感兴趣区域的确定方法、装置、处理器和焊接系统与流程

1.本技术涉及焊接图像处理的领域，具体而言，涉及一种感兴趣区域的确定方法、装置、计算机可读存储介质、处理器和焊接系统。


背景技术：

2.在利用激光视觉传感器对焊缝进行跟踪的过程中，焊缝图像的处理速度对焊缝跟踪系统的响应性有直接影响，为提高图像处理的速度，应先从图像中提取感兴趣区域，再根据感兴趣区域来控制焊接可以使得焊接的精度较好且速度较快。
3.目前，普遍采取的获取感兴趣区域的方法共有两种：人工手动选取或者模板匹配。
4.通过人工手动选取来提取感兴趣区域，需要人员参与，人工手动选取焊缝拐点区域，在需要高精度选取的工作场景下，人工手动选取的方法实用性较差，提取到的感兴趣区域也并不准确，效率也较低。
5.通过模板匹配来提取感兴趣区域，在实际焊接场景下，由于受到弧光、焊缝内部金属反光、母材上表面金属反光以及表面灰尘的影响，致使实际图像中的焊缝与模板焊缝有较大差别，进而造成模板匹配失效、无法准确提取感兴趣区域，例如，通过模板匹配来提取感兴趣区域，在图1中可以取得较好的效果，但是在图2中会造成模板匹配失效，进而无法准确提取感兴趣区域，进而导致无法准确地进行焊接。
6.因此，亟需一种可以自动且准确提取感兴趣区域的方法。
7.在背景技术部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的背景技术的理解，因此，背景技术中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。


技术实现要素：

8.本技术的主要目的在于提供一种感兴趣区域的确定方法、装置、计算机可读存储介质、处理器和焊接系统，以解决现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
9.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种感兴趣区域的确定方法，包括：获取初始焊缝图像；对所述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像；根据所述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域，其中，所述预定像素点为灰度值等于预定值的像素点，所述像素行包括纵坐标相等的多个所述像素点。
10.可选地，根据所述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域，包括：确定多个目标像素行，所述目标像素行为所述预定像素点的占比大于预定阈值的所述像素行；根据多个所述目标像素行确定目标连续区域，所述目标连续区域为行号连续的所述目标像素行形成的区域；根据所述目标连续区域的位置，确定所述感兴趣区域的位置。
11.可选地，确定多个目标像素行，包括：确定初始像素行，所述初始像素行至少包括一个所述预定像素点；筛选所述初始像素行中所述预定像素点的占比大于预定阈值且行号
处于预定范围内的所述像素行，得到多个所述目标像素行，所述预定像素点的占比为所述预定像素点的个数与所在的所述初始像素行的所述像素点的总数的比值。
12.可选地，根据多个所述目标像素行确定目标连续区域，包括：确定行号连续的多个所述目标像素行所在的区域为初始连续区域；确定面积最大的所述初始连续区域为所述目标连续区域。
13.可选地，根据所述目标连续区域的位置，确定所述感兴趣区域的位置，包括：确定所述目标连续区域的位置为所述感兴趣区域的位置。
14.可选地，在根据所述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域之后，所述方法还包括：对所述感兴趣区域进行纠偏，得到纠偏后的所述感兴趣区域。
15.可选地，对所述感兴趣区域进行纠偏，得到纠偏后的所述感兴趣区域，包括：计算多帧的所述二值化焊缝图像中的所述感兴趣区域的宽度的平均值；计算所述平均值与当前帧的所述感兴趣区域的宽度值的差值；在所述差值大于预定差值的情况下，将当前帧的所述感兴趣区域的宽度值调整为所述平均值。
16.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种感兴趣区域的确定装置，包括：获取单元，用于获取初始焊缝图像；处理单元，用于对所述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像；确定单元，用于根据所述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域，其中，所述预定像素点为灰度值等于预定值的像素点，所述像素行包括纵坐标相等的多个所述像素点。
