大功率激光焊接图像边缘检测系统的实现
发布时间：2021-08-28 02:29
提出了一种基于FPGA和四元数的高强度低合金厚钢板激光焊接熔池图像边缘检测系统,以及该系统的实现方法。针对大功率激光焊接速度快和控制实时性要求高的特点,采用FPGA构建熔池图像高速处理平台。通过实验研究,分析了基于FPGA的四元数运算的精度。构建了基于FPGA和四元数的彩色图像边缘检测系统软硬件平台,采用单位四元数以及三维空间矢量旋转的对应关系构造滤波器,完成高强度低合金厚钢板的激光焊接熔池彩色图像边缘提取。由于向量代数的局限性,彩色图像的R、G、B分量之间存在相关性和连续性,如果单独利用其中一种分量来描述,则会损失掉图像的部分信息,该方法处理熔池图像的优势在于运算中保留了图像R、G、B分量之间的相关性和连续性。并且该系统具有便携性好、实时性强、成本低、可维护性强等优点,在大功率激光焊接质量检测以及其他工业、医学图像检测领域都具有较强的通用性和推广价值。
【文章来源】：机械设计与制造. 2020,(06)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
四元数旋转示意
需要对当前所要进行判断的像素点的相邻两像素点进行运算，例如。为了充分考虑当前像素点所处的环境，文中会采取对3*3领域内的像素点做配对运算，同时考虑到各向异性的问题，会当前像素点进行的周围像素点进行多向配对运算，例如对于图二中的点（m,n），会分别将其周围的与点（m-1,n-1）与点（m+1,n+1）点（m-1,n）与点（m+1,n）、点（m-1,n+1）与点（m+1,n-1）以及点（m,n-1）与点（m,n+1）即对其纵向、横向、以及斜向的对应的两个像素点进行配对运算，然后再对各对结果进行求和。得到结果后，就需要衡量RGB三分量的值是否相近，而这实质上是衡量结果矢量的纯虚四元数部分和与其最模接近的灰度矢量的相近程度，而两个矢量的相近程度通常用欧几里得距（Euclidean distance）来衡量。
系统设计的主要框图，如图3所示。系统设计框图，如图3所示。摄像头采集图像，并输入FP-GA，最终采用TFT液晶显示屏进行可视化处理；框图中整个系统的核心模块是图像处理模块，整个过程是将激光焊接熔池彩色图像直接导入到FPGA中，通过基于四元数旋转所构建的滤波器进行滤波去噪以及边缘提取，同时完成边缘提取后的图像的存储和显示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]AGV视觉导航标识线边缘特征提取研究[J]. 夏田,金超,刘晔. 机械设计与制造. 2013(03)
[2]CO2激光焊接TA15熔池红外光辐射信号与焊接参数的关系[J]. 高大新,段爱琴,孟亮,周洪亮. 焊接学报. 2012(06)
本文编号：3367603
【文章来源】：机械设计与制造. 2020,(06)北大核心
【文章页数】：6 页
【部分图文】：
四元数旋转示意
需要对当前所要进行判断的像素点的相邻两像素点进行运算，例如。为了充分考虑当前像素点所处的环境，文中会采取对3*3领域内的像素点做配对运算，同时考虑到各向异性的问题，会当前像素点进行的周围像素点进行多向配对运算，例如对于图二中的点（m,n），会分别将其周围的与点（m-1,n-1）与点（m+1,n+1）点（m-1,n）与点（m+1,n）、点（m-1,n+1）与点（m+1,n-1）以及点（m,n-1）与点（m,n+1）即对其纵向、横向、以及斜向的对应的两个像素点进行配对运算，然后再对各对结果进行求和。得到结果后，就需要衡量RGB三分量的值是否相近，而这实质上是衡量结果矢量的纯虚四元数部分和与其最模接近的灰度矢量的相近程度，而两个矢量的相近程度通常用欧几里得距（Euclidean distance）来衡量。
系统设计的主要框图，如图3所示。系统设计框图，如图3所示。摄像头采集图像，并输入FP-GA，最终采用TFT液晶显示屏进行可视化处理；框图中整个系统的核心模块是图像处理模块，整个过程是将激光焊接熔池彩色图像直接导入到FPGA中，通过基于四元数旋转所构建的滤波器进行滤波去噪以及边缘提取，同时完成边缘提取后的图像的存储和显示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]AGV视觉导航标识线边缘特征提取研究[J]. 夏田,金超,刘晔. 机械设计与制造. 2013(03)
[2]CO2激光焊接TA15熔池红外光辐射信号与焊接参数的关系[J]. 高大新,段爱琴,孟亮,周洪亮. 焊接学报. 2012(06)
本文编号：3367603
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianzigongchenglunwen/3367603.html
