激光切割機(jī) 未經(jīng)處理的原始圖像都存在著一定程度上的噪聲干擾，如圖3a所示。但該機(jī)器在我國仍處于展階段，在加工過程中多以人工判定和操縱為主，出產(chǎn)效率受人發(fā)為影響很大，很難做到智能化，自動化，尺度化。
1、智能光纖激光切割機(jī)總體流程：基于機(jī)器視覺的智能激光切割機(jī)控制算法研究的詳細(xì)實現(xiàn)方法是：通過圖像傳感器對目標(biāo)圖像進(jìn)行采集并轉(zhuǎn)換成模擬電信號，模擬信號轉(zhuǎn)換后傳輸至圖像處理系統(tǒng)，在對圖像分析前，為減少噪音，光照不平均等因素對圖像的質(zhì)量的影響，需進(jìn)行圖像預(yù)處理，其基本工作流程如圖1所示，根據(jù)Sober算子法進(jìn)行圖案輪廓的邊沿檢測，用八領(lǐng)域搜索算法實現(xiàn)邊沿軌跡跟蹤。在圖像處理中，可以根據(jù)圖像的某個像素的附近有8個點與之交壤，和二值圖像中只有0和255兩個灰度值的特點采用八鄰域搜索算法來對目標(biāo)像素點篩選，按照從左到右，從上到下的掃描方式來對目標(biāo)區(qū)域邊沿像素點進(jìn)行搜索，直到找到目標(biāo)像素位置，記實該點的坐標(biāo)，并將其作為新的搜索出發(fā)點，在當(dāng)前的搜索方向基礎(chǔ)上逆時針旋轉(zhuǎn)依次對像素進(jìn)行判定，天生數(shù)據(jù)。文章將機(jī)器視覺結(jié)合數(shù)控激光系統(tǒng)，通過圖像采集，圖像邊沿檢測，目標(biāo)跟蹤等圖像處理過程，并利用運動控制卡指令控制激光頭完成對金屬板材的切割。
3、圖像邊沿檢測：圖像邊激光切割機(jī)沿是圖像 基本的一個特征，邊沿處是圖像信息 集中的地方，是圖像一個屬性區(qū)域到另一個屬性區(qū)域的交接處，圖像邊沿檢測在機(jī)器視覺的基礎(chǔ)階段起著樞紐作用，主要是通過差分算子，并由圖像的亮度計算其梯度的變化，從而檢測出其邊沿，這里運用Sobel邊沿檢測算子，其原理是在3×3的鄰域內(nèi)做灰度加權(quán)和差分運算，利用像素點上下左右相鄰點的灰度加權(quán)算法，依據(jù)在邊沿點處達(dá)到極值這一現(xiàn)象進(jìn)行邊沿檢測。
5、結(jié)論
采用NI Vision Assistant圖像處理軟件，利用機(jī)器視覺系統(tǒng)直接采集圖像并對圖像進(jìn)行邊沿跟蹤，提取邊沿輪廓，將圖像信息轉(zhuǎn)為數(shù)組數(shù)據(jù)并提供應(yīng)光纖激光切割機(jī)控制器控制刀頭完成對對金屬板材的自動切割過程。自從20世紀(jì)60年代第一臺激光設(shè)備的誕生和應(yīng)用開始，激光切割技術(shù)在我國產(chǎn)業(yè)加工領(lǐng)域被飛速發(fā)展，以光纖激光切割機(jī)來講，其應(yīng)用非常廣泛，囊括了良多行業(yè)，包括廣告標(biāo)牌制作，鈑金加工，機(jī)箱機(jī)柜制作等等各個方面，而市場的需求也是高達(dá)千萬，為廣闊的市場添加了新的氣憤但愿。目前，所研究的算法能對圖像清楚，輪廓不存在斷裂且具有較好區(qū)分度的圖案進(jìn)行自動尋邊切割。天生切割軌跡，由激光切割機(jī)完成部件的加工。
2、圖像處理方法：數(shù)字圖像在計算機(jī)上以位圖的形式保留，即像素點構(gòu)成的矩陣，而每個像素點需要以三個字節(jié)表述，因此為加快計算機(jī)的運行速度，需把亮度值進(jìn)行量化，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，在這里使用NI Vision Assistant工具對圖像進(jìn)行灰度化處理，處理結(jié)果如圖2所示。中值濾波作為一種主要用來按捺脈沖噪聲的典型非線性低通濾波器，能夠在較好的保護(hù)目標(biāo)邊沿的同時，徹底濾除干擾性尖利噪聲，得到高質(zhì)量的圖像。噪聲惡化圖像質(zhì)量，使圖像恍惚，甚至沉沒需要檢測的特征，給圖像的分析帶來難題，因此需要進(jìn)行濾波處理，這里采用中值濾波，利用其含有奇數(shù)個像素的移動窗口，對圖像進(jìn)行從左到右，從上到下逐行進(jìn)行移動，用窗口中灰度的中值代替中央像素的灰度值，作為中值濾波器的輸出，其數(shù)學(xué)表達(dá)f（x，y）=mid激光切割機(jī)ianSf（x，y）
式中，S為當(dāng)前點（x，y）的鄰域；median?q表示取中值。
4、邊沿輪廓跟蹤：在識別圖像中輪廓時，往往需要對目標(biāo)邊沿作跟蹤邊界的。
上一個：
