焊缝检测区域的分段线性阈值增强算法

焊缝检测区域的分段线性阈值增强算法
罗超群;胡志辉;邓渝波
【摘要】针对曲线焊缝的图像受到诸多干扰而影响焊缝提取精度的问题,提出一种基于改进的分段线性阈值法的焊缝区域增强算法.首先,在空域通过引导滤波对焊缝图像进行平滑抑制干扰;然后,在频域通过改进的分段线性阈值法对焊缝区域进行增强.实验结果表明改进的焊缝区域增强算法在增强焊缝边缘的同时,能避免传统阈值法出现的重构振荡.
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2019(042)005
【总页数】4页(P45-47,52)
【关键词】空域;引导滤波;平滑滤波;频域;分段线性阈值法;增强;焊缝区域
【作者】罗超群;胡志辉;邓渝波
【作者单位】华南理工大学电子与信息学院,广东广州 510640;陆军特种作战学院,广西桂林 541002;华南理工大学电子与信息学院,广东广州 510640;陆军特种作战学院,广西桂林 541002
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.1-34;TP301.6
瑕疵划痕、金属纹理以及金属反光等会影响焊缝实时提取，一般提取前需要消除噪声干扰，增强焊缝边缘对比度。

简单的霍夫变换[1⁃3]不适合曲线型焊缝。

焊接工
件的预焊点干扰使本文不宜采用结构光系统[4⁃5]。

虽然双边滤波能很好地抑制噪声，保持焊缝边缘[6⁃7]，但双边滤波的运行时间较长，无法满足实时性要求。

直方图均衡化会使增强焊后的缝边缘发生偏移[8]，且在预焊点处会更明显，影响焊缝的定位精度。

本文结合引导滤波与改进的分段线性阈值法[9]，提出基于改进的分段线性阈值法的焊缝区域增强算法。

1 分段线性阈值增强算法
改进的增强算法包括空域平滑和频域增强两部分。

1.1 空域平滑
平滑处理要求为：平滑焊缝两侧区域时保持焊缝边缘；因焊区移动，需高实时性。

平滑滤波结果如图1 所示。

对比原图1a），均值滤波图1b）和高斯滤波图1c）均平均了焊缝边缘和圆筒体噪声。

中值滤波图1d）平滑整体且保持大部分边缘，但明显模糊了较细的边缘。

图1e）和图1f）为双边滤波和引导滤波结果，焊缝部分平滑明显，而边缘被保持得很好。

图1 平滑滤波结果Fig.1 Smoothing filtering results
用标准差、信息熵、细节能量、峰值信噪比和处理时间数据分析原始焊缝图像经多种滤波器滤波处理后的变化，结果如表1 所示。

表1 平滑滤波算法数据分析Table 1 Data analysis of smoothing filtering algorithm滤波方法均值滤波高斯滤波中值滤波双边滤波引导滤波标准差20.88 20.93 20.96 21.59 21.62信息熵6.26 6.26 6.25 6.28 6.28细节能量43.84 49.43 49.15 68.56 75.80 PSNR /dB 32.33 33.39 32.75 36.15 38.56时间/ms 2.57 2.41 29.54 67.62 17.41
从表1 可以看出，引导滤波综合边缘保持特性与算法效率，在各类平滑滤波算法上都有较明显的优势。

1.2 频域增强
图像中焊缝曲线在近似垂直方向可以利用小波变换系数矩阵找到特定的高频分量，对特定高频分量（垂直分量）进行处理，增强焊缝边缘。

引导滤波后进行两层金字塔小波分解，得到细节分量系数、水平分量系数、垂直分量系数、对角分量系数，分别记为An，Hn，W n，Dn（n=1,2）。

增强目标是对垂直分量系数W n 进行
增强。

阈值增强表示如下[10]：
式中：λ为定义域阈值；k为增益系数。

式（1）对绝对值大于阈值λ 的小波系数
进行线性扩大；对小于阈值的系数置0。

在实际焊缝区域图像垂直分量系数中，焊缝边缘系数较大而其他区域相对较小。

但在弱边缘处容易出现低于阈值的情况而被置0，且在||W n=λ 处不连续，易引起重构信号出现伪吉布斯效应。

本文提出一种改进的分段线性阈值法，对垂直分量系数W n 进行增强，其表示如下：
式中：λ为定义域阈值；sgn(⋅)为符号函数；W max为小波系数最大值；C为控
制输出范围和保证值域连续系数，计算方式为：
式中：γH和γL分别为高阈值增强参数和低阈值增强参数，进行小波系数增强时，有γH∈(0,1]，γL∈[1,∞)。

