[发明专利]一种基于任务驱动的视觉注意模型提取激光条纹的方法

摘要

本发明提出了一种基于任务驱动的视觉注意模型提取激光条纹的方法，前期处理中通过Gabor滤波产生方向特征图，然后通过Otsu阈值分割并利用最近邻算法对数据进行聚类；后期处理中先根据激光条纹的厚度及空间跨度信息设计了三种度量方法：聚类结果中类的空间跨度度量、类的厚度度量和类的厚度均匀性度量，并提取在三种度量方法中显著性都得到增强的类从而提取激光条纹的主体轮廓；然后以主体轮廓为框架，选取各主体轮廓之间一定数目的属于激光条纹细节的类作为候选类，设计局部竞争算法提取激光条纹的细节部分，最终获取完整的激光条纹。该方法对焊缝图像包含和不包含电弧区域的两种情况都适用，且对不同接头轮廓的提取均有效，有利于降低焊接成本。

主权项

1.一种基于任务驱动的视觉注意模型提取激光条纹的通用方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)设计了基于任务驱动型的视觉注意模型来获取焊缝图像的激光条纹显著性图，该视觉注意模型以对原始焊缝图像进行多方向Gabor滤波获取的方向特征图为起始，经Otsu算法进行阈值分割，并将获取的数据以最近邻聚类算法进行聚类，然后基于聚类结果和任务需求对聚类结果中的类通过设计跨度度量、宽度度量和宽度均匀性度量进行处理，获取激光条纹各方向上叠加得到的综合显著图，该综合显著图即为从干扰数据中辨别出的属于激光条纹的数据；(2)设计了一种基于局部显著性竞争的方法提取激光条纹的主体轮廓；(3)设计了一种基于提取的激光条纹的主体轮廓获取激光条纹的细节轮廓的方法，根据激光条纹平均厚度来设定主体轮廓之间的搜索范围，将与搜索范围有交集的类视为激光条纹的细节轮廓；(4)将提取的激光条纹的主体轮廓与细节轮廓进行位置叠加，即获得最终完整的激光条纹。