CN108465900B - 用于目标距离检测和定位的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种用于目标距离检测及与其相关的焦点定位的方法。该方法包括以下步骤：(a)(通过计算装置)识别目标上多个指定位点间的期望距离；(b)(通过自动聚焦装置)将聚焦调整到多个指定位点上；(c)(通过图像识别模块)计算多个指定位点间的实际距离；(d)(通过图像识别模块)确定实际距离和期望距离之间是否存在误差；以及(e)其中(按照非特定顺序)，重复步骤(b)、(c)和(d)，直到实际距离和期望距离之间不再存在实质性误差。

Description

用于目标距离检测和定位的系统及方法
引言
激光钎焊和焊接工艺已经被常规用于连接两个金属构件，比如汽车金属板。完成此种任务的一种方式是采用钎焊-焊接机实施激光束来熔化两个金属构件之间嵌套的接缝处的送丝。然而，送丝需要精确定位在金属构件上，否则钎焊质量会显著受到影响或变差，将会出现对钎焊-焊接机的损害。此外，将钎焊-焊接机调试成精确定位在金属构件上对于机器操作者而言可能是耗时的，以及需要他们使用复杂的设备。因此希望提供一种系统和方法，其减少用于此类钎焊和焊接操作的调试时间以及增大准确度。
发明内容
一种用于目标距离检测及与其相关的焦点定位的方法。该方法包括以下步骤：(a)(通过计算装置)识别目标上多个指定位点间的期望距离；(b)通过(自动聚焦装置)将聚焦调整到多个指定位点上；(c)(通过图像识别模块)计算多个指定位点间的实际距离；(d)(通过图像识别模块)确定在实际距离和期望距离之间是否存在误差；以及(e)其中(按照非特定顺序)重复步骤(b)、(c)和(d)直到实际距离和期望距离之间不再存在实质性误差。
在一种或多种情况下，方法可以进一步包括：(f)将现有的误差值提供给反馈控制回路；以及(g)(通过反馈控制回路)产生聚焦校正值。在一种或多种情况下，方法可以进一步包括工业机器人，该工业机器人用作计算装置和钎焊-焊接装置之间的通过系统。反馈控制回路可以是位于计算装置中的PID控制器。自动聚焦装置可以位于钎焊-焊接装置中。图像识别模块可以位于计算装置中。
本文还提出了一种用于检测目标的距离以及与其相关的激光头位置的系统。该系统包括计算装置、图像识别模块和自动聚焦装置。计算装置配置为确立目标上多个指定位点间的期望距离。图像识别模块配置为计算多个指定位点间的实际距离，并确定在多个指定位点的实际距离和期望距离之间是否存在误差。自动聚焦装置配置为可调整地聚焦到多个指定位点上。而且，当确定多个指定位点的实际距离和期望距离之间存在误差时，自动聚焦装置将调整聚焦。
本文还提出了一种用于检测目标上多个指定位点间的距离和定位与那些指定位点相关的自动聚焦装置的方法。该方法包括以下步骤：(a)(通过计算装置)识别目标上多个指定位点间的期望距离；(b)通过(钎焊-焊接装置的自动聚焦装置)将聚焦调整到可以监测多个指定位点的距离；(c)(通过图像识别模块)计算多个指定位点间的实际距离；(d)(通过图像识别模块)计算与实际距离和期望距离之间差异对应的误差值；(e)基于该误差值，(通过反馈控制回路)计算聚焦校正值，该聚焦校正值配置为将误差值减小到零；以及(f)(通过自动聚焦装置)将聚焦重新调整到与误差校正值对应的距离。
当结合附图时，通过用来实现本教导的以下详细描述，本教导的以上特征和优点以及其他特征和优点将是显而易见的。
附图说明
图1公开了用于目标距离检测以及定位与其相关的钎焊-焊接装置的系统的示例性实施例的透视图；
图2示出了与目标有关的示例性钎焊-焊接装置，图1的两个；
图3示出了图1的系统的示例性实施例中使用的目标的顶视相机视图；以及
图4示出了结合到图1的系统的一方面的示例性图像识别模块的示例性算法流程图。
具体实施方式
在此对本发明的实施例进行描述。然而，应当理解的是，所公开的实施例仅是示例，并且其他实施例可以采取各种形式和替代形式。附图并不一定是成比例的；一些特征可能被放大或缩小以显示特定部件的细节。因此，本文所公开的具体结构和功能细节并不应被解释为限制，而是仅作为代表性基础，用于教导本领域技术人员以各种方式利用本发明。正如本领域普通技术人员将理解的，参考附图中任意一个示出和描述的各种特征可以与其他附图中示出的特征相组合，以产生并未被明确示出或描述的实施例。所示特征的组合为典型应用提供了代表性实施例。然而，与本发明的教导相一致的对特征的各种组合和修改可以被期望用于特定应用或实施方式。
