CN106469312A - 基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法 - Google Patents

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郑凯
涂春磊
王姗姗
王兴松
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Special Equipment Safety Supervision Inspection Institute of Jiangsu Province
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Abstract

本发明提供一种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，通过图像采集设备获取被检测物体的焊缝图像；对所获得的焊缝图像采用中值滤波方法进行图像去噪，采用梯度直方图进行图像增强去除图像的噪声，并提高焊缝和周围背景的对比度；将图像预处理后的焊缝图像进行焊缝和周围背景分离，采用区域生长的算法对连通区域进行标号，将像素数最多的区域进行二值化，来将焊缝从图像中分割出来；提取焊缝中心线，获得焊缝在图像中的位置；该种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，且只需要普通的光源，能够实现10帧/秒的速度进行图像采集，实现实时焊缝检测，能够保证提取的焊缝更加准确。

Description

基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法
技术领域
本发明涉及一种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法。
背景技术
图像处理是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。图像处理一般指数字图像处理，数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像滤波和增强、图像分割，特征提取和识别3个部分。
焊缝检测的图像处理算法流程：图像采集，图像预处理，图像分割，特征提取。目前的焊缝检测算法是针对焊接过程的焊缝检测，且焊缝检测算法存在着或算法复杂，或准确性不理想的问题。此外，现有焊缝检测通常采用激光作为结构光源，需要精确的光学设备，成本高，并且对于激光的安装角度具有较高的要求。
上述问题是在焊缝检测过程中应当予以考虑并解决的问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，针对已有焊缝进行检测，解决现有技术中存在的上述问题。
本发明的技术解决方案是：
一种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，包括以下步骤：
图像采集，通过图像采集设备获取被检测物体的焊缝图像；
图像预处理：对所获得的焊缝图像采用中值滤波方法进行图像去噪，采用梯度直方图进行图像增强去除图像的噪声，并提高焊缝和周围背景的对比度；
图像分割：将图像预处理后的焊缝图像进行焊缝和周围背景分离，采用区域生长的算法获得连通区域并对连通区域进行标号，将像素数最多的连通区域进行二值化，来将焊缝从图像中分割出来；
特征提取：提取焊缝中心线，获得焊缝在图像中的位置。
进一步地，图像分割中，先采用最大类间方差法将图像进行二值化，然后采用区域生长的方法获取连通区域，并对每个连通区域进行标号，具体为：首先分别在水平方向和竖直方向每隔若干个点选取一个种子点，每个种子点的像素值置不同标号，对每个标号的种子点考察周围的八邻域像素点，如果某一邻域像素点满足生长准则，则该邻域像素点的像素值和种子点置同一标号，然后将该邻域像素点作为新的种子点进行考察，直到没有像素点可以合并，最终获得若干标号的连通区域。
进一步地，图像分割中，将像素数最多的连通区域进行二值化具体为：像素数最多的连通区域的像素值设为0，其他点的像素值设为255。
进一步地，特征提取中，提取焊缝中心线具体为：通过求出焊缝上半区域和下半区域的质心坐标，两点连线获得焊缝中心线。
进一步地，图像采集是通过搭建图像采集设备实现的，图像采集设备包括相机、镜头和光源，来获得焊缝图像。
进一步地，图像采集通过DirectShow流媒体开发包进行图像的采集，速度为8-15帧/秒。
本发明的有益效果是：该种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，是针对已有焊缝的检测，使用区域生长算法获取连通区域，并对连通区域进行标号，提取像素数最多的连通区域进行二值化，将焊缝从周围的背景分割出来，能够实现10帧/秒的速度进行图像采集，实现实时焊缝检测。该方法在最大类间方差法进行二值化的基础上，采用区域生长的方法获取若干标号的连通区域，将噪声连通区域和焊缝连通区域分离，进一步降噪，提取像素数符合要求的连通区域，通常是最大的连通区域，提取的焊缝更加准确。该种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，只需要普通的光源，成本低，安装简单，便于调试。
附图说明
图1是本发明实施例基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法的流程示意图。
图2是实施例中采用区域生长的方法获取连通区域的流程示意图。
图3是实施例图像采集的焊缝原始图像。
图4是实施例中经过图像预处理后的焊缝图像。
图5是实施例中经过图像分割后的焊缝图像。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。
实施例的基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，针对大型球罐的焊缝检测，通过图像处理技术获取焊缝的位置信息。
实施例
一种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，如图1，包括以下步骤：
图像采集，通过图像采集设备获取被检测物体的焊缝图像，如图3；
图像预处理：对所获得的焊缝图像采用中值滤波方法进行图像去噪，采用梯度直方图进行图像增强，提高焊缝和周围背景的对比度，如图4；
图像分割：将图像预处理后的焊缝图像采用最大类间方差法进行二值化，采用区域生长的算法对连通区域进行标号，将像素数最多的区域提取为焊缝，来将焊缝从图像中分割出来，如图5；
特征提取：提取焊缝中心线，获得焊缝在图像中的位置。
实施例中，图像采集设备，包括相机、镜头和光源，通过DirectShow流媒体开发包进行图像的采集，速度为8-15帧/秒，优选10帧/秒。
实施例中，图像分割具体为：先采用最大类间方差法将图像进行二值化，然后采用区域生长的方法获取连通区域，并对每个连通区域进行标号，如图2，首先在水平方向和竖直方向每隔5个点选取一个种子点，每个种子点的像素值置不同标号，对每个标号的种子点考察周围的八邻域像素点，如果某一邻域像素点满足生长准则，它的像素值和种子点置同一标号，然后将该邻域像素点作为新的种子点进行考察，直到没有像素点可以合并，最终获得若干标号的连通区域，其中像素数最多的连通区域的像素值设为0，其他点的像素值设为255。
特征提取中，提取焊缝中心线具体为：通过求出焊缝上半区域和下半区域的质心坐标，两点连线获得焊缝中心线。
实施例的该种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，是针对已有焊缝的检测，使用区域生长的算法对连通区域进行标号，提取像素数最多的连通区域进行二值化，将焊缝从周围的背景分割出来，提取像素数最多的连通性区域即为焊缝，能够实现10帧/秒的速度进行图像采集，实现实时焊缝检测。
图像采集是通过搭建图像采集设备实现的，图像采集设备包括相机、镜头和光源，来获得焊缝图像。该种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，不需要激光类的结构光源，只需要普通的光源，成本低，安装简单，便于调试。
该种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，在最大类间方差法进行二值化的基础上，采用区域生长的方法获取若干标号的连通区域，将噪声连通区域和焊缝连通区域分离，进一步降噪，提取像素数符合要求的连通区域，通常是最大的连通区域，提取的焊缝更加准确。

