一种具有自主焊接功能的焊接装置的制造方法
一种具有自主焊接功能的焊接装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及焊接领域，具体设及一种具有自主焊接功能的焊接装置。
【背景技术】
[0002] 焊接技术是随着金属的应用而出现的，古代焊接技术长期停留在铸焊、锻焊和针 焊的水平上，使用的热源都是炉火，溫度低、能量不集中，无法用于大截面、长焊缝工件的焊 接。近现代W来，各种焊接技术被发明，越来越多的焊接装置被制造出来，随着社会和科学 技术的进步，焊接已经广泛应用在生活生产中的各个领域。然而，焊接过程中会发生强光， 刺伤人的眼睛，戴上焊接面罩又影响人对焊接物形状和位置的准确判断，使得长久W来焊 接效率低，对焊接技术的应用产生了一定限制。
[0003] 目标轮廓识别作为目标识别的重要手段，由于实际应用中受到噪声、量化误差等 因素的影响，目标轮廓不可避免地会产生失真，为了准确描述轮廓特征，目标轮廓的滤波平 滑处理是十分必要的。目前，学者们提出了许多含噪轮廓的滤波平滑算法，但是普遍存在计 算量庞大、降噪效果不理想、容易发生过度滤波导致目标失真等问题。
【发明内容】
[0004] 针对上述问题，本发明提供一种具有自主焊接功能的焊接装置。
[000引本发明的目的采用W下技术方案来实现：
[0006] -种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装置上的目 标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装置的焊接 能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤除目标轮 廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，其特征是，包括建模模 块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0007] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0008] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(Xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0009] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GnU)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);选宽度宽度为D的窗函数W(n)，对曲率kN(t)进行邻域平均，得到平均曲率 klN( t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N( t)，将平均曲率klN( t)和中值曲率k2N (t)差的绝对值与选定的阔值Τι进行比较，根据比较结果决定含噪轮廓曲率k%(t)，即：当 kiN(t)-k2^t) I〉Ti时，k'^t) =kiN(t)否贝lj，k'^t) =k2N(t);
[0010] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k%(t)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k%(t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l。
[0011] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，w及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各SXy〇时停止，其中S为预设的最小长度，
为0点处的实时曲率修 正系数代表0点的曲率半径代表由上述窗函数得到的0点的平均曲率半径，实 时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度，能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域；
[0012] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0013] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0014] 采用函数
?含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G Ν ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合：
其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gff (t)表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令口《Μ?η(σ'，拉X 〇1);在非特征区域，为了 提高抑制噪声的效果，令σ > max知'，而X σ〇)，其中(/为先验估算得到的全局方差，σι为所 选特征区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，拓为所选特征区域的 平均实时曲率修正系数，山为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的 平滑效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根 据两类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0015] 本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装置的焊接能 力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤除目标轮廓 噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础。
【附图说明】
[0016] 利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限 审IJ，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可W根据W下附图获得 其它的附图。
[0017] 图1是本发明的具有自主焊接功能的焊接装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0018] 结合W下实施例对本发明作进一步描述。
[0019] 图1是本发明的结构框图，其包括:建模模块、分段模块、合并模块、滤波模块。
[0020] 实施例1: 一种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装 置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础。其特征是，包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0021] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0022] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0023] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响，含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息，为了得到准确的曲率，选宽度为DE {7,9}的窗函数W(n)，对曲率kN(t)进 行邻域平均，得到平均曲率klN(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N(t)，将平 均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.24进行比较，根据比较结果 决定含噪轮廓曲率k^NU)，即：
[0024] 当 |klN(t)-k2N(t) I >Ti时，k'N(t)=ki^t)
[002引否则，k'^t)=k2^t);
[0026] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l;
[0027] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0028] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各SXy〇时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中，S= 17,
为ο点处的实时曲率修正系数，^代表ο点的曲率半径代表由上述窗函数得到的ο 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0029] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0030] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0031] 采用函i
