基于激光视觉的焊缝跟踪系统 一、焊缝自动跟踪系统构成 基于激光视觉传感,具有主动性、非接触、能获取物体的三维信息、灵敏度精度高、抗电磁场干扰能力强等优点,被认为是焊缝检测的主要发展方向。线激光法是一种直接获取深度图像的方法,它可以获取焊缝的二维半信息。基于激光视觉的焊缝跟踪系统如图1所示，主要有3个组成部分，分别是视觉传感、图像处理和跟踪控制。CCD摄像机垂直对准工件,激光器倾斜布置，激光器打出的激光,经柱透镜形成一光片照射到工件上形成一条宽度很窄的光带。当该光带被工件反射或折射后,经滤光片保留激光器发出的特定波长的光,而滤除其他波长的光,最后进入CCD摄像机成像。由于坡口各处与工件在垂直方向深度不同,故从垂直工件的方向看去,反射光成一折线,折线反映了光纹中心与焊缝坡口中心的三维位置关系。计算机对采集图像进行图像预处理，减少图像中的噪声污染，并加强焊缝特征信息信号，通过一定的算法提取焊缝特征点，得到焊缝与电弧偏差。此偏差作为跟踪控制系统的输入条件，依据控制算法进行处理，最后获得驱动信号控制焊炬运动，实现焊缝跟踪过程实时控制。 图像采集卡 图像预处理 焊缝识别 控制器 驱动系统 焊机控制 工件 激光器摄像机 滤光片 焊炬 焊缝 柱透镜 图1 系统构成 二、焊缝自动跟踪硬件设计 1.激光器 在本系统中决定采用半导体激光器。半导体激光器是以半导体为工作介质，具有超小形、高效率、结构简单、价格便宜、工作速度快、波长范围宽等一系列优点。本视觉系统中采用的激光器是红光一字线激光器，由点激光二极管发光通过一柱透镜变换成直线形的激光条纹。 有文献通过测量MIG焊弧光的光谱范围，提出弧光的范围为150～970nm。通过比较弧光波长与普通激光二极管波长，认为弧焊传感器中所用激光二极管的中心波长最好为467nm，594nm，610nm，632nm和950nm。从而可选择适当波长的激光感器以减少弧光对
图像处理及识别技术在机器人路径规划中的一种应用 摘要：目前，随着计算机和通讯技术的发展，在智能机器人系统中，环境感知与定位、路径规划和运动控制等功能模块趋向于分布式的解决方案。机器人路径规划问题是智能机器人研究中的重要组成部分，路径规划系统可以分为环境信息的感知与识别、路径规划以及机器人的运动控制三部分，这三部分可以并行执行，提高机器人路径规划系统的稳定性和实时性。在感知环节，视觉处理是关键。本文主要对机器人的路径规划研究基于图像识别技术，研究了图像处理及识别技术在路径规划中是如何应用的，机器人将采集到的环境地图信息发送给计算机终端，计算机对图像进行分析处理与识别，将结果反馈给机器人，并给机器人发送任务信息，机器人根据接收到的信息做出相应的操作。 关键词：图像识别；图像处理；机器人；路径规划 ABSTRACT：At present, with the development of computer and communication technology, each module, such as environment sensing, direction deciding, route planning and movement controlling moduel in the system of intelligent robot, is resolved respectively. Robot path planning is an part of intelligent robot study. The path planning system can be divided into three parts: environmental information perception and recognition, path planning and motion controlling. The three parts can be executed in parallel to improve the stability of the robot path planning system. As for environment sensing, vision Proeessing is key faetor. The robot path planning of this paper is based on image recognition technology. The image processing and recognition technology is studied in the path planning is how to apply, Robots will sent collected environment map information to the computer terminal, then computer analysis and recognize those image information. After that computer will feedback the result to the robot and send the task information. The robot will act according to the received information. Keywords: image recognition，image processing, robot，path planning
