The invention relates to a welding seam detection method of a box body workpiece based on three-dimensional vision, which belongs to the welding seam detection technical field of welding automation. The kinect2 device with low precision but large measuring range is used to scan the welding space, after determining the rough position of the top point of the box body workpiece, it is taken as the starting point and the end point of the weld track in turn, and then the line laser scanner with high precision is used to send out from these positioning points, scan in order to obtain the accurate weld point cloud information. The method of the invention can ensure accurate detection and greatly improve detection speed compared with 3D detection of weld by using line laser scanner alone. The invention can be applied to weld detection of box body workpiece.
【技术实现步骤摘要】
一种基于三维视觉的盒体工件焊缝的检测方法
本专利技术属于焊接自动化中的焊缝检测
，具体涉及一种盒体工件焊缝的检测方法。
技术介绍
随着先进制造技术的飞速发展，机器人自动化焊接技术正逐步取代人工焊接，成为目前焊接领域的主要发展方向。焊缝检测技术作为自动化焊接中的一项关键技术，其检测的精确度、效率及可靠性直接影响了后续的焊接质量。盒体工件作为一种典型的焊接结构，在航空航天、工业及船舶制造等领域有着广泛的应用，因此实现盒体工件焊缝的自动化焊接具有很高的实际应用价值。采用线激光扫描仪对盒体工件进行焊缝检测，检测精度高，可靠性好，适合于复杂的工业焊接环境，但其测量范围小，产生的点云稠密。在工件摆放位姿未知的情况下，由于线激光扫描仪视野范围小，用其扫描工件来识别焊缝会消耗大量的时间。同时在扫描的过程中还会产生大量的点云数据，加大了数据处理的难度，导致焊缝检测的效率较低。
技术实现思路
本专利技术的目的是为解决现有线激光扫描仪对盒体工件进行焊缝检测的效率低的问题，而提出了一种基于Kinect2与线激光扫描仪相结合的盒体工件焊缝的检测方法。本专利技术为解决上述技术问题采取的技术方案是：一种基于三维视觉的盒体工件焊缝的检测方法，该方法包括以下步骤：步骤一、将待检测的盒体工件置于平面工作台上，并采集一帧盒体工件和平面工作台空间的三维点云数据；步骤二、采用随机采样一致性方法，从步骤一采集的三维点云数据中分割出平面工作台的点云数据，获得剩余的点云数据以及工作台所在平面的平面方...
【技术保护点】
1.一种基于三维视觉的盒体工件焊缝的检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤一、将待检测的盒体工件置于平面工作台上，并采集一帧盒体工件和平面工作台空间的三维点云数据；/n步骤二、从步骤一采集的三维点云数据中分割出平面工作台的点云数据，获得剩余的点云数据以及工作台所在平面的平面方程；/n并对剩余的点云数据进行聚类处理，分离出盒体工件的点云数据；/n步骤三、对步骤二获得的盒体工件点云数据进行预处理，获得去除离群点后的盒体工件点云；/n步骤四、通过旋转变换将去除离群点后的盒体工件点云与相机坐标系进行轴向对齐，获得轴向对齐后的盒体工件点云；/n步骤五、求取步骤四获得的轴向对齐后的盒体工件点云的轴向包围盒，将轴向包围盒的四个上顶点记为a、b、c和d；/n步骤六、在轴向包围盒所包围的点云中，分别寻找出与顶点a、b、c、d距离最近的点，其中：与点a距离最近的点记为a
【技术特征摘要】
