【技术实现步骤摘要】
一种基于3D点云的焊缝识别与机器人焊缝跟踪方法
[0001]本专利技术涉及机器人焊接
，尤其是一种基于3D点云的焊缝识别与机器人焊缝跟踪方法。
技术介绍
[0002]焊接机器人相比人工焊接而言具有焊接精度高、焊接质量稳定、焊接效率高的特点，伴随着对从业人员要求的增加以及人工成本的增加，机器人代替人工进行焊接已经成为不可避免的趋势。第三代智能焊接机器人可以通过传感器检测环境变化，寻找工件，根据不同策略调整机器人焊接的轨迹最大程度上提高焊接机器人的智能化程度。目前部分焊接机器人已经配有触觉系统等传感器，其中搭配视觉传感器的机器人是焊接机器人的重大研究方向之一，视觉系统可以自主识别焊缝根据焊缝信息自主调节机器人运动轨迹，且具有焊接质量稳定，焊接效率高等优势，焊缝识别的核心内容在于图像识别算法，在复杂环境中准确的识别工件并提取出焊缝成为最核心的问题。目前国内工厂实际应用的焊接机器人极少通过视觉传感器，因此将视觉系统和焊接机器人相结合将是未来的发展趋势。
[0003]目前针对视觉传感器在焊接领域应用的绝大多数都是利用二维...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于3D点云的焊缝识别与机器人焊缝跟踪系统，其特征在于：所述系统硬件包括：机器人、结构光传感器、焊枪、电脑、待检测工件；所述待检测工件安装于工作台；所述结构光传感器固定在工作台，所述结构光传感器与所述电脑连接，电脑从结构光传感器读取点云数据以识别待检测工件中的焊缝轨迹；所述机器人包含机械臂和机器人控制器；所述机械臂的底座设有可识别的基座坐标系，所述机械臂的末端设有可识别的工具坐标系；所述机器人控制器与所述电脑连接；所述焊枪安装于所述机器人的机械臂末端；电脑将识别出的焊缝轨迹发送给机器人。2.一种基于3D点云的焊缝识别与机器人焊缝跟踪方法，其特征在于：所述方法采用基于3D点云的焊缝识别与机器人焊缝跟踪系统，所述结构光传感器为结构光相机，包括以下步骤：步骤S1、利用结构光相机获取点云数据，通过手眼标定将点云数据从相机坐标系转换到相机坐标系；步骤S2、对点云数据进行点云预处理，通过直通滤波、体素滤波器、统计滤波、欧式聚类的方法，从所有点云数据中提取出焊件点云数据；步骤S3、焊缝识别，通过RANSAC算法拟合平面，KD
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tree进行最邻域搜索，从焊件点云数据获取焊缝点云数据；步骤S4、轨迹规划，利用D
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H参数法进行机器人运动学建模，利用RANSAC拟合直线获取整条焊缝的空间直线；根据直线插补算法在焊缝空间直线上插值取点，利用运动学逆解求出各个插值点的位姿，将各个点的位姿信息发送给机器人，机器人根据各个点的位姿运动来完成焊缝跟踪。3.根据权利要求2所述的一种基于3D点云的焊缝识别与机器人焊缝跟踪方法，其特征在于：所述步骤S2的实现包括以下步骤：步骤S2
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1，使用直通滤波，遍历输入的所有点云数据，将Z轴坐标大于0的点云数据保留，去除其余点云数据，便可以达到去除支撑平面的效果。步骤S2
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2，使用体素滤波器，设置体素栅格大小，用体素栅格内所有点的重心来代替体素栅格内的点，在可以降低点云密度的情况下，不破坏点云本身的结构。步骤S2
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3，使用统计滤波，设置搜索的邻近点个数为n，计算任意点与邻近n个点的平均...
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