计算机视觉与图像理解 摘要 精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi 的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。 1．简介 在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。[1] 在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。[3] Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。 不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。 在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。这些问题导致错误的匹配，就是离群值。虽然有几种方法来减轻异常值的影响，但是其计算成本通常较高[7] [8]。[9]采用随机抽样一致性[10]的方法来消除图像序列异常值。Fusiello提出的康莱特，增加了一种自动拒绝规则功能，所谓的X84。虽然有许多离群排斥的方法，但没有一个单一的算法，尽管该算法在所有情况下都表现良好。 在本文中我们将研究范围扩大，运用高斯随机变量（GRVs）与Unscented变换（SUT 的），计算在一个非线性变换的分布传播，运用标准康莱特算法。采用随机变量来描述图像特征的位置和它们的不确定性既提高了精度又提高了鲁棒性的跟踪过程。虽然我们不知道什么是真正的分布，被测系统为我们提供了理论保证，前两个时刻的估计是正确的。另外，使用异常检测被测样品确定性使我们没有增加任何额外费用。 2．不确定度表示 我们现在引入一个新的通用框架，增强了任意特征跟踪算法，以代表和跟踪高斯随机变量（GRVs）功能的位置。然后，我们说明它可以被应用到最常用的方法，康莱特之一[1]。 GRVs是一种用于图像的特征定位概率分布函数描述的不错选择。他们有一个简单易懂的数学公式（平均向量和协方差矩阵）和紧凑的计算实施。他们也有一个确切的封闭使用的线性代数运算的代数线性变换的制定，并以此作为其参数表示的两个分布的第一时刻。Haralick [13]虽然提出了在计算机视觉中使用协方差传递，但他只考虑一阶线性化。 易用性外，还出现了一些有效的文献，它质疑从本地的图像灰度信息测量协方差是否可以代表的功能位置的不确定性[6]。
应用背景 与传统焊接技术相比，激光焊接在焊接质量和效率等各方面都具有明显优势。由于激光束的光斑直径较小，使得激光束准确对中焊缝成为实现高质量焊接的前提。因此，准确跟踪焊缝是激光焊接的关键所在。机器视觉检测是焊缝跟踪的主要方法之一，通过高速视觉传感器拍摄动态熔池图像序列，获取熔池特征参数，分析焊缝路径偏差与熔池特征参数之间的内在规律，建立焊缝路径与激光束偏差实时测量的视觉模型。然后输出调整量给机器人控制器,控制机械手指引焊枪运行,实现自动跟踪。 应用优势 1、拍摄过程缓慢，可以获取高度清晰的熔池特征参数； 2、可以控制机械手指引焊枪运行,实现自动跟踪。 拍摄效果 科天健已有多款高速相机用于焊缝跟踪项目应用中中，下面介绍两款常用高速相机。。
1、德国Optronis的CP80-4-M-500，该相机为Coaxpress接口，全分辨率为1696X1710下可达500fps，开窗分辨率为512X512时可达5000fps，它的这些特点可使拍摄画面更清晰，拍摄过程更缓慢。 图一CP80-4-M-500在5000fps@512X512下的拍摄效果 2、瑞士Photonfocus的MV-D1024E-160，该相机采用Photonfocus的LINLOG技术，动态范围高达120dB；在全分辨率1024*1024分辨率下可达150帧/秒；开窗分辨率256*256时，帧率达到2241帧/秒。在Linlog功能下能有效抑制强等离子干扰，在焊机电压、电流较小时可直接用相机拍摄，无需光学辅助系统即可得到对比度较好的图像，借助光学辅助手段可得到高清晰的、细节清晰的图像。 图二MV-D1024E-160相机的拍摄效果
机器视觉技术发展现状 人类认识外界信息的80%来自于视觉，而机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉的最终目标就是使计算机像人一样，通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。作为一个新兴学科，同时也是一个交叉学科，机器视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而建立由图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统，其特点是可提高生产的柔性和自动化程度。目前机器视觉技术已经在很多工业制造领域得到了应用，并逐渐进入我们的日常生活。 一、机器视觉简介 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉主要利用计算机来模拟人的视觉功能，再现于人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。