三维计算机视觉及其在焊接中的应用

　　焊接过程是一个电、光、热、力等综合作用下的复杂的物理化学过程，为实现焊接生产的机械化和自动化，科技人员不断地致力于开发机械、机电、电磁、电容、超声、红外、光电、激光、视觉、电弧、光谱等多种形式的弧焊传感器。事实上，人类感知外界环境，80%以上是通过视觉得到的。同样，熟练的焊工主要通过其视觉来从事焊接操作与控制。随着计算机视觉技术的发展，借助于CCD摄像机、红外摄像仪、X射线探伤仪、高速摄像机等图像传感设备及智能化的处理方法，许多机器人及特定的自动焊机也具备了一定的视觉功能。它们不仅可以模拟熟练焊工的视觉感知能力，而且可以超越人类局限，完成诸如：获取并处理强弧光及飞溅干扰下的焊缝图像、实时提取焊接熔池特征参数、预测焊缝的组织、结构及性能等工作，实现在人类难以直接作业的特殊场合(如水下、空间、核辐射环境等)下的自动焊接，确保焊缝质量的稳定性和可靠性。

　　笔者介绍了三维计算机视觉技术，综述该技术在焊接中的典型应用实例，并在此基础上指出了当前存在的问题及未来的发展趋势。

　　1 三维计算机视觉

　　在使用摄像机对一个3D目标进行摄像得到目标的二维图像的过程中，丢失了一些形状信息，同时另外一些信息以各种各样的形式，如：阴影、纹理、轮廓、遮挡、光流等信息保留在物体的图像中，因此通过物体的图像、图像中隐含的线索和其他已知条件、假设条件可以得到物体的形状信息和尺寸。三维计算机视觉就是研究由2D图像恢复场景目标即3D信息的一门学科。目前用于三维恢复的方法主要有：结构光法、立体视觉法、光流法、光度立体法、阴影法和纹理法。

　　结构光成像和三维恢复 经典的结构光三维视觉方法是将基准光栅条纹结构光投影到物体表面，条纹随着物体表面形状的变化而发生畸变，摄像机摄取物体表面图像，然后采用计算机图像技术，从被物体表面形状所调制了的畸变条纹模式中，提取出物体的三维信息。工业应用中很少采用基准光栅条纹结构光，而是采用一种简化的激光扫描照射系统。这种方法的计算精度高，但价格昂贵、设备庞大，限制了其应用范围。

　　立体视觉方法 属于双目或者多目视觉，采用两个或者多个摄像机从不同的位置拍摄图像，通过三角测距原理得到物体的三维尺寸。其缺点是设备安装复杂，需要在多幅图像之间进行对应点的匹配。

　　光流法 当目标在相机前运动或相机在一个固定的环境中运动时我们都能获得对应的图像变化，这些变化可用来恢复(获得)相机和目标间的相对运动以及场景中多个目标间的相互关系。在具体技术上就是通过求解光流方程来求取表面朝向。要求：(1)图像要有足够的采样密度;(2)在图像平面中每一点上的灰度变化应该完全是由图像中模式的运动引起的，不应该包括反射性质变化带来的影响。其缺点是需要控制照明或物体运动且条件要求苛刻，适用范围窄。