文本性的盛宴：美国汉学现当代文学研究的亮点和拐点

由于传统焊缝区域检测算法难以准确提取模糊和对比度低的厚钢管焊缝区域,提出一种新的基于鲁棒PCA模型的焊缝区域检测算法,该算法能克服传统方法的不足,并能准确提取焊缝区域.首先,收集一序列X射线图像,并对其进行空域对齐及亮度归一化预处理.其次,计算得到系列图像的背景图像,并将背景图像与待测试X射线图像张成一个观测矩阵.最后,使用鲁棒PCA算法对观测矩阵进行低秩与稀疏分解,测试图像中的不均匀强度及噪声被消除,焊缝区域被凸显出来,通过全局阈值可将焊缝区域较好地分割出来.实验结果表明,该算法能较大地消除厚钢管X射线图像中噪声及不均匀强度分布带来的干扰、同时增强模糊的焊缝边缘及对比度低的区域,相比传统焊缝区域检测算法,具有更高的检测灵敏度(0.952)和精度(0.989),能更好地将模糊和对比度低的焊缝区域完整检测出来.     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取的改进

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取. 实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

肤色检测结合Grab Cut的服装图像前景提取

为解决全自动化Grab Cut算法应用于服装图像的前景提取时,无法去除模特肤色的干扰以及对一些复杂背景图像存在欠分割的问题,提出了新的前景提取方法:为有效去除模特肤色区域,提出了一种基于双边滤波去噪的肤色检测改进方法;为有效地去除欠分割区域,保留服装前景区域,提出了一种轮廓检测算法;将改进的肤色检测方法、轮廓检测算法与全自动化Grab Cut算法相结合,进行服装图像的前景提取.实验结果表明:改进的肤色检测方法相比于现有的肤色检测算法,肤色检测的准确性明显提高;改进的前景提取算法的服装前景提取效果显著优于全自动化Grab Cut算法.     

厚钢管X射线图像中焊缝区域的检测

由于传统焊缝区域检测算法难以准确提取模糊和对比度低的厚钢管焊缝区域,提出一种新的基于鲁棒PCA模型的焊缝区域检测算法,该算法能克服传统方法的不足,并能准确提取焊缝区域.首先,收集一序列X射线图像,并对其进行空域对齐及亮度归一化预处理.其次,计算得到系列图像的背景图像,并将背景图像与待测试X射线图像张成一个观测矩阵.最后,使用鲁棒PCA算法对观测矩阵进行低秩与稀疏分解,测试图像中的不均匀强度及噪声被消除,焊缝区域被凸显出来,通过全局阈值可将焊缝区域较好地分割出来.实验结果表明,该算法能较大地消除厚钢管X射线图像中噪声及不均匀强度分布带来的干扰、同时增强模糊的焊缝边缘及对比度低的区域,相比传统焊缝区域检测算法,具有更高的检测灵敏度(0.952)和精度(0.989),能更好地将模糊和对比度低的焊缝区域完整检测出来.     

一种获取焊缝偏差的图像处理方法

对图像进行开窗处理,从背景中分离熔池区域和焊缝区域,基于焊接图像的分析结果以及焊接过程的先验知识,提出了一种获取焊缝偏差的图像处理方法,用于提取焊丝在工件表面投影点的位置以及表达焊缝中心线,并给出了焊缝位置偏差的计算公式.结果表明,所提出方法的整个图像处理时间小于30 ms,适用于对焊接图像的实时处理.     

基于分形理论的焊缝信息提取

在基于机器视觉信息的焊缝跟踪系统中，受焊接条件的影响，所拍图像经常存在许多干扰信号，严重地影响了准确焊缝边缘位置信息的获得．针对这一问题，文中利用基于分形理论的边缘提取算法对有干扰图像中的焊缝边缘位置进行了提取．该算法利用各向同性的分数布朗随机场模型对焊缝图像进行分析，通过适当选取无标度区域求出了像素点及其邻域的分数维，并据此来区分焊缝边缘区域．文中还用该算法对自然光及弧光(混合气体保护焊)干扰条件下的焊缝图像进行了处理，结果表明，在较强的干扰条件下，此算法也能够将焊缝边缘位置信息准确提取出来，使焊缝中心位置误差不超过0．3mm．     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

基于激光扫描的焊缝成形尺寸测量

提出了一种基于激光扫描获取焊缝成形尺寸的视觉测量方法.搭建了一套焊缝表面成形视觉成像系统并进行系统标定;实时采集投射激光条纹的焊缝视觉图像,采用中值滤波、二值化分割、骨络化和形态学图像处理方法实现了图像中线激光条纹的提取和细化;以细化的条纹图像为信息源来表征焊缝成形轮廓,并建立了焊缝宽度和焊缝长度的检测算法.实测结果表明,所提出的激光条纹辅助视觉测量方法能够实现焊缝成形尺寸的非接触自动测量,测定的焊缝宽度及焊缝长度可以满足焊缝成形表征的需求.     

