)相融合的方法，準(zhǔn)確地識(shí)別焊縫特征。針對(duì)焊前強(qiáng)噪聲圖像與焊接過程強(qiáng)噪聲進(jìn)行特征提取完成V形焊縫與T形焊縫跟蹤實(shí)驗(yàn)，得到跟蹤精度分別為0.50 mm、0.62 mm。徐寧[121]等人為提高效率，不使用特征點(diǎn)提取網(wǎng)絡(luò)定位每幀焊縫圖像中的特征點(diǎn)，而是融合核相關(guān)濾波（KCF）來跟蹤特征點(diǎn)的位置。將特征點(diǎn)的定位轉(zhuǎn)移到先驗(yàn)區(qū)域內(nèi)，提高了定位精度，同時(shí)將焊縫特征點(diǎn)位置的定位與特征點(diǎn)存在的置信度結(jié)合起來，進(jìn)一步抑制了焊接過程中的噪聲，有效提升了網(wǎng)絡(luò)的抗噪聲干擾能力，提高了對(duì)多坡口類型焊縫的適應(yīng)性。Zou[122]等人提出了多特征組合網(wǎng)絡(luò)（MFCN），該網(wǎng)絡(luò)綜合利用多層特征承載的局部信息和全局信息進(jìn)行焊縫檢測(cè)，以準(zhǔn)確檢測(cè)連續(xù)超強(qiáng)噪聲下的接縫，實(shí)現(xiàn)在連續(xù)的超強(qiáng)噪聲下仍能保持極高的檢測(cè)精度，平均檢測(cè)誤差小于6個(gè)像素，標(biāo)稱間距下的像素分辨率為0.08 mm。

上述特征點(diǎn)識(shí)別跟蹤算法在強(qiáng)噪聲環(huán)境下具有較高的特征識(shí)別精度，自適應(yīng)能力也有一定提高，但算法復(fù)雜度較高，需要配備高性能工業(yè)計(jì)算機(jī)，綜合成本較高，同時(shí)缺乏工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際應(yīng)用案例，穩(wěn)定性和實(shí)際準(zhǔn)確性還有待驗(yàn)證。

4 總結(jié)與展望

綜上所述，傳統(tǒng)的圖像處理雖然算法簡單，但是極易受環(huán)境干擾，且隨著激光焊縫跟蹤設(shè)備的普及，越來越惡劣的工業(yè)環(huán)境對(duì)傳感器以及圖像處理算法提出了更高的要求。新興的基于人工智能和深度學(xué)習(xí)的算法，可以通過圖像中的焊縫特征總結(jié)，自動(dòng)選擇提取，自適應(yīng)能力得到很大提高，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工況、強(qiáng)噪聲、多種焊縫類型自主檢測(cè)識(shí)別，且能達(dá)到較好的精度水平，滿足工業(yè)要求。但是新興的算法由于其復(fù)雜性和數(shù)據(jù)處理量的增加對(duì)計(jì)算機(jī)資源提出了更高的要求，也影響到激光焊縫跟蹤的實(shí)時(shí)性。為了推進(jìn)焊接制造的智能化、數(shù)字化，對(duì)激光焊縫跟蹤技術(shù)進(jìn)行了展望。

（1）隨著“中國制造2025”的出臺(tái)，我國焊接技術(shù)的高速發(fā)展對(duì)技術(shù)的自主性提出了更高的要求，為了減少對(duì)進(jìn)口激光焊縫跟蹤傳感技術(shù)的依賴，迫切需要加大對(duì)高速、高精度、窄間隙、高反光材料工況下激光結(jié)構(gòu)光檢測(cè)技術(shù)的研發(fā)工作，解決高端重大國防、海工裝備的智能化、數(shù)字化生產(chǎn)加工難題。

（2）伴隨高速相機(jī)、嵌入式、激光器等技術(shù)的發(fā)展，為智能焊接技術(shù)的升級(jí)換代提供了新思路，可以結(jié)合焊接相關(guān)傳感器零部件的最新技術(shù)發(fā)展，積極將最新的技術(shù)應(yīng)用到智能焊接技術(shù)中，以實(shí)現(xiàn)在數(shù)據(jù)采集頻率、數(shù)據(jù)采集質(zhì)量、計(jì)算平臺(tái)的更新迭代，推動(dòng)焊接向更加智能化、先進(jìn)的方向發(fā)展。

（3）在算法上傳統(tǒng)的圖像處理、特征提取算法穩(wěn)定性欠缺，具體效果在很大程度上依賴于研究人員的模型經(jīng)驗(yàn)。不同學(xué)者面對(duì)的工況不同，模型側(cè)重點(diǎn)不同，不夠靈活，一旦出現(xiàn)未曾預(yù)料的噪聲非常容易出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，如何把新興的人工智能技術(shù)應(yīng)用到智能焊縫跟蹤技術(shù)圖像處理中，簡化圖像處理步驟，使算法模型更靈活、更有效是未來的主要研究方向之一。

（4）在應(yīng)用上基于國家針對(duì)復(fù)雜大型結(jié)構(gòu)件的自動(dòng)化焊接技術(shù)的發(fā)展要求，針對(duì)航空航天、軍工船舶等行業(yè)相當(dāng)一部分大型結(jié)構(gòu)件，焊縫類型、坡口形式多變的問題，依然缺乏有效的基于多傳感器的信息融合技術(shù)的智能焊縫跟蹤技術(shù)，急需綜合各類傳感的優(yōu)缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工件的全位置，強(qiáng)干擾、各種槽類型（I型槽、V型槽、Y型槽、U型槽等）以及接頭類型（對(duì)接接頭、搭接接頭、圓角接頭等）的焊縫跟蹤檢測(cè)，在靈活性和多功能性上更進(jìn)一步。