1.一种全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，基于的检测系统包括：红外摄像机(8)、滤光系统(7)、信号触发器(9)、图像传输数据线(10)及计算机图像处理系统(11)，其中所述信号触发器(9)与红外摄像机(8)相连接，所述滤光系统(7)同轴安装在所述红外摄像机(8)的镜头上，所述计算机图像处理系统(11)通过所述图像传输数据线(10)与所述红外摄像机(8)连接；通过红外摄像机(8)、滤光系统(7)和信号触发器(9)，采集窄间隙焊接区域全局图像(13)；其特征是，所述检测方法具体包括以下步骤：

1)确定坡口边缘ROI窗口原点的初始横向位置：计算机图像处理系统(11)通过全局图像处理，从所述全局图像(13)中提取电弧(2)电弧最高点(14)位置，确定能截取电弧(2)同侧坡口边缘的SROI窗口(16)的位置、或能同时截取坡口双边缘的BROI窗口(17)的位置；通过对SROI窗口(16)截取的图像进行预设窗口图像处理、获取电弧(2)同侧的初始坡口边缘位置，或通过对BROI窗口(17)截取的图像进行预设窗口图像处理、获取电弧(2)同侧和对侧的初始坡口边缘位置，以自适应确定电弧(2)对侧坡口边缘ROI窗口(12)原点(15)的初始横向位置；

2)获取坡口边缘原始位置点集合 根据电弧最高点位置和坡口边缘ROI窗口(12)原点(15)的初始横向位置自适应确定坡口边缘ROI窗口(12)的位置后，通过该自适应定位方法确定的坡口边缘ROI窗口(12)，截取电弧(2)对侧的坡口左边缘(4)或坡口右边缘(5)的ROI窗口图像，并通过局部图像处理提取坡口左边缘(4)或坡口右边缘(5)，获取由h个数据组成的坡口边缘原始位置点集合 其中，i表示当前操作，h表示ROI窗口(12)的高度值；

3)对获取的坡口边缘原始位置点集合 中的位置点进行一次数据滤波：沿坡口边缘ROI窗口(12)的高度h方向上，依次计算坡口边缘原始位置点集合 中相邻两位置点的x坐标的差值，将差值为零的位置点分到同一个位置点子集合中；相应地，p(1≤p

标值，即横坐标值；

4)对坡口边缘预处理位置点集合 中的位置点进行二次数据滤波：具体包括如下步骤：

①判断坡口边缘预处理位置点集合 中数据的分散度：针对步骤3)获取的坡口边缘预处理位置点集合 首先判断坡口边缘预处理位置点集合 中位置点的分散度；具体为：搜索坡口边缘预处理位置点集合 中所有位置点横坐标值的最大值xk_max和最小值xk_min，计算极差Rk＝xk_max‑xk_min；判断极差Rk与数据分散度阈值Rt的大小，数据分散度阈值Rt＝INT(h×4％)，当满足Rk≤Rt，则将坡口边缘预处理位置点集合 作为最终坡口边缘真实位置点集合 当Rk＞Rt时，则将坡口边缘原始位置点集合 中h个位置点横坐标值 的中值 并以 作为滤波阈值变量Mk，再结合方向滤波器，滤除离群数据后，获取坡口边缘保留位置点集合

②针对步骤①获取的坡口边缘保留位置点集合 判断位置点分散度：通过计算坡口边缘保留位置点集合 中每个位置点横坐标值 的极差Rk，当满足Rk≤Rt，则(s)坡口边缘保留位置点集合 作为坡口边缘真实位置点集合Gi ；否则，计算坡口边缘保留位置点集合 中位置点横坐标值 的中值 并以 作为滤波阈值变量Mk；通过方向滤波器，获取过滤后的坡口边缘保留位置点集合 重复该过程，直至 中每个位置点横坐(s)标值极差Rk满足Rk≤Rt，形成坡口边缘真实位置点集合Gi ；

(s)

5)重构坡口边缘线：针对步骤4)获取的坡口边缘真实位置点集合Gi ，统计保留的真实位置点的个数Ns；当Ns≤INT(h×10％)时，则采用均值计算的方法重构包含h个坡口边缘位(r)置点的坡口边缘重构位置点集合Gi ；否则，通过最小二乘线性拟合方法，重构包含h个坡(r)

口边缘位置点的坡口边缘重构位置点集合Gi ；其中，坡口边缘位置点的横坐标为

6)获取坡口边缘位置检测值：针对步骤5)获取的包含h个坡口边缘位置点的坡口边缘(r)

重构位置点集合Gi ，通过计算h个坡口边缘位置点横坐标的均值或拟合值，获取坡口边缘位置采样值；针对坡口边缘位置采样值采用数字滤波方法，获取坡口边缘位置检测值；

7)重复上述所述步骤2)至步骤6)，直至焊接过程结束。

2.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是：在步骤1)中，所述全局图像处理的具体内容和方法步骤是：先对全局图像(13)采用中值滤波，进行图像去噪；再采用直方图分析，计算全局图像(13)中处于不同灰度值的像素频数后，采用全局阈值将全局图像(13)二值化；最后，通过形态学运算，提取电弧(2)轮廓后，通过灰度搜索，获取电弧最高点(14)坐标值。

