一种多自由度智能焊接切割控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种多自由度智能焊接切割控制方法及系统，涉及焊接控制领域，其中，所述方法包括：获取送丝控制参数，送丝控制参数包括焊丝直径参数、焊丝长度参数和送丝角度参数；生成送丝区域特征；根据被焊件型号信息和焊丝材料信息进行材料分析，获取熔敷金属密度参数；根据送丝区域特征和熔敷金属密度参数对焊丝直径参数、焊丝长度参数和送丝角度参数进行优化，生成送丝控制优化结果；根据送丝控制优化结果控制送丝机器人进行送丝切割控制。解决了现有技术中缺乏结合焊接场景进行自适应调整的切割控制方案等技术问题。达到了制定结合焊接场景进行自适应调整的切割控制方案，提升焊接切割控制质量等技术效果。升焊接切割控制质量等技术效果。升焊接切割控制质量等技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种多自由度智能焊接切割控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及焊接控制领域，具体地，涉及一种多自由度智能焊接切割控制方法及系统。

技术介绍

[0002]焊丝切割、剪脚切割是自动化焊接切割的重要控制环节。现有技术中，存在缺乏结合焊接场景进行自适应调整的切割控制方案，以及焊接切割控制的精确度低、灵活性差、自由度不高的技术问题。研究设计一种对焊接切割控制进行优化的方法，具有十分重要的现实意义。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种多自由度智能焊接切割控制方法及系统。解决了现有技术中缺乏结合焊接场景进行自适应调整的切割控制方案，以及焊接切割控制的精确度低、灵活性差、自由度不高的技术问题。达到了制定结合焊接场景进行自适应调整的切割控制方案，提高焊接切割控制的精确度、灵活性、自由度，提升焊接切割控制质量的技术效果。
[0004]鉴于上述问题，本申请提供了一种多自由度智能焊接切割控制方法及系统。
[0005]第一方面，本申请提供了一种多自由度智能焊接切割控制方法，其中，所述方法应用于一种多自由度智能焊接切割控制系统，所述系统包括送丝机器人、剪脚机器人，所述方法包括：接收焊接需求信息，其中，所述焊接需求信息包括被焊件焊接面图像信息和被焊件型号信息；获取送丝控制参数，其中，所述送丝控制参数包括焊丝直径参数、焊丝长度参数和送丝角度参数；对所述被焊件焊接面图像信息进行图像处理，生成送丝区域特征；根据所述被焊件型号信息和焊丝材料信息进行材料分析，获取熔敷金属密度参数；根据所述送丝区域特征和所述熔敷金属密度参数对所述焊丝直径参数、所述焊丝长度参数和所述送丝角度参数进行优化，生成送丝控制优化结果；根据所述送丝控制优化结果控制所述送丝机器人进行送丝切割控制。
[0006]第二方面，本申请还提供了一种多自由度智能焊接切割控制系统，其中，所述系统包括送丝机器人、剪脚机器人，所述系统还包括：焊接需求接收模块，所述焊接需求接收模块用于接收焊接需求信息，其中，所述焊接需求信息包括被焊件焊接面图像信息和被焊件型号信息；送丝控制参数获取模块，所述送丝控制参数获取模块用于获取送丝控制参数，其中，所述送丝控制参数包括焊丝直径参数、焊丝长度参数和送丝角度参数；图像处理模块，所述图像处理模块用于对所述被焊件焊接面图像信息进行图像处理，生成送丝区域特征；材料分析模块，所述材料分析模块用于根据所述被焊件型号信息和焊丝材料信息进行材料分析，获取熔敷金属密度参数；参数优化模块，所述参数优化模块用于根据所述送丝区域特征和所述熔敷金属密度参数对所述焊丝直径参数、所述焊丝长度参数和所述送丝角度参数进行优化，生成送丝控制优化结果；送丝切割控制模块，所述送丝切割控制模块用于根据所述送丝控制优化结果控制所述送丝机器人进行送丝切割控制。