机器视觉是一项综合技术，其包括数字处理、机械工程技术、控制、光源照明技术、光学成像、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术和人机接口技术等，这些技术相互协调才能构成一个完整的工业机器视觉系统[1]。 机器视觉强调实用性，要能适应工业现场恶劣的环境，并要有合理的性价比、通用的通讯接口、较高的容错能力和安全性、较强的通用性和可移植性。其更强调的是实时性，要求高速度和高精度，且具有非接触性、实时性、自动化和智能高等优点，有着广泛的应用前景[1]。 一个典型的工业机器人视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像采集与数字化模块、智能图像处理与决策模块以及控制执行模块。通过CCD或CMOS摄像机将被测目标转换为图像信号，然后通过A/D 转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，并根据像素分布、亮度和颜色等信息，将其转换成数字化信息。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置和长度等，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作[1]。 机器视觉一般都包括下面四个过程：
第2章机器视觉系统与数字图像处理 2.1机器视觉系统 2.1．1机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科，其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中母子图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，有力地推动了机器视觉的发展。机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导制等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。在生产线上，人来做此类测量和判断会因疲劳、个人之间的差异等产生误差和错误，但是机器却会不知疲倦地、稳定地进行下去；在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。机器视觉系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平 机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和
蓝鼎视觉智能焊缝控制系统 一、系统简介 本系统主要功能是对有缝不锈钢管的氩弧焊接进行自动跟踪与矫正，解决目前人力成本日益提高，人工操作时的视觉疲劳带来的焊接质量问题。系统采用先进的智能视觉技术，融合光机电技术为一体，目前国内尚未发现同类产品。本系统由视觉采集系统捕捉焊缝与钨棒的焊接视频，再运用视觉技术计算钨棒的偏移量，进而控制机电装置实时矫正钨棒位置，达到钢管焊接自动跟踪的目的，从而实现无人值守高质量焊接的要求。 焊接现场实际焊接画面 二、系统特点及技术指标 性能特点 ?非接触式，长时间运行无磨损 ?识别精度高 ?可视化效果，钨棒熔池焊缝图像三位一体 ?稳定性好，采用嵌入式系统，比基于PC机控制系统更加稳定可靠 ?人性化的界面，操作界面的设计基于窗口方式，使用简单，无需专业技 术人员即可操作运行 技术指标 ?额定功率：150W ?识别速率：40ms
? 识别精度：0.05mm ? 响应时间：≤200ms ? 工作温度：-10°~60° ? 焊接速度：≤5m/min ? 管子直径：≥4mm 三、系统主要部件 电机及传动机 械 采集相机 声光报 警装置 焊接控制箱 系统关系框图 本系统包括主要部件为系统控制箱、焊接视频捕获装置、焊枪移动机构、电流及测速模块。 1. 系统控制箱 系统主板、开关电源、电气控制与驱动、声光报警，输入输出接口等主要模块安装在控制箱内，其外设包括触摸显示屏、鼠标、电源开关、电源指示灯、电机左右微调按键、各类插座（220V 电源插座、鼠标孔、12V 工业摄像机电源插口、电流检测及测速模块接口、电机接口） 2. 专用焊接视频捕获装置 根据氩弧焊弧光光谱特点，定制专用焊接视觉捕捉装置，获取钨棒熔池及焊缝实况细节。 3. 焊枪移动机构 根据视觉识别出的焊枪偏差，正转或反转步进电机，经丝杆联动、带动焊枪
机器视觉概述 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 【应用领域】 机器视觉广泛应用于各个方面，广泛应用于微电子、PCB生产、自动驾驶、印刷、科学研究和军事等领域。 【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。系统可再分为、主端电脑(Host Computer)、影像获取卡(Frame Grabber)与影像处理器、影像摄影机、CCTV镜头、显微镜头、照明设备、Halogen光源、LED光源高周波萤光灯源、闪光灯源、其他特殊光源、影像显示器、LCD、机构及控制系统、PLC、PC-Base控制器、精密桌台、伺服运动机台。 以上涵盖大部分的机器视觉系统组成部分，在本实验室中机器视觉的主要系统组成为：光源、工控机、工业相机、镜头；其中在进行算法设计时尽量的减少对于光源条件的依赖（实验室的光源性能一般，光照条件良好）。 图1 典型的机器视觉系统
