张 姝，张文明，王 滨

(沈阳大学 机械工程学院，辽宁 沈阳 110044)

基于亚像素的埋弧焊焊缝图像处理

张 姝，张文明，王 滨

(沈阳大学 机械工程学院，辽宁 沈阳 110044)

埋弧焊是普遍使用的熔焊方法之一，具有生产效率高、焊缝成形好、没有弧光辐射等诸多优点，应用前景广阔。为了提高埋弧焊焊接过程的自动化和智能化，对埋弧焊精密跟踪技术的要求不断提高，需对焊缝间隙和坡口边缘进行精密检测。在此提出了一种基于B样条变换的亚像素定位算法，该算法是在对图像进行一次Marr-Hildreth边缘检测后再进行亚像素二次提取。通过现场试验，实现了检测标准误差小于255 E／μ m，克服了传统边缘检测精度低的问题。

亚像素；埋弧焊；图像处理

0 前言

焊接过程的自动化和智能化是目前发展的重点，随着焊接自动化水平的不断提高，对跟踪系统的精度要求也更为严格。在工业现场，快速、准确的图像处理系统是自动化检验的关键环节。

埋弧焊中，焊枪周围存在大量焊剂，在填充焊剂前，采集焊缝图像，得到焊缝中心线和焊缝边缘，指导接下来的焊枪走势。由于埋弧焊现场干扰较大，所以采取提高检测精度的方法，以得到更准确的焊缝信息。

Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等传统算子是基于像素级别的图像处理算法，这种算法的精度需要靠提高硬件分辨率来保证，而且这种常规算子的检测方法很难抵抗噪声的干扰，因此提出了一种在传统检测算法的基础上，对图像进行亚像素二次高精度提取的方法[3-4]，在节省成本条件下，提高测量精度，优化图像处理结果。

1 实验过程

在填充焊剂前，用CCD传感器采集原始焊缝图像，保证CCD摄像头与焊枪中心一致，然后对采集到的原始图像进行图像处理。

首先对图像进行Marr-Hildreth边缘检测。边缘检测需要进行最优滤波器的设计，它包含了两个目标，分别是去除噪声和空间域平滑最小化，Gaussian核函数可兼顾这两个目标。

把图像与Gaussian核函数G进行卷积，计算Laplacian算子▽2(G·f)，表达式为

对图像f(x，y)平滑，有

图1 Marr-Hildreth边缘检测的结果

因此，在Marr-Hildreth算子进行一次边界提取后，对图像进行亚像素边界二次提取。

亚像素级的边缘检测方法大致为矩方法、插值法和拟合法。三次样条插值生成的曲线通常是能令人满意的[1-3]。

三次样条插值函数为

式中 k＝0，1，2，…，n-1；xk≤x≤xk+1；mk＝S＇(xk)；hk＝xk+1-xk(k＝0，1，2，…，n)，m0，m1，…，mn。

满足方程组

从焊缝图像数据中抽取的直线或曲线有时是不完整的，这就需要对线条进行拟合，通常选用最小二乘法拟合即可达到预期要求。

2 现场实验结果

现场使用mars的传感器，型号mars-ccd-2009，它通过一微型镜头读取卷材上细线边缘，最大检测范围36 mm，图像采集卡分辨率768×576。在确定焊缝中心位置和焊缝边缘位置后，数据进入工控机，智能调整焊枪。对现场采集到的焊缝图像进行了Marr-Hildreth边缘检测一次提取和B样条二次提取，如图2所示，对比图1来看，图2线条连续性好，焊缝中心及焊缝边缘非常清晰。

图2 现场检测结果

焊缝中心误差可以用标准误差来说明

标准误差＝

标准误差越小说明焊缝中心误差越小，经过二次提取的焊缝中心标准误差小于255 E／μ m，标准误差值要比实际误差值略大，但不会影响整体结果。

3 结论

对埋弧焊焊缝图像进行了Marr-Hildreth传统边缘检测，并再此基础上进行了B样条二次提取，得到亚像素级的图像数据。通过计算，焊缝中心标准误差要低于传统检测的60～120 E／μm。

[1]于殿洪.图像检测与处理技术[M].西安：西安电子科技大学出版社，77-127.

[2]石晶欣，朱小锋，孙明磊，等.基于SUSAN和Hough变换的直线边缘亚像素定位方法[J].光电工程，2008，35(6)：21-24.

[3]高世一，赵明扬，张 雷，等.基于Zernike正交矩的图像亚像素边缘检测算法改进[J].自动化学报，2008，34(9)：11-15.

SAW edge detection of image based on sub-pixel

ZHANG Shu，ZHANG Wen-ming，WANG Bin
(Shenyang University，Mechanical Engineering，Shenyang 110044，China)

Submerged arc welding is one of the widespread welding technology.It has high efficiency，good weld quality，no arc radiation，etc.It is more and more important.To improve the submerged arc welding process automatic and intelligent，increasing demands for precision tracking technology.In order to improve the accuracy of submerged arc welding，a sub-pixel location based on B Spline transform was put forward for welding line and dibided edge.The algorithm is conducting a Marr-Hildreth edge detection and a subpixel location.Field tests，achieved standard error less than 255.The traditional edge detection was low in precision，but the problem is constraining by using the transform.

sub-pixel location；submerged arc welding；image processing

TG115.21

A

1001-2303(2011)10-0025-02

2011-05-05

张 姝(1986—)，女，辽宁沈阳人，硕士，主要从事焊接及其自动化的研究工作。