时含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合：
，其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gff紅)表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令σ < m扣(σ',扣X巧)，在非特征区域，关注 抑制噪声的效果，令〇 > max(o',p〇 X σ〇)，其中(/为先验估算得到的全局方差，σι为所选特 征区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，阳为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数，Ρο为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0032] 在此实施例中，S = 17,阔值Τι = 0.24,窗函数宽度DE {7,9}，对噪声强度le (10地，20地}的含噪图像有较好的平滑效果，焊接装置通过焊接物轮廓进行识别，识别过程 中能有效滤除目标轮廓噪声，且对焊接物识别率稳定在92%左右，一方面减少了对人员视 力损伤，另一方面使焊接效率大大提高。
[0033] 实施例2: -种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装 置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，其特征是，包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0034] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0035] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0036] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响，含噪轮廓GN(t)上部分特征点的曲率值k N(t)不能准 确表示轮廓信息，为了得到准确的曲率，选宽度为De {10,12}的窗函数W(n)，对曲率kN(t) 进行邻域平均，得到平均曲率klN(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N(t)，将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.24进行比较，根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t)，即：当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时，k'N(t) =kiN(t)否则，k'N(t) =k2N (t);
[0037] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l;
[0038] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0039] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各S X μ〇时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中S= 19，
为0点处的实时曲率修正系数，^代表0点的曲率半径，.^代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0040] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0041] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t ，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0042] 采用函勤
于含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合：
其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gff (t)表示包含 非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局部 特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令min(曰ViliXcji)，在非特征区域，关注抑 制噪声的效果，令σ > max(〇Vp〇 X σ〇)，其中(/为先验估算得到的全局方差，σι为所选特征 区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，柏为所选特征区域的平均实 时曲率修正系数，扣为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑效 果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根据两类 区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0043] 在此实施例中，S = 19，阔值Τι = 0.24，窗函数宽度D e {10，12}，对噪声强度I e (20地，30地}的含噪图像有较好的平滑效果，焊接装置通过焊接物轮廓进行识别，识别过程 中能有效滤除目标轮廓噪声，且对焊接物识别率稳定在92%左右，一方面减少了对人员视 力损伤，另一方面使焊接效率大大提高。
[0044] 实施例3: -种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装 置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，其特征是，包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0045] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0046] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0047] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响，含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息，为了得到准确的曲率，选宽度为DE {13,14}的窗函数W(n)，对曲率kN(t) 进行邻域平均，得到平均曲率klN(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N(t)，将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.26进行比较，根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t)，即：当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时，k'N(t) =kiN(t)否则，k'N(t) =k2N (t);
[0048] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l;
[0049] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0050] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各S X μ〇时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中S = 21:
为0点处的实时曲率修正系数，代表0点的曲率半径，；^代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0051] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0052] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0053] 采用函i
?含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G Ν ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合：
