【技术实现步骤摘要】
一种离线的曲面焊缝提取和姿态估计方法
[0001]本专利技术属于焊接机器人焊缝跟踪领域，特别涉及一种离线的曲面焊缝提取和姿态估计方法。
技术介绍
[0002]焊接技术在工业生产中充当着不可或缺的角色，随着工业第四次革命开始，人们对工业产品质量要求的不断提高，进而对焊接技术提出了更进一步的要求——更高效、更优质、更环保等。在工业应用中，需要面对多种焊接情况，平面焊件以不同位姿摆放，面对这种情况的焊接情况，为了获得较高精度的效果，需要手动调整机器人的焊接角度使之垂直于焊件平面；针对曲面焊件时，在示教前需要计算出曲面焊件的理想位置和姿态，而在示教过程中，需要反复调整各个位置的位姿，过程繁琐；甚至针对一些异型的焊件，无法直接计算去其焊缝的理论姿态，只能大致估计，这大大降低了焊接过程中的效率以及精度。
[0003]在图像方面上，为了估计出曲面焊缝的姿态，对于重复度较高的研究对象，研究人员给研究对象建立模型库以便后续图像对照。为了提高姿态估计准确度，往往需要采集大量不同姿态下焊件的照片，在更换不同焊件时，需要重新采集模型库，焊接...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种离线的曲面焊缝提取和姿态估计方法，其特征在于，所述方法基于的焊接机器人系统包括焊接机器人、激光视觉传感器系统、焊接平台、机器人示教器、工控机和机器人控制柜，所述方法包括步骤：S1、将工件放置在焊接平台上，利用机器人示教器在焊件上选取若干个示教点，并将焊接机器人移动到焊件初始位置；S2、在示教模式下，通过激光传感器系统连续采集带有激光条纹的焊缝图像，示教结束后将焊缝图像发送到工控机中；S3、提取焊缝图像上激光条纹的像素点，通过标定将激光条纹中心线上的像素坐标转换成焊接机器人基坐标系下的三维坐标，保存点云数据；S4、利用角点检测方法提取点云数据中焊缝特征点，并存为特征点点云；S5、在特征点点云基础上，使用支持向量机回归拟合焊缝曲线参数方程r(t)＝[f
x
(t)，f
y
(t)，f
z
(t)]，r(t)为焊缝曲线的参数方程表达式，f
x
(t)、f
y
(t)、f
z
(t)分别表示空间曲线下在机器人基坐标系下x、y、z方向上随着参数t变化而变化的函数表达式；S6、计算焊缝曲线的基本向量，并求取焊接机器人在焊件各个位置上的位置和姿态；S7、将计算得到的焊接机器人位置和姿态输送到机器人控制柜上，机器人控制柜输出信号控制机器人按照计算得到的姿态移动并焊接。2.根据权利要求1所述的一种离线的曲面焊缝提取和姿态估计方法，其特征在于，步骤S1中，所述焊接机器人系统还包括夹具，采集图像时，所述工件用夹具固定。3.根据权利要求1所述的一种离线的曲面焊缝提取和姿态估计方法，其特征在于：步骤S3中，使用Halcon软件中的算子对图像进行阈值分割、区域选择、直线检测、直线连接、骨架提取一系列操作来提取焊缝图像上激光条纹的像素点。4.根据权利要求1所述的一种离线的曲面焊缝提取和姿态估计方法，其特征在于，步骤S4中的角点检测方法为Harris3D。5.根据权利要求1所述的一种离线的曲面焊缝提取和姿态估计方法，其特征在于：步骤S4具体包括：S41、在点云数据中随机选取某一点，搜索半径为r的邻域点，计算该点在邻域内的点云法线，构造法线协方差矩阵：其中w(x，y，z)为权重函数，表示点云中不同点的权重大小；n
x
，n
y
,n
z
分别表示在以p为原点建立的局部坐标系下的x
L
，y
L
，z
L
方向的三维坐标值，其中z
L
为法向量方向；S42、利用角点响应函数计算点p的角点响应值；S43、遍历点云数据内的所有点，分别计算它们的角点响应值，并设置角点相应阈值τ，提取曲面焊件上焊缝点，并将提取到的特征点另外存为焊缝特征点点云。6.根据权利要求5所述的一种离线的曲面焊缝提取和姿态估计方法，其特征在于：步骤S41中采用KdTree方法或八叉树来进行搜索。7.根据权利要求5所述的一种离线的曲面焊缝提取和姿态估计方法，其特征在于，步骤
S42中角点响应值的计算公式为：R＝det(M)
‑
k(trace(M))2其中，k为常数，det(M)为协方差矩阵M的行列式，trace(M)为协方差矩阵M的迹。8.根据权利要求1所述的一种离线的曲面焊缝提取和姿态估计方法，其特征在于：步骤S5具体包括：S51、焊缝特征点云拟合成曲线参数方程为r(t)＝[f
x
(t)，f
y
(t)，f
z
(t)]，利用支持向量机回归(SVR)分别拟合出机器人基坐标系下x、y、z方向上的函数f
x
(t)、f
y
(t)、f
z
(t)，其中t∈(0，1)；S52、针对焊缝特征点点云数据D＝{(x1，y1，z1)，(x2，y2，z2)，...，(x
n
，y
n
，z<...
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