用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法技术

本发明专利技术涉及图像数据处理技术领域，具体涉及用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法；在挖掘机动臂的自动化焊接过程中，需要对焊接过程进行实时观察以减少焊接缺陷。在焊枪上安装至少两个摄像头获取焊接处的全景拼接图像。为了减少焊接处图像的拼接误差，通过获取的焊接图像的点云数据与预设焊枪轨道点云数据获得焊接图像像素点的焊缝概率值；通过焊接图像中的特征点匹配对的投影误差值筛选低误差特征点匹配对。选取焊接图像配准特征点概率值最高的特征点匹配对完成焊接图像拼接，减少了焊接处的拼接误差，能够更精确地辅助完成挖掘机动臂的焊接。的焊接。的焊接。

【技术实现步骤摘要】
用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法。

技术介绍

[0002]挖掘机动臂的自动化生产过程中，需要将挖掘机动臂组件进行焊接，在焊接过程中容易出现一些焊接缺陷，例如焊道偏离、焊接引导误差和焊缝表面焊接缺陷等，因此需要对焊接处进行实时观察，减少焊接缺陷。目前常用的观察方法为在焊枪上安装摄像机获取焊接处的图像，由于摄像机位置在焊枪上，导致只能观察到焊接过程的部分图像。但是通过摄像头进行辅助焊接时，需要实现视觉引导、焊接形变监测等功能，故获取焊接处的全景图像更有利于动臂的焊接。
[0003]然而现有的全景成像方法，是通过多个摄像头得到多个图像，将多个图像进行拼接，得到全景图像。在通过多角度的焊接处拍摄时，由于图像拼接必定会产生一定畸变和拼接误差，可能会影响最终的焊接处的全景图像质量，不能够对焊枪实现准确地视觉引导等作用，导致焊接缺陷增加。

