一种提取焊缝中心线的方法技术

本发明专利技术涉及一种提取焊缝中心线的方法，包括：获取焊缝的原始图像；对所述原始图像进行同态滤波，获得削弱光照影响的灰度图像；对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像；对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作；将处理后的二值图像进行连通域处理，提取最大连通域，得仅保留焊缝的二值图像；使用距离变换函数将二值图像变换为凸显出焊缝中心线的灰度图像；对处理得到的灰度图像进行局部阈值二值化处理，得到保留焊缝中心线的二值图像；对处理得到的保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线。本发明专利技术公开的提取焊缝中心线的方法提取准确度高，而且对焊接环境要求不高，应用广泛。

A Method of Extracting Weld Center Line

【技术实现步骤摘要】
一种提取焊缝中心线的方法
本专利技术涉及焊缝跟踪
，更具体地说，涉及一种提取焊缝中心线的方法。
技术介绍
随着社会的发展，自动焊接机器人以及焊后应力处理装置的应用范围越来越广，在焊接或进行焊后处理之前，利用机器视觉找到焊缝是一个比较关键的问题，目前对焊缝中心线的提取方法有很多，但能够广泛应用的提取焊缝中心线的算法却不多。因为焊接环境的特殊性，焊接作业过程中往往会有火光飞溅等现象的发生，焊接结束后的结构件表面也会有一些残渣残留，在这样的环境中得到的焊缝图像经预处理后往往达不到预期效果，即无法完全滤去图像中的干扰噪声，亦或在滤除噪声的过程中会导致图像中有效信息也被滤除。当对一副图像的预处理达不到预期效果时，对焊缝中心线的提取会变得难上加难。同时当焊缝在一副图像中所占的比重比较大时，直接对二值化的焊缝图像进行无限次细化操作或者骨骼化操作后去毛刺是无法准确提取焊缝中心线的，甚至会导致一些复杂纹路的出现，从而导致焊缝中心线提取失败。例如针对图7所示的二值化焊缝图像，图像本身就带有一定的毛刺体，此时如果直接对其进行无限次骨骼化会得到如图8所示的图像，可以看出，图像经骨骼化后毛刺体显得更加繁多复杂，这种情况下对图8进行去毛刺操作就只能去除一些短突出毛刺，就如图9所示，其他毛刺部分会被误认为焊缝图像中的一部分而无法去除。对图7所示的二值化焊缝图像进行无限次细化操作可以得到图10，因为图7的焊缝轮廓本身就带有一些毛刺，在执行细化操作后会连毛刺部分一同细化，可通过图10直观的看出，图像经细化后毛刺体会显得复杂且连接在一起，在这种情况下对图10执行去毛刺操作，如图11所示，焊缝本体部分等有效信息反而被当作毛刺一同去除，导致了焊缝中心线提取的失败。综上所述，如何提高焊缝中心线的提取准确度是目前本领域技术人员亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种提取焊缝中心线的方法，其能在一定程度上解决如何提高焊缝中心线的提取准确度的技术问题。为了实现以上目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种提取焊缝中心线的方法，包括以下步骤：S1.获取焊缝的原始图像；S2.对所述原始图像进行同态滤波，获得削弱光照影响的灰度图像；S3.对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像；S4.对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作；S5.将处理后的二值图像进行连通域处理，提取最大连通域，得到仅保留焊缝的二值图像；S6.使用距离变换函数将步骤S5处理得到的二值图像变换为凸显出焊缝中心线的灰度图像；S7.对步骤S6处理得到的灰度图像进行局部阈值二值化处理，得到保留焊缝中心线的二值图像；S8.对步骤S7处理得到的保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线。优选的，对灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像，包括：对步骤S2得到的灰度图像中的每个像素点进行处理，得到二值图像；其中，二值图像中像素值为1的点属于前景区域，所述前景区域对应焊缝位置，二值图像中像素值为0的点属于背景区域。优选的，对局部阈值二值化后的二值图像进行形态学操作，具体为：通过开操作断开不同连通区域之间的弱小的连接，使噪声形成孤立的小区域，再通过设定面积阈值去除噪声，得到降噪图像；对所述降噪图像通过闭操作闭合图像缺损。优选的，步骤S6中所采用的距离变换函数为bwdist函数，公式为：b2＝bwdist(～b1)上式中，b1对应二值化焊缝图像矩阵，b2对应变换得到的凸显出焊缝中心线的灰度图像矩阵；优选的，对保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线，具体包括：对保留焊缝中心线的二值化图像进行闭操作，得到消除内部孔洞的二值图像；对闭操作处理后的二值图像求最大连通域并保留最大连通域，得到略粗的二值化焊缝图像；对略粗的二值化焊缝图像进行细化操作得到所提取的焊缝中心线。本专利技术的有益效果是：本专利技术提供的方法能够在对图像的预处理达不到效果以及焊缝占图像比重较大时完成对焊缝图像中心线的提取，相较直接对二值化后的焊缝图像进行无限次骨骼化后去毛刺以及直接对二值化后的焊缝图像进行无限次细化后去毛刺两种方法相比能够更加稳定的削弱毛刺干扰，从而达到准确提取焊缝中心线的目的。