基于视觉的CO_2焊接机器人焊接工艺参数与熔池形态关系的研究中图像边缘检测

3. 3. 3图像边缘检测

焊接机器人熔池图像的边缘是熔池形态最本质的特点，同时在图像理解时也有着非常重要的地位。熔池的图像在通过滤波与图像边缘增强处理以后，相对熔池图像的边缘信息已经较为清楚了，但是熔池图像之中所突显出来的像素点并不都是熔池图像的边缘信息点，仍然存在着少量的弧光影响点与噪声点等等，因此还需要更深入的获取熔池边缘，这样才能够得到真正有用的熔池边缘信息，得出真正的熔池的边缘图像，才能准确的得到熔池的特征信息，为深层次的研究奠定基础。目前学者常用的边缘检测经典方法如下：Sobel算子、Roberts算子、prewitt算子、LOG算子、Gauss-Laplace算子、Canny算子等等。 本文根据先前得到的增强后的熔池的图像，接着在应用Canny算子进行对边缘定位，接着应用数学形态学中的腐蚀和膨胀综合处理，最后利用灰值形态学梯度边缘检测获得如下图所示的真实的熔池边缘图像。 Canny算子是一种最优化思想的边缘定位算法，它拥有者较强的降低噪声能力，使用双闽值算法检测与连接图像边缘。它不但可以有效的降低噪声，而且还可以准确的定位边缘的位置。Canny算子边缘定位的基本原理为:1使用高斯滤波器平滑熔池图像，其中高斯滤波器函数为

2使用一阶偏导的有限差分，计算出滤波后熔池图像的梯度的方向以及幅值。其中一阶卷积模版为:

3求出灰度梯度的极大值，而且将极大值点灰度改变成为零，用此来细化熔池图像边缘;4使用双闽值算法寻找与判别细化熔池图像边缘的线段，并且把所有边缘连接。

形态学灰度腐蚀:若要求出结构元素B(一个信号)把信号A在点X处的腐蚀结果，通过改变结构元素B的位置，让X点和原点互相重合，接着把它的结构元素往上滑动，此时结构元素仍然在信号A的下面可以满足的最大值就是腐蚀的结果。公式定义为：

形态学灰度膨胀:灰度膨胀是灰度腐蚀的对偶运算，也就是说可以使用结构元素的反射，把信号限定在结构元素的定义范围以内，然后求出其向上改变结构元素，让它超过信号的最小值。灰度膨胀定义式和二维卷积相似，利用最大值替代卷积然后求和，利用加法来替代卷积乘积。其公式定义为:

焊接机器人熔池边缘处理结果如图所示，很显然，这种方法能较好地把噪声给滤除，而且还保留了较为丰富的熔池的边缘有用信息。