基于遗传算法的激光视觉焊缝特征点提取

论文摘要

提出了一种基于遗传算法的平面焊缝特征点提取方法。采用中值滤波、阈值分割法对焊缝图像进行预处理,以减少噪声;利用种子填充法进行图像分割,提取出激光条纹连通域,根据连通域特征抽象出激光条纹骨架提取的数学模型;重点研究基于遗传算法的骨架提取方法,并采用法向直线扫描法沿骨架方向提取中心点坐标;对骨架中心点进行直线拟合,并利用拉依达准则迭代剔除噪声点,获得激光条纹骨架的准确位置和焊缝特征点坐标。经试验验证可知,该方法能够有效消除焊缝图像中多种噪声及激光条纹宽度的干扰,快速准确地检测出焊缝特征点的位置。

论文目录

• 1引言
• 2系统构成及工作原理
• 3焊缝图像预处理与数学模型的建立
•   3.1图像预处理
•   3.2图像分割
•   3.3激光条纹骨架的提取
• 4基于遗传算法的骨架提取
•   4.1基本原理
•   4.2高层编解码设计
•   4.3高层适应度函数
•   4.4高层初始种群设计
•   4.5低层自适应遗传算法设计
•   4.6高层遗传算子设计
• 5焊缝特征点的提取
•   5.1激光条纹骨架的直线拟合
•   5.2焊缝特征点的提取
• 6焊缝检测试验及结果分析
• 7结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张斌,常森,王桔,王倩

关键词: 机器视觉,焊缝,特征点,遗传算法,激光

来源: 中国激光 2019年01期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

单位: 中国计量大学计量测试工程学院

基金: 浙江省自然科学基金(LY17E050015)

分类号: TP18;TG441.7

页码: 80-90

总页数: 11

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