附图说明图1为本专利技术一种提取焊缝中心线的方法的流程图；图2为本专利技术实施例中采用的焊缝原始图像；图3为本专利技术实施例中对图2进行同态滤波处理后得到的灰度图像；图4为本专利技术实施例中图3进行局部阈值二值化处理得到的焊缝二值图像；图5为本专利技术实施例中图4进行开操作得到的图像；图6为本专利技术实施例中对图5进行闭操作得到的图像；图7为本专利技术实施例中对图6保留最大连通域得到的图像；图8为现有技术中对图7显示的二值图像直接使用无限次骨骼化得到的图像；图9为现有技术中对图8显示的图像去毛刺得到的图像；图10为现有技术中对图7直接使用无限次细化得到的图像；图11为现有技术中对图10去毛刺得到的图像；图12为本专利技术实施例中将图7通过距离函数变换得到的凸显焊缝中心线的灰度图像；图13为本专利技术实施例中对图12进行局部阈值二值化处理得到二值图像；图14为本专利技术实施例中对图13进行无限次闭操作处理得到的二值图像；图15为本专利技术实施例中对图14进行连通域处理得到的焊缝图像；图16为本专利技术实施例中对图15进行细化得到提取出来的焊缝中心线。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。如图1所示，本专利技术实施例提供的一种提取焊缝中心线的方法，可以包括以下步骤：步骤S1：获取焊缝的原始图像；这里所说的焊缝原始图像是指焊接前或焊接后的焊缝的图像，如图2所示。实际应用中，处理系统获取的焊缝图像可以是接收图像采集器获得的，也可以是接收外界输入获得的，当然，在具体的应用场景中，还可以在处理系统上设置激光传感器等图像采集器，使得处理系统可以直接获得焊缝图像。步骤S2：对所述原始图像进行灰度变换，得到灰度图像；利用傅里叶变换将变换后的图像在频域中将其照度分量和反射分量线性分离，照度是低频成分，反射率为高频成分，分别对高频成分和低频成分进行处理，构造高通滤波器，将高斯高通滤波器与变换后的图像卷积，再将图像通过幂变换的方式变换为灰度图像，最终生成削弱了光照影响的灰度图像，如图3所示。S3：对所述滤波图像进行局部阈值二值化处理得到焊缝的二值图像；原始图像经过同态滤波后生成了灰度图像，而局部阈值二值化就是通过对灰度图像中的每个像素点进行处理，得到黑白二值图像，其中，二值图像中像素值为1的点属于前景区域，所述前景区域对应焊缝位置，二值图像中像素值为0的点属于背景区域。图4为焊缝的二值图像。灰度的阈值变换能够把一幅灰度图像转变成黑白二值图像，若图像中某一个像素的灰度值比阈值小，那么把这个像素的灰度值设定成0，若比阈值大则灰度值设定成255。而之所以采用局部阈值二值化是因为，局部阈值二值化根据像素的邻域块像素值的分布来确定这一像素位置上的二值化阈值，每个像素位置的二值化阈值不再是固定不变的了，阈值由像素周围邻域像素的分布来决定，亮度较高的区域的二值化阈值一般来说会比较高，而亮度较低的区域的二值化阈值则会比较小。对一副图像来说，不同亮度、不同对比度、不同纹理的局部区域将会拥有与之对应的阈本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种提取焊缝中心线的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取焊缝的原始图像；S2.对所述原始图像进行同态滤波，获得削弱光照影响的灰度图像；S3.对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像；S4.对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作；S5.将处理后的二值图像进行连通域处理，提取最大连通域，得到仅保留焊缝的二值图像；S6.使用距离变换函数将步骤S5处理得到的二值图像变换为凸显出焊缝中心线的灰度图像；S7.对步骤S6处理得到的灰度图像进行局部阈值二值化处理，得到保留焊缝中心线的二值图像；S8.对步骤S7处理得到的保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线。

【技术特征摘要】
1.一种提取焊缝中心线的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取焊缝的原始图像；S2.对所述原始图像进行同态滤波，获得削弱光照影响的灰度图像；S3.对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像；S4.对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作；S5.将处理后的二值图像进行连通域处理，提取最大连通域，得到仅保留焊缝的二值图像；S6.使用距离变换函数将步骤S5处理得到的二值图像变换为凸显出焊缝中心线的灰度图像；S7.对步骤S6处理得到的灰度图像进行局部阈值二值化处理，得到保留焊缝中心线的二值图像；S8.对步骤S7处理得到的保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线。2.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法，其特征在于，对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像，具体包括：对所述灰度图像中的每个像素点进行处理，得到二值图像；其中，二值图像中像素值为1的点属于前景区域，所述前景区域对应焊缝位置，二值图像中像素值为...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵佳皓，李凯凯，朱俊国，裴彬辉，黄奕晟，华亮，商亮亮，罗来武，吴劲松，卢聂诚，袁畅，于文渊，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32