本文關鍵詞：鎂合金焊接過程熔滴運動圖像處理算法研究

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【摘要】：對熔滴過渡行為的研究一直是焊接過程控制的重點,本文將機器視覺和圖像處理技術應用到熔滴行為的研究中,對改良焊接控制方法,提高焊接質(zhì)量有著重要意義。以鎂合金雙弧焊接過程為研究對象,針對其光譜的特點,首先設計了一套基于被動視覺的復合濾光系統(tǒng),并結(jié)合CCD攝像機、PC機、圖像采集卡、鎂合金雙弧焊接系統(tǒng)及濾光減光系統(tǒng)搭建了本實驗的圖像采集系統(tǒng),利用該系統(tǒng)采集到原始的熔滴圖像。為解決拍攝到的熔滴帶有一定的運動模糊的問題,本文提出了一種基于PSF參數(shù)估計和維納濾波結(jié)合的熔滴圖像恢復算法,利用傅里葉頻譜圖和微分自相關運算求得熔滴運動模糊圖像的點擴散函數(shù),然后基于該結(jié)果再利用維納濾波進行恢復處理。其次,針對運動模糊圖像恢復的結(jié)果,先用中值濾波對其進行降噪濾波處理,然后利用直方圖均衡法做灰度變換,得到合適的灰度分布圖像。接著利用最大方差閾值法來確定閾值,對圖像做閾值分割處理,得到二值化的圖像。采用形態(tài)學方法對其先進行圖像擬合處理,最后利用Canny邊緣檢測算子提取到了清晰的熔滴邊緣輪廓。熔滴邊緣輪廓的獲取為后續(xù)研究熔滴的尺寸,改善焊接工藝奠定了基礎。此外,為了對焊接視頻中的運動熔滴進行識別與跟蹤,針對其為灰度圖像,且背景單一的特點,設計了一種基于幀差法和Mean-shift結(jié)合的算法。首先利用幀差法對視頻圖像的前兩幀進行差分處理,從背景圖像中識別出運動的熔滴并進行框取,解決了Mean-shift法需要在起始幀手動框取目標的問題。然后結(jié)合基于灰度直方圖的Mean-shift算法,從而實現(xiàn)了對運動熔滴的自動識別及跟蹤,為研究熔滴過渡的行為和焊接過程控制奠定了基礎。
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TG457.19;TP391.41

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