[发明专利]管道自动焊接中焊缝的主动视觉引导方法

权利要求书

1.一种管道自动焊接中焊缝的主动视觉引导方法，其特征在于：

采用线形激光结合CCD相机的主动视觉传感方法，使用skeleton算法提取激光线的骨架，再结合矩形开运算的方法提取出焊缝中心点，以Smith预估控制为原理构建数学纠偏模型，实现焊缝的实时准确引导。

2.根据权利要求1所述的主动视觉引导方法，其特征在于：

采用线形激光结合CCD相机采集焊缝图像，设带焊枪的爬行机器人以V的速度绕管道爬行，激光线与焊枪的前置距离L中存在n帧图像，将第一帧焊缝图像处理得到的焊缝中心点作为基准坐标，则第n帧图像检测到的纠偏量Pi＝第n帧图像中焊缝中心点的坐标-基准坐标，将P_i依次存入容器N中，即：

N₀＝P₀，N₁＝P₁，…，N_n-1＝P_n-1 (5)

当爬行机器人爬行L距离后，此时焊枪位置到达n＝1帧图像中激光线的位置，开始将纠偏量P₀发送给运动控制单元完成纠偏动作；基于Smith预估控制原理中的反馈机制，需将容器N中的数据依次减去P₀值，即：

此时激光视觉传感器采集到n+1帧图像，计算出纠偏量为P_n+1，更新容器N的值使新容器为N`,N`的值为：

N`<sub>0</sub>＝N<sub>1</sub>，N`₁＝N₂，…，N`<sub>n-2</sub>＝N<sub>n-1</sub>，N`_n＝P_n+1 (7)

当焊枪位置到达n＝2，n＝3，...，n＝i帧图像中激光线的位置时，依次按照公式(6)、公式(7)循环处理，即可完成纯滞后跟踪引导。

3.根据权利要求1或2所述的主动视觉引导方法，其特征在于：每帧焊缝图像焊缝中心点的坐标确定过程如下：

1)图像预处理：采用均值滤波去除图像中的噪点；

2)二值化：将激光线从图像中分割出来，设分割后的区域为N；

3)骨骼化：采用skeleton算法提取出区域N的骨架；

4)腐蚀：采用3X1大小的矩形内核对骨架进行腐蚀操作，去除骨架上的毛刺和提取出骨架的水平区域，设骨架的水平区域为S；

5)矩形膨胀：采用80X10大小的矩形内核对S区域进行膨胀操作，设膨胀后的区域为Q；

6)区域求交：Q∩N=Y，求交后的区域Y即为激光线水平区域；

7)区域筛选：根据重心位置，将激光线水平区域区分为左、右两个区域，设左区域为Y1；

8)矩形开运算：圆滑区域Y的边缘，防止区域边缘存在凸起，对拐点的选取造成影响；

9)确定区域最左、右点：根据区域中每个像素点在图像中的坐标(x，y)，选取激光线左区域Y1中x值的最大值x1，选取激光线右区域Y2中x值的最小值x2；

10)确定焊缝中心点x＝(x1+x2)/2。