浅析焊缝中心线提取技术

张宝栋

摘 要：目前像钢轨缺陷等现场焊接主要靠手工焊接来完成，质量较差，焊接时间较长。智能化的焊接机器人可用于解决钢轨现场维修问题。焊接机器人对钢轨进行焊接智能化的核心是提取焊缝中心线坐标。因此，对于焊接机器人而言提取焊缝中心线坐标具有重要意义。

关键词：焊缝识别；提取ROI；左右扫描

1引言

提取焊缝中心线坐标是实现焊接机器人智能化的核心。利用两组激光器在钢轨上形成“#”字形，“#”字形的中心位置即焊枪枪头的位置，由此便把对焊缝中心线的提取转化为对“#”字形中心线的提取。

2提取图像感兴趣区域（ROI）

在进行左右扫描提取焊缝中心线之前需要提取图像感兴趣区域（ROI）。ROI（RegionofInterest）是指图像中令使用者感兴趣的区域[1]。提取ROI的主要目的：

（1）减少图像的运算量，提高对焊缝图像的处理速度。

（2）非ROI区的干扰信息被有效除去，避免对算法的准确性产生干扰[2]。

提取图像感兴趣区域（ROI）时，首先确定初始点坐标，选（100，450）为初始点坐标，即进行扫描时从此点开始扫描。提取图像感兴趣区域（ROI）的像素大小为800×320。

3左右扫描计算焊缝坐标

在提取到图像感兴趣区域后，对图像进行扫描，提取部分的像素大概为600×350，选用5×5大小的像素区域对图像进行扫描，计算可得，最后输出为100×50大小的矩阵。

输出矩阵的矩阵中会出现水平方向和竖直方向的像素点为0的线。两条0线的交点即为“#”字形激光的第一个交点。在水平方向的0线，会有从0到1的突變以及从1到0的突变。这即为上边沿焊缝位置的所在。依次类推，像素点突变的位置即为交点位置。

确定焊缝的坐标时，根据输出焊缝所在行数和列数进行计算，从而确定具体坐标。因为输出的矩阵为100×50，所以在竖直方向上，统计每列1的个数，当1的个数等于50时，则表示该列为焊缝所在。采用while循环分别统计每列像素点的和，当等于50时，循环停止，输出和为50所在的列数，此为左端点所在列数。然后从第100列开始，改变循环条件，采用相同的方法，输出焊缝右端断点所在列数。求取竖直坐标的方法与求取水平坐标的方法同理。输出结果如下：

第57列，第58列；第11行，第43行。

第一点坐标（385，505）；第二点坐标（390，505）；第三点坐标（385，665）；

第四点坐标（390，665）。

所得的焊缝坐标为：X=387.500000.

4结论

确定焊缝中心线坐标是实现焊接机器人智能化的核心工作。通过提取图像感兴趣区域可以避免对算法的准确性产生干扰，有利于中心线坐标的提取；利用左右扫描统计计算的方法，简单实用，这对于焊缝坐标的确定具有重要意义。

参考文献：

[1]陈再良，邹北骥等.图像亮度特征对ROI提取的影响[J].中南大学学报（自然科学版），2012，01：208-214

[2]邓景煜.激光结构光视觉传感器焊缝跟踪的图像处理方法研究[D].上海：上海交通大学，2012.