17.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任意一种所述的方法。
18.根据本发明实施例的再一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任意一种所述的方法。
19.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种焊接系统，包括：焊接装置；感兴趣区域的确定装置，与所述焊接装置通信连接，所述感兴趣区域的确定装置用于执行任意一种所述的方法。
20.在本发明实施例中，首先获取初始焊缝图像，之后对所述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像，最后根据所述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域。该方法中，可以自动化获取初始焊缝图像的二值化焊缝图像，先确定预定像素点在所在像素行的占比，要确定的感兴趣区域中的像素行的预定像素点的个数应该比其他的像素行的预定像素点的个数多，预定像素点的占比应该较大，因此，根据预定像素点的占比可以直接且准确地确定感兴趣区域，该方法无需人工手动选取感兴趣区域，也无需采用模板匹配的方案来获取感兴趣区域，使得确定的感兴趣区域的准确度大大提高，进而解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
附图说明
21.构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
22.图1示出了采用模板匹配方法提取感兴趣区域的示意图；
23.图2示出了另一种采用模板匹配方法提取感兴趣区域的示意图；
24.图3示出了根据本技术的实施例的一种感兴趣区域的确定方法的流程示意图；
25.图4示出了中间焊缝图像的示意图；
26.图5示出了二值化焊缝图像的示意图；
27.图6示出了预定像素点的占比结果的示意图；
28.图7示出了根据本方案得到的感兴趣区域的示意图；
29.图8示出了根据本技术的实施例的一种感兴趣区域的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
30.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
31.为了使本技术领域的人员更好地理解本技术方案，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本技术保护的范围。
32.需要说明的是，本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
33.应该理解的是，当元件(诸如层、膜、区域、或衬底)描述为在另一元件“上”时，该元件可直接在该另一元件上，或者也可存在中间元件。而且，在说明书以及权利要求书中，当描述有元件“连接”至另一元件时，该元件可“直接连接”至该另一元件，或者通过第三元件“连接”至该另一元件。
34.正如背景技术中所说的，现有技术中无法准确提取感兴趣区域，为了解决上述问题，本技术的一种典型的实施方式中，提供了一种感兴趣区域的确定方法、装置、计算机可读存储介质、处理器和焊接系统。
35.根据本技术的实施例，提供了一种感兴趣区域的确定方法。图3是根据本技术实施例的感兴趣区域的确定方法的流程图。如图3所示，该方法包括以下步骤：
36.步骤s101，获取初始焊缝图像；
37.步骤s102，对上述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像；
38.步骤s103，根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域，其中，上述预定像素点为灰度值等于预定值的像素点，上述像素行包括纵坐标相等的多个上述像素点。
39.上述的方法中，首先获取初始焊缝图像，之后对上述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像，最后根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域。该方法中，可以自动化获取初始焊缝图像的二值化焊缝图像，先确定预定像素点
在所在像素行的占比，要确定的感兴趣区域中的像素行的预定像素点的个数应该比其他的像素行的预定像素点的个数多，预定像素点的占比应该较大，因此，根据预定像素点的占比可以直接且准确地确定感兴趣区域，该方法无需人工手动选取感兴趣区域，也无需采用模板匹配的方案来获取感兴趣区域，使得确定的感兴趣区域的准确度大大提高，进而解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