庚中(t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gff化)表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令口 <抑化批'，扣X 口1>，在非特征区域，关注 抑制噪声的效果，令〇 > η?3χ(σ',Ρ? X 〇〇)，其中〇/为先验估算得到的全局方差，〇1为所选特 征区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，財为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数，执>为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0054] 在此实施例中，S = 21，阔值Τι = 0.26，窗函数宽度D e {13，14}，对噪声强度I e {30dB，4(MB}的含噪图像有较好的平滑效果，计算量和细节信息保留情况均在可接受区间 内且取得较佳的平衡，焊接装置通过焊接物轮廓进行识别，识别过程中能有效滤除目标轮 廓噪声，且对焊接物识别率稳定在92%左右，一方面减少了对人员视力损伤，另一方面使焊 接效率大大提高。
[0055] 实施例4: 一种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装 置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，其特征是，包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0056] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0057] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0058] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由 于受到噪声的影响，含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息，为了得到准确的曲率，选宽度为De {15,17}的窗函数W(n)，对曲率kN(t) 进行邻域平均，得到平均曲率klN(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N(t)，将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.28进行比较，根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t)，即：当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时，k'N(t) =kiN(t)否则，k'N(t) =k2N (t);
[0059] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l;
[0060] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0061] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各SXy〇时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中S = 23，
为0点处的实时曲率修正系数，^代表0点的曲率半径代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸SXycw或SXy日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，(Μ两侧区域内相异点个数为N+2,0-巧侧区域内 相异点个数为N-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0062] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0063] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0064] 采用函勤
巧含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合：
其中Gf (:t).表示包含特征区域的轮廓分段，Gff (切表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令σ ^ min(o'，而x〇i)，在非特征区域，关注 抑制噪声的效果，令σ>max(σ'，PoX曰u)，其中(/为先验估算得到的全局方差，o功所选特 征区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，肛为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数，Po,为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为K滤波器85%置信区间的长度，从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的K滤波器。
[006引在此实施例中，S = 23，阔值Τι = 0.28，窗函数宽度D e {15，17}，对噪声强度I e (40地，50地}的含噪图像虽然增加了部分计算量，但是对此区间的图像有优异的平滑效果， 且细节信息保留情况较好，焊接装置通过目标轮廓识别目标，识别过程中能有效滤除目标 轮廓噪声，对目标的识别速度提高了 0.3s，识别率提高了 9%，且飞行过程稳定，提高了飞行 安全性。
[0066] 实施例5: -种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装 置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，其特征是，包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0067] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0068] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0069] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响，含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息，为了得到准确的曲率，选宽度为De {17,19}的窗函数W(n)，对曲率kN(t) 进行邻域平均，得到平均曲率klN(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N(t)，将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.26进行比较，根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t)，即：当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时，k'N(t) =kiN(t)否则，k'N(t) =k2N (t);
[0070] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l;
[0071] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0072] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各SXy〇时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中S = 25，
为0点处的实时曲率修正系数，代表0点的曲率半径代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0073] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进 行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0074] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[00巧]采用函数
时含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合： 拓ω' =Σ:.巧(t) + 2iCr (t)，:其中辟（t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gff (t)表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令o<min(σ''，?IlXσ:l)，在非特征区域，关注 抑制噪声的效果，令σ > max(o'，p〇 X σ〇)，其中(/为先验估算得到的全局方差，01为所选特 征区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，虹为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数，輪为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0076] 在此实施例中，S = 25，阔值Τι = 0.26，窗函数宽度D e {17，19}，对噪声强度I e (50地，60地}的含噪图像有较佳的平滑效果，且细节信息保留情况较好，焊接装置通过焊接 物轮廓进行识别，识别过程中能有效滤除目标轮廓噪声，且对焊接物识别率稳定在92%左 右，一方面减少了对人员视力损伤，另一方面使焊接效率大大提高。