以下所讨论的系统实现图像识别模块(即，软件代码段)来在激光钎焊应用中实现更好的首次质量和精确度。此外该系统允许操作者方便使用，减少了针对激光钎焊处理的调试时间，允许处理参数在系统之间共享(即，通过因特网)而很少变异，以及减少设施由于设备损坏(送丝末端弯曲/破裂)所引起的设施停工时间。图像识别是识别并检测数字图像中的一个或多个目标的处理。此外，图像识别已经被用于许多商业和工业应用，例如但不限于，捕获图像内的面部识别、用于工厂自动化的系统、医疗成像，以及监视。举例来说，图像识别可以用于测量焦点和图像捕获装置之间的距离。通过该测量的距离，可以相应地对图像捕获装置或与焦点有关的一些其他特征的定位进行调整。
如图1中所示，用于目标距离检测和部件定位的系统的示例性实施例大体以附图标记10标示。系统10实现了计算装置12，该计算装置12具有安装的图像识别模块14以及通过数据库18安装在其中的反馈控制回路模块16。此外系统10的用户(未示出)向计算装置12提供一个或多个指令，该一个或多个指令被直接或间接发送到图像识别模块14、反馈控制回路模块16以及附接在远程机器人22末端的钎焊-焊接装置20。此外，计算装置12可以连接到网络(即，因特网)以从一个或多个远程地点上传/下载移动指令。机器人22可以用作将计算装置12通信地链接到钎焊-焊接装置20的通过系统。可以通过一个或多个未公开的输入和反馈装置，例如但不限于，键盘、鼠标和监视器，将一个或多个指令适当地提供给计算装置12。
如图2所示，钎焊-焊接装置20(例如，SCANSONIC ALO3TM)具有送丝尖端24并且配置为聚焦在目标26上以利用内部激光和进丝尖端24将目标26(与另一类似目标)焊接或钎焊目标26，如本领域公知的。监测系统被结合到钎焊-焊接装置20并且包括多焦点模块28、相机(未示出)以及致动器驱动的自动聚焦装置30。多焦点模块28(分束器)定位在钎焊-焊接装置20的旋转轴线上并将生成的激光束(未示出)分离成铺设在作为位点的目标26上的三个光束，两个基本相同的前部指定位点32(预清洁点)以及在后部(焊接/钎焊点)的单个主位点34。相机作为反馈装置，其感测目标26并检测每个位点32、34的位置，并且随后将位置图像信号发送回计算装置12。电动化的自动聚焦装置30配置为，通过被调整为更接近和远离目标26来根据指定位点32之间的位移聚焦。因此，当距离目标26的焦距减小时，在用户看起来前部位点26将远离主位点34。前部位点32之间的位移看起来还将增大使得指定位点34彼此远离。这些位点32、34还可以体现为通过来自钎焊-焊接装置20的激光束蚀刻在目标26表面上的烧点。应当理解的是，多焦点模块24可以将内部激光束分离成多于或少于三个光束(例如，形成五个位点)。
如图3所反映的，图像识别模块14(例如，LESSMEULLER WELDEYETM)可以实现一系列模块化步骤来计算和确定两个指定位点32之间的距离(实际距离)。图像识别模块14还可以将两个指定位点32之间的实际距离与系统10的用户所识别的期望距离进行比较。此外，图像识别模块14可以调整自动聚焦装置30的焦点。在第一示例性模块化步骤中，图像识别模块14将定位每个位点32、34的位置附近的感兴趣区域36。在第二示例性模块化步骤中，图像识别模块14将在每个感兴趣区域36内确定像素强度38作为窗口，以便检测每个位点32、34的中心坐标值。像素强度36可以通过已知的斑点检测和圆形霍夫变换技术来确定。此外，在第三示例性模块化步骤中，可以使用质心方程来确定相对于每个像素强度的中心的X轴坐标值的值。该方程的一个实例可以如下所示：
Figure BDA0001576401900000051
其中xcm是强度质心的位置并且在图3中显示为x1和x2(以及在某些情况下x3)；x是像素值(用来提供移动方向，PIR窗口的中心为(0，0))，I是像素强度(通常在2～255之间)。可以使用等价的示例性方程来确定相对于每个像素强度38的中心的Y轴坐标值的值(在以上方程中将x变量替换为y变量)。应当理解的是，其他公知的数学方程以及图像识别方法可以被实施用来确定每个像素强度29的中心。
