激光焊接焊缝质量视觉检测系统 王立伟，等 激光焊接焊缝质量视觉检测系统 Ｖｉｓｕａｌ Ｉ ｎｓｐｅｃｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ Ｌａｓｅｒ Ｗｅｌｄｉｎｇ Ｓｅａｍ Ｑｕａｌｉｔｙ 互主伟 鹤 在弱娜 ３００１３０） （河北工业大学控制科学与工程学院，天津摘要：研究了ＬａｂＶＩＥＷ在结构光视觉焊缝质量检测方面的应用，提出了一种快速高效的、用于自动化焊接系统图像处理的算法，并 开发了激光焊缝质量监控系统。首先使用背景差分算法清除非均匀光照造成的影响，利用类间方差法求解最佳阂值，最大限度地保 留了焊缝结构光条纹区域的有效信息；接着设计了自适应形态学收缩算法，使焊缝条纹区域在每列上收缩至一个像素点，从而得到一 个没有分叉的骨架：最后利用骨架信息，结合数据拟合和特征参数提取，实现了焊缝的三维重建。试验结果证明，视觉检测系统以及 焊缝特征的测量结果令人满意。 关键词：机器视觉ＬａｂＶＩＥＷ质量检测 激光焊接焊缝 文献标志码：Ａ 中图分类号：ＴＰ２７４＋．５ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ＬａｂＶＩＥＷ ｉｎ ｖｉｓｕａｌ ｑｕａｌｉｔｙ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｌｉｇｈｔ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ ｉｓ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ｈｉｇｈ ｓｐｅｅｄ ａｎｄ ｈｉｇｈ ｅｆｉｃｉｆｅｎｔ ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｔｈｅ ｌａｓｅｒ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｂａｌａｎｃｅｄ ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｉｓ ｅｌｉｍｉｎａｔｅｄ，ａｎｄ ｏｐｔｉｍａｌ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｉｓ ｓｏｌｖｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｌａｓｓ ｖａｒｉａｎｃｅ ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｌｉｇｈｔ ｓｔｉｐｅ ａｒｅａ ｏｆ ｗｅｌｒｄｉｎｇ ｓｅａｍ ｉｓ ｒｅｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｔｏ ｍａｋｅ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ ｌｉｇｈｔ ｓｔｒｉｐｅ ａｒｅａ ｓｈｒｉｎｋ ｔｏ ａ ｐｉｘｅｌ ｐｏｉｎｔ ｉｎ ｅａｃｈ ｃｏｌｕｍｎ；ｔｈｕｓ ｔｈｅ ｓｋｅｌｅｔｏｎ ｗｉｔｈｏｕｔ ｆｕｒｃａｔｉｏｎ ｉｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｂｙ ａｄｏｐｔｉｎｇ ｔｈｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｋｅｌｅｔｏｎ ａｎｄ ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ｄａｔａ ｆｉｔｔｉｎｇ ａｎｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ，ｔｈｅ ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｕｃｔｒｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅａｍ ｉｓ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｖｅｒｉｆｙ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｖｉｓｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅａｍ ｆｅａｔｕｒｅｓ ａｒｅ ｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｍａｃｈｉｎｅ ｖｉｓｉｏｎ ＬａｂＶＩＥＷ Ｑｕａｌｉｔｙ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ Ｌａｓｅｒ ｗｅｌｄｉｎｇ Ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ ０引言 传统的质量检测方法主要利用光电、电磁、声波等 各种传感器实现焊缝质量监测。焊缝质量视觉检测系 统是用图像创建或恢复现实世界模型，实现对现实世 系列函数供用户调用。用户可以在图像显示窗Ｅｌ中直 观地观察到每一步图像处理后的结果，同时可以在参 数显示窗口中观察相关参数，以验证一种图像处理方 法对不同图像进行处理的效果和不同的图像处理算法 或参数对同一图像进行处理的效果 。 界的观察、分析、判断和决策，具有信息量大、灵敏度和 测量精度高、抗电磁干扰能力强以及与工件无接触等 优点。 １ 系统组成 视觉传感系统分为主动光视觉系统与被动光视觉 系统。主动光视觉系统一般是由特定结构的光源与摄 本文利用美国国家仪器公司（Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ， ＮＩ）的虚拟仪器平台——ＬａｂＶＩＥｗ，开发激光焊缝图像 处理算法和质量监控软件。该软件面向应用，支持模 块化、层次化结构，并易于在不同平台间移植 １］。在机 像机组成，其利用具有某种结构的光源将光线投射到 工件表面，由摄像机获取工件表面的图像并进行处理。 主动光视觉技术具有更高的精度，受外界条件变化的 影响较小．实际应用更为广泛。焊缝检测中采用的主 器视觉领域利用ＮＩ Ｖｉｓｉｏｎ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ，可以快速选择合 适的图像处理算法。该软件包提供了图像基本运算、 边缘检测、图像标定、图像滤波去噪以及模式匹配等一 动光源一般为扫描的激光光束或多光面的激光，分别 称为激光扫描法和结构光法。激光扫描法能克服工业 环境中的干扰光．不需要复杂的图像处理算法，且摄像 机会得到焊缝截面轮廓上的一系列点的坐标，分辨率 和测量精度都较高。但是该方法需要较为精确的光学 设备，且镜面经过长时间使用后易于产生偏差。应用 结构光法得到的图像反映了焊缝的横向截面的外表面 河北省自然基金资助项目（编号：Ｆ２０１００００１６０）； 天津市应用基础及前沿科技研究计划基金资助项目（编号：ＨＪＣＹＢＪＣ０６０Ｘ））。 修改稿收到日期：２０１２—０３—２９。 第一作者王立伟（１９７９一）男，现为河北工业大学控制科学与工程专业在 读博士研究生：主要从事视觉检测技术与自动化装置等方面的研究。 ７６ ＰＲＯＣＥＳＳ ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴＡＴＩＯＮ Ｖｏ１．３４ Ｎｏ．２ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２０１３ 激光焊接焊缝质量视觉检测系统 王立伟。等 形状。其中，图像激光主条纹中的弯曲部分代表焊缝， 直线部分代表工件母材。通过设计适当的算法即可得 到该图像所反映的焊缝截面处的焊缝几何尺寸；同时， 利用多帧图像信息可以完成三维重建，并能够直观反 映焊缝的质量信息。 图像如图２所示。 本文设计的质量检测系统主要包括视频采集与图 像处理，其中视觉采集包括摄像头、镜头、结构光光源， 图像处理主要是指计算机。摄像头采用２／３英寸 （１英寸：２５．４ ｍｍ）的ＣＣＤ数字摄像头，镜头为２／３ 英寸Ｃｏｍｐｕｔａｒ镜头．