[OOW]最后应当说明的是，W上实施例仅用W说明本发明的技术方案，而非对本发明保 护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应 当理解，可W对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实 质和范围。
[0078] 数据仿真
[0079] 本焊接装置的有益效果为:针对噪声种类的多样性和目前去噪方法的单一性，采 用一种新型的多次滤波装置，并提出了新的轮廓分段、合并手段和滤波函数;计算量相对并 不复杂，同时考虑了全局特征和局部特征的因素且平滑除噪效果好;考虑了轮廓在不同类 型区域之间的差异性，在抑制噪声和保留细节之间取得很好的平衡;根据不同点的曲率不 同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效减小了合并后的失真现象。
[0080] 通过仿真，采用该装置在噪声强度N下进行试验，对目标的识别率如下表： 「nn只11
【主权项】
1. 一种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装置上的目标 识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装置的焊接能 力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤除目标轮廓 噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，为准确定点焊接打下基 础，其特征是，包括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块;其中， 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参数化 方程表示为G (t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓曲线 方程的参数，且te[〇，i]; 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为4〃(〇=6(〇+他（〇+犯（〇6(〇,其中加性噪声部 分Ni(t) =Ni(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分N2(t)=N2(X2(t)，y2(t)); 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别为k ⑴和kN(t);选宽度为D的窗函数1(11)，0[{7,9}，对曲率1?(〇进行邻域平均，得到平均曲率 k 1N(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N( t)，将平均曲率k1N( t)和中值曲率k2N (t)差的绝对值与选定的阈值!^进行比较，根据比较结果决定含噪轮廓曲率V NUhT1 = 0.2，即： 当 |kiN(t)_k2N(t) I >Τι时，1^Ν(1:)=1αΝ(1:) 否贝 11，让、(1:)=1^(1:); 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据V N(t)将轮廓中所有轮廓 点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的决定 Tk， 当 IkSU) I CTiAiiaxlWt) I 时，特征函数 f(t)=0 否则，特征函数f( t) = 1。2. 根据权利要求1所述的焊接装置，其特征还在于，合并模块：用于剔除由于噪声干扰 产生的伪特征点，以及对无法形成连续区域的特征点和非特征点进行合并操作，从而得到 有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始点〇，轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点， 以该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧延伸各SXM时停止，其中S为预设的最小长 度，设S=15，为0点处的实时曲率修正系数，·代表0点的曲率半径，:代表由上述窗函数得到的0点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点 的曲率不同，自动修正延伸长度，能有效减小合并后的失真现象;分别计算两侧区域内相异 点的个数Ν+1和N-I，若相异点的个数小于设定的该类型相异点最小个数，则该区域与预设 类型相同，否则，与预设类型相反;再以两个停止点〇 +1和点〇-!作为起始点重新开始计算，向 外侧延伸S X X μο-i时停止，其中代表点0+1和点Ο-i处的实时曲率修正 系数，〇+1两侧区域内相异点个数为N+2,0-i两侧区域内相异点个数为N-2,根据上述判定条件， 依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S的比例计算相异点个数，计入相应的 特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的特征区域和非特征区域； 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维纳滤 波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余的乘性噪音，通过F滤波器F(X，y) = qXeXp (-(x2+y2)/^2进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即：JJqX exp(-(x2+y2)/^2)d Xdy = 1，β为图像模板参数； 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GnUV=GUHN1U);假设加 性噪声为高斯白噪声：XN(t) ' = x(t)+gi(t，〇2)，yN(t) ' = y(t)+g2(t，〇2)，其中xN(t) IPIyN (t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，81(〖，〇 2)和取(〖，〇2)分别是均值为零、 方差为σ2的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声； 采用函数对含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分类和区 域划分，含噪轮廓GN(t)'表示为不同类型轮廓分段的组合：其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gfp (t)表示包含非特征区域的轮廓分段，根据 轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局部特征因素，在特征区域，为了 保留细节信息，令；在非特征区域，为了提高抑制噪声的效果，令.其中σ'为先验估算得到的全局方差，〇:为所选特征区域的先验估算方 差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，P1S所选特征区域的平均实时曲率修正系数，Po: 为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑效果，选取每种类型区 域最小长度S的一半作为K滤波器85%置信区间的长度，从而根据两类区域的长度自适应不 同参数的K滤波器。
【专利摘要】本发明公开了一种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装置上的目标识别装置，识别装置包括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块。本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础。
【IPC分类】G06K9/40, B23K37/00, G06K9/46, G06K9/44
【公开号】CN105488514
【申请号】CN201610012830
【发明人】张健敏
【申请人】张健敏
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2016年1月7日
【技术领域】
[0001] 本发明设及焊接领域，具体设及一种具有自主焊接功能的焊接装置。
【背景技术】
[0002] 焊接技术是随着金属的应用而出现的，古代焊接技术长期停留在铸焊、锻焊和针 焊的水平上，使用的热源都是炉火，溫度低、能量不集中，无法用于大截面、长焊缝工件的焊 接。近现代W来，各种焊接技术被发明，越来越多的焊接装置被制造出来，随着社会和科学 技术的进步，焊接已经广泛应用在生活生产中的各个领域。然而，焊接过程中会发生强光， 刺伤人的眼睛，戴上焊接面罩又影响人对焊接物形状和位置的准确判断，使得长久W来焊 接效率低，对焊接技术的应用产生了一定限制。