图2 本实验室的机器视觉的主要组成 尽量以本实验室现有的实验条件为主，其他需要的部分按实际要求也可以添加。 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
硕士学位论文 MASTER DISSERTATION 基于激光视觉的焊缝跟踪及纠偏系统 Welding Seam Tracking and Correcting System Based on Laser Vision 作者沈鹏程 校内导师孙坚教授 校外导师倪鹏 专业领域控制工程 中国计量学院 二〇一五年六月
Welding Seam Tracking and Correcting System Based on Laser Vision By Pengcheng Shen A Dissertation Submitted to China Jiliang University In partial fulfillment of the requirement For the degree of Master of Engineering China Jiliang University June, 2015
中图分类号TP242.2 学校代码10356 UDC621.3 密级公开 硕士学位论文 MASTER DISSERTATION 基于激光视觉的焊缝跟踪及纠偏系统 Welding Seam Tracking and Correcting System Based on Laser Vision 作者沈鹏程专业领域控制工程 校内导师孙坚教授校外导师倪鹏 申请学位工学硕士论文类型应用研究 二〇一五年六月
独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国计量学院或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：签字日期：年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解中国计量学院有关保留、使用学位论文的规定。特授权中国计量学院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明） 学位论文作者签名：导师签名： 签字日期：年月日签字日期：年月日
数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸，注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分，共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:
a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象，若每像元用,bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1，则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分，共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行，也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度，图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。
视觉检测技术基础》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码：MI420 2 、课程名称（中/ 英文）：视觉检测技术基础/ Foundation of visual measurement technique 3、学时/ 学分：27/1.5 4、先修课程：高等数学，大学物理 5、面向对象：电子信息类专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院仪器系自动检测技术研究所 7、教材、教学参考书：自编讲义 《机器视觉》，贾云得著，科学出版社，2000 《计算机视 觉》，马颂德著，科学出版社，1997 《图像工程》，章毓晋 著，清华大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务 《视觉检测基础》是电子信息学院仪器系四年级本科生的选修课，通过本课程的学习，使学生初步了解视觉检测系统的构成及基本原理，每个组成部分如何选择设计，掌握相应的图像处理方法，增加学生的专业知识。通过上机实践提高学生的实际编程能力，增强感性认识，为以后科研、工作中遇到的相关问题提供一个解决的思想，并能实际运用。 三、本课程教学内容和基本要求
1. 基本要求 《视觉检测基础》作为本科生的选修课，应当主要立足于对学生知识的普及，主要讲述计算机视觉系统的组成、设计、处理等方面的基本知识，以课堂讲述为主，讲述中应结合日常生活实际，提高学生的学习兴趣，让学生掌握基本的处理过程及算法，并辅以实验手段进一步增强学生对视觉检测技术的了解，增加感性认识， 2. 教学内容 (1) 课堂教学部分 第一讲计算机视觉概述 一、什么是计算机视觉 二、计算机视觉的应用 三、计算机视觉的研究内容 1 、主要研究内容 2 、与其它学科的关系 第二讲成像原理与系统 一、成像几何基础 1、透视投影 2、正交投影 二、输入设备 1 、镜头 2 、摄像机