结构光光源发射波长为６５０ ｎｍ的 图２焊缝原始图像 Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｉｍａｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ “一”字型光带，功率为５ ｍｗ。结构光光带的宽度和 方向可以通过激光头前端的旋钮调节。计算机配置为 英特尔奔腾双核Ｅ２２００，主频２．２０ ＧＨｚ，内存１ ＧＢ，安 装系统为Ｗｉｎｄｏｗｓ ＸＰ ＳＰ２。激光器发出的线结构光以 一定的角度投射在钢板间焊缝表面上，ＣＣＤ显微摄像 机垂直于钢板放置。图像采集速率为每秒２５帧．采集 的图像为８位灰度图像。图像在摄像头内部已完成数 字化。无需配置图像采集卡，图像通过ＵＳＢ２．０接口传 输到计算机上。计算机按照设定好的速度、方向等运 动参数传送给视觉系统的驱动机构，使视觉采集部分 沿焊缝运动，从而完成整个焊缝的图像采集。上位机 对视觉传感器采集的图像进行特征提取。获得焊缝的 参数特征信息。焊缝检测系统结构如图１所示。 图１ 焊缝检测系统结构 Ｆｉｇ．１ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ２算法和软件设计 ２．１焊缝图像处理算法设计 焊缝宽度、余高和熔深是对焊缝进行几何描述的 三个主要质量参数［３ 。通过对表征焊缝质量的几何参 数的测量．可以判断焊缝的整体质量，实现焊接质量的 快速自动化检测。本视觉系统采用数字摄像机输出数 字图像，通过ＬａｂＶＩＥＷ中的ＩＭＡＱ Ｒｅａｄ Ｆｒａｍｅ函数读 取图像：之后通过二值化处理、滤波、骨架提取、特征提 取等几个步骤，得到焊缝的几何特征信息。焊缝原始 《自动化仪表》第３４卷第２期２０１３年２月 ２．１．１二值图像处理 为了进一步凸显感兴趣的目标轮廓．需要对灰度图 像进行二值化处理。同时，为了得到理想的二值图像，须 选取合适的阈值。下面提出一种阈值选择方法。该方法 最大程度地保留了结构光条纹区域的焊缝信息。首先使 用背景差分算法消除非均匀光照造成的影响，然后利用 类间方差法求解最佳阈值。方差表示的是图像灰度值分 布的均匀性。方差值越大，说明像素的灰度值分布越不 均匀。构成图像的部分之间的差别越大 ４］。当部分表示 工件的像素错分为背景或部分背景像素错分为工件时， 工件和背景之间的差别都会变小。因此，使类问方差值 最大的分割结果意味着像素错分的概率最小 ］。 使用当前前景图像与当前背景图像进行差分运 算。有： Ｒ（ｉ√）＝Ｆ（ｉ， ）－Ｇ（ｉ， ） （１） 式中：Ｆ（ｉ， ）为前景图像；Ｇ（ｉ， ）为背景图像。对差分 图像进行二值化处理，有： 蚴Ｒ（ ）＝ ， ） ｉ０其 √卜 一 。 （（２）２） 式中： 为最佳阈值。在待识别图像中，工件和背景共 同构成原始图像。设ｇ。 为工件与原图之间的某种差 距度量、ｇ 为背景与原图之间的某种差距度量，则工 件与原图和背景与原图之间的均值差距度分别为： ｇ。 ＝（ 。 ） 。 （３） ｇｂ ＝（ －／ｚＴ） （４） 式中： 。＝乏ｐ ，为以阈值ｔ分割出的工件部分的概率； ＝１一∞。，为以阈值ｔ分割出的背景部分的概率；／ｚ ＝ ∑ｉＰ ，为总均值，其中，Ｌ为图像最大灰度值，如图像为 ８位图像时，Ｌ＝２８；阈值为￡的均值 ＝毫 ； 。＝ ； ￣－Ｔ［ｄ＇ｔ …——一一１一∞。 由此可得到类间方差为： ７７ 激光焊接焊缝质量视觉检测系统图５中：（ 。，Ｙ ）、（ ，Ｙ：）为焊缝拐点；（ ，，Ｙ，）为 圆心 』 王立伟。等 可靠地检测熔宽、错边和余高这几个参数，对智能 的判断焊缝质量具有重要意义。其中，熔宽为焊缝轮 廓线两端拐点的距离；错边为焊缝两侧母板间距离：余 高为最大和最小Ｙ坐标值的特征点．其Ｙ坐标值之差 为余高的值。 通过特征的提取，可得到相应位置点的像素坐标。 根据式（１０）～式（１２），可计算出熔宽加、错边△ 以及 图６钢板焊缝的俯视图 余高ｈ在图像空间的像素。 Ｘ２－－Ｘ１ （１０） Ａｘ＝Ｊ ２一 ｌ （１１） ｈ＝Ｒ－Ａｙ （１２） ２．２焊缝质量监控软件功能 本系统实现的功能如下。 ①通过按键和枚举类控件的组合，选择是将数据 储存到当前表格还是储存到新建表格中。 ②按下初始化按键，即得到已选择表格的当前全 部记录条数和不合格焊缝记录的条数。其中利用了属 性节点，以查询数据记录行数的选择范围。 ③按下开始处理按键。即打开摄像头获取一帧图 像并处理该图像。得到相应焊缝的几何信息，将此帧图 像反映的焊缝几何信息储存到数据库中。系统通过二 维图片控件实时显示正在处理的图像，通过一维数组 显示当前帧图像所反映的焊缝几何信息。一帧图像处 理完毕后，自动将相关焊缝信息存储到数据库中。 ④在数据库查询选项卡中选择要查看的记录的 行数，按下“查看原始数据”按钮，即可显示相应行的 数据记录 。数据包括该测试发生的时间、焊缝信息 （焊缝的余高、错边、熔宽、焊缝两平板之间的角度）、 相对坐标（焊缝拟合后曲线部分的左右上下极限点的 、Ｙ坐标值）以及焊缝是否合格的检测结果。其中焊 缝信息和相对坐标通过表格和波形图两种方式展示。 ３试验结果 开发的软件界面由系统操作面板、系统显示面板 和选项卡组成。“实时处理”选项卡中的“焊缝图像” 表示由每一帧图像计算得到的焊缝中心线，“三维曲 面”表示由～段时间内获取的二维图像重建钢板焊缝 的三维立体影像。选项卡下方为每帧图像所反映的焊 缝的余高、错边、熔宽、平板角度，焊缝纵向剖面的左端 点 值、Ｙ值，右端点 值、Ｙ值，顶点 值、Ｙ值等数据。 所检测钢板焊缝的俯视图如图６所示，骨架拟合得到 的焊缝中心线如图７所示。 《自动化仪表》第３４卷第２期２０１３年２月 Ｆｉｇ．６ Ｔｏｐ ｖｉｅｗ ｏｆ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ ｏｆ ｓｔｅｅｌ ｐｌａｔｅ 图７焊缝中心线 Ｆｉｇ．７ Ｃｅｎｔｅｒ ｌｉｎｅ ｏｆ ｗｅｌｄｉｎｇ ｓｅａｍ 对比图２、图６和图７可知．三维重建的图形较好 地反映了真实焊缝的三维立体信息，可用于实现焊缝 质量的实时监测。 ４结束语 在ＬａｂＶＩＥＷ平台下，充分利用其视觉软件包中的 视频图像处理模块、内置控件和函数、数据并行处理以 及动态连接库等，不仅可提高编程效率。缩短开发周 期，而且还可保证程序稳定性，方便后期维护与改进。 本文结合实际需求设计的激光焊缝质量检测软件系 统，能够有效地检测焊缝的实时状态，识别焊缝的关键 质量参数，对于保证激光焊机焊接质量具有重要作用。 参考文献 ［１］李晓维．虚拟仪器技术分析［Ｊ］．电子测量与仪器学报，１９９６，１０（３）： ９一ｌ１． 【２］朱海英，赵世平，陆小龙．基于ＩＭＡＱ工件尺寸测量方法的研究［Ｊ］． 机械，２０Ｏ７，３４（３）：５６—５７． ［３］徐健宁，张华，胡珞华，等．熔焊快速成型中焊接工艺参数与焊 缝几何尺寸的关系［Ｊ］．焊接技术，２００８，３７（４）：１０—１２． ［４］郭恩庆．基于视觉的高速公路前方车辆检测［Ｄ］．吉林：吉林大 学．２００７． ［５］陈杰．Ｑｒｔ码图像处理技术研究［Ｄ］．温州：温州大学，２０１０． ［６］何斌，马天予，王运坚，等．Ｖｉｓｕａｌ ｃ＋＋数字图像处理［Ｍ］．北京： 人民邮电出版社．２００１：２８—４０． ［７］Ｈｕａｎｇ Ｗｅｉ，Ｋｏｖａｃｅｖｉｃ Ｒ．Ａ ｌａｓｅｒ・ｂａｓｅｄ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｗｅｌｄ ｑｕａｌｉｔｙ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ，２０１１，１１（１）：５０６－５２１． ［８］李久芳．基于二值化的边缘图像滤波方法［Ｊ］．电子工业专用设 备，２０１０（２）：２５—２７． ［９］Ｂｅｅｒｓｉｅｋ Ｊ．Ｏｎ—ｌｉｎｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｏｆ ｋｅｙｈｏｌｅ ｉｎｓｔ ａｂｉｌｉｔｉｅｓ ｄｕｒｉｎｇ ｌａｓｅｒ ｂｅａｍ ｗｅｌｄｉｎｇ［Ｊ］．Ｗｅｌｄｉｎｇ Ｍｏｎｉｔｏｒ ＰＤ ２０００，１９９９（２）：１—４． ［１Ｏ］黎洪生，李超，刘俊刚．ＬａｂＶＩＥＷ中利用ＡＤＯ接口访问数据库 的方法［Ｊ］．计算机系统应用，２００１（１１）：７１—７３． ７９
