基于多視覺的熔池圖像處理與特征提取

熊震宇，顧網平，王 健，薛 誠

（南昌航空大學 航空制造工程學院，江西 南昌 330063）

0 前言

隨著計算機技術的發展，視覺傳感在焊接過程中的應用受到人們的重視。視覺傳感器可用于焊接質量的在線監控，通過觀察熔池形狀從而判斷焊接質量的高低[1-2]。熔池信息能直接反映焊縫外觀形狀、外部缺陷以及判斷內部成形是否良好。由于焊接熔池是動態的，焊接過程中產生的強烈弧光以及熔池類鏡面反射等特性，使得實時獲取熔池信息比較困難。

熔池形狀參數通常包括熔池半長、最大熔寬和熔池面積等。對熔池圖像進行處理的目的是檢測熔池邊緣，進而獲得熔池特征。針對熔池特征提取人們已經做了很多研究，文獻[3-4]通過對焊接熔池圖像進行提取和分析，成功提取熔池邊緣和激光條紋邊緣，計算出熔池表面三維形狀；文獻[5]利用近紅外CCD攝像機配合復合濾光系統，采集到大量高清晰的MAG焊熔池圖像。本研究針對CO2氣體保護焊構建多視覺傳感系統，采集和分析熔池形態，獲得熔池邊緣輪廓、后托角以及堆高，為熔池質量的實時監控提供依據。

1 多視覺傳感系統

1.1 系統組成

整個視覺傳感裝置如圖1所示，該裝置由兩個面陣CCD攝像機和兩套復合濾光系統組成。整個視覺傳感裝置以焊槍為基準進行固定，CCD攝像機沿焊接方向分別安裝在焊槍的兩側，超前方向的記為CCD1，滯后方向的記為CCD2。CCD1的工作角度α1為CCD1的光軸中心與工件水平方向夾角，CCD2的工作角度α2為CCD2的光軸中心與工件水平方向夾角。CCD1的焦距f1為CCD1的鏡頭到焊絲正下方的距離；CCD2的焦距f2為CCD2的鏡頭到焊絲正下方的距離。

圖1 試驗傳感器裝置示意

在焊接過程中，由于熔敷金屬在試件表面堆積，使得熔池表面與試件表面形成一定傾角，為獲取豐富的熔池信息，經過大量工藝試驗確定出對焊接采集有重要影響的傳感器的幾何參數，具體的參數設計如表1所示。

表1 傳感器設計參數

1.2 復合濾光的選擇

復合濾光法是指根據對電弧光譜的分析選取特殊組合的濾光片和減光片，組成復合濾光系統，安裝在CCD攝像機鏡頭前，只允許特定波長的光通過，從而減小弧光等外界環境對熔池特征采集的干擾。由于本采集系統在被動視覺光源條件下進行，相比激光等其他主動光源，濾光要求更為嚴格。根據GMAW焊接時的光譜分布[6]，弧光約650 nm處于波谷階段，是可見光范圍內比較適合拍攝的波段，在近紅外波段內，1 000 nm以上弧光都比較弱，因此本研究選定650 nm和1064 nm波段濾光進行熔池拍攝試驗，試驗所用濾光片參數如表2所示，減光片為1%中性減光片+5%中性減光片，不同濾光條件下CCD采集的熔池圖像如圖2所示。

表2 濾光片參數

圖2 CCD采集的熔池圖像

在圖2中，弧光在648 nm和1 064 nm窄帶濾光片條件下，都可以拍攝到熔池輪廓，但648 nm窄帶濾光片下的電弧輪廓比1 064 nm窄帶濾光片的大，電弧覆蓋面積大，形成的光圈干擾不利于連續拍攝圖片的實時處理。因此，本試驗選定1 064 nm波段的窄帶濾光組合。

1.3 焊接試驗

試驗焊接參數見表3，材料為普通低碳鋼板，規格100 mm×596 mm×7 mm，采用GMAW焊接方法，焊接速度30 cm/min，由焊接機器人在試板上進行堆焊試驗。CCD攝像機采集的焊接圖像如圖3所示。

表3 焊接工藝參數

為保證CCD1和CCD2所拍攝圖像是完全相同的部分，CCD1熔池尾部有部分信息被焊絲遮擋，CCD2熔池圖像中前端部分信息被噴嘴遮擋，所以需要對兩幅圖片進行不同的熔池特征的選取方法。

2 熔池圖像處理

圖3 CCD采集的焊接圖像

本研究針對CCD1和CCD2采集的圖像的不同特點，提出了兩種圖像處理流程，如圖4所示。

圖4 圖像處理流程

2.1 圖像去噪

由于在圖像采集過程的環境光照是不穩定的，加之受CCD噪聲、信號傳輸中產生的隨機噪聲等因素的影響，使CCD采集到的數字圖像中摻雜了不同程度的噪聲，因此需要對CCD采集的圖像先進行去噪處理。根據以上分析，首先使用中值濾波法對原始圖像濾波，本研究使用的中值器模板為9 Pixel×9 Pixel，中值濾波處理結果如圖5所示。由圖可知，中值濾波有效的抑制了噪聲，減弱了弧光對熔池邊界的干擾。