[0007]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：通过对被焊件焊接面图像信息进行图像处理，生成送丝区域特征；通过对被焊件型号信息和焊丝材料信息进行材料分析，获取熔敷金属密度参数；通过送丝区域特征和熔敷金属密度参数对焊丝直径参数、焊丝长度参数和送丝角度参数进行优化，生成送丝控制优化结果，并按照送丝控制优化结果控制送丝机器人进行送丝切割控制。达到了制定结合焊接场景进行自适应调整的切割控制方案，提高焊接切割控制的精确度、灵活性、自由度，提升焊接切割控制质量的技术效果。
[0008]上述说明仅是本申请技术方案的概述，并且为了让本申请的技术方案和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对本公开实施例的附图作简单的介绍。明显地，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例，而非对本公开的限制。
[0010]图1为本申请一种多自由度智能焊接切割控制方法的流程示意图；图2为本申请一种多自由度智能焊接切割控制方法中生成送丝区域特征的流程示意图；图3为本申请一种多自由度智能焊接切割控制方法中对超出剪脚触发边界的管脚进行切割的流程示意图；图4为本申请一种多自由度智能焊接切割控制系统的结构示意图。
[0011]附图标记说明：焊接需求接收模块11，送丝控制参数获取模块12，图像处理模块13，材料分析模块14，参数优化模块15，送丝切割控制模块16。
具体实施方式
[0012]本申请通过提供一种多自由度智能焊接切割控制方法及系统。解决了现有技术中缺乏结合焊接场景进行自适应调整的切割控制方案，以及焊接切割控制的精确度低、灵活性差、自由度不高的技术问题。达到了制定结合焊接场景进行自适应调整的切割控制方案，提高焊接切割控制的精确度、灵活性、自由度，提升焊接切割控制质量的技术效果。
实施例一
[0013]请参阅附图1，本申请提供一种多自由度智能焊接切割控制方法，其中，所述方法应用于一种多自由度智能焊接切割控制系统，所述系统包括送丝机器人、剪脚机器人，所述方法具体包括如下步骤：步骤S100：接收焊接需求信息，其中，所述焊接需求信息包括被焊件焊接面图像信息和被焊件型号信息；步骤S200：获取送丝控制参数，其中，所述送丝控制参数包括焊丝直径参数、焊丝长度参数和送丝角度参数；具体而言，连接所述一种多自由度智能焊接切割控制系统，通过所述一种多自由度智能焊接切割控制系统进行焊接需求参数接收、送丝控制参数采集，获得焊接需求信息、
送丝控制参数。其中，所述焊接需求信息包括被焊件焊接面图像信息和被焊件型号信息。被焊件焊接面图像信息包括被焊件的焊接面图像数据。所述送丝控制参数包括焊丝直径参数、焊丝长度参数和送丝角度参数。达到了确定焊接需求信息、送丝控制参数，为后续进行送丝控制优化奠定基础的技术效果。
[0014]步骤S300：对所述被焊件焊接面图像信息进行图像处理，生成送丝区域特征；进一步的，如附图2所示，本申请步骤S300还包括：步骤S310：根据所述被焊件型号信息，调取被焊件焊接生产工艺图，其中，所述被焊件焊接生产工艺图包括多个标记焊接区域和多个焊接区域几何特征；具体而言，基于被焊件型号信息对所述一种多自由度智能焊接切割控制系统进行被焊件焊接生产工艺图调取。其中，被焊件焊接生产工艺图包括多个标记焊接区域和多个焊接区域几何特征。每个标记焊接区域包括与被焊件型号信息相同的历史被焊件对应的历史焊接面图像数据。每个焊接区域几何特征包括每个标记焊接区域对应的历史焊接面的尺寸、形状、面积等几何参数信息。达到了确定被焊件焊接生产工艺图，为后续对被焊件焊接面图像信息进行相似度评估提供数据支持的技术效果。
