变换及模式识别的焊缝

采用二维小波变换及二值化方法处理初始条件下管道焊缝坡口图像，获取焊缝坡口纹理信息，作为模板。对后续坡口图像进行同样的小波变换及二值化处理，利用模式识别方法获取后续图像焊缝坡口及其中心线的基本位置信息，研究的焊缝坡口识别算法为实现自然光下焊缝坡口实时跟踪提供了理论依据。 

关键词：二维小波变换 模板 模式识别 

  前言

管道输送是一种安全、经济、对环境破坏小的运输方式，未来10 年内，我国将建成14条油气输送管道，形成“两纵、两横、四枢纽、五气库”，总长超过万公里的油气管输格局。管道的建设地区跨度大，沿线施工环境恶劣，加之管道输送逐步向高压（7.5 MPa）、大口径(1 420 mm)方向发展，这对管道环焊缝的焊接提出了更高的要求，管道环焊缝的焊接成为制约整个工程质量和建设周期的关键工序。
鉴于世界范围内油气管线建设潜在的巨大市场，为提高焊缝质量，减轻工人劳动强度，实现管道建设野外作业自动化，缩短建设周期，国内外很多知名的管道企业都进行过管道自动焊接技术及设备的开发研制。
众所周知，管道环缝的自动跟踪是实现自动焊接的前提，而环缝信息的提取又是实现自动跟踪的必要条件，针对这一问题进行了管道环缝坡口识别研究。
目前在对焊缝图像处理方面普遍采用基于图像灰度突变的方法。这类方法不适用于坡口边缘灰度突变不明显、工件表面存在很多噪声干扰等情况。模式识别是60年代初迅速发展起来的一门新学科，属于信息、控制和系统科学的范畴。随着大规模集成技术的发展以及计算机性价比的迅速提高，无论在理论上，还是在应用上，模式识别技术都有显著的发展，促进了图像识别等学术方向和新技术的发展。模式被理解成取自世界有限部分的单一样本的被测量值的综合；模式识别就是试图确定一个样本的类别属性，即把某一样本归属于多个模型中的某一个模型^[1]。模式识别系统应该完成模式采集、特征提取/选择和分类等功能。对于环缝坡口来说，虽然不同管道环缝坡口的纹理特征不同，但同一道环缝坡口的纹理特征基本保持一致，因此针对每一环缝坡口建立一相应的模板，采用模板匹配方法识别环缝坡口。首先采用二维小波变换方法对初始坡口图像进行处理，对小波变换结果进行二值化处理，获取图像的纹理信息，然后通过优化算法确定较合适的小波变换尺度，确定该尺度下小波变换结果的二值化图像为模板；对后续图像做同一尺度下的小波变换及二值化处理，采用模板在二值化处理后的后续图像上进行模板匹配计算，确定后续图像坡口位置，最后输出后续图像坡口中心数据。概括地说，将环缝坡口识别分为4步进行。
（1）坡口图像的采集。
（2）建立环缝坡口模板。
（3）对环缝坡口进行识别。
（4）输出坡口中心位置数据。