一种焊接机器人的焊枪姿态调整方法技术

本申请实施例提供了一种焊接机器人的焊枪姿态调整方法，该方法包括：基于焊接坡口图像，确定所述焊接坡口的关键信息；确定焊接机器人对应的姿态关键点信息，其中，所述姿态关键点信息为姿态关键点对应的信息，所述姿态关键点预先标定于所述焊接机器人的机械臂；将所述焊接坡口的关键信息以及所述焊接机器人的焊枪姿态关键点信息的实时展示，以使得工作人员调整所述焊接机器人的焊枪姿态。本申请实施例能够及时调整焊接机器人的焊枪姿态，从而提升焊接质量。升焊接质量。升焊接质量。

【技术实现步骤摘要】
一种焊接机器人的焊枪姿态调整方法


[0001]本申请实施例涉及焊接设备
，具体涉及一种焊接机器人的焊枪姿态调整方法。

技术介绍

[0002]焊接机器人是一种在自动控制器的控制下完成焊接操作的机械设备，焊接机器人的焊接质量可靠、精度高、环境适应性好，因此机器人焊接的应用越发广泛和普遍。
[0003]目前焊接机器人常常代替人工完成处理设备中的焊接坡口的焊接，但是处理设备内部线路复杂，为此，在实际焊接过程中，焊接机器人只能通过预设算法对焊接坡口进行焊接，但是焊接坡口的多样化以及处理设备内部线路复杂使得焊接机器人关键点不准确，为此，导致单独采用焊机机器人焊接时焊接质量难以保证。
[0004]为此，亟需提供一种焊接机器人的焊枪姿态调整方法，能够及时调整焊接机器人的焊枪姿态，尽可能的降低由于姿态不准确而引起的焊缝强度均匀性差、焊缝质量不合格等问题。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，本申请实施例提供一种焊接机器人的焊枪姿态调整方法，能够及时调整焊接机器人的焊枪姿态，从而提升焊接质量。
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种焊接机器人的焊枪姿态调整方法，包括：
[0007]基于焊接坡口图像，确定所述焊接坡口的关键信息；
[0008]确定焊接机器人对应的姿态关键点信息，其中，所述姿态关键点信息为姿态关键点对应的信息，所述姿态关键点预先标定于所述焊接机器人的机械臂；
[0009]将所述焊接坡口的关键信息以及所述焊接机器人的焊枪姿态关键点信息的实时展示，以使得工作人员调整所述焊接机器人的焊枪姿态。
[0010]可选的，所述基于焊接坡口图像，确定所述焊接坡口的关键信息，包括：
[0011]对焊接坡口图像进行图像干扰去除，得到初始关键坡口图像；
[0012]将所述初始关键坡口图像运算处理，得到关键坡口图像；
[0013]基于所述关键坡口图像，确定所述焊接坡口的关键信息。
[0014]可选的，所述对焊接坡口图像进行图像噪声去除，得到初始关键坡口图像，包括：
[0015]对所述焊接坡口图像进行灰度转换，获取所述焊接坡口图像对应的灰度焊接坡口图像；
[0016]对所述灰度焊接坡口图像进行傅里叶变换处理，获取所述焊接坡口图像对应的坡口频率图；
[0017]对所述坡口频率图进行导向滤波处理，得到滤波坡口图像，所述导向滤波处理用于去除坡口频率图中的噪音；
[0018]将所述滤波坡口图像进行二值化处理，得到初始关键坡口图像，所述二值化处理
用于去除滤波坡口图像中的干扰信息，保留滤波坡口图像中的关键信息。
[0019]可选的，所述将所述初始关键坡口图像运算处理，得到关键坡口图像，包括：
[0020]对所述初始关键坡口图像进行开运算处理，获取第一处理关键坡口图像，其中，所述开运算处理包括膨胀处理与腐蚀处理；
[0021]对所述第一处理关键坡口进行图像区域填充处理，确定第二处理关键坡口图像。
[0022]可选的，所述基于所述关键坡口图像，确定所述焊接坡口的关键信息，包括：
[0023]利用gauss算子将所述第二处理关键坡口图像中的关键区域转化成为初始关键线条；
[0024]利用xld算子确定所述初始关键线条中的轮廓线条；
[0025]确定所述轮廓线条中线段的断开点为焊接坡口的关键点；
[0026]基于所述焊接坡口的关键点确定焊接坡口的关键信息。
[0027]可选的，所述基于所述焊接坡口的关键点确定焊接坡口的关键信息，包括：
[0028]确定焊接坡口的关键点对应的像素坐标信息以及深度信息；
[0029]基于所述像素坐标信息和所述深度信息，确定在世界坐标系中所述焊接坡口的三维坐标信息，所述焊接坡口的三维坐标信息为所述焊接坡口的关键信息。
[0030]可选的，所述确定焊接坡口的关键点对应的像素坐标信息以及深度信息之前，包括：
[0031]将相机的相机位置进行标定，确定所述相机对应的相机内参矩阵，所述相机内参矩阵包括相机的内参；
[0032]基于结构光传感器标定激光平面，获取激光平面对应的激光平面方程；
[0033]所述确定焊接坡口的关键点对应的像素坐标信息以及深度信息，包括：