[0003] 目标轮廓识别作为目标识别的重要手段，由于实际应用中受到噪声、量化误差等 因素的影响，目标轮廓不可避免地会产生失真，为了准确描述轮廓特征，目标轮廓的滤波平 滑处理是十分必要的。目前，学者们提出了许多含噪轮廓的滤波平滑算法，但是普遍存在计 算量庞大、降噪效果不理想、容易发生过度滤波导致目标失真等问题。
【发明内容】
[0004] 针对上述问题，本发明提供一种具有自主焊接功能的焊接装置。
[000引本发明的目的采用W下技术方案来实现：
[0006] -种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装置上的目 标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装置的焊接 能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤除目标轮 廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，其特征是，包括建模模 块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0007] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0008] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(Xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0009] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GnU)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);选宽度宽度为D的窗函数W(n)，对曲率kN(t)进行邻域平均，得到平均曲率 klN( t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N( t)，将平均曲率klN( t)和中值曲率k2N (t)差的绝对值与选定的阔值Τι进行比较，根据比较结果决定含噪轮廓曲率k%(t)，即：当 kiN(t)-k2^t) I〉Ti时，k'^t) =kiN(t)否贝lj，k'^t) =k2N(t);
[0010] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k%(t)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k%(t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l。
[0011] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，w及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各SXy〇时停止，其中S为预设的最小长度，
为0点处的实时曲率修 正系数代表0点的曲率半径代表由上述窗函数得到的0点的平均曲率半径，实 时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度，能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域；
[0012] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0013] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0014] 采用函数
?含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G Ν ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合：
其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gff (t)表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令口《Μ?η(σ'，拉X 〇1);在非特征区域，为了 提高抑制噪声的效果，令σ > max知'，而X σ〇)，其中(/为先验估算得到的全局方差，σι为所 选特征区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，拓为所选特征区域的 平均实时曲率修正系数，山为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的 平滑效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根 据两类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0015] 本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装置的焊接能 力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤除目标轮廓 噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础。
【附图说明】
[0016] 利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限 审IJ，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可W根据W下附图获得 其它的附图。
[0017] 图1是本发明的具有自主焊接功能的焊接装置的结构框图。
【具体实施方式】
[0018] 结合W下实施例对本发明作进一步描述。
[0019] 图1是本发明的结构框图，其包括:建模模块、分段模块、合并模块、滤波模块。
[0020] 实施例1: 一种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装 置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础。其特征是，包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0021] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0022] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0023] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响，含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息，为了得到准确的曲率，选宽度为DE {7,9}的窗函数W(n)，对曲率kN(t)进 行邻域平均，得到平均曲率klN(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N(t)，将平 均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.24进行比较，根据比较结果 决定含噪轮廓曲率k^NU)，即：
[0024] 当 |klN(t)-k2N(t) I >Ti时，k'N(t)=ki^t)
[002引否则，k'^t)=k2^t);
[0026] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l;
[0027] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0028] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各SXy〇时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中，S= 17,
为ο点处的实时曲率修正系数，^代表ο点的曲率半径代表由上述窗函数得到的ο 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0029] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0030] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0031] 采用函i
时含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合：
，其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gff紅)表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令σ < m扣(σ',扣X巧)，在非特征区域，关注 抑制噪声的效果，令〇 > max(o',p〇 X σ〇)，其中(/为先验估算得到的全局方差，σι为所选特 征区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，阳为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数，Ρο为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0032] 在此实施例中，S = 17,阔值Τι = 0.24,窗函数宽度DE {7,9}，对噪声强度le (10地，20地}的含噪图像有较好的平滑效果，焊接装置通过焊接物轮廓进行识别，识别过程 中能有效滤除目标轮廓噪声，且对焊接物识别率稳定在92%左右，一方面减少了对人员视 力损伤，另一方面使焊接效率大大提高。
