【摘 要】
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焊缝图像处理是焊缝自动跟踪的一个重要环节,焊缝自动跟踪是实现焊接自动化的一个重要内容。焊接技术是现代制造领域的重要工艺之一,仅次于装配和机加工。当今研究的关键问题
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焊缝图像处理是焊缝自动跟踪的一个重要环节,焊缝自动跟踪是实现焊接自动化的一个重要内容。焊接技术是现代制造领域的重要工艺之一,仅次于装配和机加工。当今研究的关键问题是在提高钢结构焊接生产质量的同时降低焊接操作工人的劳动强度,即如何实现焊接自动化和智能化,所以研究焊接图像处理算法具有重大的意义。本文参考国内外相关方面的研究,结合实际需要,以激光视觉的焊缝图像处理为研究目标,重点针对焊缝图像处理中各个环节的方法等问题进行了研究。本文的主要工作如下：(1)针对高密度椒盐噪声去噪问题,将自适应中值滤波和聚类算法结合并进行了相应的改进,提出了一种极值噪声的自适应聚类中值滤波算法,有效去除了焊缝图像中的高密度椒盐噪声及类似噪声。针对随机噪声,对上述算法进行了进一步改进,有效地去除了较高密度的随机噪声。(2)针对滤波后的焊缝图像,提出了分段均衡算法,将滤波后的焊缝图像直方图进行自动分段均衡,实现在图像对比度增强的同时保留局部细节。根据直方图中的激光带区域分段,利用Otsu算法对焊缝图像二值化阈值进行自动选取。(3)利用形态学算法进行抗噪膨胀腐蚀边缘提取,设计了一种自适应圆形结构半径选取算法,通过引入对二值图中激光带区域的深度量化来自动选取圆形结构元素的半径,实现了在提取焊缝图像边缘的同时有效地抑制图像中的飞溅等噪声。(4)提出一种利用对二值图中目标区域深度量化的方法提取局部焊缝骨中心线,再按照由浅至深方向拓展局部焊缝骨中心线,从而得到图像骨骼的算法。该方法能有效地细化各种目标图像,且算法简单,易于实现。针对二值骨骼细化图,在以目标点为中心的一定范围内,利用骨骼重心到目标点的距离判断角点,实现对焊缝特征点的提取。
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