[发明专利]基于多结构元素的熔池图像边缘提取方法

说明书

本发明涉及基于多结构元素的熔池图像边缘提取方法，包括使用局部自适应二值化方法对熔池图像进行图像二值化处理和图像滤波处理，并采用多结构元素的形态学检测算法来提取熔池轮廓。本发明的有益效果是：本发明解决了二值化过程中边缘信息严重丢失的问题，并能够提取光滑、边缘信息完整的熔池边缘。

技术领域

本发明涉及焊接领域，更确切地说，它涉及基于多结构元素的熔池图像边缘提取方法。

背景技术

焊接是一种非常重要的金属连接手段，在汽车造船、航天航空等多个领域均得到了应用。影响焊接质量的因素很多，熔池跟踪就是其中的一项关键技术。国内外的专家、学者与技术人员进行了不懈的努力，尝试将各种传感检测的手段应用于熔池跟踪，并在熔池图像检测等关键技术上取得了一定成果，但仍存在以下问题：

1)焊接过程中的弧光、飞溅等将熔池信息淹没，熔池边缘往往难以提取；

2)传统方法采用固定的阈值(全局阈值)进行二值化，使得熔池图像信息丢失严重；

3)对焊接熔池图像的轮廓提取缺乏有效手段，传统的熔池边缘提取方法如Sobel、Prewitt和Canny等非常有效，但对噪声非常敏感，同时很难对复杂边界进行有效的处理。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供了基于多结构元素的熔池图像边缘提取方法。

第一方面，提供了基于多结构元素的熔池图像边缘提取方法，包括：

S1、获取熔池图像；

S2、使用局部自适应二值化方法对所述熔池图像进行图像二值化处理；

S3、对S2处理后的熔池图像进行图像滤波处理；

S4、对S3处理后的熔池图像采用多结构元素的形态学检测算法来提取熔池轮廓。

作为优选，S2中，所述局部自适应二值化方法，包括：以图像中每个像素点固定邻域内的像素值的最大灰度值和最小灰度值之和的一半作为阈值并与这个点的灰度值进行比较，大于阈值的像素点灰度值设为255，小于阈值的像素点灰度值设为0。

作为优选，S3中，所述图像滤波处理，包括：采用中值滤波进行平滑处理，得到存在“孔洞”的二值化图像，建立连通区并且进行搜索填充。

作为优选，S4包括：

S401、构造m种尺寸的结构元素组，每一组包含n种不同形状的结构元素：A＝{A₁,A₂,…,A_m}，其中A₁＝{A₁₁,A₁₂,…,A_1n},A₂＝{A₂₁,A₂₂,…,A_2n},…,A_m＝{A_m1,A_m2,…,A_mn}；

S402、设不同形状的结构元素权重值分别为：a₁,a₂,…,a_n，腐蚀过程当中不同形状的结构元素可填入图像的次数分别为：β₁,β₂,…,β_n，自适应确定的权重值为:

S403、在确定了结构元素及其使用权重后，提出的多结构元素的形态学检测算法对熔池图像进行边缘检测，能够提取光滑、信息完整的熔池边缘。

第二方面，提供了基于多结构元素的熔池图像边缘提取系统，用于执行第一方面任一所述熔池图像边缘提取方法，包括：采集单元、图像采集系统和控制系统；