[0033] 实施例2: -种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装 置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，其特征是，包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0034] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0035] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0036] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响，含噪轮廓GN(t)上部分特征点的曲率值k N(t)不能准 确表示轮廓信息，为了得到准确的曲率，选宽度为De {10,12}的窗函数W(n)，对曲率kN(t) 进行邻域平均，得到平均曲率klN(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N(t)，将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.24进行比较，根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t)，即：当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时，k'N(t) =kiN(t)否则，k'N(t) =k2N (t);
[0037] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l;
[0038] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0039] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各S X μ〇时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中S= 19，
为0点处的实时曲率修正系数，^代表0点的曲率半径，.^代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0040] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0041] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t ，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0042] 采用函勤
于含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合：
其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gff (t)表示包含 非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局部 特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令min(曰ViliXcji)，在非特征区域，关注抑 制噪声的效果，令σ > max(〇Vp〇 X σ〇)，其中(/为先验估算得到的全局方差，σι为所选特征 区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，柏为所选特征区域的平均实 时曲率修正系数，扣为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑效 果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根据两类 区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0043] 在此实施例中，S = 19，阔值Τι = 0.24，窗函数宽度D e {10，12}，对噪声强度I e (20地，30地}的含噪图像有较好的平滑效果，焊接装置通过焊接物轮廓进行识别，识别过程 中能有效滤除目标轮廓噪声，且对焊接物识别率稳定在92%左右，一方面减少了对人员视 力损伤，另一方面使焊接效率大大提高。
[0044] 实施例3: -种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装 置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，其特征是，包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0045] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0046] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0047] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响，含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息，为了得到准确的曲率，选宽度为DE {13,14}的窗函数W(n)，对曲率kN(t) 进行邻域平均，得到平均曲率klN(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N(t)，将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.26进行比较，根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t)，即：当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时，k'N(t) =kiN(t)否则，k'N(t) =k2N (t);
[0048] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l;
[0049] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0050] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各S X μ〇时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中S = 21:
为0点处的实时曲率修正系数，代表0点的曲率半径，；^代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0051] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0052] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0053] 采用函i
?含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G Ν ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合：
庚中(t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gff化)表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令口 <抑化批'，扣X 口1>，在非特征区域，关注 抑制噪声的效果，令〇 > η?3χ(σ',Ρ? X 〇〇)，其中〇/为先验估算得到的全局方差，〇1为所选特 征区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，財为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数，执>为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0054] 在此实施例中，S = 21，阔值Τι = 0.26，窗函数宽度D e {13，14}，对噪声强度I e {30dB，4(MB}的含噪图像有较好的平滑效果，计算量和细节信息保留情况均在可接受区间 内且取得较佳的平衡，焊接装置通过焊接物轮廓进行识别，识别过程中能有效滤除目标轮 廓噪声，且对焊接物识别率稳定在92%左右，一方面减少了对人员视力损伤，另一方面使焊 接效率大大提高。