第一章概述 点运算：在图像处理中，只输入该像素本身的灰度的运算方式。 领域运算：在图像处理中，不仅输入该像素f0本身的灰度，还要以该像素f0为中心的某局部领域(即邻域)中的一些像素的灰度进行运算的方式。 对比度/清晰度：画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。【维基百科，课件上没找到】 第二章图像预处理 一、灰度变换（点运算） 目的：改善图像的灰度对比度或满足图像上灰度的某些特殊要求（问题：灰度偏暗或偏亮；范围不足；局部层次差） 1、灰度范围移动处理 g(i,j)=f(i,j)+d 当d>0时，灰度范围向高端移动，图像变亮； 当d<0时，灰度范围向低端移动，图像变暗； 2、灰度线性变换 （1）整体灰度线性变换 （g a=0,g b=255） （2）局部灰度线性变换 a. 限幅灰度拉伸-局部感兴趣（局部灰度拉伸到最大限度，而无用信息被抑制为黑色 或白色的单一灰度） b. 锯齿形灰度拉伸 将输入图像中不同灰度区间[f1,f2]、[f2,f3]、[f3,f4] 进行同样的灰度拉伸，使各个灰度区间都扩展到 允许的整个灰度范围[g a,g b]。 使输入图像中原来是缓慢变化的灰度，经变换后 在这些区间的f1、f2、f3等分割点的两端灰度发生 了突变。 c. 阈值灰度拉伸-二值图像
3、灰度非线性变化 （1）对数变化 g(i,j)=log[f(i,j)] 变换后的图像中低灰度区的灰度值 得到了拉伸，即对比度增强，而高灰度区 的灰度值被压缩，并且高低灰度区的灰度 过度平滑。 （2）连续函数变化 （3）二次变化 G(x,y)=f(x,y)2，0 电弧传感器焊缝跟踪系统 1 前言 随着电弧传感技术的发展，焊缝跟踪引入了电弧传感技术，电弧传感器作为一种实时传感的器件与其它类型的传感器相比，具有结构较简单、成本低和响应快等特点，是焊接传感器的一个重要的发展方向，具有强大的生命力和应用前景主要应用在两方面：一方面主要用在弧焊机器人上，另一方面主要用在带有十字滑块的自动焊上。本文对国内外焊缝跟踪系统电弧传感技术、信号处理技术和控制技术的研究现状分别做一介绍，在此基础上总结出一套较为先进的焊缝跟踪系统的实施方案，为焊缝跟踪系统研制提供依据。 2、电弧传感焊缝跟踪技术的发展状况 2.1 电弧传感器发展概述 焊缝自动跟踪方面，传感器提供着系统赖以进行处理和控制所必须的有关焊缝的信息。我们研究电弧传感器就是要从焊接电弧信号中提取出能够实时并准确反映焊炬与焊缝中心的偏移变化信号，并将此信号采集出来，作为气体保护焊焊缝自动跟踪系统的输入信号，即气体保护焊焊缝自动跟踪系统的传感信号。 目前，国际、国内焊接界对电弧传感器的研究非常活跃，用于焊缝跟踪的电弧传感器主要有以下几种类型: (1)并列双丝电弧传感器。利用两个彼此独立的并列电弧对工件施焊，当焊枪的中心线未对准坡口中心时，其作用焊丝具有不同的干伸长度，对于平外特性电源将造成两个电流不相等，因此根据两个电流差值即可判别焊炬横向位置并实现跟踪。 (2)旋转扫描电弧传感器。在带有焊丝导向的喷嘴旋转时，旋转速度与焊接电流之间存在一定的关系。高速旋转电弧传感器可用于厚板间隙及角接焊缝的跟踪，在结构上比摆动式电弧传感器复杂，还需要在焊接工艺、信息处理等方面进行深入的研究。 (3)焊炬摆动式电弧传感器。当电弧在坡口中摆动时，焊丝端部与母材之间距离随焊炬对中位置而变化，它会引起焊接电流与电压的变化。由于受机械方面限制，摆动式电弧传感器的摆动频率一般较低，限制了在高速和薄板搭接接头焊接中的应用。在弧焊其他参数相同的条件下，摆动频率越高，摆动式电弧传感器的灵敏度越高。 2.2 电弧传感器的工作原理 电弧传感器的基本原理是：利用焊炬与工件之间距离变化引起的焊接参数变化来探测焊炬高度和左右偏差，在等速送丝调节系统中，送丝速度恒定，焊接电源一般采用平或缓降的外特性，在这种情况下，焊接电流将随着电弧长度的变化而变化。电弧传感器的工作原理如图1所示。 L为电源外特性曲线，在稳定焊接状态时，电弧工作点为A0，弧长L0 ，电流I0 ，当焊炬与工件表面距离发生阶跃变化增大时.弧长突然被拉长为L1.此时干伸长还来不及变化，电弧在新的工作点A1.燃烧，电流突变为I1，电流瞬时变化为△I1反之亦然。从上述分析可以得出，电弧位置的变化将引起电弧长度的变化，焊接电流也相应变化，从而可以判断焊炬与焊缝间的相对位置。 2.3 电弧传感器的数学模型 控制系统包括控制器和对象二大部分，其中被控对象的动态特性是主要的，所以建立被控对象的数学模型是所有工作的第一步，所谓“系统建模”，就是对软件中过程的抽象描述。 常用的建模方法有：a机理分析法;b统计建模法;c神经网络建模法;d智能建模法。 我们在这要分析的是旋转电弧焊炬长度和焊接电流之间的数学模型H(s)—I(s)，其中输入量是弧长，输出量是实时的焊接电流。虽然不同系统中具体的结果各异，但结果均为二阶的对应关系。根据文献有如下结论： 设G(s)为焊炬高度H(s)到电流I(s)的传递函数，则它在理论上可表示为： 《图像处理与机器视觉》 作业 姓名： 学号： 专业：测试计量技术及仪器 时间：2016年4月 作业一：图像增强 1、图像灰度变换。 对图像（见图1）进行对比度拉伸，通过直方图获取灰度分布的最小、最大值。 