爬行小车机器人焊缝图像识别与压缩算法研究

论文摘要

本文以爬行小车焊接机器人为实验平台,围绕其焊缝图像的识别与压缩算法展开研究。首先,设计了基于双目视觉轮式爬行焊接机器人焊缝图像识别策略；研究了均值滤波、中值滤波、同态滤波等算法,并采用中值滤波和同态滤波级联的算法对焊缝图像进行去噪、增强,获得了良好效果；提出了一种针对焊缝图像的自适应阈值分割新算法,即二次级联最大类间方差法,比传统OTSU算法分割准确、鲁棒性好；研究了Roberts、Canny、Sobel四种传统微分算子,用Canny算子对分割后的二值图像进行边缘检测及细化,结果符合要求；进行了焊缝跟踪仿真实验,结果表明跟踪效果良好。其次,验证了Huffman编码、算术编码、行程编码、DPCM编码、DCT变换、KLT变换、DWHT变换、小波变换等经典算法,并做了大量仿真实验；基于VC2008开发了专用软件平台,并根据课题要求设计了基于小波焊缝压缩算法,一般焊缝压缩比可达64：1,提取特征值之后再压缩,可达到92：1；实验证明,此算法除了用于焊缝图像,对一些熔池图像均有一定效果。最后,提出了一种给定区域视觉的焊缝识别思想,并针对此方法,改进了视觉传感器,设计了焊缝识别新算法,并在MATLAB上仿真实现。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的背景及意义
• 1.2 焊接机器人
• 1.3 机器人视觉
• 1.4 数字图像处理
• 1.4.1 概述
• 1.4.2 数字图像处理技术在焊接领域的应用
• 1.5 本文的研究内容
• 1.6 本章小结
• 第2章 小车焊接机器人系统
• 2.1 硬件系统
• 2.1.1 方案选择
• 2.1.2 构件选择
• 2.2 软件系统
• 2.3 本章小结
• 第3章 焊缝图像特征提取
• 3.1 焊缝图像去噪
• 3.1.1 均值滤波
• 3.1.2 中值滤波
• 3.1.3 同态滤波
• 3.2 焊缝图像阈值分割
• 3.2.1 概述
• 3.2.2 分割实验
• 3.2.3 结果分析及本文算法
• 3.3 焊缝图像细化
• 3.4 焊缝位置获取与跟踪结果
• 3.5 小结
• 第4章 焊缝图像压缩
• 4.1 图像压缩概述
• 4.1.1 图像压缩方法研究现状
• 4.1.2 必要性与可行性
• 4.2 图像编码压缩方法
• 4.2.1 统计编码
• 4.2.2 预测编码
• 4.2.3 变换编码
• 4.3 本文算法实验及结果分析
• 4.4 本章小结
• 第5章 给定区域焊缝图像识别算法研究
• 5.1 视觉传感器设计
• 5.1.1 传感器基本结构
• 5.1.2 传感器特点
• 5.1.3 工作方式
• 5.2 算法实现与实验结果
• 5.2.1 边缘提取
• 5.2.2 目标点位置获取
• 5.3 本章小结
• 第6章 结论及展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读学位期间的研究成果