基于改进Steger算法和霍夫检测的激光条纹特征提取
Abstract
为了准确实时地获取焊缝信息来实现智能焊接，提出了一种基于改进Steger算法和霍夫检测的激光条纹特征提取框架。首先，对采集的激光条纹进行焊缝图像预处理，采用中值滤波和双边滤波的组合滤波去噪，用Otsu阈值分割提取激光条纹，并通过形态学运算去除小噪点。然后，由于传统Steger算法提取效率低，采用改进Steger算法设置阈值专注于感兴趣区域以提高算法效率，初步提取出存在断点的光条中心线。最后，通过Hough变换检测出光条中心线中所有直线，通过设定特征点所在的特定区域来从不同直线之间的交点筛选出焊缝特征角点。实验结果表明：去噪后峰值信噪比均大于30 dB。改进的Steger算法平均提取时间为0.070 093 s，比传统Steger算法提速了1倍以上，满足实时性要求。最终提取出的焊缝特征角点坐标误差为毫米级，满足焊接要求。
Fields of Study & Subjects
Image and Object Detection Techniques
Optical measurement and interference techniques
Industrial Vision Systems and Defect Detection
Publication details
- Journal / source
- Journal of Applied Optics
- Volume
- 47
- Issue
- 1
- Pages
- 98–105
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- EN