技术实现思路

[0004]为了解决上述通过多角度的焊接处拍摄时，由于图像拼接必定会产生一定畸变和拼接误差，可能会影响最终的焊接处的全景图像质量，不能够对焊枪实现准确地视觉引导等作用，导致焊接缺陷增加的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法，所采用的技术方案具体如下：采集至少两个角度的焊接图像与对应的点云数据，获得焊接图像任意像素点对应的点云数据与预设焊枪轨道点云数据集中所有采集点的欧式距离，根据欧式距离的最小值获得对应焊接图像像素点的焊缝概率值；获取焊接图像中的特征点匹配对，获得两张待拼接焊接图像的所有特征点匹配对的投影误差值，通过预设投影误差阈值对特征点匹配对筛选，获得低误差特征点匹配对；根据低误差特征点匹配对中特征点的焊缝概率值与投影误差值获得焊接图像配准特征点概率值，通过焊接图像配准特征点概率值最高的低误差特征点匹配对进行图像拼接，获得焊接过程的全景图像；利用所述全景图像进行多角度辅助焊接。
[0005]进一步地，所述焊接图像像素点的焊缝概率值的获取步骤包括：将焊接图像像素点的欧式距离的最小值进行负相关归一化，获得焊接图像像素点的焊缝概率值。
[0006]进一步地，所述焊接图像配准特征点概率值的获取步骤包括：将低误差特征点匹配对的投影误差值进行负相关归一化，根据低误差特征点匹配对中特征点的焊缝概率值的最小值与负相关归一化的低误差特征点匹配对的投影误差值的乘积，获得焊接图像配准特征点概率值。
[0007]进一步地，所述焊接图像中的特征点匹配对通过SIFT算法获得。
[0008]进一步地，所述投影误差值通过单应性矩阵计算获得。
[0009]进一步地，所述低误差特征点匹配对的获取步骤包括：根据预设投影误差阈值，筛选投影误差值小于预设投影误差阈值的特征点匹配对，获得低误差特征点匹配对。
[0010]本专利技术具有如下有益效果：在本专利技术实施例中，根据欧式距离的最小值获得对应焊接图像像素点的焊缝概率值是因为需要保证焊接图像拼接过程中焊缝处的拼接误差最小，所以需要根据焊缝概率值确定焊接图像中像素点的位置属于焊缝处的概率；获得低误差特征点匹配对的目的是保证整体焊接拼接误差较低的情况下进一步选取焊缝处拼接误差最小时所需要的特征点匹配对；通过焊接图像配准特征点概率值最高的低误差特征点匹配对进行图像拼接目的是确定使焊缝处拼接误差最少时的特征点匹配对，减少焊缝处的拼接误差，最终通过焊缝处拼接误差最小的全景图像能够更精确地辅助完成挖掘机动臂的焊接。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0012]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法流程图。
具体实施方式
[0013]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
[0014]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0015]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法的具体方案。
[0016]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法流程图，该方法包括以下步骤：步骤S1，采集至少两个角度的焊接图像与对应的点云数据，获得焊接图像任意像素点对应的点云数据与预设焊枪轨道点云数据集中所有采集点的欧式距离，根据欧式距离的最小值获得对应焊接图像像素点的焊缝概率值。
[0017]为了获得焊接处的全景图像，需要获得至少两个角度的焊接图像进行拼接。在本专利技术实施例中，在自动化焊接设备上安装4个摄像头，可以采集焊接设备在焊接时不同角度
下的焊接处图像。需要说明的是，4个摄像头采用RGB
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D摄像头，RGB
‑
D摄像头能够在采集RGB图像的同时采集深度数据，并将深度数据转化为3D点云数据，各摄像头通过有线连接的方式，将数据传输到自动化焊接系统的数据处理中心；实施者在实施过程中可根据实施场景自行确定摄像头的安装数量。4个摄像头采集的图像称为焊接图像。
[0018]为了保证在焊接处进行图像拼接时，使最终焊接处的拼接误差最小，所以需要确定焊接图像中的焊接部分的位置。其中在具有焊缝的焊接图像中，属于焊缝区域的必定为焊接处的位置，所以只需要保证焊缝处的拼接误差达到最小即可，即在图像拼接中选择特征点时，尽量选择属于焊缝处的特征点。由于在焊接过程中，只有焊接后的位置才会有焊缝，所以4个摄像头在进行焊接处的焊接图像采集时，存在部分相机无法采集到焊缝图像，无焊缝的焊接图像可能存在即将焊接的焊缝。因此为了减少此类焊接图像的拼接误差，需要对焊接图像进行分析，判断焊接图像中存在焊缝的概率，存在焊缝概率高的焊接图像需要寻找焊缝特征点，目的是减少图像拼接过程中焊缝处的拼接误差。
[0019]由于挖掘机动臂的焊接是自动化过程，自动化焊枪的焊接轨道是固定已知的，对同类型动臂焊接时的焊缝位置固定，所以可以对没有焊缝的焊接图像进行对比，判断焊接图像是否存在即将被焊缝覆盖的位置。自动化焊枪的焊枪轨道通常是以3D点云数据进行保存的，所以通过焊枪轨道数据，可以得到当前自动化焊枪的焊接轨道的点云数据，将自动化焊枪的焊接轨道点云数据称为预设焊枪轨道点云数据集。同时获取全景图像的摄像头为RGB
‑
D相机，在采集RGB图像的同时采集深度数据，并将深度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集至少两个角度的焊接图像与对应的点云数据，获得焊接图像任意像素点对应的点云数据与预设焊枪轨道点云数据集中所有采集点的欧式距离，根据欧式距离的最小值获得对应焊接图像像素点的焊缝概率值；获取焊接图像中的特征点匹配对，获得两张待拼接焊接图像的所有特征点匹配对的投影误差值，通过预设投影误差阈值对特征点匹配对筛选，获得低误差特征点匹配对；根据低误差特征点匹配对中特征点的焊缝概率值与投影误差值获得焊接图像配准特征点概率值，通过焊接图像配准特征点概率值最高的低误差特征点匹配对进行图像拼接，获得焊接过程的全景图像；利用所述全景图像进行多角度辅助焊接。2.根据权利要求1所述的用于挖掘机动臂的多角度辅助焊接方法，其特征在于，所述焊接图像像素点的焊缝概率值的获取步骤包括：将焊接图像像素点的欧式距离的最小值进行负相关归一化，...

【专利技术属性】
技术研发人员：姬蕾，姬国华，路秋媛，郑代顺，
申请(专利权)人：金成技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：