窄间隙旋转电弧熔化极活性气体保护焊视觉焊缝偏差检测

摘要： 针对旋转电弧窄间隙熔化极活性气体保护焊多层单道焊焊缝跟踪需要,提出一种基于被动视觉传感的焊缝偏差识别方法. 首先通过旋转电弧位置传感器和处于触发工作模式的CCD摄像机获取电弧旋转到坡口左侧和坡口右侧时的焊接图像,然后根据图像灰度直方图特点,构建了自适应双阈值获取算法. 大阈值用于获取电弧区域进而得到电弧中心位置;小阈值用于获取坡口工件区域,进而通过计算水平方向一阶差分得到坡口边缘. 通过对比一个电弧旋转周期内获取的两幅图像,可计算电弧旋转中心和坡口中心的偏差,得到焊缝偏差. 该偏差检测算法高效、可靠且可避免坡口底部改变带来的误差,同时可用于不同偏差算法的比较和融合.     

基于组合激光结构光的视觉传感器检测算法及图像处理流程优化

基于激光结构光的视觉传感器广泛应用于焊接领域的坡口检测和焊缝跟踪。该文提出了一种基于组合激光结构光的新型视觉传感器,独特的光路结构设计避免了传感器应用于不同焊接位姿时繁琐的外参数标定,仅依靠传感器内部固有参数(应用前需校准)和焊接坡口图像的特征点坐标值,即可实现焊接坡口参数的在线检测,有效增强了传感器的适应性。通过对不同图像处理算法的改进和合理组合,对图像处理流程进行了优化。动态感兴趣区(region of interest,ROI)区域提取算法可快速寻获有价值的激光线和特征点所在区域,有效提升了后续图像处理速度;顶帽变换与自适应二值化组合,在将激光线灰度值均匀化的同时,实现了激光线与背景图像的有效区分。运用基于LOG(Laplacian of Gaussian)算子的边缘识别算法,可提取出激光线的单像素边缘;采用最小二乘法对所求得的激光中心线离散点进行直线拟合,通过联立直线方程求交点的方式,实现了对焊接坡口特征点图像坐标值的准确识别。借助Visual Studio平台,运用改进的图像处理算法、优化的图像处理流程和检测算法,对特征参数不同的V形焊接坡口进行检测试验,检测误差均在±4%以内,验证了所提出视觉传感器及其检测算法和图像处理流程的合理性和适用性。     

脉冲钨极气体保护焊熔池振荡频率激光视觉测量

为检测连续焊接条件下熔池振荡频率,提出了一种激光视觉测量的熔池振荡检测方法,介绍了激光视觉测量的原理、搭建了试验平台.采集反映熔池表面振荡变化的图像,并进行了裁剪、中值滤波、顶帽变换、二值化处理;编写程序获取熔池振荡的时域信号,进一步通过快速傅里叶变换算法提取了熔池振荡频率.结果表明:该方法能够实现连续焊接条件下熔池振荡频率的检测;顶帽变换图像算法能将整幅图像背景亮度均匀化,为提取完整的激光条纹及熔池振荡频率奠定了基础.     

基于粒子滤波的结构光实时焊缝跟踪技术

针对弧焊中的电弧、飞溅等强光干扰,提出了一种结构光焊缝跟踪实时图像处理技术,研制出焊缝跟踪视觉传感器.首先对焊缝特征区域进行识别和捕获,提取焊缝特征模板,利用焊缝序列图像的相关性对焊缝位置变化进行观测,并对其后验概率进行评价;在此基础上,采用粒子滤波对焊缝实现实时跟踪.结果表明,其相关品配能够有效地消除弧光、飞溅的干扰,其焊缝特征模板的实时更新使得焊缝跟踪能够适应形状变化的焊缝,其特征区域约束和快速相关算法能够有效地提高跟踪的实时性.将所研究的系统在PC104(PIII 1.6 GB)处理平台上,于弧焊接距离传感器20mm且无遮挡情况下进行实验测试,结果发现其跟踪效果良好,每帧处理速度达10 ms,焊缝跟踪精度达0.5 mm.     

