自從20世紀60年代第一臺激光設備的誕生和應用開始，激光切割技術在我國工業(yè)加工領域被飛速發(fā)展，以光纖激光切割機來講，其應用非常廣泛，囊括了很多行業(yè)，包括廣告標牌制作，鈑金加工，機箱機柜制作等等各個方面，而市場的需求也是高達千萬，為廣闊的市場添加了新的生機。但該機器在我國仍處于展階段，在加工過程中多以人工判斷和操作為主，生產(chǎn)效率受人發(fā)為影響很大，很難做到智能化，自動化，標準化。文章將機器視覺結合數(shù)控激光系統(tǒng)，通過圖像采集，圖像邊緣檢測，目標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。 
   1、智能光纖激光切割機總體流程：基于機器視覺的智能激光切割機控制算法研究的具體實現(xiàn)方法是：通過圖像傳感器對目標圖像進行采集并轉換成模擬電信號，模擬信號轉換后傳輸至圖像處理系統(tǒng)，在對圖像分析前，為減少噪音，光照不均勻等因素對圖像的質(zhì)量的影響，需進行圖像預處理，其基本工作流程如圖1所示，根據(jù)Sober算子法進行圖案輪廓的邊緣檢測，用八領域搜索算法實現(xiàn)邊緣軌跡跟蹤。生成切割軌跡，由激光切割機完成部件的加工。 
   2、圖像處理方法：數(shù)字圖像在計算機上以位圖的形式保存，即像素點構成的矩陣，而每個像素點需要以三個字節(jié)表述，因此為加快計算機的運行速度，需把亮度值進行量化，將彩色圖像轉換為灰度圖像，在這里使用NI Vision Assistant工具對圖像進行灰度化處理，處理結果如圖2所示。 
   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。噪聲惡化圖像質(zhì)量，使圖像模糊，甚至淹沒需要檢測的特征，給圖像的分析帶來困難，因此需要進行濾波處理，這里采用中值濾波，利用其含有奇數(shù)個像素的移動窗口，對圖像進行從左到右，從上到下逐行進行移動，用窗口中灰度的中值代替中心像素的灰度值，作為中值濾波器的輸出，其數(shù)學表達f（x，y）=midianSf（x，y） 
式中，S為當前點（x，y）的鄰域；median?q表示取中值。中值濾波作為一種主要用來抑制脈沖噪聲的典型非線性低通濾波器，能夠在較好的保護目標邊緣的同時，徹底濾除干擾性尖銳噪聲，得到高質(zhì)量的圖像。 
   3、圖像邊緣檢測：圖像邊緣是圖像最基本的一個特征，邊緣處是圖像信息最集中的地方，是圖像一個屬性區(qū)域到另一個屬性區(qū)域的交接處，圖像邊緣檢測在機器視覺的基礎階段起著關鍵作用，主要是通過差分算子，并由圖像的亮度計算其梯度的變化，從而檢測出其邊緣，這里運用Sobel邊緣檢測算子，其原理是在3×3的鄰域內(nèi)做灰度加權和差分運算，利用像素點上下左右相鄰點的灰度加權算法，依據(jù)在邊緣點處達到極值這一現(xiàn)象進行邊緣檢測。 
   4、邊緣輪廓跟蹤：在識別圖像中輪廓時，往往需要對目標邊緣作跟蹤邊界的。在圖像處理中，可以根據(jù)圖像的某個像素的周圍有8個點與之接壤，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像素點篩選，按照從左到右，從上到下的掃描方式來對目標區(qū)域邊緣像素點進行搜索，直到找到目標像素位置，記錄該點的坐標，并將其作為新的搜索起點，在當前的搜索方向基礎上逆時針旋轉依次對像素進行判斷，生成數(shù)據(jù)。 
   5、結論 
   采用NI Vision Assistant圖像處理軟件，利用機器視覺系統(tǒng)直接采集圖像并對圖像進行邊緣跟蹤，提取邊緣輪廓，將圖像信息轉為數(shù)組數(shù)據(jù)并提供給光纖激光切割機控制器控制刀頭完成對對金屬板材的自動切割過程。目前，所研究的算法能對圖像清晰，輪廓不存在斷裂且具有較好區(qū)分度的圖案進行自動尋邊切割。
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