图1 灰度拉伸 算法描述： 直方图均衡化是灰度变换的一个重要应用，它广泛应用在图像增强处理中。可以产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的图像，扩展了像素取值的动态范围。由于许多图像的灰度值是非均匀分布的，而且灰度值集中在一个小区间内的图像也是很常见的。直方图均衡化就是一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的方法。直方图均衡化处理是以累积分布函数（Cumulative Distri-bution Function- CDF ）为基础的直方图修改法。直方图均衡化的目的是将原始图像的直方图变为均衡分布的形式，即将一已知灰度概率密度分布的图像，经过某种变换，变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像。 源程序： clear;clc;close; I=imread('E:\学习\图像处理与机器视觉\灰度变换.bmp');%读取图像 [m,n,o]=size(I); grayPic=rgb2gray(I); figure,imshow(I); figure,imshow(grayPic); gp=zeros(1,256); %计算各灰度出现的概率 for i=1:256 gp(i)=length(find(grayPic==(i-1)))/(m*n); end figure,bar(0:255,gp); title('原图像直方图'); xlabel('灰度值'); ylabel('出现概率'); newGp=zeros(1,256); %计算新的各灰度出现的概率 S1=zeros(1,256); https://www.doczj.com/doc/9115342436.html, 本文由【中文word文档库】https://www.doczj.com/doc/9115342436.html,搜集整理。中文word文档库免费提供海量教学资料、行业资料、范文模板、应用文书、考试学习和社会 经济等word文档 Meta Vision Systems 机器人用激光焊缝 跟踪系统 技术手册 原作者：Jonathan Moore 翻译：Dr. Lin Sanbao (林三宝博士) 前言 尽管我们在编写这个手册时已经尽了最大努力，但是我们不接受任何由通过使用或者错误使用本手册中的信息，或者可能包含在本手册中的错误，而引发的责任和义务。本手册所提供的信息只是用于培训的目的。 英文版权所有 ? Meta Vision Systems 2000。 中文版版权所有? 中国哈尔滨AWPT－RDC联合实验室 所有权力保留，未经允许，不得以任何形式复制本手册或本手册中的任何部分。 联系方式： Meta Vision Systems Ltd. Oakfield House Oakfield Industrial Estate Eynsham Oxfordshire OX8 1TH UNITED KINGDOM Tel: +44 (0) 1865 887900 Fax: +44 (0) 1865 887901 Email: support@https://www.doczj.com/doc/9115342436.html, 中国地区: 地址：珠海市九洲大道兰埔白石路105号二楼西 邮编：519000 电话：0756 --- 8509695、8508516、6680610、6602419、6626464 传真：0756 --- 8500745 联系人：魏占静 电邮：jbw@https://www.doczj.com/doc/9115342436.html, wzj0756@https://www.doczj.com/doc/9115342436.html, 网址：https://www.doczj.com/doc/9115342436.html, 图像处理与计算机视觉算法及应用 图像处理与计算机视觉算法及应用（Algorithms for Image Processing and Computer Vision）（第2版）的配套代码。基于OpenCV库-matching code for the book"Algorithms for Image Processing and Computer Vision".Based on OpenCV Library. [上传源码成为会员下载此文件] [成为VIP会员下载此文件] 文件列表(点击判断是否您需要的文件，如果是垃圾请在下面评价投诉): 图像处理与计算机视觉算法及应用（第2版）\Chapter 1\capture.c .......................................\.........\lib0.c .......................................\.........\thr_glh.c .......................................\.........0\angular.c .......................................\..........\check.c .......................................\..........