一种人工智能自适应机器人焊接方法技术

一种人工智能自适应机器人焊接方法，包括以下步骤：3D结构光相机对产品进行拍照，生成三维点云；深度学习人工智能软件识别产品焊道并提取焊道位置坐标及管材搭接方式；机器人路径自主规划软件根据识别出的焊道位置生成精确定位的拍摄点坐标；生成机器人拍照所需运动规划路径并引导机器人进行精确定位所需的拍照；精定位相机对产品焊道进行精确的二次定位，并将拍摄的焊道参数反馈给人工智能软件识别焊道种类；生成焊接程序及机器人运动路径程序，并调用焊接工艺包中相应预设的焊接参数。本发明专利技术无需对工件进行全方位地拍摄以获得完整工件点云，也不会导致精定位装置因不存在需要焊接的焊道时而做了许多无用拍摄，提升了焊道的焊接效率。道的焊接效率。道的焊接效率。

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能自适应机器人焊接方法


[0001]本专利技术涉及自动化焊接
，更为具体地说是指一种人工智能自适应机器人焊接方法。

技术介绍

[0002]目前，现有的机器人焊接方式主流为示教编程及离线编程。这种焊接方式太过依赖于编程，需要消耗大量的编程工时和产前准备工时，对于产品定制化频率较高的企业编程工时为非生产性工时，会影响其产能。
[0003]为克服以上缺点，申请公布号为CN 114800574A的中国专利技术专利公开了一种基于双三维相机的机器人自动化焊接系统及方法，该机器人自动化焊接系统的焊接方法包括：标定焊枪工具坐标系、两个相机坐标系与机器人基坐标系之间的关系；采用第一三维相机拍摄获取完整工件点云；根据完整工件点云规划第二三维相机的拍摄点位，形成机器人的拍摄运动轨迹；采用第二三维相机，根据拍摄运动轨迹，获取当前拍摄点位视野内的工件点云；根据当前拍摄点位拍摄得到的点云，进行焊缝寻位，规划机器人的焊接轨迹；采用焊接装备，根据当前拍摄点位视野内的工件点云和焊接轨迹，完成焊接任务。其中，规划第二三维相机的拍摄点位具体包括：通过对完整工件点云进行几何分割，根据点云的线面特征确定第二三维相机的拍摄角度，结合第二三维相机的工作距离范围，设定第二三维相机的拍摄位置；或者，当存在工件的三维模型时，使用第三方建模软件在三维模型上设定拍摄点位，将拍摄得到的点云模型与三维模型做配准，得到拍摄点，并将拍摄点位转换到机器人基坐标系下。
[0004]以上专利需要获取完整工件点云，这就需要采用第一三维相机对工件进行全方位地拍摄，操作较为繁琐，且效率较低。而且采用对完整工件点云进行分割以确定第二三维相机的拍摄角度，第二二维相机的拍摄数量取决于分隔区域的数量。而当分割区域中如不存在需要焊接的焊道时，其第二三维相机也还需要进行一次无用地拍摄，导致第二三维相机做了许多无用功，影响了机器人的焊接效率。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种人工智能自适应机器人焊接方法，以解决现有采用对完整工件点云进行分割以确定第二三维相机的拍摄角度，不仅需要对工件进行全方位地拍摄以获得完整工件点云，且第二三维相机会做许多无用功，影响了机器人的焊接效率等缺点。
[0006]本专利技术采用如下技术方案：一种人工智能自适应机器人焊接方法，基于机器人自动焊接系统，所述机器人自动焊接系统包括机器人、3D结构光相机、上位机、精定位相机以及控制机器人动作的机器人控制柜，其中，所述3D结构光相机用于拍摄产品并生成产品三维点云，所述上位机内设有人工智能软件、机器人路径自主规划软件以及数据库，所述精定位相机固定于所述机器人上，所述机器人焊接方法包括以下步骤：
步骤一、3D结构光相机对产品进行拍照；步骤二、生成三维点云；步骤三、深度学习人工智能软件识别产品焊道并提取焊道位置坐标及管材搭接方式；步骤四、机器人路径自主规划软件根据识别出的焊道位置生成精确定位的拍摄点坐标；步骤五、机器人路径自主规划软件生成机器人拍照所需运动规划路径并引导机器人进行精确定位所需的拍照；步骤六、精定位相机对产品焊道进行精确的二次定位，并将拍摄的焊道参数反馈给人工智能软件识别焊道种类；步骤七、机器人路径自主规划软件生成焊接程序及机器人运动路径程序，并根据焊道种类调用焊接工艺包中相应预设的焊接参数；步骤八、机器人控制柜根据步骤七的焊接程序及机器人运动路径程序控制机器人动作，完成焊接。
[0007]上述步骤三中管材搭接方式包括T型搭接、L型搭接、平行搭接、台阶面、管材板材焊接、斜撑与管成角度焊接。
[0008]上述步骤三人工智能软件识别产品焊道的具体方式如下：将拍摄的产品图像所生成的三维点云，通过与数据库进行匹配，识别出该产品中所有的表面焊道，包括该产品的焊道数量、结构形式、焊道的长度或管材的宽度，焊道空间位置坐标。
