图像技术广泛应用于机器人焊接领域，而且由于机器人对于适应能力具有很高的要求，采用三维视觉传感系统和计算机图像处理技术作为辅助手段，可以实现对焊接环境进行实时监测。通过对采集到的图像进行分析，控制机器人进行焊缝的实时对中，并将特征信息提供给机器人，实现对焊接过程进行凯发app官网控制。
与其他在自然光下得到的图像相比，受焊接过程中产生的声、光、电、热、磁及烟尘杂物等因素的影响，焊接过程中的焊缝图像具有特殊性。基于视觉传感器的焊缝跟踪系统获取的焊缝图像，在进行空间采样和模数转换之后变为灰度矩阵存入计算机存储器，从而获得数字图像。但是由于得到的图像大量噪声的存在以及传输过程产生的畸变，所以需要将数字图像进行一系列的图像处理以获取所需的焊缝位置信息。图像处理方法一般包括图像预处理、图像分割、边缘检测、特征提取等。
1、图像预处理
在进行实际焊接过程中，由于受到产生的大量弧和飞溅等因素的干扰，导致采集的原始图像中存在大量的噪声，为了尽可能的减小因为此种因素导致的图像失真，在特征提取之前需要对焊缝图像进行预处理，如滤除图像中存在的噪声，修正灰度和校正产生的畸变等。焊缝图像的预处理主要包括两个步骤: 滤波去噪和图像增强。焊缝图像的滤波去噪是根据噪声特征设计合适的滤波器，主要分为线性和非线性滤波器。线性滤波器是平滑处理，虽然利于滤波去噪，但是会使图像边缘�：�，不利于特征提取。最常用的非线性滤波是中值滤波器，中值滤波器能在滤波去噪的同时保持图像边缘不被�：�。对于图像中的一些特定噪声，需要根据噪声特征设计合适的滤波去噪方法。但是滤波去噪在除去了大量的噪声的同时，图像也变得�：�，因此通常需要对焊缝图像进行图像增强处理，以便于图像目标分割。常用图像增强方法有灰度值线性变换、直方图均衡化、直方图匹配等。
2、图像分割
图像分割是将目标从图像背景中分割出来。图像分割需要根据幅度、边缘、形状、灰度值和位置等因素将图像划分成若干区域。焊缝跟踪中常采用阈值分割的方法进行图像分割，并利用提取目标与背景在灰度特性上的差异，将图像分为灰度级不同的两类区域: 目标区域和背景区域。只需选取合适的阈值，就可以确定图像中的每一个像素点的归属区域，得到相应的二值分割图像。阈值分割分为全局阈值分割、局部阈值分割和自适应阈值分割三种，其中自适应阈值分割应用比较广泛，是根据图像中灰度值的变化自适应地选择阈值，它适合图像灰度值经常发生变化的场合。最常用的自适应阈值分割方法是 Otsu 方法，该方法采用统计学方法确定最优的阈值，能最大程度区分图像中的灰度层级。尽管目前已有大量的图像分割算法，但是图像分割算法的研究仍然是当今图像处理领域的一个研究热点。如何克服焊接过程中环境的干扰，有效地滤除噪声，准确可靠地提取目标边缘仍是未来需要努力的方向。
3、边缘检测
在图像处理技术的应用中，边缘检测的地位显得尤为重要，检测焊缝位置的关键是提取图像边缘。图像边缘是目标位置与背景的分界线。由于焊缝边缘有多种类型，所以焊缝轨迹有其复杂性。传统的边缘提取方法首先针对原始图像按照像素的某邻域来构造边缘检测算子，并考察图像的每个像素在某个邻域内灰度发生的变化，然后利用边缘邻近的一阶或二阶方向导数的变化规律进行边缘检测。将灰度值相差不大与位置相靠近的像素划成一个区域，提取图像灰度、纹理、颜色等特征。由于采用的被动视觉技术直接获取的焊缝图像，边缘检测是影响图像分析的一个关键步骤。目前经常采用的边缘检测算法包括梯度算子( Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、Krisch 算子等) 检测法、算子检测法、高斯 － 拉普拉斯( LOG) 算子检测法、Hough 变换法等。
4、特征提取
焊缝图像经过处理之后，下一步要进行焊缝的特征提取，即焊缝中心的提取。提取焊缝中心一般是通过对垂直于焊缝的方向进行扫描，将获取焊缝边缘点作为特征点以计算得到焊缝中心坐标。由于实际的焊缝在小范围内可近似为直线，因此可以采用最小二乘法等数学方法拟合出焊缝轨迹坐标。如果图像分割采用的是阈值分割的方法，那么分割出来的焊缝具有一定宽度，首先需要对焊缝进行细化得到单像素的线，然后再进行焊缝直线提取。由于焊接过程中多数为直线焊缝，因此从图像中提取直线是进行焊缝目标识别和特征分析的一个重要任务。目前有很多对焊缝中心进行提取的算法，主要包括 Hough 变换法、启发式连接、层次编组法等，并且基于数学形态学的细化算法和逐行搜索求平均值连线的方法是比较常用的方法。