\convert.c .......................................\..........\display.c .......................................\..........\listGreyFiles.c 激光焊接机器人焊缝跟踪方法 激光焊接机器人焊缝跟踪控制方法 陈智龙 120160033 摘要：当前激光焊接机器人在实际的工业生产中应用的越来越广泛，在汽车制造业以及其他机器制造业激光焊接机器人在生产中的作用也越来越大。如何提高焊接机器人的焊缝精度问题以及控制焊缝轨迹已成为激光焊接机器人发展的首要难题。 关键词：激光焊接机器人；焊缝轨迹；控制 0引言 激光作为焊接和切割的新手段应用于工业制造，具有很大发展潜力。在国际汽车工业领域，激光加工技术已广泛得到了应用，激光切割与焊接逐渐成为标准的汽车车身生产工艺．国内也已积极推广应用，但目前主要还是以引进成套激光加工设备为主，用于激光钎焊、激光渗透焊、激光对接焊、白车身激光三维切割和激光金属零件表面热处理[1]. 由于成本考虑，有些汽车厂家则直接进口国外激光加工的零部件．为提升我国汽车制造的技术能力，我们应依靠国内技术能力，自主创新，在更广范围和更深层次上，加快激光加工在制造业的应用发展．车身在整车制造中占有重要地位，不仅车身成本占整车的40％～50﹪，而且对汽车安全、节能、环保和快速换型有重要影响。 人口老龄化不断逼近，各制造业工厂着手进行技术改造工程设计，采用了许多工业机器人，以提高生产线的柔性程度为基础，为制造厂家提供了生产产品多样化，更新转型的可能性．以上汽大众汽车车 身生产车间为例，机器人能独立完成工件的移动搬运、输送、组装夹紧定位，可完成工件的点焊、弧焊、激光焊、打磨、滚边、涂胶等工作．有的工位上把上件、夹具、工具以机器人为中心布置，以便机器人能完成多个工序，实现多品种、不同批量的生产自动化．采用机器人使焊接生产线更具柔性化、自动化，使多种车身成品可在一条车身装焊生产线上制造，实现多车型混线生产．因此，焊接生产线必须很容易地因产品结构、外形的改变而改变，具有较高的柔性程度[2] 。 由于柔性车身焊接生产线可以适应汽车多品种生产及换型的需要，是汽车车身制造自动化的必然趋势，特别是进入上世纪90年代以后，各大汽车厂家都 什么是机器视觉技术？试论述其基本概念和目的。 答：机器视觉技术是是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。 机器视觉是用机器代替人眼来完成观测和判断，常用于大批量生产过程汇总的产品质量检测，不适合人的危险环境和人眼视觉难以满足的场合。机器视觉可以大大提高检测精度和速度，从而提高生产效率，并且可以避免人眼视觉检测所带来的偏差和误差。 机器视觉系统一般由哪几部分组成？试详细论述之。 答：机器视觉系统主要包括三大部分：图像获取、图像处理和识别、输出显示或控制。 图像获取：是将被检测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据。该部分主要包括，照明系统、图像聚焦光学系统、图像敏感元件（主要是CCD和CMOS）采集物体影像。 图像处理和识别：视觉信息的处理主要包括滤波去噪、图像增强、平滑、边缘锐化、分割、图像识别与理解等内容。经过图像处理后，图像的质量得到提高，既改善了图像的视觉效果又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 输出显示或控制：主要是将分析结果输出到显示器或控制机构等输出设备。 试论述机器视觉技术的现状和发展前景。 答：。机器视觉技术的现状：机器视觉是近20～30年出现的新技术，由于其固有的柔性好、非接触、快速等特点，在各个领域得到很广泛的应用，如航空航天、工业、军事、民用等等领域。 发展前景：随着光学传感器、信息技术、信号处理、人工智能、模式识别研究的不断深入和计算机性价比的不断提高，机器视觉技术越来越成熟，特别是市面上已经有针对机器视觉系统开发的企业提供配套的软硬件服务，相信越来越多的客户会选择机器视觉系统代替人力进行工作，既便于管理又节省了成本。价格持续下降、功能逐渐增多、成品小型化、集成产品增多。 机器视觉技术在很多领域已得到广泛的应用。请给出机器视觉技术应用的三个实例并叙述之。答：一、在激光焊接中的应用。通过机器视觉系统，实时跟踪焊缝位置，实现实时控制，防止偏离焊缝，造成产品报废。 二、在火车轮对检测中的应用，通过机器视觉系统抓拍轮对图像，找出轮对中有缺陷的轮对，提高检测精度和速度，提高效率。 三、大批量生产过程中的质量检查，通过机器视觉系统，对生产过程中的产品进行质量检查跟踪，提高生产效率和准确度。 什么是傅里叶变换，分别绘出一维和二维的连续及离散傅里叶变换的数学表达式。论述图像傅立叶变换的基本概念、作用和目的。 答：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和。 一维连续函数的傅里叶变换为： 一维离散傅里叶变换为： 二维连续函数的傅里叶变换为： 二维离散傅里叶变换为： 图像傅立叶变换的基本概念：傅立叶变换是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述图电弧传感器焊缝跟踪系统
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