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通过对上述各种方法的分析，我们知道，要获得清晰，高质量的焊接熔池的图像，首先要做的就是要排除在焊接过程中所引起的弧光、飞溅以及空气杂质的印象，所以有必要在摄像头外面施加一套既不影响摄像机正常工作又能安全、高效、快捷的捕捉到熔池图像的外保护装置，只是本课题研究的首要任务，其次，在解决上一问题后，我们要通过不断调整摄像机的位置以期获得最佳拍摄地点，这样才能保证熔池质量，在处理所得图像时，可以借鉴灰度图像的处理方法进行处理。
1.3 图像不变量分析方法的研究概况
不变量最早可追溯到由Hu 提出二文不变矩理论,后经推广,人们又得到了许多其他形式的不变矩[17] 。不变矩是对物体区域内部特征的描述,具有较好的抗噪性能,因而在目标识别中得到了广泛应用。此外,在目标识别中常用的不变量还有Zahn 提出的傅里叶描述子。然而这两类不变量只包含平移、旋转和比例缩放不变性,不能很好地描述摄像机成像变换过程。Arbter 和Synder[18]对傅里叶描述子进行了推广,使其具有仿射不变性,可以用于由2D 图像识别3D 目标。但是,用傅里叶系数构造不变量的过程相当烦琐,且计算时要依赖于物体的整个轮廓线,因此计算量很大。
由杨晗老师等人提出了利用灰度图像进行目标识别[19]。根据射影变换的定义，导出了两组射影不变量，然后给出了利用哈希表进行模型数据存储和查找的识别算法。最后利用实验验证着两组不变量的不变性和可区分性。
使用该方法在很大程度上提高了目标图像分割的准确率和精度;使用局部门限处理方法解决了亮度分布不均图像的二值化问题;提出了一种基于连续子集的迭代分割算法,实现了粘连和断裂数字的精确切分,为识别奠定了很好的基础。
为了研究彩色图像的矩不变量特性，朱明老师等人采用四元数进行彩色图像处理[20]，以充分利用彩色图像的整体信息，实现彩色图像RGB 并行处理。本文把传统灰度图像的矩不变量理论推广应用到四元数层面上来，定义了彩色图像的四元数矩并构造了该矩函数的仿射不变量。实验结果表明: 所提出的彩色图像的四元数矩不变量的稳定性要优于L． V． Gool 等人提出彩色矩仿射不变量，其σ/u 值提高了2 个数量级。所提出的四元数仿射矩不变量可以作为模式识别中彩色目标的特征描述子来实现彩色图像目标的识别与跟踪。
在研究图像不变量的过程中除了使用对图像灰度矩阵进行研究之外陈传波老师等人提出了利用一组用于描述对象空间关系的特征不变量[21]，可以证明，改空间不变量具有平移，旋转和放缩不变性。基于该特征不变量，还给出了对象空间关系的相似判别公式，实验表明，利用相似性判别公式能快速而有效的进行对象空间关系的相似性匹配，为对象空间相似性关系的描述及相似性检索提供了一个有效的度量途径。
在研究图像不变量的过程中将马氏距离矢量作为不变矩用于图像中的物体识别具有举足轻重的作用，李晗老师等人就马氏距离计算过程中物体部件划分问题进行了研究[22], 提出了一种基于物体图像灰度的部件点集划分新方法。实验结果表明,马氏距离矢量方法应用于图像物体识别, 对待识别物体在视场中的平移和旋转具有良好的适应性, 识别误差小, 所提出的新的点集划分方法可直接根据物体图像的灰度进行点集划分[23-24], 克服了拓扑关系方法不易实现自动划分的缺点, 实现了基于马氏距离方法图像识别过程的自动化。
1.4 本课题项目来源及研究内容
本课题是“总装备部预研焊接自适应项目”的一部分，主要针对熔池视觉的图像进行分析，通过对最佳工艺、焊偏、焊漏、气孔、夹渣等弧焊熔池图像的不变量进行分析，找出各类图像的不变量对图像分类的影响，并能通过焊接过程的动态熔池判断焊接质量的好坏。
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