刘鹏

摘要：在工业环境中，机器视觉应用日臻成熟，尤其在危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，用机器视觉来替代人工视觉提高了作业的准确性和安全性。在激光加工领域机器视觉技术与激光加工技术开始融合，通过机器视觉的定位和引导实现高精度加工，降低了对高成本精密卡具的需求，提升设备精度，降低加工成本，本文简单介绍了CCD视觉传感器在激光焊接中的应用。

关键字：機器视觉检测系统;CCD视觉传感器;激光焊接

机器视觉检测系统就是用工业相机代替人眼睛去完成识别、测量、定位、判断等功能。视觉检测是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像采集系统和图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。CCD视觉传感器使用高感光度的半导体材料制成，能把光线转变成电荷，通过模数转换器芯片转换成数字信号，数字信号经过压缩以后由相机内部的闪速存储器或内置硬盘卡保存，因而可以便捷地把数据传输给计算机，并借助于计算机进行图像处理。

激光加工是一种应用广泛的工业加工技术，利用对激光器的运动控制，实现高精度的打标、切割、雕刻、焊接等功能。随着激光加工的工艺升级，传统技术已经不能满足工业加工对高精度高速度的要求，这使机器视觉检测技术与激光加工技术开始融合，通过视觉的定位和引导实现高精度加工，降低了对高成本精密卡具的需求，提升设备精度，降低加工成本。

一、CCD视觉传感器对于焊缝图像的采集

CCD视觉传感器是基于仿生学研制的，在整个焊缝跟踪系统中就相当于人的眼睛，所以视觉传感器的精度对整个焊缝跟踪系统的精度来说至关重要。

CCD视觉传感器需要满足的是在实际焊接作业环境条件下的焊缝自动跟踪机器人系统对其提出的一系列要求，例如：可以对不同焊缝坡口形状以及不同焊缝坡口厚度的焊缝进行跟踪焊接;可以适用于持续的高温辐射、飞溅烟尘干扰、强烈的弧光、燃烧的气体等一些恶劣的焊接环境;可以从激光视觉传感器中获取到清晰可见的焊缝结构光原始图像等，这就决定了焊接过程中焊缝图像的特殊性。在基于视觉传感器的焊缝跟踪系统中，传感器摄取的焊缝图像经空间采样和模数转换后，以灰度矩阵的形式存入计算机存储器得到数字图像，所获得的图像因为存在许多噪声和传输过程中的畸变，无法直接获取有用的焊缝位置信息，所以必须对采集的数字图像运用滤波去噪、图像分割、边缘检测等一系列图像处理方法来解决这个问题，从而获取有用的信息。基本的图像处理一般包括图像预处理、图像分割和图像识别等，最终获取焊缝位置信息。

CCD传感器采用双反射镜来获取焊缝图像，双反射镜式激光视觉传感器获取焊缝图像的光路图如图：

二、CCD视觉传感器对于焊缝图像的处理

在焊缝跟踪视觉传感系统中，视觉传感器将摄取到的焊缝图像信号传送给图像处理单元，图像信号经过图像处理单元一系列图像处理之后，得到一组结构光条纹图像的像素点坐标值，像素点坐标经过视觉传感器内部标定以及坐标转换之后，最终得到的坐标是在机器人坐标系下的焊缝位置坐标。利用视觉传感器在固定时间间隔摄取到并且经过图像预处理之后得到的焊缝像素点坐标数据来重建在机器人坐标系下的焊缝，然后在焊缝的基础上对焊缝进行特征识别与提取。在焊接过程中从 CCD 摄像机摄取到的实时焊缝图像，并不能直接被计算机识别而获取焊缝特征点以及位置信息。这是因为在焊接过程中采集到的焊缝结构光图像在焊接弧光、烟尘和飞溅的影响下存在一系列噪声的干扰。所以，在对焊缝结构光图像进行处理之前要先对焊缝结构光图像进行图像预处理操作。焊缝图像的预处理其主要目的就是使得实时传输的焊缝结构光图像变得清晰，并且突出焊缝特征，为下一步的焊缝特征识别与提取做好准备。

三、CCD视觉传感器与CMOS传感器相比较

CCD制作技术起步早，技术成熟，采用PN结或二氧化硅（SiO2）隔离层隔离噪声，成像质量相对CMOS有一定优势。由于CMOS集成度高，各光电传感元件、电路之间距离很近，相互之间的光、电、磁干扰较严重，噪声对图像质量影响很大，使CMOS很长一段时间无法投入实用。感光度方面，由于CMOS每个像素由四个晶体管与一个感光二极管构成，还包含了放大器与数模转换电路，过多的额外设备缩小了单一像素感光区域的表面积，因此相同像素下，同样的尺寸，CMOS的感光度会低于CCD。分辨率方面：由于CMOS传感器的每个像素都比CCD传感器复杂，其像素尺寸很难达到CCD传感器的水平，因此，当我们比较相同尺寸的CCD与CMOS时，CCD传感器的分辨率通常会优于CMOS传感器。

CCD在影像品质等方面均优于CMOS，而CMOS则具有低成本、低功耗、以及高整合度的特点。不过，随着CCD与CMOS传感器技术的进步，两者的差异将逐渐减小，新一代的CCD传感器一直在功耗上作改进，而CMOS传感器则在改善分辨率与灵敏度方面的不足。相信不断改进的CCD与CMOS传感器将为我们带来更加美好的数码影像世界。

综上所述，随着信息技术的发展，为计算机、机器人或其他智能机器赋予人类视觉功能，成为科学家们的奋斗目标。目前，机器视觉技术已经实现了产品化、实用化，镜头、高速相机、光源、图像软件、图像采集卡、视觉处理器等相关产品功能日益完善。机器视觉领域新技术爆出，通用式三维即时视觉传感技术将为机器视觉再添浓墨重彩的一笔。

参考资料

1.严峻民，基于视觉传感的焊缝图像处理与识别，浙江工业大学，2016

2，刘晓瑞，基于视觉传感的弧焊机器人焊缝图像信息优化处理，南昌大学，2010

3，赵素娟，激光视觉传感焊缝识别与自动跟踪系统，长春工业大学，2015