摘要：视觉传感已经成为焊接智能化的关键技术之一。边缘检测在视觉技术的应用中占有重要地位。焊接环境存在各种各样的噪声污染，常用的边缘检测技术不能直接拿来用到焊接环境的识别中。本文分析了焊缝类型的特点，根据图像边缘对焊缝边缘进行了分类。同时根据焊接的特点分析了几种常用的边缘检测算法，指出了其在焊接智能化应用中的适用性。
关键词：焊接环境；图像处理；边缘检测；焊缝

前言

焊接生产自动化、智能化已经成为焊接技术发展的重要方向。在焊接智能化过程中，传感器的应用是关键技术之一，其中光学传感器跟踪精度高，动态响应快，信息丰富，是目前研究最多的传感器之一。图像传感具有非接触性的特点且受焊接电弧、电磁场干扰小，在焊接领域得到了广泛应用，为实现焊接操作自动化提供了有力手段。CCD等视觉传感器的小巧体积和低廉价格也使得其工业应用成为可能。目前视觉传感和图像处理技术已广泛应用到焊缝识别、熔池动态智能控制、焊缝跟踪、预测焊接组织、结构及性能等方面[1-3]。
 
　　要想利用视觉技术识别焊缝或提取熔池特征进行焊缝跟踪、熔透控制等，其中一个重要的步骤就是提取焊缝或者熔池的特征参数。如在一幅工件图像上，焊缝和形成焊缝的工件的灰度是不连续的，因此，在工件图像上焊缝表现为一条边缘。对于熔池图像，熔池和电弧的灰度差别也体现在图像边缘上，反应了熔池的形状特征。故边缘是一个重要的特征量。Poggio等[4]定义边缘检测为“主要是灰度变化的度量、检测和定位”。边缘与图像中物体的边界有关但不同。要利用光学传感和图像处理技术来进行焊接智能化，焊缝或熔池边缘的提取是一个必须的过程。
 
　　1959年,文献上最早提到边缘检测[5]。1965年L. G. Roberts最早开始系统研究边缘检测［6］。以后每年都会出现很多关于边缘检测的文章，重要的文章大都发表在IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence，CVGIP: Image Processing，IEEE Trans. On Image Processing，Journal of the ACM等上。尽管已有成千上万的边缘检测方法，但是没有一种方法具有通用性和广泛的适应性，能直接拿来用在某种特定的应用上，因此探索已有算法的特点发现适合焊接特点的算法和发展新的算法来用于焊接过程具有一定的现实意义。

1.焊缝边缘类型特点分析

在图像处理理论中[7]，图像边缘点可能对应不同的物理意义。根据对应的不同物理意义可以将边缘分为如下4类(如下图)：

　　图  图像边缘类型

（1）1类边缘。如图1中标为1的边缘线，1类边缘为两个不同曲面的或平面的交线，该点处物体表面的法线方向不连续，在1类边缘线的两边，图像的灰度值有显著得变化。

（2）2类边缘。2类边缘线是由材料类型不同或颜色差异产生的。上图中由两种不同材料组成，由于它们对光的反射系数不同，使2边缘线的两侧灰度有显著变化。

（3）3类边缘。3类边缘线是物体与背景的分界线。如上图中圆柱上有两条3类边缘线，一般称为外轮廓线。在3类边缘点上，三维物体表面的法线方向是连续的，出现边缘点是由于从一定视角看物体时，3类边界点是物体与背景的交界处。由于物体与背景在光照条件与材料反射系数等方面差异很大，因此在3类边缘两侧，图像的灰度也有显著变化。图中标以3′的边缘，既是物体与背景的交界处，也是物体上表面法线的不连续处，但引起它两侧灰度跃变的原因是前者。　

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