买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：武汉理工大学

摘要：本发明涉及机器人焊接领域领域，特别是涉及一种不确定干扰源下激光视觉条纹分类及焊缝特征提取方法。具体方案如下：一种不确定干扰源下激光视觉条纹分类及焊缝特征提取方法，采用激光视觉传感器拍摄激光照射在不同干扰源下的焊缝图像，通过动态的ROI定位焊缝点的区域，通过大量训练而得到基于支持向量机的焊缝干扰源分类器对图片进行分类，进而运行相对应的焊缝特征提取方法。本发明解决了现有的焊缝局部突起或焊件拼装间隙变化导致的焊缝自动追踪效果差的问题，具有有效减小焊缝轨迹点的误差，相应提高焊缝实时跟踪的准确性的有益效果。

主权项：1.一种不确定干扰源下激光视觉条纹分类及焊缝特征提取方法，其特征在于，包括：步骤1、采用激光视觉传感器拍摄激光照射在不同干扰源下的焊缝图像，通过动态的ROI定位焊缝点的区域，对图像预处理后，建立基于支持向量机的焊缝干扰源分类器；步骤2、实时获取焊缝图像，通过动态的ROI定位焊缝点的区域，并对区域内图像进行预处理后输入步骤1建立的焊缝干扰源分类器,识别出是否存在干扰源以及干扰源的种类，从而运行相对应的特征提取算法进行特征提取，并根据提取的特征进行补焊；所述的干扰源包含焊瘤和焊点引起焊缝局部凸起的干扰源、焊件拼装引起两个焊件之间的间隙变化的干扰源这两种影响焊接点提取的干扰源；针对第一种焊瘤、焊点引起焊缝局部凸起的干扰源，特征提取算法包括：步骤6.1、先对图像进行预处理，预处理步骤为先对图像进行LOG滤波和中值滤波从而去除大部分噪声，再使用自适应阈值法进行图像二值化处理，再根据八邻域标记法将面积小于阈值的孤立块去掉；经过预处理后，有效地去除图像中的飞溅、弧光、烟尘干扰；步骤6.2、预处理完后，要对图像进行特征点提取，特征点提取的步骤是区域划分、提取中心线和交点、提取圆弧的宽度与高度；区域划分：将激光条纹划分为两个区域，从而便于中心线的提取；先将图像从左上角开始，从上往下，按行从左往右搜索灰度值大于阈值的像素点，得到的第一个点后，搜索该点附近区域是否存在密集像素点，若存在，则以该点为起点，向右下方和左下方开小窗，分别对得到的两个窗口进行像素点统计，选取像素点多的窗口为有效窗口1，该有效窗口内包含着一条激光线；同理，将图像从右下角开始，从下往上，按行从右往左搜索灰度值大于阈值的像素点，得到的第一个点后，搜索该点附近区域是否存在密集像素点，若存在，则以该点为起点，向右上方和左上方开小窗，分别对得到的两个窗口进行像素点统计，选取像素点多的窗口为有效窗口2，该有效窗口包含另一条激光线；提取中心线和交点：得到的两个有效窗口将激光线偏折得到两条直线分别存放在了不同的区域上，把不同区域内的像素点进行拟合得到拟合直线，得到拟合直线的角度，按角度不同，按行或列方向提取所有的灰度值大于一定阈值的像素点，随机选取每行的像素点使用最小中值法进行直线拟合，得到的最小中值进行判断是否小于一定的阈值，若小于，则选取该直线为提取的中心线；对两个区域按上述处理后，得到的两条直线的中心线y1＝a1*x1+b1、y2＝a2*x2+b2，进而计算出两条线的交点X,Y；提取圆弧的宽度与高度：针对于第一种焊瘤、焊点引起焊缝局部凸起的干扰源下的激光图像，需要对激光线圆弧的宽度和高度进行求取，对求取的交点X,Y分别沿着检测到的两条直线y1＝a1*x1+b1、y2＝a2*x2+b2的方向上搜索像素点，待分别搜索到连续的像素点后，分别取第一次搜索到灰度值大于阈值的像素点X1,Y1X2,Y2为端点，两个端点的距离为圆弧的宽度W1,以作两端点的垂线，将垂线从一个端点平移到另外一个端点，期间检测垂线上的像素点，并确定像素点到两端点连线的距离Li，比较检测到的距离，求出最大的距离L1，该距离即为圆弧的高度；至此，求出了圆弧的宽度W1和高度L1；经过空间坐标转换，转换成该点处干扰源的高度及宽度，从而确定焊接时抬枪的高度和抬枪的范围。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉理工大学 一种不确定干扰源下激光视觉条纹分类及焊缝特征提取方法