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1、第25卷 第1期焊接学报Vol.25No.12004年2月TRANSACTIONSOFTHECHINAWELDINGINSTITUTIONFebruary2004基于LabView的焊缝视觉识别 朱振友, 朴永杰, 林 涛, 陈善本(上海交通大学材料科学与工程学院,上海 200030)摘 要:将传统的模板匹配技术与焊缝边缘信息相结合,应用LabView提供的子VI(虚拟仪器)功能实现了对尺度变化及旋转角度变化的焊缝图像匹配识别。试验结果表明,该方法的识别准确性及精度较高,为弧焊机器人实现对焊缝位置的寻找提供了前提条件和依据。关键词
2、:LabView;焊缝识别;模板匹配;识别中图分类号:TN931.1文献标识码:A文章编号:0253-360X(2004)01-57-04朱振友0 序 言文中主要论述了在没有外加辅助光源的条件下,利用自然光作为光源的被动视觉传感方式采集焊接是制造加工业中的重要工艺技术之一,是焊接场景图像,并采用图形化编程工具LabView对一个集热、电、力、光等综合作用的复杂过程。随着焊缝进行识别的原理及过程。科技水平的进步,人们对焊接质量及焊接过程的要求也越来越高。目前,焊接过程的自动化、机器人化1 模式识别及图像模板匹配以及智能化已成为焊接行业发展的趋
3、势。将机器人应用于焊接领域是焊接自动化的革命性进步,它彻1.1 模式识别底改变了以往焊接过程刚性自动化的传统方式,开模式识别是随着计算机技术的发展而兴起的一创了一种柔性化的自动化生产方式。门新的技术科学。模式识别研究的目的是构造自动目前,在生产中应用较多的焊接机器人大多是处理某些信息的机器系统,以代替人完成分类和辨示教再现型机器人,它对于不同的焊接工作要求必识的任务。一般的图像识别系统主要由三个主要部须进行重新示教编程,而且对于焊接工件的工装夹分组成:(1)图像信息的获取;(2)信息的加工和处理,抽具以及对焊缝的定位精度要求较高,对于在焊接过
4、取特征;(3)判断和分类,其原理框图如图1所示。程中产生的工件热变形不具有自动调节的能力。所模式识别的主要方法一般可分为两大类,统计以,希望焊接机器人能够根据一定的传感信息而具学方法和语言学方法。其中统计学方法是建立在被有自动调节、自主规划的功能,从而能够实现焊接机研究对象的统计知识上,对图像进行大量的统计分器人的完全自主焊接,这对于完成那些不适合人来析,抽取出图像中本质的特征而进行识别,是受数学[7]参与的焊接工作(如核环境、太空等)具有重要的意中的决策理论启发而产生的一种数学识别方法,[1～3]义。作者的工作就是基于这种方法进行的。在这种
5、方法焊缝的准确识别以及对焊接机器人的初始焊接中,抽取图像特征是一步很重要的工作,它把图像大位置导引对于自主焊接是一个不可或缺的过程。因量的原始信息缩减为少数的特征信息,然后再通过此,有许多专家学者在进行这方面的研究,视觉传感提取这些特征,并把它作为进行识别的依据。方式由于其有丰富的信息而受到人们的青睐,但是目前,物体识别的基本方法是建立物体模型,然应用较多的是采用主动视觉系统,需要采用特定的后使用各种匹配算法从待识别图像中识别出与物体光源(如激光、结构光)向场景发射能量,这种装置具模型最相似的物体。物体识别的定义为,给定一幅有体积庞大、结构复
6、杂的不足之处,这限制了它的应包含一个或多个物体的图像和一组对应物体模型的[4～6]用范围。标记,系统应将标记正确地分配给图像中对应的物[8]体或区域集合。收稿日期:2003-04-011.2 图像模板匹配基金项目:上海市科委重点攻关项目(021111116)在应用视觉传感识别物体的过程中,把不同传58焊 接 学 报第25卷图1 图像识别系统结构框图Fig.1Structureblockdiagramofimagerecognitionsystem感器或同一传感器在不同时间,不同成像条件下对式中:i=0,1,2,⋯,M-1;j=0,1,2,⋯,
7、N-1。同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或式(1)中的求和是在图像f(x,y)和模板w(x,y)根据已知模式到另一幅图像中寻找相应的模式,这相重叠的区域内进行的,其过程如图2所示。就叫做匹配。它是用存储在计算机中的模型去识别输入的未知视觉模式,并最终建立对输入的解释,也就是建立计算机模型与外部世界的对应性。在对图像的理解中,匹配技术起着重要的作用。它可以在不同的抽象层次上进行,对每个具体的匹配,可以认为是对两个已有的表达找其对应性。图像匹配中最常用的方法是模板(窗或子图像)匹配,也可称为基于面积或邻域的图像匹配。匹配中的主要工作是将
8、模板在待匹配图像上平移并计算它们之间的相关值,相关值最大处即为匹配最好处,可通过设定适当的阈值,当相关值大于设定的阈值时,则可认为在待匹配图像中存在着模板所代表的图
