一种基于轨迹预估的在线纠偏视觉识别偏差处理方法技术

本发明专利技术涉及一种基于轨迹预估的在线纠偏视觉识别偏差处理方法，包括步骤：S1、根据结构光传感器在线纠偏的工作特点对实际检测轨迹进行分段；S2、定义不同的指标，对具有不同分布形态的识别偏差点进行偏差量化；S3、根据量化的偏差数值与对应阈值的大小对比，每一段实际检测轨迹被标记成“正常”或“异常”；S4、利用初始示教轨迹与前序被标记为“正常”的实际检测轨迹，预估当前应有的贴合实际焊缝的检测轨迹；S5、若当前检测轨迹被标记为异常，则用预估轨迹去替代，否则不执行任何操作。本发明专利技术利用准确的预估轨迹替换存在偏差的实际检测轨迹，使在线纠偏的流程可以稳定进行且不产生偏焊缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种基于轨迹预估的在线纠偏视觉识别偏差处理方法
本专利技术涉及机器视觉领域，尤其涉及一种基于轨迹预估的在线纠偏视觉识别偏差处理方法。
技术介绍
现有的机器人应用于焊接领域是采用示教再现的方式，然而，由于待焊工件形状尺寸不一致以及工装夹具定位精度低等原因，现有的示教再现方式已经不能满足焊接的要求。采用提高工件的加工精度以及工装夹具定位精度的方式是解决这个问题的方法之一，但是该方法将会明显提高生产成本，对于加工设备的精度以及工人的技术要求都较高，对于复杂工件来说，高精度的工装夹具设计要求较高，并且工装夹具的精度会随着使用时间增加而降低，显然该方法并不是解决上述问题的好的解决方案。近年来，随着机器人智能焊接的发展，机器视觉在机器人领域的应用也越来越广泛。在实时的在线纠偏过程中，由于工件表面的反射、焊接过程中的弧光、飞溅、烟雾等干扰影响，有可能会引起视觉识别偏差。一旦识别偏差点出现并且不能被剔除，焊枪末端将会被引导到错误的位置，导致焊接偏差缺陷产生废品，而且纠偏过程不能继续，所以偏差点必须被剔除。对于在线纠偏，对异常点的剔除有较强的实时性要求，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于轨迹预估的在线纠偏视觉识别偏差处理方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、根据结构光传感器在线纠偏的工作特点对实际检测轨迹进行分段；/nS2、定义不同的指标，对具有不同分布形态的识别偏差点进行偏差量化；/nS3、根据量化的偏差数值与对应阈值的大小对比，每一段实际检测轨迹被标记成“正常”或“异常”；/nS4、利用初始示教轨迹与前序被标记为“正常”的实际检测轨迹，预估当前应有的贴合实际焊缝的检测轨迹；/nS5、若当前检测轨迹被标记为异常，则用预估轨迹去替代，否则不执行任何操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于轨迹预估的在线纠偏视觉识别偏差处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、根据结构光传感器在线纠偏的工作特点对实际检测轨迹进行分段；
S2、定义不同的指标，对具有不同分布形态的识别偏差点进行偏差量化；
S3、根据量化的偏差数值与对应阈值的大小对比，每一段实际检测轨迹被标记成“正常”或“异常”；
S4、利用初始示教轨迹与前序被标记为“正常”的实际检测轨迹，预估当前应有的贴合实际焊缝的检测轨迹；
S5、若当前检测轨迹被标记为异常，则用预估轨迹去替代，否则不执行任何操作。


2.根据权利要求1所述的在线纠偏视觉识别偏差处理方法，其特征在于，步骤S1中对实际检测轨迹进行分段是利用结构光传感器工作时光平面扫描位置前于焊接位置的距离，沿着焊接作业方向，分段起点前于焊接位置落后的距离，分段终点位于光平面扫描位置。


3.根据权利要求1所述的在线纠偏视觉识别偏差处理方法，其特征在于，步骤S2中识别偏差点的分布形态分别是大波动偏差、整体偏差和小幅度持续波动偏差。


4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：王念峰，尹穗锋，张宪民，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44