一种基于图像识别的焊接机器人控制系统技术方案

本发明专利技术属于控制领域，公开了一种基于图像识别的焊接机器人控制系统，包括图像处理模块、计算模块和控制模块；图像处理模块用于对线激光图像进行计算，获取焊缝的坐标；计算模块用于根据焊缝的坐标计算出焊接头的目标坐标；控制模块用于将焊接头移动至目标坐标。本发明专利技术在对线激光图像进行处理的过程中，仅进行了灰度化运算、滤波运算和窗口检测运算便能够得到焊缝的坐标，与现有技术相比，减少了二值化处理、形态学处理、细化处理等步骤，从而提高了焊缝坐标的获取速度，进而提高焊接机器人的焊接效率。焊接效率。焊接效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的焊接机器人控制系统


[0001]本专利技术涉及控制领域，尤其涉及一种基于图像识别的焊接机器人控制系统。

技术介绍

[0002]焊接机器人在焊接的过程中需要实时获取焊缝的位置，便于对焊接头的位置进行实时调节，实现自动焊接。现有技术中，一般通过采集焊缝周围的线激光图像，然后通过对线激光图像进行图像识别得到焊缝的位置，接着根据该位置得到焊接头的目标坐标，将焊接头移动到目标坐标后便可以进行焊接，这种控制方式使得焊机头能够跟随焊缝的位置自动进行移动，实现自动焊接。
[0003]然而现有的焊接机器人对线激光图像进行处理的过程中，在进行灰度化处理、降噪处理后，还需要进行二值化处理、形态学处理、细化处理等步骤才能得到焊缝的坐标，步骤比较多，因此耗时比较久，影响了焊接机器人的焊接效率。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于公开一种基于图像识别的焊接机器人控制系统，解决现有的焊接机器人在对焊缝进行焊接的过程中，对线激光图像进行处理的步骤比较多，因此耗时比较久，影响了焊接机器人的焊接效率的问题。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种基于图像识别的焊接机器人控制系统，包括图像处理模块、计算模块和控制模块；
[0007]图像处理模块用于对线激光图像进行计算，获取焊缝的坐标；
[0008]计算模块用于根据焊缝的坐标计算出焊接头的目标坐标；
[0009]控制模块用于将焊接头移动至目标坐标；
[0010]其中，对线激光图像进行计算，获取焊缝的坐标，包括：
[0011]S1，对线激光图像进行灰度化处理，获得灰度图像，以灰度图像左下角为坐标原点，建立直角坐标系；
[0012]S2，在灰度图像中使用1
×
vrn的检测窗口对位于检测窗口中心的像素点进行检测，vrn表示检测窗口的行数，vrn为奇数整数，1表示检测窗口的列数；
[0013]S3，判断检测窗口是否符合预设的检测条件，若是，则进入S4，若否，则进入S6；
[0014]S4，将S2中的检测窗口中心的横坐标加上1，得到新的检测窗口中心的横坐标，若新的检测窗口中心的横坐标大于灰度图像的列数，则进入S7，若新的检测窗口中心的横坐标小于等于灰度图像的列数，则进入S5；
[0015]S5，根据预设的规则获取新的检测窗口中心的纵坐标，从而得到新的检测窗口中心，进入S2；
[0016]S6，将S2中的检测窗口中心的纵坐标减1，得到新的检测窗口中心，进入S2；
[0017]S7，将横坐标连续的且符合预设的检测条件的3个检测窗口的中心的像素点分别
记为px1、px2、px3；
[0018]S8，计算px1、px2之间的斜率k1，计算px2、px3之间的斜率k2，若|k1‑
k2|小于设定的斜率阈值且k1为负值，k2为正值，则将px2作为变化点，将变化点的坐标记为(x
chg
,y
chg
)；
[0019]S9，计算焊缝的纵坐标y
aim
，则焊缝的坐标为(x
chg
,y
aim
)。
[0020]优选地，还包括发射模块，
[0021]发射模块用于向焊缝发射线激光。
[0022]优选地，还包括成像模块，
[0023]成像模块用于对照射在焊缝上的线激光进行成像，得到线激光图像。
[0024]优选地，所述根据焊缝的坐标计算出焊接头的目标坐标，包括：
[0025]将焊缝的坐标从图像坐标系转换到世界坐标系，得到目标坐标。
[0026]优选地，对线激光图像进行灰度化处理，获得灰度图像，包括：
[0027]灰度化函数如下：
[0028]g(x,y)＝w1×
r(x,y)+w2×
g(x,y)+w3×
b(x,y)
[0029]其中，g(x,y)为灰度图像g的坐标(x,y)处的像素点的灰度值，w1、w2、w3分别表示r(x,y)、g(x,y)、b(x,y)的权重，r(x,y)为RGB颜色空间中的红色分量图像中，坐标(x,y)处的像素点的像素值，g(x,y)为RGB颜色空间中的绿色分量图像中，坐标(x,y)处的像素点的像素值，b(x,y)为RGB颜色空间中的蓝色分量图像中，坐标(x,y)处的像素点的像素值。
