Page 37 - 无损检测2024年第七期
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王 堃，等：
基于机器视觉的火箭贮箱焊缝射线检测
缝检测位置的调整。针对大型火箭贮箱焊缝图像，
设计了一套图像处理算法，以满足偏差获取的要求，
焊缝图像特征偏差获取流程如图4所示。
图 4 焊缝图像特征偏差获取流程
2.1 图像预处理
图 5 焊缝射线图像降噪结果
通过火箭贮箱射线检测系统直接采集到的原始焊
缝图像，受环境因素的影响而存在灰度值整体偏小，对
比度低，噪声多等诸多问题。焊缝图像质量的优劣直
接影响距离偏差的精确度，因此，需通过图像预处理手
段来改善焊缝图像质量。
2.1.1 图像降噪
焊缝图像降噪的目的是降低焊缝图像中噪声
对有效信息的干扰，降噪的同时还要尽可能地完整
保留焊缝图像中焊缝边缘及缺陷信息。文章采用均
值滤波进行降噪，其是利用邻域平均值进行滤波的
一种方法，属于线性滤波。邻域平均法是指将某一
像素的相邻其他像素值进行求均值并代替该点的方
法，均值滤波可以描述为
g xy 1 f xy （1） 图 6 焊缝图像均衡化处理结果
(, )=
(, )
M fs 2.2 焊缝特征提取
f
式中：g (x，y)为目标点像素值； (x，y)为该点周围的 为了更好地分析焊缝区域在图像中的成像特
其他像素值；M为像素总数，通常选择3×3的滤波
点，对焊缝射线图像进行三维可视化分析，将图像像
器核，即M=9。
素的灰度值转化为z轴坐标值，获得图7所示的焊缝
采用均值滤波方法对某焊缝射线图像进行处
射线3D可视化图像，焊缝边界y 与y 均处于3D图
理，得到的处理结果如图5所示。 1 2
像中“坡度”较陡的位置，即y 出现在图像中快速爬
由图5可见，均值滤波后的图像信噪比较高，图 1
升的斜陡处，y 出现在图中快速下降的斜坡处。所
像质量较好。 2
得的焊缝图像灰度值曲线如图8所示，所获得的焊
2.1.2 图像增强
缝中线对应的位置为(y +y )/2，提取到的焊缝中心
分析发现焊缝射线图像中背景部分与焊缝部分 1 2
线如图9所示。
具有较大灰度差，因此为进一步提高图像的对比度，
选用直方图均衡化方法 进行处理，其原理是先统 2.3 偏差获取
[9]
计图像灰度值并以直方图的形式展现，然后将灰度 成像板在机器人的末端，当机器人到达指定位
直方图相邻灰度级向两侧平铺，使得其在0到255之 置后通过成像板采集当前火箭贮箱焊缝图像，为了
间均匀分布，由此提升图像对比度。焊缝图像均衡 减少计算机处理时间，仅处理包含特征信息的两个
化处理结果如图6所示。 窗口图像：window1 和 window2。window1 用于显
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2024 年 第 46 卷 第 7 期
无损检测