一旦已经计算出每个(x1，y1)和(x2，y2)，在第四示例性模块化步骤中，在图像识别模块14的图像视场中输出每个像素强度窗口38的值。在第五示例性模块化步骤中，计算指定位点的计算坐标之间的距离40并存储(例如，到数据库18)作为实际距离。这可以通过对自动聚焦装置30的焦点校准，通过将每个像素强度窗口38的值转换为距离位移(例如，以毫米计)来进行。
在第六示例性模块化步骤中，通过图像识别模块14接收系统10的用户所识别的期望距离。在第七示例性模块化步骤中，图像识别模块14将该计算实际距离与该识别的期望距离进行比较并且随后输出该值作为误差值。例如，如果期望距离为：x＝24.3mm，y＝14.2mm，但是实际距离为：x＝25.2mm，y＝14.6mm，那么存在的误差值为：x＝.9mm，y＝.4mm。否则，在另一个实例中，如果期望距离与实际距离相同(例如，两个都为：x＝24.3mm，y＝14.2mm)，那么误差值将为零。应当理解的是，所示出的坐标x3、y3可以被认为是目标26的位置，其中铺设有钎焊/存在焊接。在第八示例性模块化步骤中，图像识别模块14的一个方面向系统10的对应部件输出误差值，这可以是出于校正目的。熟练的技术人员可以设想的是，识别图像识别模块14的流程图从模块14的开始直到其完成可以产生一系列的顺次处理框。
在系统10的一个实施例中，反馈控制回路机构16(反馈机构/反馈控制回路)，例如公知的PID控制器，接收指定位点32的实际距离和期望距离之间的误差值。反馈机构16随后将误差值减小到零以获得聚焦校正值，其可以作为与期望距离对应的位点的理想位移。随后可以通过计算装置12将该最新获得的聚焦校正值作为模拟信号输出到自动聚焦装置30。自动聚焦装置30随后可以将其自身调整为更靠近或更远离目标26，使得其反映出对应于聚焦校正值的校正位移距离。PID控制装置在本领域公知为能降低误差率，如以上所讨论的那个一样。
进一步参考图4，可见用来检测多个位点32、34的距离并调整与识别位移距离相关的自动聚焦装置30的方法100的示例性流程图。该方法的一个或多个方面可以通过图像识别模块14、自动聚焦装置30和/或计算装置12执行。在第一步骤110中，计算装置12的用户将通过计算装置12输入并识别位点26之间的期望距离(即，期望点位移)。这可以通过为每个指定位点32选择特定(x，y)坐标来完成。在该步骤或以下步骤的任一个中，该识别的期望距离还被发送到图像识别模块14。
在步骤120中，监测系统24随后根据位点26调整自动聚焦装置30的焦距，并且随后监测指定位点32之间的距离。在步骤130中，计算位点26之间的实际距离，如以上所讨论的。这可以通过将图像识别模块14安装在计算装置12或(在某些实施例中)钎焊-焊接装置20内来实现。在步骤140中，图像识别模块14随后将确定识别的期望距离和计算的实际距离之间是否存在误差。任选地，在该步骤中，反馈机构16可以接收现有误差的值以及实际距离的坐标并产生聚焦校正值。如果在这些距离的差中有实质性的差异，那么方法100将重复步骤120至140，直到在识别的距离和实际坐标距离之间不再存在实质性的不一致。应当理解的是，以上步骤的顺序仅是示例性的，并且在不偏离该方法范围的情况下可以实施其他未公开的步骤顺序或者添加未公开的步骤。
本文所公开的处理、方法或算法可以传送到处理装置、控制器或计算机/由处理装置、控制器或计算机实施，它们可以包括任何现有的可编程电子控制单元或专用电子控制单元。类似地，处理、方法或算法可以作为控制器或计算机可执行的数据和指令进行存储，采用多种形式，包括但不限于，永久存储在诸如ROM装置的非可写存储介质上的信息，可改动存储在可写存储介质上的信息，比如软盘、磁带、CD、RAM装置，以及其他磁介质和光介质。处理、方法或算法还可以在软件可执行对象中实现。替代地，处理、方法或算法可以利用合适的硬件部件整体或部分体现，比如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机、控制器或其他硬件部件或装置，或者硬件、软件及固件部件的组合。
