工件坐标系建立方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及自动喷涂，尤其是涉及一种工件坐标系建立方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、工件自动喷涂是通过自动化设备将涂料均匀地喷涂在工件表面的一种工艺方法。在自动喷涂任务中，通常先使用三维相机拍摄工件得到三维点云，接着建立工件坐标系来确定喷涂方向，最后采用点云切片等算法得到工件的喷涂轨迹。为了符合喷涂工艺，喷涂轨迹通常选择光栅型路径，光栅型路径的方向性高度依赖于工件坐标系的准确性，坐标系建立的偏差会导致喷涂方向的错误。错误的喷涂方向可能会导致工件表面部分区域出现涂层厚度不均、色差、光泽度不均、涂层附着力差等不良影响。这些问题会影响产品的外观质量和性能，可能导致耐腐蚀性和耐久性下降，进而影响产品的整体使用效果和寿命。

2、目前，工件坐标系的建立方法通常是通过主成分分析法实现的；然而，主成分分析法构建的坐标系x轴和y轴的方向可能会不准确，参照图1，从而导致工件坐标系建立不准确，影响设备的喷涂方向，进而影响产品的外观和性能。

技术实现思路

1、为了有助于解决主成分分析法构建的坐标系x轴和y轴的方向可能会不准确，从而导致工件坐标系建立不准确，影响设备的喷涂方向，进而影响产品的外观和性能的问题，本技术提供一种工件坐标系建立方法、装置、设备及存储介质。

2、第一方面，本技术提供一种工件坐标系建立方法，采用如下技术方案：所述方法包括：

3、获取目标工件的三维点云数据，并获得工件点云数据；

4、采用主成分分析法对所述工件点云数据进行特征值分解，并生成所述目标工件的三个方向的初始特征向量以及所述初始特征向量对应的初始特征值；

5、确定最小的初始特征值对应的初始特征向量为第一方向，根据预设的规则对所述第一方向进行正反方向矫正，并根据矫正后的第一方向和右手定则对其余两个方向进行矫正，生成与矫正后的三个方向对应的矫正特征向量；

6、采用nelder-mead优化算法对所述矫正特征向量进行优化，并生成优化特征向量；

7、将所述优化特征向量对应的三个方向设定为最优工件坐标系。

8、在一个具体的可实施方案中，所述获取目标工件的三维点云数据，并获得工件点云数据包括：

9、获取全局点云数据，所述全局点云数据包括所述目标工件的工件点云数据以及所述目标工件所在环境的环境点云数据；

10、对所述全局点云数据进行滤波处理，并生成所述工件点云数据。

11、在一个具体的可实施方案中，所述采用主成分分析法对所述工件点云数据进行特征值分解，并生成所述目标工件的三个方向的初始特征向量以及所述初始特征向量对应的初始特征值包括：

12、计算所述工件点云数据的质心，并对所述工件点云数据去中心化处理，生成工件去中心化数据集；

13、计算所述工件去中心化数据集的协方差矩阵；

14、对所述协方差矩阵进行特征值分解，并生成所述目标工件的三个方向的初始特征向量以及所述初始特征向量对应的初始特征值。

15、在一个具体的可实施方案中，所述工件点云数据的质心的计算方式包括：

16、

17、其中，k表示所述工件点云数据中点的数量，pl表示第i个点的三维坐标，表示所述工件点云数据的质心；

18、去中心化处理的方式包括：

19、

20、其中，pi′表示第i个点去中心化后的三维坐标，p′表示所述工件去中心化数据集；

21、所述工件去中心化数据集的协方差矩阵的计算方式包括：

22、

23、cov(x，y)＝e{[x-e(x)][y-e(y)]}

24、其中，x、y、z表示所述工件去中心化数据集的坐标，c表示所述协方差矩阵，cov()表示协方差计算。

25、在一个具体的可实施方案中，所述采用nelder-mead优化算法对所述矫正特征向量进行优化，并生成优化特征向量包括：

26、将所述矫正特征向量构成的坐标系设定为初始工件坐标系；

27、将所述初始工件坐标系中的第一方向固定，将其余两个方向围绕所述第一方向旋转，并生成旋转角度；

28、根据所述旋转角度以及所述工件点云数据在所述初始工件坐标系下的包围框面积构建目标优化函数；

29、采用nelder-mead优化算法计算所述目标优化函数；

30、当所述工件点云数据在所述初始工件坐标系下的包围框面积最小时，所述旋转角度为最优旋转角度；

31、基于所述初始工件坐标系，根据所述最优旋转角度计算并生成所述优化特征向量。

32、在一个具体的可实施方案中，在所述将所述优化特征向量对应的三个方向设定为最优工件坐标系之后，还包括：

33、根据所述优化特征向量生成变换矩阵，并将所述工件点云数据根据所述变换矩阵转换为在所述最优工件坐标系下的坐标；

34、所述变换矩阵的计算方式包括：

35、

36、其中，vt表示旋转矩阵，表示平移向量，表示所述变换矩阵；

37、所述旋转矩阵的计算方式包括：

38、vt＝[v1″，v2″，v3″]t

39、其中，v1″、v2″、v3″表示三个方向的优化特征向量；

40、所述平移向量的计算方式包括：

41、

42、其中，表示所述工件点云数据的质心。

43、在一个具体的可实施方案中，所述工件点云数据在所述最优工件坐标系下的坐标的计算方式包括：

44、

45、

46、其中，pi表示所述工件点云数据中第i个点的三维坐标，表示pl的齐次形式，表示所述工件点云数据中第i个点转换后的三维坐标，pw表示所述工件点云数据在所述最优工件坐标系下的坐标。

47、第二方面，本技术提供一种工件坐标系建立装置，采用如下技术方案：所述装置包括：

48、数据获取模块，用于获取目标工件的三维点云数据，并获得工件点云数据；

49、特征分解模块，用于采用主成分分析法对所述工件点云数据进行特征值分解，并生成所述目标工件的三个方向的初始特征向量以及所述初始特征向量对应的初始特征值；

50、方向矫正模块，用于确定最小的初始特征值对应的初始特征向量为第一方向，根据预设的规则对所述第一方向进行正反方向矫正，并根据矫正后的第一方向和右手定则对其余两个方向进行矫正，生成与矫正后的三个方向对应的矫正特征向量；

51、方向优化模块，用于采用nelder-mead优化算法对所述矫正特征向量进行优化，并生成优化特征向量；

52、坐标系建立模块，用于将所述优化特征向量对应的三个方向设定为最优工件坐标系。

53、第三方面，本技术提供一种计算机设备，采用如下技术方案：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种工件坐标系建立方法的计算机程序。

54、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：存储有能够被处理器加载并执行上述任一种工件坐标系建立方法的计算机程序。

55、综上所述，本技术具有以下有益技术效果：

56、传统的工件坐标系建立方法采用主成分分析法建立，然而主成分分析法建立的坐标系会存在方向不准确、三维方向不满足右手定则等问题，通过对主成分分析法构建的坐标系进行方向矫正以及位姿分析和优化，从而可以精准的构建工件的坐标系，确定正确的喷涂方向，进而可以有助于规范机器人的喷涂工艺。