基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法，对机器人视觉系统进行标定，建立焊接件的RGB

【技术实现步骤摘要】
基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法


[0001]本专利技术涉及工业机器人自动化焊接
，尤其是涉及一种基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法。

技术介绍

[0002]焊接技术是金属制造业的三大技术产业之一，在传统的手工焊接操作中，会产生大量的有毒气体、强光电弧及高温，所造成的尘肺病等呼吸系统疾病严重影响了工人的身心健康。同时，操作工人的焊接技术水平、疲劳程度等因素都会影响金属焊接的工作效率、焊接质量以及精度，因此，以工业机器人为载体的自动化焊接技术逐渐成为焊接领域发展的必然趋势。
[0003]目前焊接机器人的轨迹规划大多数是通过人工示教的方式对焊枪位置和姿态进行在线示教，由于人工操作主要凭借工人的自身经验，缺乏数据支撑，因此对于规则焊缝来说，往往能够较好的生成焊接轨迹，而对于曲面上的复杂形状焊缝来说，人工示教方式往往不能满足焊接工艺所需要的参数需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法，以解决现有技术中焊接效率低、焊接质量及精度偏低的问题。
[0005]为解决上述问题，本专利技术提供一种基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法，具体包括以下步骤：
[0006]S1：对机器人视觉系统进行标定，建立焊接件的RGB
‑
D图像的像素坐标与世界坐标系的三维坐标之间的数学映射关系；
[0007]S2：基于标定后的机器人视觉系统，提取光栅条纹图像的相位场分布，计算焊接件上物点的物点高度，建立物点高度与相位之间的数学映射关系；
[0008]S3：对焊接件上焊缝位置进行连续标注；
[0009]S4：设定兴趣区域，根据焊缝的标注痕迹获取焊接区域的最小包围盒，并提取标注痕迹的中心线，形成特征曲线；
[0010]S5：对所述特征曲线进行离散，生成路径点集合，并对所述路径点集合进行拟合，生成焊接轨迹。
[0011]进一步的，所述步骤S1建立焊接件的RGB
‑
D图像的像素坐标与世界坐标系的三维坐标之间的数学映射关系的具体方法为：
[0012]采用带有预知位置点的标靶作为特征点提取图像，基于所述特征点在像素坐标系中的位置与所述特征点在世界坐标系中的坐标建立对应的数学映射关系，求解深度相机的内参数和外参数；所述特征点在像素坐标系中的位置与所述特征点在世界坐标系中的坐标之间的数学映射关系可表示为：
[0013][0014]其中：Z
c
为特征点在像素坐标系中的位置；(x
w
,y
w
,z
w
)为特征点在世界坐标系中的坐标；(u,v)为特征点的图像坐标；为深度相机的内参数矩阵；M
w
为外参数矩阵。
[0015]进一步的，所述步骤S2得到物点高度与相位值之间的数学映射关系的具体方法为：
[0016]S201：采用四步相移法并利用机器人视觉系统采集到四幅光栅条纹图像；
[0017]S202：对每一次相移的相移值进行赋值，计算区间相位值，并通过解相位方法得到完整的相位值，得到光栅条纹图像中的相位场分布；
[0018]S203：根据得到的相位场分布，计算焊接件上物点的物点高度，得到物点高度与相位值之间的数学映射关系。
[0019]进一步的，在步骤S201中，所述光栅条纹图像可表示为：
[0020]I
i
(m,n)＝I0(m,n)+γ(m,n)cos[θ(m,n)+α
i
]；
[0021]其中：i为第i次相移，i＝1,2,3,4；I
i
(m,n)为第i次相移得到的相移图上点(m,n)的灰度值；I0(m,n)为相移图的背景值，γ(m,n)为调制强度函数，θ(m,n)为待求解的相位场，α
i
为第i次相移对应的相移值；
[0022]在步骤S202中，所述区间相位值通过如下公式计算得到：
[0023][0024]其中：θ为相位值；I1(m,n),I2(m,n),I3(m,n),I4(m,n)分别为四次相移后的相移图上点(m,n)的灰度值；
[0025]在步骤S203中，所述物点高度通过如下公式计算得到：
[0026][0027]其中：h为点(m,n)的高度；l为投影面至参考平面的垂直距离，θ
a
,θ
b
分别为光栅条纹在参考平面上的畸变标定值和基准相位值；d,λ0为机器人视觉系统的系统标量。
[0028]进一步的，所述步骤S4生成特征曲线的具体方法为：
[0029]利用机器人视觉系统获取添加了焊缝标注痕迹的RGB
‑
D图像，并在获取的RGB
‑
D图像中设置兴趣区域，提取所述兴趣区域内的前景区域，并确定兴趣区域内焊接区域的最小包围盒，对最小包围盒圈出的标注痕迹进行图像处理计算，提取出标注痕迹的中心线，形成焊接轨迹生成的特征曲线。
[0030]进一步的，在步骤S4中，采用二值分割方法提取所述兴趣区域内的前景区域，具体为：
[0031]确定灰度阈值，并根据确定的灰度阈值将图像上所有像素点进行二值化处理，以将图像分割成前景区域和背景区域，从而提取出前景区域；所述二值化公式表示如下：