1.一种基于三维视觉的盒体工件焊缝的检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一、将待检测的盒体工件置于平面工作台上，并采集一帧盒体工件和平面工作台空间的三维点云数据；
步骤二、从步骤一采集的三维点云数据中分割出平面工作台的点云数据，获得剩余的点云数据以及工作台所在平面的平面方程；
并对剩余的点云数据进行聚类处理，分离出盒体工件的点云数据；
步骤三、对步骤二获得的盒体工件点云数据进行预处理，获得去除离群点后的盒体工件点云；
步骤四、通过旋转变换将去除离群点后的盒体工件点云与相机坐标系进行轴向对齐，获得轴向对齐后的盒体工件点云；
步骤五、求取步骤四获得的轴向对齐后的盒体工件点云的轴向包围盒，将轴向包围盒的四个上顶点记为a、b、c和d；
步骤六、在轴向包围盒所包围的点云中，分别寻找出与顶点a、b、c、d距离最近的点，其中：与点a距离最近的点记为a1，与点b距离最近的点记为b1，与点c距离最近的点记为c1，与点d距离最近的点记为d1；
步骤七、通过旋转变换将点a1、b1、c1和d1转换回步骤三获得的去除离群点后的盒体工件点云，得到盒体工件的四个上顶点，将盒体工件的四个上顶点分别记为a2、b2、c2和d2；
步骤八、分别将点a2、b2、c2和d2向工作台所在的平面进行投影，获得盒体工件的四个下顶点；
步骤九、将步骤七得到的四个上顶点和步骤八得到的四个下顶点作为盒体工件顶点的粗略位置，并将获得的盒体工件顶点的粗略位置作为焊缝轨迹的起点与终点，利用线激光扫描仪从焊缝轨迹的起点出发，依次进行扫描，从而得到精确的焊缝点云信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于三维视觉的盒体工件焊缝的检测方法，其特征在于，所述步骤一的具体过程为：
将待检测的盒体工件置于平面工作台上，并利用Kinect2设备采集一帧盒体工件和平面工作台空间的三维点云数据；所述三维点云数据是表示在Kinect2设备的相机坐标系下的。
3.根据权利要求2所述的一种基于三维视觉的盒体工件焊缝的检测方法，其特征在于，所述步骤二的具体过程为：
步骤二一、设置距离阈值dth和最大迭代次数；
步骤二二、设工作台所在平面的平面方程为：Ax+By+Cz+D＝0，其中：A、B、C和D均为平面方程系数；从步骤一采集的点云数据中随机抽取出不共线的三个点，利用抽取出的不共线的三个点来估计平面方程系数；
步骤二三、抽取出不共线的三个点后，再分别计算剩余的各个点到步骤二二的平面方程的距离di′，其中：di′代表剩余的第i′个点到步骤二二的平面方程的距离；
若di′＜dth，则剩余的第i′个点是步骤二二的平面方程内的点，直至剩余的每个点到步骤二二的平面方程的距离计算完成后，统计出步骤二二的平面方程内点的总个数；
步骤二四、重复步骤二二和步骤二三的过程，直至达到设置的最大迭代次数，将各次得到的平面方程内点的总个数进行降序排列，选取最大的总个数对应的平面方程系数作为最优估计，根据最优估计获得工作台所在平面的平面方程；
并将最大的总个数对应的平面方程内点从步骤一采集的点云中删去，得到剩余的点云数据；
步骤二五、对步骤二四获得的剩余点云数据进行欧式聚类，分离出盒体工件点云。
4.根据权利要求3所述的一种基于三维视觉的盒体工件焊缝的检测方法，其特征在于，所述步骤三的具体过程为：
步骤三一、对于盒体工件点云中的某个点(xj,yj,zj)，从盒体工件的点云中寻找出该点的k个近邻点(xi,yi,zi)，其中：i＝1,2,…,k；并计算寻找出的k个近邻点到点(xj,yj,zj)距离的算术平均值即点(xj,yj,zj)的邻域平均距离；
步骤三二、采用步骤三一中的方法，计算盒体工件点云中每个点的邻域平均距离，再计算盒体工件点云中每个点的邻域平均距离的平均值μ以及盒体工件点云中每个点的邻域平均距离的标准差σ，其中n代表盒体工件点云中点的总个数；
步骤三三、设定标准距离的置信区间R＝[μ-p×σ,μ+p×σ]，其中p为标准差权重，则邻域平均距离在置信区间之外的点被认为是离群点，将离群点从盒体工件的点云数据中滤除，获得去除离群点后的盒体工件点云。
5.根据权利要求4所述的一种基于三维视觉的盒体工件焊缝的检测方法，其特征在于，所述步骤四的具体过程为：
步骤四一、将去除离群点后的盒体工件点云与相机坐标系的Z轴对齐：
工作台所在平面的平面方程的法向量为：相机坐标系Z轴的方向向量为：则由法向量旋转至方向向量的转轴与转角θ...
【专利技术属性】
技术研发人员：高会军，李湛，王喜东，何朕，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23
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