40.具体地，根据附图1和附图2可知，图中拐点所在的区域即为要确定的感兴趣区域，感兴趣区域的像素行中，白色的像素点的占比是最多的，拐点所在的区域从左到右几乎都有白色的像素点分布，因此，通过预定像素点的占比，可以准确地定位到拐点所在的区域，即可以准确地确定感兴趣区域。
41.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
42.本技术的一种具体的实施例中，对上述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像，包括：采用中值滤波算法对上述初始焊缝图像进行处理，得到中间焊缝图像；采用自适应阈值分割算法对上述中间焊缝图像进行处理，得到上述二值化焊缝图像。该实施例中，通过中值滤波算法对初始焊缝图像进行处理，可以剔除图像中的孤立噪声点，再通过自适应阈值分割算法对中间焊缝图像进行处理，可以将中间焊缝图像转换为有两种像素值的二值化焊缝图像，这样图像只有两种灰度值，保证了后续对图像进行处理时的速度较快。
43.一种实施例中，得到的中间焊缝图像如图4所示，得到的二值化焊缝图像如图5所示，二值化焊缝图像至包含了0和255这两种灰度值，0表示黑色，255表示白色，这样使得后可以更为准确地来确定预定像素点的占比。
44.本技术的一种实施例中，根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域，包括：确定多个目标像素行，上述目标像素行为上述预定像素点的占比大于预定阈值的上述像素行；根据多个上述目标像素行确定目标连续区域，上述目标连续区域为行号连续的上述目标像素行形成的区域；根据上述目标连续区域的位置，确定上述感兴趣区域的位置。该实施例中，根据的目标连续区域的位置可以更为准确地确定感兴趣区域的位置，进而进一步解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
45.本技术的再一种实施例中，确定多个目标像素行，包括：确定初始像素行，上述初始像素行至少包括一个上述预定像素点；筛选上述初始像素行中上述预定像素点的占比大于预定阈值且行号处于预定范围内的上述像素行，得到多个上述目标像素行，上述预定像素点的占比为上述预定像素点的个数与所在的上述初始像素行的上述像素点的总数的比值。该实施例中，可以从二值化焊缝图像中计算得到行数和列数，从二值化焊缝图像中的左上角到右下角逐行遍历图像，读取初始像素行的预定像素点的灰度值，并且统计预定像素点的个数，再计算预定像素点在所在的初始像素行的像素点的总数的比值，且将行号处于预定范围内的初始像素行作为目标像素行，可以得到准确的多个目标像素行，这样进一步保证了后续可以根据准确的多个目标像素行来准确地确定目标连续区域。
46.具体地，计算二值化焊缝图像中的行数img_rows和列数img_cols，遍历二值化焊缝图像后，统计预定像素点num_0_pixl的个数，预定像素点的灰度值为0，计算预定像素比的占比，zero_rate，采用以下公式来进行计算：zero_rate＝num_0_pixl/img_cols，得到预
定像素点的占比结果图，如图6所示，在图6中设定一个预定阈值t，保留预定像素点的占比大于t的行号，放入数组possible_row中，再对数组进行处理，一般来说，焊缝的位置分布在二值化焊缝图像中的中间位置，因此，行号可以不处于图像的最上边或者最下边，保留行号处于预定范围内的初始像素行，预定范围为[img_row/5,img_row*4/5]，并存入数组possible_row_2中。
[0047]
本技术的又一种实施例中，根据多个上述目标像素行确定目标连续区域，包括：确定行号连续的多个上述目标像素行所在的区域为初始连续区域；确定面积最大的上述初始连续区域为上述目标连续区域。该实施例中，初始连续区域有多个，而二值化焊缝图像中感兴趣区域应该所占面积较大，因此，获取面积最大的初始连续区域，将其作为目标连续区域，这样进一步保证了后续可以根据目标连续区域来准确地确定感兴趣区域。
[0048]
具体地，数组possible_row_2中存在多个初始连续区域，分别计算多个初始连续区域的面积s，如图6中所示，在大于0.1的区域中，是存在多个初始连续区域的，对比图4的二值化焊缝图像，只有焊缝拐点所处的区域中预定像素点的个数最多且面积最大，因此，选取面积最大的初始连续区域，将其作为目标连续区域，后续根据目标连续区域再确定感兴趣区域。