[0032][0033]其中：(x,y)为兴趣区域内的像素点；x,y为兴趣区域内所有像素点组成的像素矩阵的行列数；p(x,y)为像素点(x,y)进行二值化后的灰度值；f(x,y)为图像上像素点(x,y)的灰度值；T为灰度阈值。
[0034]进一步的，在步骤S4中，采用阈值迭代法确定所述灰度阈值，其具体方法为：
[0035]a.计算所述兴趣区域内图像所有像素点的第一灰度平均值，并将该第一灰度平均值作为初始灰度阈值；
[0036]b.基于所述初始灰度阈值，将所述图像中各像素点分割成两部分，并分别计算所述两部分像素点各自的第二灰度平均值，以及计算两个所述第二灰度平均值的算数平均值，以所述算术平均值作为第二灰度阈值；
[0037]c.判断所述初始灰度阈值对应的灰度值在二值化图像中出现的概率与第二灰度阈值对应的灰度值在二值化图像中出现的概率是否满足阈值的迭代计算公式，若满足，则以所述第二灰度阈值作为最终的灰度阈值对图像进行前景区域和背景区域的分割，否则，将所述第二灰度阈值视为步骤b中的初始灰度阈值，重复执行步骤b，直至得到的灰度阈值与前一灰度阈值之间满足阈值的迭代计算公式为止；所述阈值的迭代计算公式表示如下：
[0038]q0(T
C+1
)＝p(T
C+1
)+q0(T
C
)；
[0039]其中：q0(T
C
)为初始灰度阈值对应的灰度值出现的概率，q0(T
C+1
)为第二灰度阈值对应的灰度值出现的概率，p(T
C+1
)为第二灰度阈值对应的灰度值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对机器人视觉系统进行标定，建立焊接件的RGB
‑
D图像的像素坐标与世界坐标系的三维坐标之间的数学映射关系；S2：基于标定后的机器人视觉系统，提取光栅条纹图像的相位场分布，计算焊接件上物点的物点高度，建立物点高度与相位之间的数学映射关系；S3：对焊接件上焊缝位置进行连续标注；S4：设定兴趣区域，根据焊缝的标注痕迹获取焊接区域的最小包围盒，并提取标注痕迹的中心线，形成特征曲线；S5：对所述特征曲线进行离散，生成路径点集合，并对所述路径点集合进行拟合，生成焊接轨迹。2.根据权利要求1所述的基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法，其特征在于，所述步骤S1建立焊接件的RGB
‑
D图像的像素坐标与世界坐标系的三维坐标之间的数学映射关系的具体方法为：采用带有预知位置点的标靶作为特征点提取图像，基于所述特征点在像素坐标系中的位置与所述特征点在世界坐标系中的坐标建立对应的数学映射关系，求解深度相机的内参数和外参数；所述特征点在像素坐标系中的位置与所述特征点在世界坐标系中的坐标之间的数学映射关系可表示为：其中：Z
c
为特征点在像素坐标系中的位置；(x
w
,y
w
,z
w
)为特征点在世界坐标系中的坐标；(u,v)为特征点的图像坐标；为深度相机的内参数矩阵；M
w
为外参数矩阵。3.根据权利要求1所述的基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法，其特征在于，所述步骤S2得到物点高度与相位值之间的数学映射关系的具体方法为：S201：采用四步相移法并利用机器人视觉系统采集到四幅光栅条纹图像；S202：对每一次相移的相移值进行赋值，计算区间相位值，并通过解相位方法得到完整的相位值，得到光栅条纹图像中的相位场分布；S203：根据得到的相位场分布，计算焊接件上物点的物点高度，得到物点高度与相位值之间的数学映射关系。4.根据权利要求3所述的基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法，其特征在于，在步骤S201中，所述光栅条纹图像可表示为：I
i
(m,n)＝I0(m,n)+γ(m,n)cos[θ(m,n)+α
i
]；其中：i为第i次相移，i＝1,2,3,4；I
i
(m,n)为第i次相移得到的相移图上点(m,n)的灰度值；I0(m,n)为相移图的背景值，γ(m,n)为调制强度函数，θ(m,n)为待求解的相位场，α
i
为第i次相移对应的相移值；在步骤S202中，所述区间相位值通过如下公式计算得到：
其中：θ为相位值；I1(m,n),I2(m,n),I3(m,n),I4(m,n)分别为四次相移后的相移图上点(m,n)的灰度值；在步骤S203中，所述物点高度通过如下公式计算得到：其中：h为点(m,n)的高度；l为投影面至参考平面的垂直距离，θ
a
,θ
b
分别为光栅条纹在参考平面上的畸变标定值和基准相位值；d,λ0为机器人视觉系统的系统标量。5.根据权利要求1所述的基于交互式的焊缝曲线提取与自动轨迹生成方法，其特征在于，所述步骤S4生成特征曲线的具体方法为：利用机器人视觉系统获取添加了焊缝标注痕迹的RGB
‑
D图像，并在获取的RGB
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D图像中设置兴趣区域，提取所述兴趣区域内的前景区域，并确定兴趣区域内焊接区域的最小...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶少文，孔小芳，
申请(专利权)人：湖北忠和冶金机械制造股份有限公司，
类型：发明
国别省市：