[0030]优选地，判断检测窗口是否符合预设的检测条件，包括：
[0031]S31，分别对检测窗口中的每个像素点进行滤波处理，得到滤波后的像素点的集合D；
[0032]S32，计算集合D中像素值突变的像素点的纵坐标的最小值miy和最大值may；
[0033]S33，获取集合D中像素值大于设定的像素值阈值的像素点的数量nbgt；
[0034]S34，计算检测系数：
[0035][0036]其中，dtccef为检测系数，ysthr为预设的纵坐标差值，fcthr为设定的方差比较值，bgt为集合D中像素值大于设定的像素值阈值的像素点的集合，g
i
为bgt中的像素点i的灰度值；α为灰度值差值的权重，β为数量的权重，η为方差的权重；
[0037]S35，将检测系数与设定的系数阈值进行比较，若检测系数大于设定的系数阈值，则检测窗口符合预设的检测条件，若检测系数小于等于设定的系数阈值，则检测窗口不符合预设的检测条件。
[0038]优选地，根据预设的规则获取新的检测窗口中心的纵坐标，包括：
[0039]用d表示S2中的检测窗口中心的纵坐标，则新的检测窗口中心的纵坐标d'为：
[0040][0041]其中，θ表示自适应范围参数，为向上取整。
[0042]优选地，θ的计算函数为：
[0043][0044]其中，ns为在高度Q垂直发射线激光时，在平面上留下的线激光的宽度，E为线激光的最大有效宽度，bsn为常数。
[0045]本专利技术在对线激光图像进行处理的过程中，仅进行了灰度化运算、滤波运算和窗口检测运算便能够得到焊缝的坐标，与现有技术相比，减少了二值化处理、形态学处理、细化处理等步骤，从而提高了焊缝坐标的获取速度，进而提高焊接机器人的焊接效率。
附图说明
[0046]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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他相关的附图。
[0047]图1为本专利技术基于图像识别的焊接机器人控制系统的一种示意图。
具体实施方式
[0048]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的焊接机器人控制系统，其特征在于，包括图像处理模块、计算模块和控制模块；图像处理模块用于对线激光图像进行计算，获取焊缝的坐标；计算模块用于根据焊缝的坐标计算出焊接头的目标坐标；控制模块用于将焊接头移动至目标坐标；其中，对线激光图像进行计算，获取焊缝的坐标，包括：S1，对线激光图像进行灰度化处理，获得灰度图像，以灰度图像左下角为坐标原点，建立直角坐标系；S2，在灰度图像中使用1
×
vrn的检测窗口对位于检测窗口中心的像素点进行检测，vrn表示检测窗口的行数，vrn为奇数整数，1表示检测窗口的列数；S3，判断检测窗口是否符合预设的检测条件，若是，则进入S4，若否，则进入S6；S4，将S2中的检测窗口中心的横坐标加上1，得到新的检测窗口中心的横坐标，若新的检测窗口中心的横坐标大于灰度图像的列数，则进入S7，若新的检测窗口中心的横坐标小于等于灰度图像的列数，则进入S5；S5，根据预设的规则获取新的检测窗口中心的纵坐标，从而得到新的检测窗口中心，进入S2；S6，将S2中的检测窗口中心的纵坐标减1，得到新的检测窗口中心，进入S2；S7，将横坐标连续的且符合预设的检测条件的3个检测窗口的中心的像素点分别记为px1、px2、px3；S8，计算px1、px2之间的斜率k1，计算px2、px3之间的斜率k2，若|k1‑
k2|小于设定的斜率阈值且k1为负值，k2为正值，则将px2作为变化点，将变化点的坐标记为(x
chg
,y
chg
)；S9，计算焊缝的纵坐标y
aim
，则焊缝的坐标为(x
chg
,y
aim
)。2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的焊接机器人控制系统，其特征在于，还包括发射模块，发射模块用于向焊缝发射线激光。3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的焊接机器人控制系统，其特征在于，还包括成像模块，成像模块用于对照射在焊缝上的线激光进行成像，得到线激光图像。4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的焊接机器人控制系统，其特征在于，所述根据焊缝的坐标计算出焊接头的目标坐标，包括：将焊缝的坐标从图像坐标系转换...

【专利技术属性】
技术研发人员：武慧红，黄志佳，汪渊博，杨丹，冯燕萍，陈华，
申请(专利权)人：浙江奥桑机械设备有限公司，
类型：发明
国别省市：