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本文研究了基于形态学处理的焊缝边缘检测方法，该方法在保证焊缝质量检测的同时，能够有效降噪，且保留图像有用信息。本文主要包括以下几个方面的内容：问题背景、转向架构架焊缝边缘检测研究现状、图像预处理技术与方法、以及焊缝图像边缘检测方法。
钢焊接结构因其复杂性，容易出现裂纹、漏焊、焊缝外观不规则等问题，这对焊缝质量检测提出了更高的要求。传统的边缘检测算子（如Sobel、Prewitt、Canny等）在应用中存在一定局限性，例如Sobel算子容易产生不封闭的区域，Laplace算子则会导致重响应。因此，开发一套高效、精度较高的焊缝边缘检测方法显得尤为重要。
随着工业自动化水平的提高，焊接自动化已成为关键技术之一。然而，传统的焊接制造过程中普遍存在的人为误差和机器人焊接中的噪声干扰，大量影响焊缝质量。我国近年来在转向架构架焊缝表面质量检测方面的研究较为薄弱，大多集中于强度分析和焊接温度场模拟，而对表面质量的图像检测研究相对较少。因此，研发高效的边缘检测算法具有一定的市场价值。
图像预处理是图像处理的基础步骤，主要包括中值滤波、白平衡处理和图像归一化等，目的是纠正图像缺陷，提升后续处理效果。在本研究中，首先对焊缝图像进行中值滤波处理以平滑图像，接着进行白平衡处理以均衡各像素灰度值，最后实施图像归一化处理以扩展图像的动态范围。
图像边缘是图像中灰度值剧烈变化的区域，通常由多个像素组成，反映了图像的主体特征。传统边缘检测方法主要基于一阶或二阶微分，例如Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。其中Sobel算子常用一阶水平微分值的峰值点作为边缘检测结果，而Canny算子则基于直方图对比，通过设置显著阈值来确定边缘点。
形态学处理是一种强泛函分析方法，通过对图像进行几何形状操作（如膨胀、收缩、平滑等），可以有效降噪、提取边缘或者填补空洞。基于形态学处理的边缘检测方法在炊焊缝图像分析中表现优异，因为其能有效削弱图像中的噪声干扰，同时保留重要结构信息。
以下是基于形态学处理的焊缝边缘检测算法的源代码示例：
close all;ps = imread('1.jpg');subplot(121);imshow(ps);background = imopen(ps, strel('disk', 4));% imshow(background);subplot(122);surf(double(background(1:4:end, 1:4:end)));zlim([0 256]);set(gca, 'Ydir', 'reverse');ps2 = imsubtract(ps, background);% figure, imshow(ps2)% axis([0 280 60 260])plot(ps(1:280, 110));clc;clear all;img = imread('1.jpg');subplot(121);imshow(img);xlabel('原始图像');img_1 = img(:,:,1);img_2 = img(:,:,2);img_3 = img(:,:,3);Y = 0.299*img_1 + 0.587*img_2 + 0.114*img_3;[m, n] = size(Y);k = Y(1,1);for i = 1:m for j = 1:n if Y(i,j) > k k = Y(i,j); k1 = i; k2 = j; end endend 运行上述代码可获得以下结果：处理后的焊缝图像不仅保留了关键边缘信息，还有效消除了背景噪声和多余的图像信息，呈现出清晰的焊缝轮廓。
备注：本文方法使用形态学处理算法，对焊缝图像进行二值化处理，显著提升了检测精度。完整代码可于QQ912100926联系获取。
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