[0049]
本技术的另一种实施例中，根据上述目标连续区域的位置，确定上述感兴趣区域的位置，包括：确定上述目标连续区域的位置为上述感兴趣区域的位置。该实施例中，可以进一步直接且准确地确定目标连续区域即为感兴趣区域，进一步直接且准确地确定目标连续区域的位置即为感兴趣区域的位置，进而进一步解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0050]
一种实施例中，确定上述目标连续区域的位置为上述感兴趣区域的位置，包括：确定上述目标连续区域的上边界线所在的位置为上述感兴趣区域的起始位置；确定上述目标连续区域的下边界线所在的位置为上述感兴趣区域的末端位置；确定上述目标连续区域的左边界线所在的位置为上述感兴趣区域的左边界线的位置；确定上述目标连续区域的右边界线所在的位置为上述感兴趣区域的右边界线的位置；确定上述目标连续区域的上述上边界线所在的位置的行号和下边界线所在的位置的行号的差值为上述感兴趣区域的宽度；确定上述目标连续区域的左边界线所在的位置的列号和右边界线所在的位置的列号的差值为上述感兴趣区域的长度；根据上述起始位置、上述末端位置、上述感兴趣区域的左边界线的位置和上述感兴趣区域的右边界线的位置确定上述感兴趣区域的位置。该实施例中，可以进一步准确地确定感兴趣区域的所在位置，进而进一步解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0051]
具体地，目标连续区域的行号有一个行号区间的，行号区间中包括行号为最小值的目标像素行，还包括行号为最大值的目标像素行，最小值为行号区间的左值，最大值为行号区间的右值，行号区间的左值即为目标连续区域的上边界线的位置，确定目标连续区域的上边界线的位置为感兴趣区域起始位置，再确定感兴趣区域的尺寸，确定感兴趣区域的宽度和长度，将目标连续区域的行号区间的左值作为感兴趣区域的上边界线up_line，将目标连续区域的长度longth作为感兴趣区域的宽度，目标连续区域的面积是通过以下公式得到的：s＝img_cols*longth。
[0052]
一种具体的实施例中，如图6中所示，目标连续区域的行号的行号区间为[573,
617]，实际上，目标连续区域即为感兴趣，感兴趣区域也是从图像的第573行开始，到617行终止，那么，确定行号区间的左值为感兴趣区域的上边界线，即573行为感兴趣区域的上边界线，而目标连续区域的长度为行号区间的最小值和最大值的差值，即为617-573，得到目标连续区域的长度为44，感兴趣区域的宽度即为44，一般的感兴趣区域应为矩形的区域，因此，将目标连续区域的所有的像素行的列数的总和来作为感兴趣区域的长度，这样，可以的得到一个准确的感兴趣区域。
[0053]
再一种实施例中，得到的目标连续区域为一个包含拐点的矩形区域，可以是如图7所示的两条直线所构成的区域，可以将目标连续区域进行水平缩放，即从区域的左右两边向中间进行缩放，缩放到预定比例，缩放过程中，需要保证两个拐点始终在目标连续区域内，因为两个拐点所在的区域应该是感兴趣区域，因此，对目标连续区域进行缩放，得到缩放后的目标连续区域，确定缩放后的目标连续区域的位置为感兴趣区域的位置。
[0054]
为了进一步保证感兴趣区域的准确性较好，本技术的再一种实施例中，在根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域之后，上述方法还包括：对上述感兴趣区域进行纠偏，得到纠偏后的上述感兴趣区域。
[0055]
具体地，在对感兴趣区域的跟踪过程中，可能存在定位偏差的情况，例如，感兴趣区域不能将焊缝拐点的区域完全覆盖，因此，本方案在确定了感兴趣区域之后，还要对感兴趣区域进行纠偏，进一步保证了感兴趣区域的准确性较好。
[0056]
本技术的一种具体的实施例中，对上述感兴趣区域进行纠偏，得到纠偏后的上述感兴趣区域，包括：计算多帧的上述二值化焊缝图像中的上述感兴趣区域的宽度的平均值；计算上述平均值与当前帧的上述感兴趣区域的宽度值的差值；在上述差值大于预定差值的情况下，将当前帧的上述感兴趣区域的宽度值调整为上述平均值。该实施例中，通过对感兴趣区域的宽度进行纠偏，可以进一步保证感兴趣区域的准确性较高，进而进一步解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0057]
