鋁合金MIG焊熔池圖像的形態(tài)學(xué)處理方法(圖)

1、鋁合金MIG焊熔池圖像的形態(tài)學(xué)處理方法(圖)摘要:建立了用于鋁合金脈沖M IG焊熔池圖像檢測的CCD視覺系統(tǒng),通過窄帶濾光系統(tǒng)和選取合適的焊接規(guī)范,獲取了鋁合金脈沖M IG焊熔池的清晰圖像。分析了鋁合金焊接熔池圖像的特征。針對目前已有熔池圖像處理算法的缺點(diǎn),利用形態(tài)學(xué)方法去除了圖像信號中的噪聲、陰極霧化區(qū)等影響熔池特征提取的部分,獲得了滿意的熔池邊緣圖像,為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)鋁合金M IG焊接過程控制創(chuàng)造了條件。關(guān)鍵詞: 鋁合金; M IG焊; 形態(tài)學(xué); 視覺傳感0序言利用視覺傳感系統(tǒng)獲取熔池圖像并進(jìn)行處理是實(shí)現(xiàn)焊接過程自動(dòng)控制的重要方法之一,并且在碳鋼、不銹鋼等材料的焊接中得到了初步應(yīng)用 14 。對

2、熔池圖像處理的最終目的是獲取熔池最大寬度、熔池半長和熔池后拖角等特征信息,通過建立熔池特征與熔深或熔寬等目標(biāo)對象的映射模型,調(diào)節(jié)焊接規(guī)范實(shí)現(xiàn)焊接過程控制,因此對熔池圖像的邊緣提取是獲得以上特征信息的重要手段。在分析圖像信號的頻率特性時(shí),可以發(fā)現(xiàn)圖像的邊緣和噪聲代表圖像信號的高頻分量,因此傳統(tǒng)的邊緣檢測的方法是基于空間運(yùn)算的,借助空域微分算子進(jìn)行邊緣檢測,通過將其模板與圖像卷積完成,根據(jù)模板的大小和元素值的不同有不同的算子,例如Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子等。還有利用高斯函數(shù)對原始圖像作平滑或卷積運(yùn)算的Canny邊緣檢測算子。但這些空域邊緣檢測算子對噪聲都比較敏感并且常常

3、會(huì)在檢測邊緣的同時(shí)加強(qiáng)噪聲,而在焊接熔池圖像采集過程中,由于圖像傳輸和數(shù)字量化處理的過程中產(chǎn)生的寄生效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致采集的圖像中會(huì)疊加很多噪聲信號。鋁合金M IG焊接過程中需要較大的焊接基值電流才能保證陰極破碎作用,實(shí)現(xiàn)鋁合金正常焊接,電弧光更加強(qiáng)烈,再加上逆變焊接電源干擾、M IG焊過程中伴隨的熔滴過渡干擾,鋁合金表面反射全波段可見光,且鋁合金焊接時(shí)熔池與母材沒有明顯的顏色變化,熔池與母材界線對比度較差及焊接電弧的電磁干擾使得焊接熔池圖像背景噪聲十分強(qiáng)烈,采用以上邊緣檢測方法效果較差。文獻(xiàn) 5, 6 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波變換檢測鋁合金TIG焊熔池特征,取得了較好效果,但該方法計(jì)算量較大。通過對鋁合金

4、脈沖M IG焊熔池特征的分析,針對目前熔池圖像處理算法的缺點(diǎn),文中提出利用形態(tài)學(xué)方法提取鋁合金M IG焊熔池特征信息,獲得了滿意的效果。1試驗(yàn)系統(tǒng)組成1. 1試驗(yàn)系統(tǒng)鋁合金M IG焊接熔池視覺傳感系統(tǒng)的組成如圖1所示。主要包括松下CP - 230型CCD ( chargecoup led device)攝像機(jī)及包括中性減光片和窄帶濾光片、吸熱片等光學(xué)組件的復(fù)合濾光鏡頭,變焦鏡頭,天敏SDK - 2000型圖像采集卡,工業(yè)控制計(jì)算機(jī)等,還包括電焊機(jī)、焊接機(jī)器人和焊接工作臺等設(shè)備。電焊機(jī)采用德國DELEX V IR IO M IG - 400L 型數(shù)字控制電焊機(jī),可以實(shí)現(xiàn)多種脈沖電流的調(diào)節(jié)。系統(tǒng)控

5、制計(jì)算機(jī)采用的配置為P4 - 2. 0G, 256M內(nèi)存。1. 2復(fù)合濾光系統(tǒng)設(shè)計(jì)復(fù)合濾光系統(tǒng)主要由中性減光片和窄帶濾光片、吸熱片等組成,其中最關(guān)鍵的問題是如何選取濾光“窗口”(窄帶濾光片的中心波長和半寬) ,將強(qiáng)烈弧光和反射光濾除,利用熔池金屬自身的發(fā)光和剩余弧光的照明作用,實(shí)現(xiàn)熔池在CCD 器件上的成像。鋁合金M IG焊接區(qū)電弧的光譜主要由疊加在較低的連續(xù)光譜上的氬元素光譜和鋁元素光譜組成,根據(jù)氬元素和鋁元素的特征譜線強(qiáng)度分布 7 可知,在波長396 nm附近鋁元素的譜線比氬元素的高,理論上適合視覺采樣,但396 nm靠近紫外區(qū),不在普通CCD的光譜響應(yīng)范圍內(nèi),因此不能利用該波段。在可見光

