[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于結(jié)構(gòu)光視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)的V型焊縫檢測(cè)系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810257159.X
• 申請(qǐng)日: 2018-03-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108898571A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-11-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李東潔;宋賀
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 哈爾濱理工大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G01D21/00
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于結(jié)構(gòu)光視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)的V型焊縫檢測(cè)系統(tǒng)，包括以下步驟：A、建立結(jié)構(gòu)光視覺(jué)模型，主要包括CCD攝像機(jī)、線性激光發(fā)射器、光學(xué)濾鏡等；B、圖像采集器采集圖像并保存至存儲(chǔ)器中；C、對(duì)采集的V型焊縫圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理；D、對(duì)預(yù)處理后的V型焊縫圖像進(jìn)行特征提取；E、將特征提取后的圖像調(diào)整為統(tǒng)一大小后，輸入到深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型中；F、把訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型導(dǎo)入OpenCV中，即可對(duì)V型焊縫做出檢測(cè)，本發(fā)明提供的檢測(cè)系統(tǒng)，能夠有效提高V型焊縫檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及焊縫識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于結(jié)構(gòu)光視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)的V型焊縫檢測(cè)系統(tǒng)。

背景技術(shù)

國(guó)外專(zhuān)家認(rèn)為：“到2020年焊接仍將是制造業(yè)的重要加工工藝。它是一種精確、可靠、低成本，并且是采用高科技連接材料的方法。目前還沒(méi)有其他方法能夠比焊接更為廣泛地應(yīng)用于金屬的連接，并對(duì)所焊的產(chǎn)品增加更大的附加值。”焊接技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)是從自動(dòng)化轉(zhuǎn)向機(jī)器人化再最終轉(zhuǎn)向智能化，這就是其發(fā)展方向。焊接過(guò)程控制系統(tǒng)的智能化是焊接自動(dòng)化的核心問(wèn)題之一，也是我們未來(lái)開(kāi)展研究的重要方向。隨著視覺(jué)技術(shù)的不斷發(fā)展，在焊縫跟蹤過(guò)程中激光傳感技術(shù)被應(yīng)用的越來(lái)越廣泛，激光視覺(jué)傳感器具有信息量大、非接觸測(cè)量、高實(shí)時(shí)性、高精度、不易被干擾等優(yōu)點(diǎn)，所以將視覺(jué)傳感器應(yīng)用在焊縫自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)中可以讓系統(tǒng)得到更多有利信息，從而使系統(tǒng)簡(jiǎn)單化卻又不失智能性與靈活性，是最適合應(yīng)用于焊縫跟蹤系統(tǒng)的傳感器，也可以說(shuō)是最有前景的傳感器。激光視覺(jué)傳感器相當(dāng)于直接提取結(jié)果，濾除了復(fù)雜的焊接過(guò)程給跟蹤帶來(lái)的誤差，具有很高的可靠性。用視覺(jué)系統(tǒng)將智能機(jī)器人“看”到的信息反饋到機(jī)器人控制系統(tǒng)，并進(jìn)行處理，然后應(yīng)用到焊接過(guò)程中，是焊接控制系統(tǒng)智能化的關(guān)鍵技術(shù)。

深度學(xué)習(xí)是一種逐漸發(fā)展，并引起廣泛重視的高效圖像識(shí)別方法，在視覺(jué)分類(lèi)任務(wù)中取得不錯(cuò)成績(jī)。本發(fā)明采用深度學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別V型焊縫。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于結(jié)構(gòu)光視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)的V型焊縫檢測(cè)系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于結(jié)構(gòu)光視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)的V型焊縫檢測(cè)系統(tǒng),包括以下步驟：

A、建立結(jié)構(gòu)光視覺(jué)模型，主要包括CCD攝像機(jī)、線性激光發(fā)射器、光學(xué)濾鏡等；

B、圖像采集器采集V型焊縫圖像并保存至存儲(chǔ)器中；

C、對(duì)采集的V型焊縫圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理；

D、對(duì)預(yù)處理后的V型焊縫圖像進(jìn)行特征提取；

E、將特征提取后的圖像調(diào)整為統(tǒng)一大小后，輸入到深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型中；

F、把訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型導(dǎo)入OpenCV中。

優(yōu)選的，所述步驟A中采用激光作為輔助光源，激光傳感器具有信息量大、非接觸測(cè)量、高實(shí)時(shí)性、高精度、不易被干擾等優(yōu)點(diǎn)。

優(yōu)選的，所述步驟C中對(duì)V型焊縫進(jìn)行圖像預(yù)處理包括以下步驟：

a、利用灰度化將RGB圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像，增強(qiáng)焊縫圖像對(duì)比度 ；

b、利用Radon變換找到激光條紋的位置，根據(jù)激光條紋的信息來(lái)處理轉(zhuǎn)換后的圖像，以去除圖像中的噪聲，在此基礎(chǔ)上，應(yīng)用Radon反變換進(jìn)行圖像恢復(fù)；

c、最后采用自適應(yīng)閾值選擇法(OSTU)對(duì)恢復(fù)后的圖像進(jìn)行二值化處理。

優(yōu)選的，所述步驟D中對(duì)V型焊縫圖像進(jìn)行特征提取包括以下步驟：

a、選用邊緣檢測(cè)算子對(duì)預(yù)處理后的焊縫圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè) ；

b、采用Hough變換對(duì)邊緣檢測(cè)后的圖像進(jìn)行直線擬合并提取坡口特征點(diǎn)坐標(biāo)；

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是。