具体地，设定在1s之内，焊缝的物理位置以及其环境光照情况不会出现变化，相机帧率为fps，新建一个容量为fps*1s大小的数组hg，当数组的容量满时(即hg数组中，元素数量与fps值一致时)，数组元素清空，从第一帧开始，计算感兴趣区域的宽度值，并存入数组hg中，在只有第一帧的情况下，平均值即为第一帧的感兴趣区域的宽度值，在存在多帧的情况下，平均值即为多帧的感兴趣区域的宽度的平均值，设定预定差值为δh，计算平均值和当前帧的感兴趣区域的宽度值的差值，如果差值大于δh，将当前帧的感兴趣区域的宽度值调整为平均值，如果差值小于δh，当前帧的感兴趣区域的宽度值不变，在hg数组容量装满时，进行元素清空，将当前帧的感兴趣区域的宽度值重新存入hg数组再进行计算，直到所有帧的感兴趣区域的宽度值都以计算完毕。
[0058]
更为具体地，采用本技术的方案最后得到的感兴趣区域如图7所示，图中框出的部分即为感兴趣区域。
[0059]
本技术实施例还提供了一种感兴趣区域的确定装置，需要说明的是，本技术实施例的感兴趣区域的确定装置可以用于执行本技术实施例所提供的用于感兴趣区域的确定方法。以下对本技术实施例提供的感兴趣区域的确定装置进行介绍。
[0060]
图8是根据本技术实施例的感兴趣区域的确定装置的示意图。如图8所示，该装置包括：
[0061]
获取单元10，用于获取初始焊缝图像；
[0062]
处理单元20，用于对上述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像；
[0063]
确定单元30，用于根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域，其中，上述预定像素点为灰度值等于预定值的像素点，上述像素行包括纵坐标相等的多个上述像素点。
[0064]
上述的装置中，获取单元获取初始焊缝图像，处理单元对上述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像，确定单元根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域。该装置中，可以自动化获取初始焊缝图像的二值化焊缝图像，先确定预定像素点在所在像素行的占比，要确定的感兴趣区域中的像素行的预定像素点的个数应该比其他的像素行的预定像素点的个数多，预定像素点的占比应该较大，因此，根据预定像素点的占比可以直接且准确地确定感兴趣区域，该装置无需人工手动选取感兴趣区域，也无需采用模板匹配的方案来获取感兴趣区域，使得确定的感兴趣区域的准确度大大提高，进而解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0065]
具体地，根据附图1和附图2可知，图中拐点所在的区域即为要确定的感兴趣区域，感兴趣区域的像素行中，白色的像素点的占比是最多的，拐点所在的区域从左到右几乎都有白色的像素点分布，因此，通过预定像素点的占比，可以准确地定位到拐点所在的区域，即可以准确地确定感兴趣区域。
[0066]
本技术的一种具体的实施例中，处理单元包括第一处理模块和第二处理模块，第一处理模块用于采用中值滤波算法对上述初始焊缝图像进行处理，得到中间焊缝图像；第二处理模块用于采用自适应阈值分割算法对上述中间焊缝图像进行处理，得到上述二值化焊缝图像。该实施例中，通过中值滤波算法对初始焊缝图像进行处理，可以剔除图像中的孤立噪声点，再通过自适应阈值分割算法对中间焊缝图像进行处理，可以将中间焊缝图像转换为有两种像素值的二值化焊缝图像，这样图像只有两种灰度值，保证了后续对图像进行处理时的速度较快。
[0067]
一种实施例中，得到的中间焊缝图像如图4所示，得到的二值化焊缝图像如图5所示，二值化焊缝图像至包含了0和255这两种灰度值，0表示黑色，255表示白色，这样使得后可以更为准确地来确定预定像素点的占比。
[0068]
本技术的一种实施例中，确定单元包括第一确定模块、第二确定模块和第三确定模块，第一确定模块用于确定多个目标像素行，上述目标像素行为上述预定像素点的占比大于预定阈值的上述像素行；第二确定模块用于根据多个上述目标像素行确定目标连续区域，上述目标连续区域为行号连续的上述目标像素行形成的区域；第三确定模块用于根据上述目标连续区域的位置，确定上述感兴趣区域的位置。该实施例中，根据的目标连续区域的位置可以更为准确地确定感兴趣区域的位置，进而进一步解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0069]
本技术的再一种实施例中，第一确定模块包括第一确定子模块和筛选子模块，第一确定子模块用于确定初始像素行，上述初始像素行至少包括一个上述预定像素点；筛选子模块用于筛选上述初始像素行中上述预定像素点的占比大于预定阈值且行号处于预定范围内的上述像素行，得到多个上述目标像素行，上述预定像素点的占比为上述预定像素点的个数与所在的上述初始像素行的上述像素点的总数的比值。该实施例中，可以从二值
