利用CCD摄像机拍摄一段双脉冲MIG焊接过程，在Halcon软件中处理所得到的视频。首先，为了减少焊接环境对图像处理的影响，选择电弧及熔池前沿周围一定大小圆形区域为ROI。
接下来，对ROI内的图像进行灰度转换、中值滤波、轮廓分割等操作，获得电弧下熔池及一些焊接飞溅的轮廓，再按面积筛选出熔池轮廓，。
最后，通过将熔池轮廓拟合为圆，读取其半径，则半径的二倍即为电弧下熔池宽度的近似值。
Halcon软件对视频文件逐帧处理，得到焊接过程中连续的熔池宽度数据，并自动记录。同时，在Halcon中建立对GPU设备调用的程序，在GPU关闭和开启两种情况下，分别对同一视频文件做相同的处理，对比分析二者获得熔池宽度数据的相似性和处理效率。
2 CPU/GPU异构协同并行计算方式
在CPU/GPU异构协同并行计算方式中，CPU扮演领导角色，控制主要流程，进行决策，并将需要大量并行处理的计算密集型工作分配给GPU来完成，充分发挥二者的优势[11-14]。这种计算方式的实例之一为信号处理[15]，在信噪比较高，采样点数较多的情况下，该算法对单一频率信号可以得到较高的测频精度。