Claims (6)

1.一种基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
图像采集，通过图像采集设备获取被检测物体的焊缝图像；
图像预处理：对所获得的焊缝图像采用中值滤波方法进行图像去噪，采用梯度直方图进行图像增强去除图像的噪声，并提高焊缝和周围背景的对比度；
图像分割：将图像预处理后的焊缝图像进行焊缝和周围背景分离，采用区域生长的算法获得连通区域并对连通区域进行标号，将像素数最多的连通区域进行二值化，来将焊缝从图像中分割出来；
特征提取：提取焊缝中心线，获得焊缝在图像中的位置。
2.如权利要求1所述的基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，其特征在于：图像分割中，先采用最大类间方差法将图像进行二值化，然后采用区域生长的方法获取连通区域，并对每个连通区域进行标号，具体为：首先分别在水平方向和竖直方向每隔若干个点选取一个种子点，每个种子点的像素值置不同标号，对每个标号的种子点考察周围的八邻域像素点，如果某一邻域像素点满足生长准则，则该邻域像素点的像素值和种子点置同一标号，然后将该邻域像素点作为新的种子点进行考察，直到没有像素点可以合并，最终获得若干标号的连通区域。
3.如权利要求1所述的基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，其特征在于：图像分割中，将像素数最多的连通区域进行二值化具体为：像素数最多的连通区域的像素值设为0，其他点的像素值设为255。
4.如权利要求1-3任一项所述的基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，其特征在于：特征提取中，提取焊缝中心线具体为：通过求出焊缝上半区域和下半区域的质心坐标，两点连线获得焊缝中心线。
5.如权利要求1-3任一项所述的基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，其特征在于：图像采集是通过搭建图像采集设备实现的，图像采集设备包括相机、镜头和光源，来获得焊缝图像。
6.如权利要求5所述的基于区域生长标号的焊缝视觉识别方法，其特征在于：图像采集通过DirectShow流媒体开发包进行图像的采集，速度为8-15帧/秒。
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