化焊缝图像中计算得到行数和列数，从二值化焊缝图像中的左上角到右下角逐行遍历图像，读取初始像素行的预定像素点的灰度值，并且统计预定像素点的个数，再计算预定像素点在所在的初始像素行的像素点的总数的比值，且将行号处于预定范围内的初始像素行作为目标像素行，可以得到准确的多个目标像素行，这样进一步保证了后续可以根据准确的多个目标像素行来准确地确定目标连续区域。
[0070]
具体地，计算二值化焊缝图像中的行数img_rows和列数img_cols，遍历二值化焊缝图像后，统计预定像素点num_0_pixl的个数，预定像素点的灰度值为0，计算预定像素比的占比，zero_rate，采用以下公式来进行计算：zero_rate＝num_0_pixl/img_cols，得到预定像素点的占比结果图，如图6所示，在图6中设定一个预定阈值t，保留预定像素点的占比大于t的行号，放入数组possible_row中，再对数组进行处理，一般来说，焊缝的位置分布在二值化焊缝图像中的中间位置，因此，行号可以不处于图像的最上边或者最下边，保留行号处于预定范围内的初始像素行，预定范围为[img_row/5,img_row*4/5]，并存入数组possible_row_2中。
[0071]
本技术的又一种实施例中，第二确定模块包括第二确定子模块和第三确定子模块，第二确定子模块用于确定行号连续的多个上述目标像素行所在的区域为初始连续区域；第三确定子模块用于确定面积最大的上述初始连续区域为上述目标连续区域。该实施例中，初始连续区域有多个，而二值化焊缝图像中感兴趣区域应该所占面积较大，因此，获取面积最大的初始连续区域，将其作为目标连续区域，这样进一步保证了后续可以根据目标连续区域来准确地确定感兴趣区域。
[0072]
具体地，数组possible_row_2中存在多个初始连续区域，分别计算多个初始连续区域的面积s，如图6中所示，在大于0.1的区域中，是存在多个初始连续区域的，对比图4的二值化焊缝图像，只有焊缝拐点所处的区域中预定像素点的个数最多且面积最大，因此，选取面积最大的初始连续区域，将其作为目标连续区域，后续根据目标连续区域再确定感兴趣区域。
[0073]
本技术的另一种实施例中，第三确定模块包括第四确定子模块，第四确定子模块用于确定上述目标连续区域的位置为上述感兴趣区域的位置。该实施例中，可以进一步直接且准确地确定目标连续区域即为感兴趣区域，进一步直接且准确地确定目标连续区域的位置即为感兴趣区域的位置，进而进一步解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0074]
一种实施例中，第四确定子模块还用于确定上述目标连续区域的上边界线所在的位置为上述感兴趣区域的起始位置；第四确定子模块还用于确定上述目标连续区域的下边界线所在的位置为上述感兴趣区域的末端位置；第四确定子模块还用于确定上述目标连续区域的左边界线所在的位置为上述感兴趣区域的左边界线的位置；第四确定子模块还用于确定上述目标连续区域的右边界线所在的位置为上述感兴趣区域的右边界线的位置；第四确定子模块还用于确定上述目标连续区域的上述上边界线所在的位置的行号和下边界线所在的位置的行号的差值为上述感兴趣区域的宽度；第四确定子模块还用于确定上述目标连续区域的左边界线所在的位置的列号和右边界线所在的位置的列号的差值为上述感兴趣区域的长度；根据上述起始位置、上述末端位置、上述感兴趣区域的左边界线的位置和上述感兴趣区域的右边界线的位置确定上述感兴趣区域的位置。该实施例中，可以进一步准
确地确定感兴趣区域的所在位置，进而进一步解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0075]
具体地，目标连续区域的行号有一个行号区间的，行号区间中包括行号为最小值的目标像素行，还包括行号为最大值的目标像素行，最小值为行号区间的左值，最大值为行号区间的右值，行号区间的左值即为目标连续区域的上边界线的位置，确定目标连续区域的上边界线的位置为感兴趣区域起始位置，再确定感兴趣区域的尺寸，确定感兴趣区域的宽度和长度，将目标连续区域的行号区间的左值作为感兴趣区域的上边界线up_line，将目标连续区域的长度longth作为感兴趣区域的宽度，目标连续区域的面积是通过以下公式得到的：s＝img_cols*longth。
[0076]
一种具体的实施例中，如图6中所示，目标连续区域的行号的行号区间为[573,617]，实际上，目标连续区域即为感兴趣，感兴趣区域也是从图像的第573行开始，到617行终止，那么，确定行号区间的左值为感兴趣区域的上边界线，即573行为感兴趣区域的上边界线，而目标连续区域的长度为行号区间的最小值和最大值的差值，即为617-573，得到目标连续区域的长度为44，感兴趣区域的宽度即为44，一般的感兴趣区域应为矩形的区域，因此，将目标连续区域的所有的像素行的列数的总和来作为感兴趣区域的长度，这样，可以的得到一个准确的感兴趣区域。
