集装箱锁座铰链焊缝识别方法

刘刚

摘 要：目前集装箱锁座铰链都是人工焊接，而常用的机器焊接的方法是对于一种固定尺寸和外形的焊接件，先示教，再让机械手重复，这种方法只能对特定形状和尺寸的焊接件进行焊接，好的焊接方法能同时对多种形状和尺寸的焊接件进行焊接，为了达到这个目的，首先要能自动识别焊缝。文章提出了一种针对集装箱锁座铰链焊缝识别方法，通过去噪、形态学处理和边缘检测处理，最终得到了焊缝边缘，具有一定的实用性。

关键词：锁座铰链；焊缝；边缘检测

焊接是制造业中普遍使用的一种加工方法，特别是在集装箱的生产中，大量地使用了焊接工艺，目前焊接现场环境一般比较恶劣，噪音大，粉尘多，为了防止焊接弧光伤害，在炎热的夏季，焊工还要穿着很厚的工作服，愿意从事焊接工作的工人越来越少。用机器自动焊接来取代人手工焊接是目前的发展趋势。传统的机器焊接方法是采用示教的方式，一般要设置大量的示教点，每一种焊接件都需要一套专门的示教程序，而且一旦焊接件的位置发生一点改变，就需要重新示教。为了提高生产效率，就需要有一种不需要示教，能够自动识别出焊接件的位置和焊缝位置的方法。随着计算机视觉技术的发展，机器视觉已经能用于自动焊接。工业照相机拍到焊接件的照片后，利用图像处理技术，识别出焊缝，再将焊缝位置信息转换为机器人坐标用于焊接机器人的焊接，从而实现自动化焊接。国内很多研究者在这方面做了相应的研究，申俊琦等[1]利用基于数学形态学来进行焊缝图像边缘提取，提升了去噪的效果。钱晓明等[2]提出了一种基于改进的边界追踪算法的管道法兰焊缝识别方法，对焊缝边缘的伪边缘处理效果较好。皮冬冬等[3]开发了一套基于双色光源视觉的机器人焊接定位系统，图像处理算法采用焊接工件的初步定位和焊缝的精确定位两个步骤来实现，分步图像处理算法，提高了定位算法的可靠性。本文提出了一种集装箱铰链焊缝识别方法，包括基于轮廓点个数的去燥方法，基于霍夫变换的焊缝直线段提取方法，焊接定位点的去除方法，以及焊缝轮廓段的拼接方法。在焊接件图像噪点较多的情况下仍然能够完整地提取出集装箱铰链的焊缝边缘。

1 研究方法

要准确识别到焊缝，图像要经过去噪、形态学处理和边缘检测处理。经过摄像机直接采集或扫描所得到的图像通常比较大，且存在各种噪声，这样的图像不能直接应用于进一步的处理，因此，首先应该对图像进行预处理，滤去噪声，增强有用信息，获得我们所需要的目标特征。本文的焊缝边缘识别的方法主要包括三大部分，分别是图像预处理、工件轮廓提取和焊缝边缘提取。具体焊缝识别过程总图如图1所示。

2 去噪方法

传统的去除噪点的方法是采用滤波的方式，如高斯滤波，同时会导致绝大多数边缘和细节纹理特征被模糊掉，损失了大量的信息。或者中值滤波，该方法忽略了像素点间的相关性，当目标图像细节纹理复杂时，中值滤波的结果会破坏其部分纹理。采用滤波的方法时，滤波函数需要设定一些阈值，这些值可能对某一张工件图像效果较好，但是输入其他工件图像时，效果就不好了。在获取到工件图像外轮廓图后，图中的噪点实际上是一系列孤立的点构成的点的集合，也就是一系列的点构成的轮廓。铰链外边缘是一个大的轮廓，首先通过轮廓提取函数FindContours获得轮廓总个数，接着建立一个长度为轮廓总个数的一维数组，再使用求最大值函数求出点最多的那个轮廓，也就是铰链轮廓，其他的轮廓就是噪点轮廓。最后对于每个噪点轮廓，在其内部画黑色线，从而去掉噪点轮廓，只留下铰链边缘轮廓，完成去噪过程。去噪开始前如图2所示，去噪结束后如图3所示。

3 焊缝边缘提取

从图3可以看到铰链上半部分的左右两边缘是直线，这两条直线可以通过霍夫变换识别出来。同时，在直线段上，可以看到各有一个突出的点，这是工人用来定位铰链的点焊点，在实际的自动焊接过程中，这两个点要去掉。去掉的方法是识别出左右两条直线轮廓后，用直线来替代带有点焊点的直线轮廓。

如图4所示，铰链的整个边缘中，只有上半部分是焊缝边缘，即从点D开始沿顺时针到点E。左边直线与第二段圆弧的交界点为点A，第一段圆弧与第二段圆弧的交界点为点B，第二段圆弧与右边直线的交界点为点C。焊缝的起点，也是左边直线的下方端点为点D；焊缝的终点，也是右边直线的下方端点为点E。

焊缝起点D的定义是：铰链的左边缘实际是相交的两段直线，这两段直线的交点就是焊缝起点D。焊缝终点的定义同理：铰链的右边边缘是相交的两段直线，这两段直线的交点就是焊缝终点。

根据此定义，在已知左边霍夫直线的直线方程和铰链外轮廓点坐标的情况下，以铰链外轮廓的左下角为起点，向上方遍历计算点与左边霍夫直线的距离，当距离小于某一设定的阈值时，认为找到了焊缝起点D。找焊缝终点E的方法同理。

下面说明找直线段和圆弧段的分界点A和C的方法。

寻找点A：在已经找到左右焊缝的起点和终点DE的情况下，从B点开始，以B点到D点的方向遍历，不断计算轮廓点与左边霍夫直线的最短距离，当最短距离小于2时，认为找到了圆弧段与左边直线段的交界点A。

寻找点C：从B点开始，以B点到E点的方向遍历，计算轮廓点与右边霍夫直线的最短距离。当最短距离小于2时，认为找到了右边圆弧段与右边直线段的交界点C。已知点A和点D，连接AD即为左边直线段，用直线段AD来代替带有点焊轮廓的焊缝左边直线段，同理得到直线段CE。拼接4段焊缝段，得到完整的焊缝边缘D-A-B-C-E。

4 结语

本文提出了一种集装箱锁座铰链识别的方法，通过一系列图像处理算法对铰链的原始图像进行了处理，最终获得了集装箱锁座铰链的焊缝边缘，为下一步焊接程序提供了有效数据，有一定的实用性。

[参考文献]

[1]申俊琦，胡绳荪，冯胜强，等.基于数学形态学的焊缝图像边缘提取[J].天津大学学报，2010（4）：373-377.

[2]钱晓明，杨丽娟，樓佩煌.基于改进的边界追踪算法的管道法兰焊缝识别[J].焊接学报，2016（12）：115-119，134.

[3]皮冬冬，闫志鸿，卢振洋，等.基于双色光源视觉的标准焊接工件搜寻与焊缝定位[J].电焊机，2018（6）：81-86.