【技术实现步骤摘要】
用于无数模客车车身的打磨机器人轨迹规划的点云轮廓提取方法
[0001]本专利技术涉及一种对点云数据进行边缘提取的方法,尤其涉及一种用于无数模客车车身的打磨机器人轨迹规划的点云轮廓提取方法。
技术介绍
[0002]客车车身表面受制于骨架焊接的精度以及模压件在焊接过程中的变形等因素,平整度较差,为了保证外观平整度需要刮原子灰,因此和乘用车相比客车需要打磨原子灰。此外,客车的个性化需求多,图案复杂,往往需要在面漆表面再喷涂图案,喷涂图案之前需要对面漆表面进行打磨。根据图案复杂程度打磨一次到多次不等。另外一些对外观质量要求高的客车企业采用打磨罩清漆的工艺,即整车图案完成烘干后对整车外表面进行打磨,然后再喷涂一道清漆。这就意味着和乘用车相比,客车多了腻子打磨、图案喷涂前面漆打磨和罩清漆前打磨等工序,打磨工序较多。如今客车打磨一般采用手工打磨和机器打磨相结合的方式,以机器人打磨为主,手工打磨为辅。
[0003]在客车车身打磨中,机器人打磨的部分,目前的常见策略是对每一种新车型进行一次机器人打磨的人工示教,将打磨轨迹录入库中,在对 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于无数模客车车身的打磨机器人轨迹规划的点云轮廓提取方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,将客车车身一侧的点云在XoY平面内投影成二值图像;步骤2,用图像处理的方法获取车身以及车身上各类孔洞区域的外接矩形的左上和右下角点;步骤3,过步骤2中所有外接矩形的左上、右下角点作水平线和铅垂线,将车身分为若干单元格;步骤4,用区域划分算法将步骤3中得到的单元格按照一定的规则进行合并,从而将车身一侧的点云划分为若干区域;步骤5,按照步骤4中划分出的区域,按照一定的降采样率对车身一侧的点云进行随机降采样,降低点云规模;步骤6,用区域生长算法对步骤5中降采样后的各区域点云进行分割,分离出各片点云中待打磨区域的点云;步骤7,用角判据算法提取步骤6中待打磨区域的点云轮廓。2.根据权利要求1所述的用于无数模客车车身的打磨机器人轨迹规划的点云轮廓提取方法,其特征在于,所述步骤1中,在XoY平面遍历客车车身点云,当其z轴坐标存在时,将该像素点位置的灰度值置为1,否则置0,从而得到车身投影到XoY平面的二值图像。3.根据权利要求1所述的用于无数模客车车身的打磨机器人轨迹规划的点云轮廓提取方法,其特征在于,所述步骤2的具体方法如下:步骤2
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1:找出二值图中的所有轮廓,遍历所有轮廓,所包含区域的面积最大的轮廓即为车身的轮廓;步骤2
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2:对车身轮廓所包含的区域进行开运算,将车身当中由于噪点而细微相连的区域断开;步骤2
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3:计算车身的外接矩形;步骤2
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4:对二值图像和车身求交集,去除位于车身以外的车轮以及离群点,得到只包含车身的二值图;步骤2
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5:对只包含车身的二值图进行闭运算,使车身中的孔洞区域不再相连;步骤2
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6:找出步骤2
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5的二值图中的所有轮廓,遍历所有轮廓,所包含区域的面积在阈值范围中的即为车身中的车窗、车门等孔洞区域;步骤2
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7:计算步骤2
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6中所有孔洞区域的外接矩形。4.根据权利要求1所述的用于无数模客车车身的打磨机器人轨迹规划的点云轮廓提取方法,其特征在于,所述步骤3中,先对步骤2中得到的车身外接矩形以及车身上各类孔洞区域的外接矩形的左上和右下角点的横纵坐标值分别进行快速排序,然后用相邻横坐标的差值的绝对值表示单元格的长边,用相邻纵坐标差值的绝对值表示单元格的短边。5.根据权利要求1所述的用于无数模客车车身的打磨机器人轨迹规划的点云轮廓提取方法,其特征在于,所述步骤4的...
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