[0077]
再一种实施例中，得到的目标连续区域为一个包含拐点的矩形区域，可以是如图7所示的两条直线所构成的区域，可以将目标连续区域进行水平缩放，即从区域的左右两边向中间进行缩放，缩放到预定比例，缩放过程中，需要保证两个拐点始终在目标连续区域内，因为两个拐点所在的区域应该是感兴趣区域，因此，对目标连续区域进行缩放，得到缩放后的目标连续区域，确定缩放后的目标连续区域的位置为感兴趣区域的位置。
[0078]
为了进一步保证感兴趣区域的准确性较好，本技术的再一种实施例中，上述装置还包括纠偏单元，纠偏单元用于在根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域之后，对上述感兴趣区域进行纠偏，得到纠偏后的上述感兴趣区域。
[0079]
具体地，在对感兴趣区域的跟踪过程中，可能存在定位偏差的情况，例如，感兴趣区域不能将焊缝拐点的区域完全覆盖，因此，本方案在确定了感兴趣区域之后，还要对感兴趣区域进行纠偏，进一步保证了感兴趣区域的准确性较好。
[0080]
本技术的一种具体的实施例中，纠偏单元包括第一计算模块、第二计算模块和调整模块，第一计算模块用于计算多帧的上述二值化焊缝图像中的上述感兴趣区域的宽度的平均值；第二计算模块用于计算上述平均值与当前帧的上述感兴趣区域的宽度值的差值；调整模块用于在上述差值大于预定差值的情况下，将当前帧的上述感兴趣区域的宽度值调整为上述平均值。该实施例中，通过对感兴趣区域的宽度进行纠偏，可以进一步保证感兴趣区域的准确性较高，进而进一步解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0081]
具体地，设定在1s之内，焊缝的物理位置以及其环境光照情况不会出现变化，相机帧率为fps，新建一个容量为fps*1s大小的数组hg，当数组的容量满时(即hg数组中，元素数量与fps值一致时)，数组元素清空，从第一帧开始，计算感兴趣区域的宽度值，并存入数组hg中，在只有第一帧的情况下，平均值即为第一帧的感兴趣区域的宽度值，在存在多帧的情况下，平均值即为多帧的感兴趣区域的宽度的平均值，设定预定差值为δh，计算平均值和当前帧的感兴趣区域的宽度值的差值，如果差值大于δh，将当前帧的感兴趣区域的宽度值
调整为平均值，如果差值小于δh，当前帧的感兴趣区域的宽度值不变，在hg数组容量装满时，进行元素清空，将当前帧的感兴趣区域的宽度值重新存入hg数组再进行计算，直到所有帧的感兴趣区域的宽度值都以计算完毕。
[0082]
更为具体地，采用本技术的方案最后得到的感兴趣区域如图7所示，图中框出的部分即为感兴趣区域。
[0083]
上述感兴趣区域的确定装置包括处理器和存储器，上述获取单元、处理单元和确定单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
[0084]
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来准确提取感兴趣区域。
[0085]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存储芯片。
[0086]
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述感兴趣区域的确定方法。
[0087]
本发明实施例提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述感兴趣区域的确定方法。
[0088]
本技术实施例还提供了一种焊接系统，该系统包括焊接转置和感兴趣区域的确定装置，感兴趣区域的确定装置与上述焊接装置通信连接，上述感兴趣区域的确定装置用于执行任意一种上述的方法。
[0089]
上述的焊接系统中，由于包括了任意一种感兴趣区域的确定方法，该方法中，可以自动化获取初始焊缝图像的二值化焊缝图像，先确定预定像素点在所在像素行的占比，要确定的感兴趣区域中的像素行的预定像素点的个数应该比其他的像素行的预定像素点的个数多，预定像素点的占比应该较大，因此，根据预定像素点的占比可以直接且准确地确定感兴趣区域，该方法无需人工手动选取感兴趣区域，也无需采用模板匹配的方案来获取感兴趣区域，使得确定的感兴趣区域的准确度大大提高，进而解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0090]
