【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于激光视觉追踪，具体涉及一种可预测焊缝与位姿估计的焊接机器人三维视觉方法及系统。
技术介绍
1、传统的叶轮焊接过程通常依赖于手工操作，存在劳动强度大、生产效率低、焊接质量难以保证等问题，所以采用视觉引导机器人焊接。然而无法解决叶轮结构的特殊性和激光视觉追踪器与焊枪的干涉导致了部分焊缝被遮挡、焊枪工作角需始终在焊缝连接两个立面的角平分线上的问题。
2、因此，需要一种能够实现叶轮焊接过程自动化和智能化的方法及系统，以提高焊接质量和生产效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服传统技术中存在的上述问题，提供一种用于叶轮中预测焊缝与位姿估计的焊接机器人三维视觉方法及系统。
2、为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本专利技术是通过以下技术方案实现：
3、本专利技术提供一种用于叶轮中预测焊缝与位姿估计的焊接机器人三维视觉系统，该系统包括数据库系统及数据管理模块、预测焊件点云模块、分割焊接立面模块、焊枪姿态矫正模块和可视化焊接模块；
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【技术保护点】
1.可预测焊缝与位姿估计的焊接机器人三维视觉系统，其特征在于：该系统包括数据库系统及数据管理模块、预测焊件点云模块、分割焊接立面模块、焊枪姿态矫正模块和可视化焊接模块；
2.根据权利要求1所述的可预测焊缝与位姿估计的焊接机器人三维视觉系统，其特征在于：所述数据库系统及数据管理模块需要获取每张图片的激光线上特征点和激光线上以特征点为圆心，半径为20mm的圆以内的坐标值，所述数据库系统及数据管理模块需要收集叶轮上大量完整的和相应的缺失信息配对的焊缝及周围点云数据作为训练集，划分少量训练集作为验证集，少量被遮挡缺失的焊缝及周围点云数据作为测试集；训练集中的有效信...
【技术特征摘要】
1.可预测焊缝与位姿估计的焊接机器人三维视觉系统，其特征在于：该系统包括数据库系统及数据管理模块、预测焊件点云模块、分割焊接立面模块、焊枪姿态矫正模块和可视化焊接模块；
2.根据权利要求1所述的可预测焊缝与位姿估计的焊接机器人三维视觉系统，其特征在于：所述数据库系统及数据管理模块需要获取每张图片的激光线上特征点和激光线上以特征点为圆心，半径为20mm的圆以内的坐标值，所述数据库系统及数据管理模块需要收集叶轮上大量完整的和相应的缺失信息配对的焊缝及周围点云数据作为训练集，划分少量训练集作为验证集，少量被遮挡缺失的焊缝及周围点云数据作为测试集；训练集中的有效信息包括点云基础属性坐标、法向量。
3.根据权利要求1所述的可预测焊缝与位姿估计的焊接机器人三维视觉系统，其特征在于：所述预测焊件点云模块对点云数据进行预处理，然后基于pf-net网络模型进行点云补全任务；所述预测焊件点云模块使用训练好的网络对被遮挡的叶轮点云数据进行补全，将被遮挡部分的点云输入网络，通过网络预测得到完整的叶轮点云数据。
4.根据权利要求1所述的可预测焊缝与位姿估计的焊接机器人三维视觉系统，其特征在于：所述分割焊接立面模块获取补全之后的点云数据，对补全点云数据进行手动分割打标，将其分为上下两个立面；所述分割焊接立面模块使用准备好的点云训练集在pointnet++网络模型进行点云分割训练；所述分割焊接立面模块使用训练好的网络对叶轮点云数据进行分割，将被未分割点云输入网络，通过网络分割得到叶轮点云上下面两个立面的分割数据，最后对叶轮点云数据进行异常点过滤，以提高点云分割的质量。
5.根据权利要求4所述的可预测焊缝与位姿估计的焊接机器人三维视觉系统，其特征在于：所述叶轮点云数据进行异常点过滤过程中，为防止过度分割现象或欠分割现象，可采用距离滤波的方法进行异常点过滤，需要两个超参数，kmean和mult这两个参数是用来进行过滤离群点的，计算步骤：对每一个点云xi∈x，计算它到其他点的距离dij＝‖xi-xj‖，然后选出kmean个xi到其他点最近的距离{dij1，dij1,…,dijkmean}，计算这些距离和的均值将di作为xi的特征，di均值是di方差是计算阙值threshold＝mean+multi*stddev，如果di>threshold，则说明xi是离群点云，如果d...
【专利技术属性】
技术研发人员：张良安，桂文珺，李绪吕德，黄从胜，钟伟铭，
申请(专利权)人：安徽工业大学，
类型：发明
国别省市：
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