一种基于结构光的焊缝坡口特征提取方法及焊接机器人与流程

本申请涉及结构光焊缝坡口特征提取，具体地涉及一种基于结构光的焊缝坡口特征提取方法及焊接机器人。

背景技术：

1、焊接技术是人类工业化进程中的重要成果，广泛应用于工业制造、基础设施建设、航空航天等领域。目前，大部分的焊接机器人仍然采用“示教再现”的工作模式，焊接前需要人工控制机器人对工作路径进行准确示教，需要花费大量的时间，且适应性较差，难以满足复杂多变环境中的生产要求,机器人焊接技术向自动化、智能化发展越发迫切，视觉传感器以非接触性、信息丰富、精度高、检测速度快及适应性强等优点，被广泛应用于智能焊接视觉导引规划领域.其中面阵结构视觉传感器光成像面积广，一次拍摄可以得到工件表面的大范围三维数据，对于焊接过程的初始导引有着独特的优势，并且能够节省视觉扫描检测时间，进一步提高机器人焊接效率.因此，随着面结构光视觉传感器的发展，利用工件表面三维点云提取焊缝坡口特征的研究越来越多。

2、如文献1(wu p,gan y,dai x.the weld extraction algorithm for roboticarc welding based on 3d laser sensor[c]//2019chinese control and decisionconference(ccdc).nanchang,china:ieee,2019:998-1002[2023-03-13])提出了一种将二维深度图像与三维点云融合的焊缝定位方法，利用二维图像处理方法提取焊缝特征点后根据二维-三维映射规则获得焊缝三维信息。文献2[王斐,梁宸,韩晓光,茹常磊,等.基于焊件识别与位姿估计的焊接机器人视觉引导[j].控制与决策,2020,35(08):1873-1878]中提出的基于三维物体识别和点云配准的方法，将焊件点云与离线cad模型数据库中焊接模型匹配起来，利用点云位姿信息与模型库中定义好的焊接信息结合生成焊接轨迹，实现智能柔性的焊接操作。现有的点云处理的焊缝特征提取方法中存在依赖点云数据质量精度高，焊缝坡口的参数在一定的范围内，或者依赖于先验离线焊接模型数据库才能在实际工作中完成工作，出现适应性不强、成像环境恶劣的工况下鲁棒性等的问题。

技术实现思路

1、为克服上述缺点，本申请的目的在于：提供一种基于结构光的焊缝坡口特征提取方法及焊接机器人。通过该方法能够准确地提取出焊缝坡口的特征，且在成像效果不佳的工况下具有较好的鲁棒性。

2、为了达到以上目的，本申请采用如下技术方案：

3、一种基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，该方法包括如下步骤：

4、基于面结构光视觉传感器对待焊接工件的进行扫描，以得到焊缝坡口三维点云数据；

5、对所述三维点云数据进行预处理；

6、对预处理后的所述三维点云数据利用以点云切片投影方式得到焊缝坡口特征。

7、在一实施方式中，该基于结构光的焊缝坡口特征提取方法还包括:

8、通过拟合所述焊缝坡口特征得到特征点分布曲线求得其与待焊接工件的边缘的交点，得到焊缝的端点位置，实现了焊缝坡口的特征点的完整提取。

9、在一实施方式中，该基于结构光的焊缝坡口特征提取方法还包括:

10、基于法向量夹角估计的边界检测方法将工件点云的外沿边缘提取出来，

11、然后利用最小二乘法将离散的焊缝特征点序列描述为连续的多项式曲线l，可以求得到特征点序列拟合方程与工件点云边缘的交点p，即提取出焊缝坡口特征的两侧端点，拟合特征点序列的曲线l的m次模型公式为：

12、

13、式中：a，b是多项式函数未知系数，x作为自变量，分别在x-y平面和x-z平面上投影拟合，得到焊缝坡口特征曲线的函数表达式，基于特征点曲线得到与工件边缘的交点即为焊缝起始点或终止点。

14、在一实施方式中，该对所述三维点云数据进行预处理包括：

15、背景去除；

16、等间距点云切片，即采用一组垂直于点云主方向的平面对点云数据进行截平面切片处理的等间距点云切片方法。

17、在一实施方式中，该背景去除方法包括点云数据水平校正，以及通过快速欧氏聚类方法将点云数据主体与工作台背景平面分离。

18、在一实施方式中，该对预处理后的所述三维点云数据利用以点云切片投影方式得到焊缝坡口特征包括将等间距的点云切片分别投影到二维图像中，并基于最大距离法与最小二乘法的组合，得到焊缝坡口的类型的特征。

19、在一实施方式中，该最大距离法包括如下步骤：

20、通过扫描得到焊缝最低点，将最低点与右端点相连作基准直线，比较焊缝曲线上个点到基准直线的距离，距离最大值所在点即为求取特征点。

21、在一实施方式中，该基于最大距离法获得求取特征点后，还包括根据提取到的求取特征点对焊缝坡口类型进行分类。

22、在一实施方式中，该点云切片投影方式包括：

23、将三维点云数据转换至二维平面，并进行栅格化和二值化处理，然后从二值图像中检测焊缝坡口特征。

24、本申请实施例提出一种焊接机器人，其运行时执行上述的基于结构光的焊缝坡口特征提取方法。

25、有益效果

26、本申请实施方式提出的一种基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，该方法能够准确地提取出焊缝坡口特征，识别精度小于1mm，且在成像效果不佳的工况下具有较好的鲁棒性。

技术特征：

1.一种基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，其特征在于，

2.如权利要求1所述的基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，其特征在于，还包括:

3.如权利要求2所述的基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，其特征在于，还包括:

4.如权利要求1所述的基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，其特征在于，

5.如权利要求4所述的基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，其特征在于，

6.如权利要求1所述的基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，其特征在于，

7.如权利要求6所述的基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，其特征在于，

8.如权利要求7所述的基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，其特征在于，

9.如权利要求1所述的基于结构光的焊缝坡口特征提取方法，其特征在于，

10.一种焊接机器人，其运行时执行如权利要求1至9中任一项所述的基于结构光的焊缝坡口特征提取方法。

技术总结
本申请公开一种基于结构光的焊缝坡口特征提取方法及焊接机器人。该方法包括：基于结构光视觉传感器对焊接工件进行扫描获得焊缝坡口点云数据；对点云数据通过背景去除方法以及等间距点云切片方法进行预处理；通过对点云数据以点云切片投影方式提取焊缝坡口特征。本方法能够较好的提取多种类型的焊缝坡口特征点，包括坡口谷线点、脊线点以及焊缝两端端点等，平均误差小，并且在成像效果不佳时也能具有较好的性能。

技术研发人员：严万春,严诗文,饶林燕
受保护的技术使用者：苏州智格智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17