[0055] 实施例4: 一种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装 置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，其特征是，包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0056] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0057] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0058] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由 于受到噪声的影响，含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息，为了得到准确的曲率，选宽度为De {15,17}的窗函数W(n)，对曲率kN(t) 进行邻域平均，得到平均曲率klN(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N(t)，将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.28进行比较，根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t)，即：当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时，k'N(t) =kiN(t)否则，k'N(t) =k2N (t);
[0059] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l;
[0060] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0061] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各SXy〇时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中S = 23，
为0点处的实时曲率修正系数，^代表0点的曲率半径代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸SXycw或SXy日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，(Μ两侧区域内相异点个数为N+2,0-巧侧区域内 相异点个数为N-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0062] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0063] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[0064] 采用函勤
巧含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合：
其中Gf (:t).表示包含特征区域的轮廓分段，Gff (切表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令σ ^ min(o'，而x〇i)，在非特征区域，关注 抑制噪声的效果，令σ>max(σ'，PoX曰u)，其中(/为先验估算得到的全局方差，o功所选特 征区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，肛为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数，Po,为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为K滤波器85%置信区间的长度，从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的K滤波器。
[006引在此实施例中，S = 23，阔值Τι = 0.28，窗函数宽度D e {15，17}，对噪声强度I e (40地，50地}的含噪图像虽然增加了部分计算量，但是对此区间的图像有优异的平滑效果， 且细节信息保留情况较好，焊接装置通过目标轮廓识别目标，识别过程中能有效滤除目标 轮廓噪声，对目标的识别速度提高了 0.3s，识别率提高了 9%，且飞行过程稳定，提高了飞行 安全性。
[0066] 实施例5: -种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装 置上的目标识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装 置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤 除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，其特征是，包 括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块；
[0067] 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参 数化方程表示为G(t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓 曲线方程的参数，且te[0，l];
[0068] 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为:GN(t)=G(t)+Ni(t)+N2(t)G(t)，其中加性噪 声部分化(t)=化(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分化(t)=化(X2(t)，y2(t));
[0069] 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别 为k(t)和kN(t);由于受到噪声的影响，含噪轮廓GnU)上部分特征点的曲率值kN(t)不能准 确表示轮廓信息，为了得到准确的曲率，选宽度为De {17,19}的窗函数W(n)，对曲率kN(t) 进行邻域平均，得到平均曲率klN(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N(t)，将 平均曲率klN(t)和中值曲率k2N(t)差的绝对值与选定的阔值Τι = 0.26进行比较，根据比较结 果决定含噪轮廓曲率k' ^t)，即：当 I kiN(t)-k2^t) I〉Ti时，k'N(t) =kiN(t)否则，k'N(t) =k2N (t);
[0070] 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据k^NU)将轮廓中所有 轮廓点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的 决定Τκ，当Ik^NU) |<TK*max|k/^t) I时，特征函数f(t)=0否则，特征函数f(t) = l;
[0071] 分类后所得到的特征点和非特征点的分布并不连续，无法选取滤波器对其进行有 效的轮廓平滑。为了得到较好的轮廓平滑效果，有必要对同类型的轮廓点进行合并处理。
[0072] 合并模块：用于剔除由于噪声干扰产生的伪特征点，W及对无法形成连续区域的 特征点和非特征点进行合并操作，从而得到有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始 点0,轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点，W该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧 延伸各SXy〇时停止，其中S为预设的最小长度，在此实施例中S = 25，
为0点处的实时曲率修正系数，代表0点的曲率半径代表由上述窗函数得到的0 点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点的曲率不同，自动修正延伸长度， 曲率大的地方需要的长度小些，曲率小的地方需要的长度大些，运样能有效减小合并后的 失真现象;分别计算两侧区域内相异点的个数Ν+1和Ν-1，若相异点的个数小于设定的该类 型相异点最小个数，则该区域与预设类型相同，否则，与预设类型相反;再W两个停止点0+1 和点0-1作为起始点重新开始计算，向外侧延伸S X μ日+域S X μ日-1时停止，其中μ日+1和μ日-汾别 代表点0+1和点0-1处的实时曲率修正系数，两侧区域内相异点个数为Ν+2,0-巧侧区域内 相异点个数为Ν-2,根据上述判定条件，依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S 的比例计算相异点个数，计入相应的特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的 特征区域和非特征区域。
[0073] 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维 纳滤波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余乘性噪音，通过F滤波器F(x，y)=qX exp(-(x 2+y2)/护进 行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即JJqXe邱(-(x2+y 2)/护） dxdy = l，β为图像模板参数；