[0034]基于所述相机内参矩阵确定焊接坡口的关键点对应的像素坐标信息，以及，基于所述激光平面方程确定焊接坡口的关键点对应的深度信息。
[0035]可选的，所述确定焊接机器人对应的姿态关键点信息，包括：
[0036]基于焊接机器人的姿态关键点确定焊接机器人对应的姿态关键点信息。
[0037]可选的，所述基于焊接机器人的姿态关键点确定焊接机器人对应的姿态关键点信息，包括：
[0038]将焊接机器人的至少一个机械臂的末端标定为姿态关键点；
[0039]确定所述姿态关键点与相机的相机位置之间的关联关系；
[0040]基于所述关联关系结合焊接机器人的姿态关键点确定焊接机器人对应的姿态关键点信息。
[0041]可选的，所述确定所述姿态关键点与相机的相机位置之间的关联关系，包括：
[0042]利用TSAI算法，获取所述姿态关键点与相机的相机位置之间的关联关系。
[0043]与现有技术相比，本申请实施例的技术方案具有以下优点：
[0044]本申请实施例提供的焊接机器人的焊枪姿态调整方法，基于焊接坡口图像，确定所述焊接坡口的关键信息；进而确定焊接机器人对应的姿态关键点信息，其中，所述姿态关键点信息为姿态关键点对应的信息，所述姿态关键点预先标定于所述焊接机器人的机械臂；最后将所述焊接坡口的关键信息以及所述焊接机器人的焊枪姿态关键点信息的实时展示，以使得工作人员调整所述焊接机器人的焊枪姿态。本申请实施例中将焊接坡口的关键
信息与焊接机器人的焊枪姿态关键点信息的共同展示，使得工作人员可以远程控制，且及时调整焊接机器人的焊枪姿态，避免了由于姿态不准确而引起的焊缝强度均匀性差、焊缝质量不合格等问题，提升焊接质量。
[0045]另外，本申请实施例中的焊接机器人的调整方法可应用于核燃料后处理设备的修复场景下，由于核燃料后处理设备中经常存在作业辐射，为此，采用如本申请中所述的焊接机器人的焊枪姿态调整方法还能够避免人工修复时的人身安全问题，提升核燃料后处理设备中的作业效率。
附图说明
[0046]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0047]图1是图1为本专利技术所提供的焊接机器人的焊枪姿态调整方法一种流程示意图；
[0048]图2为本申请实施例中确定焊接坡口的关键信息的可选流程图；
[0049]图3为本申请实施例中得到初始本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种焊接机器人的焊枪姿态调整方法，其特征在于，包括：基于焊接坡口图像，确定所述焊接坡口的关键信息；确定焊接机器人对应的姿态关键点信息，其中，所述姿态关键点信息为姿态关键点对应的信息，所述姿态关键点预先标定于所述焊接机器人的机械臂；将所述焊接坡口的关键信息以及所述焊接机器人的焊枪姿态关键点信息的实时展示，以使得工作人员调整所述焊接机器人的焊枪姿态。2.如权利要求1所述的焊接机器人的焊枪姿态调整方法，其特征在于，所述基于焊接坡口图像，确定所述焊接坡口的关键信息，包括：对焊接坡口图像进行图像干扰去除，得到初始关键坡口图像；将所述初始关键坡口图像运算处理，得到关键坡口图像；基于所述关键坡口图像，确定所述焊接坡口的关键信息。3.如权利要求2所述的焊接机器人的焊枪姿态调整方法，其特征在于，所述对焊接坡口图像进行图像噪声去除，得到初始关键坡口图像，包括：对所述焊接坡口图像进行灰度转换，获取所述焊接坡口图像对应的灰度焊接坡口图像；对所述灰度焊接坡口图像进行傅里叶变换处理，获取所述焊接坡口图像对应的坡口频率图；对所述坡口频率图进行导向滤波处理，得到滤波坡口图像，所述导向滤波处理用于去除坡口频率图中的噪音；将所述滤波坡口图像进行二值化处理，得到初始关键坡口图像，所述二值化处理用于去除滤波坡口图像中的干扰信息，保留滤波坡口图像中的关键信息。4.如权利要求3所述的焊接机器人的焊枪姿态调整方法，其特征在于，所述将所述初始关键坡口图像运算处理，得到关键坡口图像，包括：对所述初始关键坡口图像进行开运算处理，获取第一处理关键坡口图像，其中，所述开运算处理包括膨胀处理与腐蚀处理；对所述第一处理关键坡口进行图像区域填充处理，确定第二处理关键坡口图像。5.如权利要求4所述的焊接机器人的焊枪姿态调整方法，其特征在于，所述基于所述关键坡口图像，确定所述焊接坡口的关键信息，包括：利用gauss算子将所述第二处理关键坡口图像中的关键区域转化成为初始关...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯英超，刘金平，马明豪，张文，胡广杰，潘国伟，王象元，王海东，吴闯，
申请(专利权)人：核工业工程研究设计有限公司，
类型：发明
国别省市：