6、范圍內(nèi)觀察鋁和氬的特征譜線發(fā)現(xiàn)波長600800 nm的范圍內(nèi),氬的譜線較弱,電弧光基本上為強(qiáng)度較低的連續(xù)光譜組成,雖然在這一區(qū)域不存在鋁元素譜線,不能利用熔池的自身發(fā)光成像,但可以利用較弱的弧光對熔池的照明來實(shí)現(xiàn)成像。通過試驗(yàn)研究,復(fù)合濾光系統(tǒng)采用610 nm 10 nm的窄帶濾光片加兩片30%減光片和一片焊接用標(biāo)準(zhǔn)吸熱玻璃可以實(shí)現(xiàn)較好的濾光效果。圖1試驗(yàn)系統(tǒng)組成2熔池圖像獲取及特征分析鋁合金M IG焊過程中弧光十分強(qiáng)烈,如果焊接電壓較高會(huì)造成弧長較長,弧光會(huì)覆蓋整個(gè)焊接接頭區(qū)域,加上鋁板表面強(qiáng)烈的鏡面反射,即使采用復(fù)合濾光系統(tǒng)和脈沖焊接仍然不能獲得清晰的熔池圖像,因此焊接過程中宜采用短弧焊,

7、配合較長的干伸長度,將電弧壓縮在熔池底部,使弧光不能擴(kuò)散,這樣容易采集到清晰的熔池圖像。試驗(yàn)中利用鋁合金脈沖M IG焊視覺采集系統(tǒng)對板厚為6 mm的LF6鋁板堆焊進(jìn)行了熔池圖像采集試驗(yàn)。嘗試了許多不同的焊接規(guī)范和焊槍角度,對不同光圈、以及拍攝角度進(jìn)行了組合,通過試驗(yàn),得到了焊接規(guī)范和光學(xué)參數(shù)的最佳組合。試驗(yàn)中保護(hù)氣體為100%氬氣,焊絲材料為AlMg4. 5,直徑1. 2,焊接速度12 cm /min,焊接基值電流100 A, 峰值電流300 A,電弧電壓14. 5 V,脈沖頻率2 Hz, 焊槍角度75, 氣體流量10 L /min。在以上規(guī)范條件下,焊接過程為亞射流過渡,飛濺很少對視覺檢測過

8、程影響較小,獲得的典型熔池圖像如圖2所示。圖2 熔池圖像由圖2所示的鋁合金M IG焊熔池圖像中主要所反映的信息包括焊絲、電弧、熔池、陰極霧化區(qū)、焊道邊緣、金屬堆積等部分。整個(gè)焊接熔池區(qū)呈火山口狀,焊接電弧壓縮在熔池底部產(chǎn)生強(qiáng)烈的反射,在圖像中灰度值最高。焊接熔池受電弧照射也產(chǎn)生強(qiáng)烈反射,但由于反射光線與鏡頭光軸線有一定夾角,因此亮度與電弧區(qū)相比相對較弱,灰度值也較低但相比其它區(qū)域高很多。由于M IG焊過程中,陰極霧化作用強(qiáng)烈,因此在陰極霧化區(qū)也產(chǎn)生了強(qiáng)烈的反射,灰度值也較高。而由于焊絲熔化產(chǎn)生的金屬堆積及焊道邊緣,并沒有受到電弧的直接照射,因此亮度和灰度值較低。母材產(chǎn)生的光線反射大部分被減光片

9、和吸熱片吸收,在CCD上的成像很弱,在熔池圖像中表現(xiàn)的灰度值最低。3熔池圖像的形態(tài)學(xué)處理對熔池圖像進(jìn)行處理的目的是檢測熔池的邊緣,進(jìn)而獲得熔池最大寬度、熔池半長和熔池后拖角等與焊接熔透、熔寬相關(guān)的信息,實(shí)現(xiàn)焊接過程傳感。由于邊緣的銳利程度由圖像的灰度梯度決定,傳統(tǒng)的邊緣檢測算法一般用差分對每一個(gè)像素計(jì)算出灰度梯度向量,求出它的絕對值,通過閾值操作獲得邊緣圖像。傳統(tǒng)熔池圖像處理方法一般要經(jīng)過濾波,圖像增強(qiáng),選用合適的邊緣檢測算子進(jìn)行邊緣檢測等步驟,這種方法的主要缺點(diǎn)是結(jié)果對噪聲很敏感,圖像經(jīng)離散差分后對噪聲比對原圖像更敏感,雖然對圖像做平滑后可改善結(jié)果,但是又會(huì)產(chǎn)生一個(gè)問題:會(huì)把一些靠在一起的邊