耐候钢Q450NQR1深熔GMAW电弧行为

分别采用深熔GMAW和脉冲MAG对耐候钢Q450NQR1进行了焊接试验,焊接过程中采集电流、电压及其对应的电弧图像,观察和分析了电弧形态和焊缝成型,同时基于图像处理考察了深熔GMAW焊接电流和焊接速度对电弧行为、焊缝成型的影响.结果表明:相比脉冲MAG,深熔GMAW电弧能量更集中,热源位置下降,焊缝熔深增加,且焊缝几何对称性较好;随着深熔GMAW焊接电流的增加和焊接速度的降低,电弧面积减小,边缘周长变短,质心位置下降,焊缝熔透深度增加;焊接电流315 A、焊接速度650 mm/min时焊接电弧最为稳定,焊缝成型质量也最好.采用优化的焊接工艺完成了12 mm厚Q450NQR1钢板材的单面焊双面成型,焊缝成型较好,接头各区域无软化和脆化现象.     

一种对阴影鲁棒的背景建模算法

为消除前景图像的阴影,提出了一种基于尺度不变局部三元模式(SILTP)的视频图像背景建模算法。该算法利用图像帧级、图像块级和像素级三级信息进行设计.在图像帧级,利用全局灰度均值处理亮度突变;在图像块级,利用SILTP纹理图像基于图像块进行背景建模,快速定位前景目标大致轮廓;在像素级,用类ViBe算法检测前景目标精确边界.实验表明该算法不仅可有效消除前景图像的阴影,对复杂场景亦具有较好适应性.     

基于复合边缘检测算子的焊缝边缘提取方法

根据对焊接过程中采集的图像特征分析,提出了一种基于复合边缘检测算子的焊缝边缘提取方法,即通过Sobel边缘检测算子对焊缝区域进行锁定,然后采用Canny边缘检测算子对焊缝的上下边缘进行精确定位.结果表明,该方法能够有效去除焊接过程中弧光等因素对焊缝提取结果的干扰,得到快速稳定的结果.     

小波分析在弧焊机器人视觉检测中的应用

针对弧焊机器人薄板对接、搭接焊缝的自动焊接问题,将小波分析应用在CCD直接获取的焊缝图像的处理中,用来提取焊缝轨迹.根据薄板的对接和搭接焊缝图像的特点,建立了斜坡型及梯形小波分析模型,通过对模型的多尺度小波变换和李氏指数的分析,可以区分焊缝的边缘类型,从而增强了焊缝轨迹提取方法的抗干扰性和适应性,也为弧焊机器人的自动化和智能化焊接提供一定的技术参考.     

弧焊机器人激光焊缝跟踪系统的应用研究

焊缝自动跟踪是实现焊接自动化的关键,在传统弧焊机器人系统的基础上设计了一种基于激光传感器的焊缝跟踪子系统,构建了激光传感器的数学模型及机器人手眼标定方法,并针对搭接焊缝的图像特点,提取出焊缝特征点位置坐标.同时设计开发了焊缝跟踪控制算法和机器人焊缝跟踪程序,最后通过对储气罐环形搭接焊缝进行焊接实验,结果证明了该焊缝跟踪系统的有效性和可靠性.     

基于机器视觉的焊缝图像识别预处理的研究

针对传统的图像处理算法在处理焊缝图像时由于外界环境干扰而导致提取出来的中心线图像出现断续或者偏离实际中心线,从而引起机械臂焊接过程中出现偏差的情况,文中提出基于改进的暗通道先验焊缝图像预处理算法。首先,对每次焊接前的焊接环境进行视觉检测以获取像素灰度变化差值,此后,利用改进暗通道先验理论结合像素灰度差值对焊缝图像进行增强,最后,通过实验完成图像预处理的一系列过程,并将融合了改进暗通道先验理论的图像预处理结果与传统图像预处理结果进行比较。结果表明,该算法能够获得清晰、连续、居中的焊缝中心线,具有更好的处理效果。     

基于改进活动轮廓模型的焊接接头缺陷分割

针对焊接接头的X射线图像存在光照不均、对比度低、缺陷边缘模糊等特点,提出了一种改进活动轮廓模型的分割方法.在传统活动轮廓模型中,引入平均滑动直方图进行非参数概率密度估计,使模型的驱动按照梯度力和统计压力值进行,解决了初始化受限和对焊接接头缺陷边界难准确分割的问题.实验结果表明,应用本文所提改进算法,能够准确地从X射线图像中提取出焊接接头缺陷,图像分割精度得到显著提高.      

改进的最小亮度分布标准彩色图像误差扩散算法

针对彩色图像最小亮度分布标准处理方法中的图像细节轮廓损失问题,提出了一种基于边缘检测的最小亮度分布标准误差扩散改进算法．算法首先对彩色图像进行边缘检测处理,提取图像的边缘点信息,然后依次提取彩色图像像素点．若像素点是图像的边缘点,则进行RGB颜色空间的固定阈值比较取值处理．若像素点是非边缘点,则进行最小亮度分布标准处理．最后采用基于HVS模型构造出的误差扩散系数对彩色图像进行误差扩散处理．仿真结果表明该算法能够较好地减少彩色图像的细节损失。