采用面积滤波方法优化焊接机器人视觉识别图像
时间：2017-11-29
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采用面积滤波方法优化焊接机器人视觉识别图像
由上节对比处理效果图可知梯度直方图闽值分割会产生一些伪边缘，如“孤岛”，非目标边缘等。这时我们需要对图像进行面积滤波处理。面积滤波主要用以去除一些噪音或者干扰点，其主要思想是设定一定大小的连通域和边缘信息特征。图像中某连通区域面积在预设闽值之下，则将此块区域视为干扰或者噪声;如果某条边缘不符合指定的边缘特征，则将此边缘视为非目标边缘。通过此种方法可有效地去除一些大连通区域内的“孤岛”和非焊缝边缘，解决诸如反光等引起的局部灰度突变和焊件背景部分边缘干扰。如上节所述，由于采用梯度直方图闽值分割，很容易产生这种类似的伪边缘，因为此处理步骤在本论文的算法中具有重要的意义。
面积滤波的原理是:先扫描二值图像并记录“空穴”，然后计算出“空穴”的面积，最后将计算出来的面积与预设闽值比较，小于预设闽值的话，就将“空穴”区域的像素值变成与背景一样，达到滤波效果。由于其需要检查空穴并且要计算空穴面积，所以在处理空穴较多的图像时会导致图像处理速度变慢，使得程序出现假死状况。因而，图像前期处理非常重要，同时面积滤波的面积闽值不能选取过小或偏大。
焊缝信息提取及处理
经过上述图像处理之后，已经可以得到焊件的主要边缘信息，但是对于后续的应用这还是不够的，因此还需要对经面积滤波后的图像进行下一步处理，即焊缝边缘提取和焊缝中心线拟合。
焊缝边缘提取
采用上节的图像分割方法对焊件图像进行预处理，如图3.5。从图中可看出采用本论文的图像处理方法能够比较好的分割出焊件边缘的重要信息。
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