本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现至少以下步骤：
[0091]
步骤s101，获取初始焊缝图像；
[0092]
步骤s102，对上述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像；
[0093]
步骤s103，根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域，其中，上述预定像素点为灰度值等于预定值的像素点，上述像素行包括纵坐标相等的多个上述像素点。
[0094]
本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
[0095]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序：
[0096]
步骤s101，获取初始焊缝图像；
[0097]
步骤s102，对上述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像；
[0098]
步骤s103，根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域，其中，上述预定像素点为灰度值等于预定值的像素点，上述像素行包括纵坐标相等的多个上述像素点。
[0099]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0100]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0101]
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0102]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0103]
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0104]
从以上的描述中，可以看出，本技术上述的实施例实现了如下技术效果：
[0105]
1)、本技术的感兴趣区域的确定方法，首先获取初始焊缝图像，之后对上述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像，最后根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域。该方法中，可以自动化获取初始焊缝图像的二值化焊缝图像，先确定预定像素点在所在像素行的占比，要确定的感兴趣区域中的像素行的预定像素点的个数应该比其他的像素行的预定像素点的个数多，预定像素点的占比应该较大，因此，根据预定像素点的占比可以直接且准确地确定感兴趣区域，该方法无需人工手动选取感兴趣区域，也无需采用模板匹配的方案来获取感兴趣区域，使得确定的感兴趣区域的准确度大大提高，进而解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0106]
2)、本技术的感兴趣区域的确定装置，获取单元获取初始焊缝图像，处理单元对上述初始焊缝图像进行处理，得到二值化焊缝图像，确定单元根据上述二值化焊缝图像的各像素行的预定像素点的占比，确定感兴趣区域。该装置中，可以自动化获取初始焊缝图像的二值化焊缝图像，先确定预定像素点在所在像素行的占比，要确定的感兴趣区域中的像素行的预定像素点的个数应该比其他的像素行的预定像素点的个数多，预定像素点的占比应
该较大，因此，根据预定像素点的占比可以直接且准确地确定感兴趣区域，该装置无需人工手动选取感兴趣区域，也无需采用模板匹配的方案来获取感兴趣区域，使得确定的感兴趣区域的准确度大大提高，进而解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0107]
3)、本技术的焊接系统，由于包括了任意一种感兴趣区域的确定方法，该方法中，可以自动化获取初始焊缝图像的二值化焊缝图像，先确定预定像素点在所在像素行的占比，要确定的感兴趣区域中的像素行的预定像素点的个数应该比其他的像素行的预定像素点的个数多，预定像素点的占比应该较大，因此，根据预定像素点的占比可以直接且准确地确定感兴趣区域，该方法无需人工手动选取感兴趣区域，也无需采用模板匹配的方案来获取感兴趣区域，使得确定的感兴趣区域的准确度大大提高，进而解决了现有技术中无法准确提取感兴趣区域的问题。
[0108]
以上上述仅为本技术的优选实施例而已，并不用于限制本技术，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。