圖5 中值濾波處理

2.2 邊緣檢測

CANNY算子具有良好的穩定性和較高的信噪比，既考慮到梯度的大小，又利用了梯度的方向，二值化過程也具有一定的智能性，所以在邊緣檢測中應用廣泛。針對采集的熔池圖像的特點，采用CANNY雙閾值檢測熔池邊緣。CANNY雙閾值檢測是指對N（x，y）作用兩個閾值τ1和τ2，則N（x，y）中像素大于高閾值的點為邊緣，小于低閾值的不是邊緣，介于兩個閾值之間的，如果其鄰接像素有大于高閾值的則為邊緣，反之則不是。CCD1和CCD2圖像處理采用的CANNY雙閾值分別為（0.1，3）和（0.2，3），邊緣提取結果如圖6所示。邊緣提取結果表明，采用CANNY雙閾值法可以有效地提取熔池特征邊緣。CCD1邊緣提取后的圖像中存在大量的偽邊緣，需要對CCD1邊緣提取后的圖像進行去偽邊緣處理。CCD2邊緣提取的圖像中也存在偽邊緣，但對熔池特征不產生影響，因此不進行去偽邊緣處理。

圖6 Canny算子雙閾值邊緣提取

2.3 去偽邊緣

CCD1采集的圖像在CANNY算子雙閾值法提取后，發現熔池內部存在其他非熔池邊緣的線條，如焊絲邊緣、電弧邊緣等。為了去除這些偽邊緣，分別從圖像的左側、右側、下側對圖像進行掃描，掃描到第一個亮點后，停止掃描并記住該點，同時檢測設置焊絲所占區域灰度值為0，從而可得到如圖7所示熔池特征圖像。

圖7 CCD1去除偽邊緣

2.4 多項式擬合

在理想狀態下的熔池邊緣為光滑的，可依照熔池形狀的非線性擬合函數進行擬合[7]。但實際焊接過程中，焊縫形成過程中受周圍因素影響，鋪展并不是完全均勻光滑的，熔池面也不一定是平衡的，因此并不是完全對稱的，本實驗中熔池邊緣擬合選用多項式擬合的方法。CCD1采集的圖像經過5次疊代擬合后可得到如圖8a所示的熔池輪廓。CCD2采集的圖像經4次迭代擬合后可得到如圖8b所示的熔池輪廓。

圖8 曲線擬合圖像

將經過本研究提出的圖像處理方法處理后的熔池特征與原圖對比，擬合后熔池輪廓與實際采集的熔池圖像相符。

3 熔池特征提取

3.1 熔池傾斜角和堆高的提取

假設熔池整體為圖9中AB連接的斜面，則熔池與CCD攝像機拍攝圖像有如圖10所示位置關系。

圖9 焊縫熔池輪廓

圖10 CCD與熔池斜面角度關系

圖中AB長度為L，AB在CCD1拍攝面上的投影為l1，AB在CCD2拍攝面上的投影為l2，β為熔池后托角。根據熔池和CCD攝像機的位置三角關系，可以得出如下方程：

聯立式（1）、式（2），組成一個關于β和L的二元一次方程組。其中l1的長度由CCD1采集的圖片計算得出，l2的長度由CCD2所采集的圖片計算得出。本研究中CCD1和CCD2采集的為同一處的熔池，由于熔池和CCD攝像機的位置關系不同，同一段熔池寬度在圖片中的l1和l2的長度不同，因此選取同一段熔池寬度帶入方程組，從而求得β和L。

由圖8中熔池和CCD攝像機的三角關系，可得如下關系式：

式中 h為熔池堆高。

3.2 試驗結果和分析

在不同參數下拍攝并計算熔池高度，表4為不同電流電壓值情況下熔池的傾斜角和熔池高度。CO2氣體保護焊時，隨焊接電流的增大，熱輸入增加，熔池長度增加的幅度大于熔池高度增大幅度，因此傾斜角β減小。將計算的熔池堆高與實測焊縫堆高對比，偏差小于0.06 mm，證明雙視覺特征提取在熔池圖像中的可行性。

表4 不同電流下熔池后托角和熔池堆高

4 結論

（1）基于GMAW低碳鋼焊接時的光譜分布特點，采用1 064 nm窄帶復合濾光系統，獲得了較為清晰的熔池圖像，并且圖像中的電弧對熔池畫面干擾小。（2）針對多視覺傳感器，采用數字圖像處理技術處理熔池圖像，提取熔池邊緣輪廓。根據CCD攝像機與熔池的三角關系，獲得熔池后托角及堆高，為熔池質量的實時監控提供依據。

[1]李夢醒，吳毅雄，蔡 艷，等.圖像技術在焊接熔池特征參數提取中的研究進展及發展趨勢[J].熱加工工藝，2010，39（21）：142-145.

[2]朱 杰，熊震宇，黎咸西.基于視覺圖像處理的鋁合金交流TIG焊陰極清理區域的研究[J].電焊機，2012，42（1）：26-30.

[3]Zhang Y M，Kovacevic R.Real time sensing of sag geometry during GTA welding[J].Journal of Manufacturing Science and Engineering，1997，119（2）：151-160.

[4]汪巖峰，劉南生，林浩亮，等.基于結構光投影的焊接熔池圖像獲取與處理[J].焊接學報，2008，29（10）：81-84.

[5]王克鴻，沈瑩吉，錢 鋒，等.MAG焊熔池圖像特征及可用信息分析[J].焊接學報，2006，27（11）：53-56.

[6]閆志鴻，張廣軍，邱關珍，等.脈沖熔化極氣體保護焊熔池圖像的檢測與處理[J].焊接學報，2005，26（2）：37-40.

[7]吳 迪.不銹鋼薄板TIG焊熔池圖像處理及視覺特征計算[D].上海：上海交通大學，2010.