贝叶斯最小概率模式识别在水下V形焊缝识别中光斑去除的应用

水下焊接图像经阈值处理后求取各个光斑的平均高度,利用贝叶斯最小概率模式识别对V形光带的左右边进行分类。获得左边一类后记录最左边点的水平坐标,并求取这些点的平均高度;同理,获得右边一类后记录最右边的一个点的水平坐标,并求取这些点的平均高度。以这2个平均高度作为最终的基准高度,结合V形焊缝的深度,即可最大限度地消除V形焊缝上下的干扰光斑,以最左边和最右边的水平坐标为界可以消除焊缝左右边的干扰。

贝叶斯最小错误率在水下焊缝识别中的应用

利用贝叶斯最小概率决策寻找V形焊缝左右边的数据点,即以一个特征观测量x1表示从左向右连续的高度位置逐渐降低的25个以上的白点,满足这一特征数据的概率大约为0.3,且以w1表示V形焊缝左边数据的类。连续扫描高度为20个像素、宽度为30个像素的小区域,为简单起见,以该区域内获得的白点数除以30作为x1的类条件概率密度,通过计算x1关于w1的后验概率,如果大于0.8,则把这些点归为V形焊缝的左边这一类别,从而对左边采用最小二乘法进行拟合,同理对V形焊缝右边的数据进行识别,并进行拟合。