基于图像处理的爬壁机器人焊缝识别与跟踪

杨玥旻，闫维新

(上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200240)

0 引言

随着工业自动化与智能化的不断发展，爬壁机器人由于其高度的灵活性与机动性，引起了研究者的广泛关注。爬壁机器人根据其吸附方式的不同，主要分为真空吸附式、磁吸附式和静电吸附式；根据其移动机构的不同，可分为轮式、履带式、足式和轨道式等[1]。国内爬壁机器人的研究大多偏重于应用型，主要用于油罐、管道和船体壁面等的清洗除锈及焊缝检测[2]。为实现爬壁机器人的焊缝跟踪，引导其沿焊缝行进，需要获取更准确的焊缝位置信息。非接触的视觉传感器，被广泛应用于焊缝跟踪过程中。针对不同的应用环境，研究者分别讨论了基于单目视觉的方法、基于双目视觉的方法，以及基于激光机构光与视觉传感器相结合的方法，获取焊缝的二维或者三维立体信息[3-5]。

对于采集到的图像信息，一般有2种处理方法：空间域和频域。空间域方法是把图像看作平面上各个像素组成的集合，直接对像素点进行处理；频域方法需先对图像进行正交变换后，再处理变换域的系数矩阵[6]。由于数字图像信息量大、处理器运算速度有限，而频域方法计算过程不直观、计算量大，不满足实时性要求，更常用的是空间域方法，如图像模板匹配、模式识别等。

本文的爬壁机器人，应用于三峡水电站发电机组压力钢管的焊缝检测，管道直径不小于12.5 m，机器人需要高空作业。考虑到吸附力与机器人自重限制，希望视觉系统尽可能简单；……