3.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是：在步骤1)中，所述预设窗口图像处理的具体内容和方法步骤是：对截取的窗口图像进行中值滤波去噪，对比度拉伸提高图像对比度，对窗口图像采用Otsu阈值处理，再通过形态学运算剔除孤立点，然后采用Canny边缘算子提取预设窗口图像中的坡口边缘线。

4.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是：在步骤1)中，SROI窗口(16)和BROI窗口(17)的纵向位置是通过电弧最高点(14)的纵坐标值确定；SROI窗口(16)的横坐标位置是通过电弧最高点(14)的横坐标值和电弧最高点(14)的横坐标值到坡口边缘的设定距离获得。

5.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是：在步骤2)中，所述坡口边缘ROI窗口(12)的自适应定位方法的具体步骤是：①从最近连续N1帧所述全局图像(13)中，提取N1个电弧最高点(14)的纵坐标值，再通过数字滤波方法获取其N1个纵坐标值的滤波值F1，并以(F1‑δ1)作为所述坡口边缘ROI窗口(12)原点(15)的纵坐标值；其中，δ1为所述坡口边缘ROI窗口(12)原点(15)的纵坐标位置值的修正常数，其取值范围为[‑h,h]；

②从最近连续N2个与当前待检测坡口边缘同侧的前帧坡口边缘ROI窗口(12)图像中、提取N2个坡口左边缘(4)或坡口右边缘(5)的位置值，再通过数字滤波方法获取其N2个位置值的滤波值F2，并以(F2‑δ2)作为所述坡口边缘ROI窗口(12)原点(15)的横坐标值；或针对当前全局图像(13)，通过所述能同时截取坡口双边缘的BROI窗口(17)提取坡口左边缘(4)和坡口右边缘(5)的当前位置值，再通过数字滤波方法获取最近N3个电弧对侧坡口边缘位置值的滤波值F3，并以(F3‑δ2)作为所述坡口边缘ROI窗口(12)原点(15)的横坐标值；其中，δ2为所述坡口边缘ROI窗口(12)原点(15)的横坐标位置值的修正常数，为所述坡口边缘ROI窗口(12)的半宽，即δ2＝w/2，其中w为所述坡口边缘ROI窗口(12)的宽度。

6.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是，在步骤2)中：所述局部图像处理，包括对坡口边缘ROI窗口(12)图像进行中值滤波去噪，再进行对比度拉伸提高坡口边缘ROI窗口(12)图像对比度，然后进行分区阈值获取二值化图像，采用形态学运算进一步去噪后，提取坡口边缘ROI窗口(12)图像的边缘线。

7.根据权利要求6所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是，所述对比度拉伸选用分段线性变化函数，所述形态学运算选用闭运算，所述边缘提取选用Canny算子，所述分区阈值是将坡口边缘ROI窗口(12)图像平均分成4等份后，分别对每一分区的图像采用大津法阈值。

8.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是，在步骤4)中：所述方向滤波器表述为：当所述坡口边缘位置点位于左边缘上时，方向滤波器为低通滤波器，表达为xk≤Mk，即保留位置点横坐标值小于等于滤波阈值变量Mk的位置点；当所述坡口边缘位置点位于右边缘上时，方向滤波器为高通滤波器，表达为xk≥Mk，即保留位置点的横坐标值大于等于滤波阈值变量Mk的位置点；xk表示循环数据变量，其值等于坡口边缘预处理位置点集合 或坡口边缘保留位置点集合 中的位置点横坐标值。

9.根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法，其特征是：在步骤6)中，所述数字滤波方法为限幅抗脉冲均值滤波，具体包括如下步骤：①确定滤波窗口包含数据个数Nf：该滤波窗口包含本次坡口边缘位置采样值Gs在内的、最近连续Nf个坡口边缘位置采样值，所述滤波窗口包含数据个数Nf>2；

②计算本次采样偏差η1：计算本次滤波窗口内Nf个坡口边缘位置采样值的均值Es，并计算本次坡口边缘位置采样值Gs与均值Es的差的绝对值，作为本次采样偏差η1；

③计算本次采样偏离度de：计算本次采样偏差η1与前次采样偏差η0的比值，并将该比值作为本次采样偏离度de；

④修复异常采样值：当本次采样偏离度de大于异常修复阈值dth时，则将前次坡口边缘位置检测值作为本次坡口边缘位置采样值Gs，实现对本次异常采样值的修复，所述异常修复阈值dth＝3～10；

⑤计算本次坡口边缘位置检测值Gd：在Nf个坡口边缘位置采样值中去除最大值和最小值后，对剩余的(Nf‑2)个坡口边缘位置采样值求均值，并以此均值作为本次坡口边缘位置检测值Gd。

10.一种根据权利要求1所述的全局模式识别的窄间隙焊接坡口边缘视觉传感检测方法的应用，其特征是：用于焊接坡口宽度、坡口中心位置的检测和焊接过程的实时跟踪控制；应用的方法是，基于检测到的焊接坡口左边缘(4)和坡口右边缘(5)，通过计算两边缘对应位置的均值，获取焊接坡口中心；通过计算两边缘对应位置差值，获取焊接坡口宽度值。