10、緣平滑掉,而且會(huì)影響對邊緣的定位。圖3 顯示了經(jīng)過濾波和圖像增強(qiáng)后,利用各種常用邊緣檢測算子對鋁合金M IG焊熔池圖像進(jìn)行邊緣檢測后的結(jié)果。從熔池邊緣檢測結(jié)果看大部分算子不能完全消除噪聲的影響,沿熔池邊緣存在很多細(xì)小的線段,并且在熔池邊緣存在很多斷點(diǎn),不利于熔池特征信息的提取。相對而言,Canny算子的邊緣檢測結(jié)果較好,邊緣光滑。但是所有算法的檢測結(jié)果都不能去除陰極霧化區(qū)和焊絲的圖像邊緣,給下一步熔池特征信息的提取帶來了很大干擾。針對傳統(tǒng)圖像處理方法的缺點(diǎn),提出了采用形態(tài)學(xué)方法處理鋁合金M IG焊熔池圖像。圖3不同邊緣算子的熔池檢測結(jié)果數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)圖像處理是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去量度和提取圖

11、像中的對應(yīng)形狀以達(dá)到對圖像分析和識別的目的 8 。由于形態(tài)學(xué)算子實(shí)質(zhì)上是表達(dá)物體或形狀的集合與結(jié)構(gòu)元素之間的相互作用,結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)就決定了這種運(yùn)算所提取的信號的形態(tài)信息,因此數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對信號的處理具有直觀上的簡單性,在描述信號形態(tài)特征上具有獨(dú)特的優(yōu)勢。形態(tài)學(xué)中的形態(tài)濾波器可借助于先驗(yàn)的幾何特征信息,利用形態(tài)學(xué)算子有效地濾除噪聲,又可保留圖像中的原有信息,而且運(yùn)算速度快,用于控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好,因此文中提出了一種適用于提取鋁合金脈沖M IG焊熔池邊緣的形態(tài)學(xué)方法。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算子通常包括腐蝕、膨脹、形態(tài)開、形態(tài)閉等算子, 其數(shù)學(xué)表示如下:設(shè)n維歐氏空間Rn 中集合A ,結(jié)構(gòu)元素B Rn或其子空間R

12、m的一個(gè)點(diǎn)集,兩個(gè)矢量a 和b分別是A 和B 的元素,形態(tài)和與形態(tài)差分別定義為如下點(diǎn)集(1)式中: Z是a和b的矢量和。Ab 是集合A 關(guān)于矢量b的變換。在此基礎(chǔ)上,集合X 被集合B 膨脹可定義為集合X 與集合B s (集合B 關(guān)于原點(diǎn)對稱的集合)的形態(tài)和:(2)而集合X 被集合B 腐蝕是集合X 與集合B s 的形態(tài)差(3)膨脹是擴(kuò)展運(yùn)算,而腐蝕是收縮運(yùn)算。集合X 關(guān)于結(jié)構(gòu)元素B 的形態(tài)開變換XB 和形態(tài)閉變換XB 分別定義為(4)(5)利用形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行圖像處理,結(jié)構(gòu)元素矩陣的選取很重要,它直接影響圖像處理的結(jié)果和精度。由于鋁合金M IG焊熔池形狀近似為圓形,因此結(jié)構(gòu)元素選取圓形比較合適。經(jīng)

13、過試驗(yàn),結(jié)構(gòu)元素矩陣采用半徑為7個(gè)像素的圓可獲得最理想的效果。應(yīng)用形態(tài)學(xué)方法提取焊縫熔池邊緣的基本過程為:閾值化處理、去噪、腐蝕、膨脹和邊緣檢測。閾值化處理利用閾值實(shí)現(xiàn)熔池圖像和背景的分離,因此閾值的選取十分重要,根據(jù)對熔池圖像的灰度等高線分析可知熔池圖像的灰度在220以上,因此選取灰度閾值為220。通過形態(tài)開閉操作去除圖像中的噪聲。處理后的熔池圖像中還包括陰極霧化區(qū)的圖像,需要通過腐蝕操作去除,然后對圖像進(jìn)行膨脹操作以恢復(fù)腐蝕處理前熔池圖像的尺寸,最后進(jìn)行邊緣檢測獲得熔池幾何形狀。整個(gè)處理過程如圖4所示。由圖4f的結(jié)果可知,采用形態(tài)學(xué)方法提取的熔池邊緣圖像完全消除了噪聲和陰極霧化區(qū)的影響,并且邊緣光滑連續(xù)。該試驗(yàn)系統(tǒng)完成整個(gè)處理過程所需時(shí)間大約30 ms,比基于Canny算子的計(jì)算速度( 55 ms)有較大程度的提高,完全可以滿足實(shí)時(shí)控制過程。圖4 形態(tài)學(xué)處理結(jié)果4結(jié)論(1) 利用文中設(shè)計(jì)的視覺采集系統(tǒng),通過合理選擇光學(xué)系統(tǒng)參數(shù)和恰當(dāng)?shù)暮附右?guī)范,獲得了清晰的鋁合金M IG焊熔池區(qū)圖像。(2) 分析了鋁合金脈沖M IG焊熔池區(qū)圖像特征,通過