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申请/专利权人：哈尔滨理工大学

摘要：一种基于激光扫描的焊缝形状的特征提取与三维重建方法，属于图像识别领域。现有的外观检测方法在图像分析过程存在丢失信息的问题，难以确保焊接的准确性与效率的问题。一种基于激光扫描的焊缝形状的特征提取与三维重建方法，根据激光扫描的原理、光学三角法原理设计光学结构系统，通过几何关系计算焊缝水平和垂直位置的变化信息；通过焊缝识别算法，预处理以及对预处理后的焊缝图像进行特征点的识别；根据焊缝图像中心点的位置变化推导出实际焊缝中心点的偏差，通过对识别到的图像点云数据进行三维重建，还原出焊接后的整体三维图像。本发明具有识别准确性高以及识别效率高的优点。

主权项：1.一种基于激光扫描的焊缝形状的特征提取与三维重建方法，其特征在于：所述方法首先根据激光扫描的原理、光学三角法原理设计光学结构系统，通过几何关系计算焊缝水平和垂直位置的变化信息；其中，整个系统由摄像头和工控机构成，采用CCD摄像头进行焊缝图像的采集，以J1900工控机为处理单元，通过调试，给出图像采集与显示的效果；然后，通过焊缝识别算法，对得到的原始图像进行数字形态的滤波、去噪的预处理工作，对预处理后的焊缝图像进行特征点的识别；最后，根据焊缝图像中心点的位置变化推导出实际焊缝中心点的偏差，通过对识别到的图像点云数据进行三维重建，还原出焊接后的整体三维图像；所述特征提取与三维重建方法具体包括以下步骤：步骤一、获取焊缝图像，通过视觉系统标定建立模型，将焊缝图像中焊缝在结构光条纹的图像坐标系下的图像坐标转化为摄像机坐标，并转化到基于机器人基坐标系下的坐标；步骤二、图像预处理；步骤三、采用Harris角点检测算法进行特征点提取；步骤四、使用贪婪投影三角化算法进行三角化处理，实现焊缝图像的三维重建过程；所述步骤一的具体过程为：所述的视觉系统标定包括摄像机标定、线结构光平面的标定和手眼标定三部分；摄像机标定包括两部分：内参的标定和外参的标定；内参的标定，是指摄像机的焦距、畸变系数和中心点的标定；外参的标定，是指摄像机坐标系与世界坐标系的旋转变换矩阵与移动矩阵的转换关系；手眼标定中使用自标定，只需通过从各个角度和方向拍摄多幅图像就可实现；线结构光平面的标定，通过摄像机标定之后，并利用多个特征点求得线结构光平面；所述步骤二的图像预处理具体过程为：第一，图像去燥，有效去除焊缝图像中的各种噪声和干扰；第二，图像二值化，使图像中焊缝信息与背景信息分开，提高对比度，突出焊缝信息；第三，焊缝边缘检测，其目的进行图像分割，把焊缝横截面轮廓的重要信息提取出来；所述步骤三特征点提取具体为：把V型坡口焊缝的最低点作为特征点，提取特征点；具体为：步骤三一、确认中线，边缘提取后，将两条边缘之间的中心线确认为中线，所述的中线保留了图像中原有的特性，包括形状、连贯性，通过对该中心线的特性分析，得到原图像的各项特征；步骤三二、图像扫描获得中间点的行坐标；对于经边缘提取后得到的二值图像采用一上下像素扫描法进行扫描，即：从第一列像素开始，分别从上往下和从下往上两个方向上进行像素扫描，并分别记录第一次遇到灰度值为255的像素的行坐标x1和x2，并把其像素的灰度值赋值为Oo，计算两个行坐标的差，当差小于5时，认为单边缘则舍去，当差大于或等于5时，求两个行坐标的平均值，即为两条边缘中间点行坐标；步骤三三、把中间点位置的像素灰度值赋值为255；所述的中心线代表焊缝的横截面，在焊缝最低点所在的邻域内，所述的点处有两个方向上的灰度值变化；一个是沿着焊缝横截面左边缘的方向，另一个是沿着焊缝横截面右边缘的方向；所述步骤四的焊缝图像的三维重建过程具体为：将曲面重建运用在焊缝图像数据获取后的显示，使用VisualStudio结合PCL实现曲面重建，使用贪婪投影三角化算法进行三角化处理；首先创建一个初始三角形，并继续添加新的三角形，直到遍历点云中的所有点。

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