[0009]上述数据库存储有各型号管材的搭接方式，其构建方法包括：将两根相同型号管材依次摆成T型结构、L型结构、平行搭接结构、台阶面结构，每一种结构都进行多次拍照、收集数据；将两根不同型号的管材依次摆成T型结构、L型结构、平行搭接结构、台阶面结构，每一种结构都进行多次拍照、收集数据；依据以上作业形成数据库。
[0010]进一步地，上述数据库中还存储有焊接工艺包，焊接工艺包包含相应的预设焊接参数。
[0011]一较佳实施方案中，上述精定位相机为结构光相机或线焊缝焊缝传感器中的一种。
[0012]由上述对本专利技术的描述可知，和现有技术相比，本专利技术具有如下优点：本专利技术采用深度学习人工智能软件识别产品焊道的方式，由3D结构光相机拍摄的产品图像所生成的三维点云与数据库进行匹配，提取焊道位置坐标及管材搭接方式，然后通过自主规划路径软件反推生成精确定位的拍摄点坐标。本专利技术无需对工件进行全方位地拍摄以获得完整工件点云，也不会导致精定位装置因不存在需要焊接的焊道时而做了许多无用拍摄，提升了焊道的焊接效率。
附图说明
[0013]图1为本专利技术机器人自动焊接系统的结构示意图。
[0014]图2为本专利技术的流程图。
具体实施方式
[0015]下面参照附图说明本专利技术的具体实施方式。为了全面理解本专利技术，下面描述到许多细节，但对于本领域技术人员来说，无需这些细节也可实现本专利技术。对于公知的组件、方法及过程，以下不再详细描述。
[0016]本专利技术提供的一种人工智能自适应机器人焊接方法，基于机器人自动焊接系统。参照图1，该机器人的自动焊接系统包括工作台1、机器人2、3D结构光相机3、安装框架4、上位机5、精定位相机6以及控制机器人动作的机器人控制柜7。产品放置在工作台1上，安装框架架4设在工作台1的上方，安装框架4固定设有一个线性模组8，3D结构光相机3安装在线性模组8上，可以沿着线性模组8移动。3D结构光相机用于拍摄产品并生成产品三维点云。
[0017]机器人2设于工作台1的旁侧，该机器人对应配设有机器人控制柜。机器人控制柜主要用于控制机器人的动作。机器人2具有一个可以自由转动的机械臂21，该机械臂21的末端固定设有焊枪22，机械臂21上还安装有精定位相机6。精定位相机6对产品焊道进行精确的二次定位，并将拍摄的焊道参数反馈给上位机5。上位机5内设有人工智能软件、机器人路径自主规划软件以及数据库。
[0018]参照图2，上述机器人自动焊接系统的焊接方法，包括以下步骤：步骤一、3D结构光相机对产品进行拍照。
[0019]步骤二、生成三维点云。
[0020]步骤三、深度学习人工智能软件识别产品焊道并提取焊道位置坐标及管材搭接方式，管材搭接方式包括T型搭接、L型搭接、平行搭接、台阶面、管材板材焊接、斜撑与管成角度焊接。
[0021]步骤四、机器人路径自主规划软件根据识别出的焊道位置生成精确定位的拍摄点坐标。
[0022]步骤五、机器人路径自主规划软件生成机器人拍照所需运动规划路径并引导机器人进行精确定位所需的拍照。
[0023]步骤六、机器人上的精定位相机对产品焊道进行精确的二次定位，并将拍摄本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人工智能自适应机器人焊接方法，基于机器人自动焊接系统，其特征在于：所述机器人自动焊接系统包括机器人、3D结构光相机、上位机、精定位装置以及控制机器人动作的机器人控制柜，其中，所述3D结构光相机用于拍摄产品并生成产品三维点云，所述上位机内设有人工智能软件、机器人路径自主规划软件以及数据库，所述精定位装置固定于所述机器人上，所述机器人焊接方法包括以下步骤：步骤一、3D结构光相机对产品进行拍照；步骤二、生成三维点云；步骤三、深度学习人工智能软件识别产品焊道并提取焊道位置坐标及管材搭接方式；步骤四、机器人路径自主规划软件根据识别出的焊道位置生成精确定位的拍摄点坐标；步骤五、机器人路径自主规划软件生成机器人拍照所需运动规划路径并引导机器人进行精确定位所需的拍照；步骤六、精定位相机对产品焊道进行精确的二次定位，并将拍摄的焊道参数反馈给人工智能软件识别焊道种类；步骤七、机器人路径自主规划软件生成焊接程序及机器人运动路径程序，并根据焊道种类调用焊接工艺包中相应预设的焊接参数；步骤八、机器人控制柜根据步骤七的焊接程序及机器人运动路径程序控制机器人动作，完成焊接。2.如权利要求1所述的一种人工智能自适应机器人焊接方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙哲辉，连伟吉，周成耀，徐昌华，余轻松，
申请(专利权)人：厦门金龙联合汽车工业有限公司，
类型：发明
国别省市：