[0074] 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GN(t)'=G(t)+Ni(t);假 设加性噪声为高斯白噪声:XN(t) ' = X(t)+gl(t，〇2)，yN(t) ' =y(t)+g2(t，〇2)，其中XN(t) ' 和 YN(t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，gl(t，。2)和g2(t，。2)分别是均值为 零、方差为的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声；
[00巧]采用函数
时含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分 类和区域划分，含噪轮廓G N ( t )'表示为不同类型轮廓分段的组合： 拓ω' =Σ:.巧(t) + 2iCr (t)，:其中辟（t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gff (t)表示包 含非特征区域的轮廓分段，根据轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局 部特征因素，在特征区域，为了保留细节信息，令o<min(σ''，?IlXσ:l)，在非特征区域，关注 抑制噪声的效果，令σ > max(o'，p〇 X σ〇)，其中(/为先验估算得到的全局方差，01为所选特 征区域的先验估算方差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，虹为所选特征区域的平均 实时曲率修正系数，輪为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑 效果，选取每种类型区域最小长度S的一半作为Κ滤波器85%置信区间的长度，从而根据两 类区域的长度自适应不同参数的Κ滤波器。
[0076] 在此实施例中，S = 25，阔值Τι = 0.26，窗函数宽度D e {17，19}，对噪声强度I e (50地，60地}的含噪图像有较佳的平滑效果，且细节信息保留情况较好，焊接装置通过焊接 物轮廓进行识别，识别过程中能有效滤除目标轮廓噪声，且对焊接物识别率稳定在92%左 右，一方面减少了对人员视力损伤，另一方面使焊接效率大大提高。
[OOW]最后应当说明的是，W上实施例仅用W说明本发明的技术方案，而非对本发明保 护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应 当理解，可W对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实 质和范围。
[0078] 数据仿真
[0079] 本焊接装置的有益效果为:针对噪声种类的多样性和目前去噪方法的单一性，采 用一种新型的多次滤波装置，并提出了新的轮廓分段、合并手段和滤波函数;计算量相对并 不复杂，同时考虑了全局特征和局部特征的因素且平滑除噪效果好;考虑了轮廓在不同类 型区域之间的差异性，在抑制噪声和保留细节之间取得很好的平衡;根据不同点的曲率不 同，延伸长度相应地自动适应性改变，有效减小了合并后的失真现象。
[0080] 通过仿真，采用该装置在噪声强度N下进行试验，对目标的识别率如下表： 「nn只11
【主权项】
1. 一种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装置上的目标 识别装置，本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装置的焊接能 力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤除目标轮廓 噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础，为准确定点焊接打下基 础，其特征是，包括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块;其中， 建模模块，用于建立目标轮廓的参数化方程:对于给定的目标轮廓G(t)，其弧长参数化 方程表示为G (t) = (x(t)，y(t))，其中x(t)和y(t)分别表示轮廓点的坐标，t表示轮廓曲线 方程的参数，且te[〇，i]; 含噪轮廓的弧长参数化方程表示为4〃(〇=6(〇+他（〇+犯（〇6(〇,其中加性噪声部 分Ni(t) =Ni(xi(t)，yi(t))，乘性噪声部分N2(t)=N2(X2(t)，y2(t)); 分段模块，用于对轮廓的分段：目标轮廓G(t)和含噪轮廓GN(t)所对应的曲率分别为k ⑴和kN(t);选宽度为D的窗函数1(11)，0[{7,9}，对曲率1?(〇进行邻域平均，得到平均曲率 k 1N(t)，同时对窗口内的曲率值排序，选定中值曲率k2N( t)，将平均曲率k1N( t)和中值曲率k2N (t)差的绝对值与选定的阈值!^进行比较，根据比较结果决定含噪轮廓曲率V NUhT1 = 0.2，即： 当 |kiN(t)_k2N(t) I >Τι时，1^Ν(1:)=1αΝ(1:) 否贝 11，让、(1:)=1^(1:); 由于曲率值较大的轮廓点通常反映了目标的显著特征，根据V N(t)将轮廓中所有轮廓 点划分为特征点或非特征点，设定可变权值Τκ，通过判断目标轮廓特征多少，自适应的决定 Tk， 当 IkSU) I CTiAiiaxlWt) I 时，特征函数 f(t)=0 否则，特征函数f( t) = 1。2. 根据权利要求1所述的焊接装置，其特征还在于，合并模块：用于剔除由于噪声干扰 产生的伪特征点，以及对无法形成连续区域的特征点和非特征点进行合并操作，从而得到 有效的特征区域与非特征区域:选定一个起始点〇，轮廓起始点向两侧延伸合并相邻的点， 以该起始点类型作为该区域预设类型，向两侧延伸各SXM时停止，其中S为预设的最小长 度，设S=15，为0点处的实时曲率修正系数，·代表0点的曲率半径，:代表由上述窗函数得到的0点的平均曲率半径，实时曲率修正系数μ〇用于根据不同点 的曲率不同，自动修正延伸长度，能有效减小合并后的失真现象;分别计算两侧区域内相异 点的个数Ν+1和N-I，若相异点的个数小于设定的该类型相异点最小个数，则该区域与预设 类型相同，否则，与预设类型相反;再以两个停止点〇 +1和点〇-!作为起始点重新开始计算，向 外侧延伸S X X μο-i时停止，其中代表点0+1和点Ο-i处的实时曲率修正 系数，〇+1两侧区域内相异点个数为N+2,0-i两侧区域内相异点个数为N-2,根据上述判定条件， 依次确定各段轮廓类型，长度不足S的部分根据其与S的比例计算相异点个数，计入相应的 特征区域;对相邻的同类型区域进行合并，得到连续的特征区域和非特征区域； 滤波模块:乘性噪声由于和图像信号是相关的，随图像信号的变化而变化，采用维纳滤 波来进行一级滤除，此时图像信息还包含有残余的乘性噪音，通过F滤波器F(X，y) = qXeXp (-(x2+y2)/^2进行二级滤除，其中q是将函数归一化的系数，即：JJqX exp(-(x2+y2)/^2)d Xdy = 1，β为图像模板参数； 乘性噪声滤除后，含噪目标轮廓的弧长参数化方程表示为GnUV=GUHN1U);假设加 性噪声为高斯白噪声：XN(t) ' = x(t)+gi(t，〇2)，yN(t) ' = y(t)+g2(t，〇2)，其中xN(t) IPIyN (t)'分别表示去除乘性噪声后含噪轮廓上各点坐标，81(〖，〇 2)和取(〖，〇2)分别是均值为零、 方差为σ2的高斯白噪声，用于模拟含噪目标轮廓中的加性噪声； 采用函数对含噪轮廓进行平滑，命名为K滤波器，经过轮廓点分类和区 域划分，含噪轮廓GN(t)'表示为不同类型轮廓分段的组合：其中Gf (t)表示包含特征区域的轮廓分段，Gfp (t)表示包含非特征区域的轮廓分段，根据 轮廓特征分布选取K滤波器的参数，同时考虑全局特征和局部特征因素，在特征区域，为了 保留细节信息，令；在非特征区域，为了提高抑制噪声的效果，令.其中σ'为先验估算得到的全局方差，〇:为所选特征区域的先验估算方 差，〇〇为所选非特征区域的先验估算方差，P1S所选特征区域的平均实时曲率修正系数，Po: 为所选非特征区域的平均实时曲率修正系数;为了达到较好的平滑效果，选取每种类型区 域最小长度S的一半作为K滤波器85%置信区间的长度，从而根据两类区域的长度自适应不 同参数的K滤波器。
【专利摘要】本发明公开了一种具有自主焊接功能的焊接装置，包括普通焊接装置和安装在焊接装置上的目标识别装置，识别装置包括建模模块、分段模块、合并模块和滤波模块。本发明通过在焊接装置上加装目标识别装置，能够有效增强焊接装置的焊接能力，提高焊接效率，焊接装置能够对焊接物进行轮廓识别，识别过程中能有效滤除目标轮廓噪声，从而实现目标定位和形状判别，为准确定点焊接打下基础。
【IPC分类】G06K9/40, B23K37/00, G06K9/46, G06K9/44
【公开号】CN105488514
【申请号】CN201610012830
【发明人】张健敏
【申请人】张健敏
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2016年1月7日
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