由控制参数C 的计算式和γH，γL的取值范围可知，C的取值范围为[1,∞)内的实数。

在原低阈值|W n |＜λ 处的分段曲线在C 的作用下增大，可能超过=W n 曲线。

通过联立=W n 和改进法在低阈值区域公式，在真实阈值λt 处有：
通过对数转换，可求出真实阈值：
在|W n |≥λt 范围的小波系数得到增强，在|W n |＜λt范围，小波系数被衰减，且值域连续，避免了重构振荡。

图2a）和图2b）分别为传统阈值法和改进的分段线性阈值法的映射曲线，其中传统阈值法增益系数k=1.5，定义域阈值λ=0.5，改进方法定义域阈值λ=0.5，高阈值参数γH=0.4，低阈值参数γL=2。

可见对于传统阈值法，在|W n |≥λ 区域，焊缝图像边缘的小波系数得到比例增强；在|W n |＜λ 处，小波系数均作为噪声被置0；在|W n |=λ=±0.5 处值域不连续，造成增强后图像奇异点附近出现明显的重构振荡。

改进的分段线性阈值法可计算出真实阈值λt=0.330，如图2b）中箭头所指。

当
|W n |≥λt 时，小波系数得到增强，且在λt ≤|W n |≤λ 时，斜率逐渐增大，将可
能的弱边缘增强。

当|W n |＜λt 时，噪声被压缩到较窄的低值域范围。

改进的阈值法在全局值域连续，减弱了因为值域不连续导致的重构振荡。

图2 阈值法映射曲线Fig.2 Mapping curves of threshold methods
2 实验结果与分析
小波分解如图3所示。

图3a）为原图，图3c）为对其进行窗口半径r为11，惩
罚项ε为60的引导滤波图。

图3b）和图3d）为图3a）和图3c）的二层小波分解。

经对系数分析，非焊缝边缘区域响应幅值主要集中在0.2W max 范围，通过
垂直高频子图分量，可以增强焊缝边缘。

图3 焊缝区域图像及其小波分解Fig.3 Weld area image and its wavelet decomposition images
图4是基于阈值法后小波增强结果。

改进的分段线性阈值法定义域阈值设定为
λ=0.2，γH=0.8，γL=1.25。

图4a）～图4c）的标准差分别为13.539，14.056，13.747，表明传统阈值法虽细节较为明显，但在增强焊缝时出现明显重构纹理，
而本文方法未产生明显纹理信息。

图4 改进阈值法小波增强实验结果Fig.4 Experimental results of wavelet enhancement using improved threshold method
图5为典型的曲线焊缝图像经过本文算法增强后的实验结果。

引导滤波器窗口边
长为r=11，惩罚项ε=60，改进的分段线性阈值法定义域阈值设定为：λ=0.2，
γH=0.8，γL=1.25。

表2为实验结果分析。

图5 改进的分段线性阈值法焊缝区域增强效果Fig.5 Weld area enhancement results using improved piecewise linear threshold method
引导滤波平滑后，焊缝图像在低频得到平滑，细节纹理和噪声被模糊，图像边缘细节能得到很好的保持。

这从引导滤波图5b）到实验结果图5c）的标准差、信息熵、细节能量均有增加可得到验证。

表2 焊缝区域增强算法实验分析Table 2 Experimental analysis of weld area enhancement algorithm图像图5a）图5b）图5c）标准差28.10 27.44 27.49信息熵6.18 6.02 6.04细节能量58.18 40.12 41.72均值79.90 79.80 79.92时间/ms－7.23 11.98
3 结论
本文针对曲线型焊缝提取问题，结合引导滤波与改进的分段线性阈值法小波增强，提出基于改进的分段线性阈值法的焊缝区域增强算法。

实验结果表明，本文算法在增强焊缝边缘的同时，能避免传统阈值法出现的重构振荡，取得了较好的焊缝区域增强效果。

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