[0015]步骤S320：遍历所述多个标记焊接区域对所述被焊件焊接面图像信息进行相似度评估，获取区域相似度大于或等于相似度阈值的多个焊接区域匹配结果；进一步地，本申请步骤S320还包括：步骤S321：对所述被焊件焊接生产工艺图进行ORB特征提取，获取第一ORB特征；步骤S322：对所述被焊件焊接面图像信息进行ORB特征提取，获取第二ORB特征；步骤S323：根据所述第一ORB特征和所述第二O本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多自由度智能焊接切割控制方法，其特征在于，应用于送丝机器人，包括：接收焊接需求信息，其中，所述焊接需求信息包括被焊件焊接面图像信息和被焊件型号信息；获取送丝控制参数，其中，所述送丝控制参数包括焊丝直径参数、焊丝长度参数和送丝角度参数；对所述被焊件焊接面图像信息进行图像处理，生成送丝区域特征；根据所述被焊件型号信息和焊丝材料信息进行材料分析，获取熔敷金属密度参数；根据所述送丝区域特征和所述熔敷金属密度参数对所述焊丝直径参数、所述焊丝长度参数和所述送丝角度参数进行优化，生成送丝控制优化结果；根据所述送丝控制优化结果控制所述送丝机器人进行送丝切割控制。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述被焊件焊接面图像信息进行图像处理，生成送丝区域特征，包括：根据所述被焊件型号信息，调取被焊件焊接生产工艺图，其中，所述被焊件焊接生产工艺图包括多个标记焊接区域和多个焊接区域几何特征；遍历所述多个标记焊接区域对所述被焊件焊接面图像信息进行相似度评估，获取区域相似度大于或等于相似度阈值的多个焊接区域匹配结果；将所述多个焊接区域匹配结果和所述多个焊接区域几何特征关联存储，添加进所述送丝区域特征。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，遍历所述多个标记焊接区域对所述被焊件焊接面图像信息进行相似度评估，获取区域相似度大于或等于相似度阈值的多个焊接区域匹配结果，包括：对所述被焊件焊接生产工艺图进行ORB特征提取，获取第一ORB特征；对所述被焊件焊接面图像信息进行ORB特征提取，获取第二ORB特征；根据所述第一ORB特征和所述第二ORB特征，对所述被焊件焊接生产工艺图和所述被焊件焊接面图像信息进行特征区域关联，生成多组特征区域关联结果，其中，所述多组特征区域关联结果的任意一组包括ORB特征相似度最高的标记焊接区域和焊接区域匹配结果；遍历所述多组特征区域关联结果进行图像相似度分析，获取多个区域相似度；获取所述多个区域相似度的任意一个大于或等于所述相似度阈值的所述多个焊接区域匹配结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，遍历所述多组特征区域关联结果进行图像相似度分析，获取多个区域相似度，之前包括：获取焊件焊接面图像集进行特征标识，获取焊接面特征标识信息；基于卷积神经网络，调取所述焊件焊接面图像集和所述焊接面特征标识信息进行有监督训练，获取第一特征提取模块，其中，所述第一特征提取模块训练时所述焊件焊接面图像集和所述焊接面特征标识信息的任意一组的权重相同；根据所述第一特征提取模块，获取输出准确率低于准确率阈值的所述焊件焊接面图像集和所述焊接面特征标识信息，设为第一损失数据集；提升所述第一损失数据集在原始数据集中的权重，基于卷积神经网络进行有监督训练，获取第二特征提取模块；
重复训练，直到第N特征提取模块的输出准确率低于准确率阈值的所述焊件焊接面图像集和所述焊接面特征标识信息的数据量小于收敛数量阈值，将所述第一特征提取模块、所述第二特征提取模块直到所述第N特征提取模块合并，生成特征提取模型；根据所述特征提取模型对所述多组特征区域关联结果的任意一组进行图像相似度分析，获取所述多个区域相似度。5.如权利要求1所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张聪，李晨雨，王司恺，李明超，李立凡，
申请(专利权)人：苏州松德激光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：