[发明专利]焊缝信息获取方法、装置及焊缝图像采集设备

说明书

本申请提供一种焊缝信息获取方法、装置及焊缝图像采集设备。所述方法包括：获取焊缝条纹图像，并对焊缝条纹图像进行灰度化处理，得到第一焊缝图像；采用高斯滤波算法对第一焊缝图像中每个图像像素点进行平滑处理，得到第二焊缝图像；采用直方图均衡化算法对第二焊缝图像进行图像增强处理，得到第三焊缝图像；采用自适应阈值算法计算第三焊缝图像中的每个图像像素点所对应的灰度阈值，并基于得到的灰度阈值对该图像像素点进行二值化处理，得到第四焊缝图像；对第四焊缝图像进行焊缝特征识别提取，得到与焊缝条纹图像匹配的焊缝信息。所述方法可获取高精度的焊缝信息，以确保焊缝跟踪识别精度，提高自动化焊接过程中的焊接效率。

技术领域

本申请涉及自动化焊接技术领域，具体而言，涉及一种焊缝信息获取方法、装置及焊缝图像采集设备。

背景技术

随着社会的不断进步，自动化焊接技术因具有焊接效率高、焊接质量高等特点得到了飞速发展，而目前影响自动化焊接效果的最主要因素就是对焊缝的跟踪识别，跟踪识别能力越强，焊接的自动化水平也就越高。而对跟踪识别过程而言，最为重要的技术问题便是如何获取精准度高的焊缝信息。

发明内容

为了克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种焊缝信息获取方法、装置及焊缝图像采集设备，所述焊缝信息获取方法能够获取高精度的焊缝信息，以确保焊缝跟踪识别精度，提高自动化焊接过程中的焊接效率。

就方法而言，本申请实施例提供一种焊缝信息获取方法，所述方法应用于焊缝图像采集设备，所述焊缝图像采集设备用于对焊缝进行条纹图像采集，所述方法包括：

获取焊缝条纹图像，并对所述焊缝条纹图像进行灰度化处理，得到对应的第一焊缝图像；

基于所述第一焊缝图像中每个图像像素点的灰度值及该图像像素点的邻接像素点的灰度值，采用高斯滤波算法对该图像像素点进行平滑处理，得到由平滑后的所述第一焊缝图像中的所有图像像素点组成的第二焊缝图像；

采用直方图均衡化算法对所述第二焊缝图像进行图像增强处理，得到对应的第三焊缝图像；

根据所述第三焊缝图像中的每个图像像素点的灰度值及该图像像素点的邻接像素点的灰度值，采用自适应阈值算法计算该图像像素点所对应的灰度阈值，并基于得到的灰度阈值对该图像像素点进行二值化处理，得到由二值化后的所述第三焊缝图像中的所有图像像素点组成的第四焊缝图像；

对所述第四焊缝图像进行焊缝特征识别提取，得到与所述焊缝条纹图像匹配的焊缝信息。

可选地，在本申请实施例中，上述基于所述第一焊缝图像中每个图像像素点的灰度值及该图像像素点的邻接像素点的灰度值，采用高斯滤波算法对该图像像素点进行平滑处理的步骤包括：

针对所述第一焊缝图像中每个图像像素点，获取高斯滤波算法所对应的高斯内核为该图像像素点及该图像像素点的邻接像素点分配的灰度输出权重数值；

根据该图像像素点及该图像像素点的邻接像素点各自对应的灰度输出权重数值，在该图像像素点及该图像像素点的邻接像素点各自对应的灰度值之间进行加权平均计算，并以计算得到的加权平均灰度值作为该图像像素点在平滑后的灰度值。

可选地，在本申请实施例中，上述采用直方图均衡化算法对所述第二焊缝图像进行图像增强处理，得到对应的第三焊缝图像的步骤包括：

根据所述第二焊缝图像中每个图像像素点的灰度值，计算所述第二焊缝图像所对应的用于表示灰度值分布直方图的灰度概率密度函数；

根据直方图均衡化算法所对应的直方图均衡化变换函数，对所述灰度概率密度函数进行均衡化变换处理，得到对应的目标均衡概率密度函数；

根据所述目标均衡概率密度函数对所述第二焊缝图像中的每个图像像素点的灰度值进行调整，得到所述第三焊缝图像。