尽管以上描述了示例性实施例，但是并不旨在用这些实施例描述权利要求所涵盖的所有可能形式。在说明书中使用的词语是描述性而非限制性的词语，并且应当理解的是，可以作出各种改变而并不偏离本发明的精神和范围。正如之前所描述的，可以将各种实施例的特征进行组合，以形成可能并未进行明确描述或说明的本发明的其他实施例。尽管各种实施例可能已被描述为针对一个或多个期望特性提供了优点或者作为其他实施例或现有技术实施方式的优选，本领域普通技术人员可以认识到，可以对一种或多种特征或特性进行折衷以获得期望的整体系统属性，这取决于具体应用和实施方式。这些属性可以包括但不限于，成本、强度、耐用性、生命周期成本、适销性、外观、包装、尺寸、适用性、重量、可制造性、易于组装等。同样，针对一个或多个特性被描述为不如其他实施例或现有技术实施方式那样合意的实施例并未超出本发明的范围，并且对于特定应用来说可能是所需要的。

Claims (10)

1.一种用于目标距离检测及与其相关的焦点定位的方法，用于在激光钎焊应用中改进的首次质量和精确度，所述方法包括：
（a）通过计算装置识别目标上多个指定位点间的期望距离；
（b）通过自动聚焦装置将聚焦调整到所述多个指定位点上；
（c）通过图像识别模块计算所述多个指定位点间的实际距离，其中所述图像识别模块将进行以下步骤以计算所述多个指定位点间的实际距离：
（i）定位在多个指定位点中的每一个周围的感兴趣区域；
（ii）确定每个感兴趣区域内的像素强度；
（iii）对于每个像素强度，
通过下列方程，确定相对于该像素强度的中心的X轴坐标值：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中xcm是强度质心的X轴位置，x是X轴像素值，I是X轴像素强度；
使用等价方程来确定相对于该像素强度的中心的Y轴坐标值；
其中所述X轴坐标值和Y轴坐标值代表每个像素强度的中心坐标值；并
（iv）确定每个像素强度的中心坐标值之间的距离；
（d）通过所述图像识别模块确定所述实际距离和所述期望距离之间是否存在误差；以及
（e）其中，按照非特定顺序，重复（b）、（c）和（d）的每一个，直到所述实际距离和所述期望距离之间不再存在实质性误差。
2.如权利要求1所述的方法，进一步包括：
（f）将现有的误差值提供给反馈控制回路；以及
（g）通过所述反馈控制回路产生聚焦校正值。
3.如权利要求1所述的方法，进一步包括工业机器人，所述工业机器人用作所述计算装置和钎焊-焊接装置之间的通过系统。
4.如权利要求2所述的方法，其中所述反馈控制回路是位于所述计算装置中的PID控制器。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述自动聚焦装置位于钎焊-焊接装置中。
6.如权利要求1所述的方法，其中所述图像识别模块位于所述计算装置中。
7.一种检测目标的距离和定位与其相关的自动聚焦装置的系统，用于在激光钎焊应用中改进的首次质量和精确度，所述系统包括：
计算装置，所述计算装置配置为确立所述目标上多个指定位点间的期望距离，所述计算装置进一步包括配置为计算所述多个指定位点间的实际距离的图像识别模块，
其中所述图像识别模块将进行以下步骤以计算所述多个指定位点间的实际距离：
（i）定位在多个指定位点中的每一个周围的感兴趣区域；
（ii）确定每个感兴趣区域内的像素强度；
（iii）对于每个像素强度，
通过下列方程，确定相对于该像素强度的中心的X轴坐标值：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中xcm是强度质心的X轴位置，x是X轴像素值，I是X轴像素强度；
使用等价方程来确定相对于该像素强度的中心的Y轴坐标值；
其中所述X轴坐标值和Y轴坐标值代表每个像素强度的中心坐标值；并
（iv）确定每个像素强度的中心坐标值之间的距离；
所述图像识别模块进一步配置为确定所述多个指定位点的所述实际距离和期望距离之间是否存在误差；
所述自动聚焦装置配置为能够调整地聚焦到所述多个指定位点上；
其中，当确定所述多个指定位点的所述实际距离和所述期望距离之间存在误差时，所述自动聚焦装置将调整所述聚焦。
8.如权利要求7所述的系统，进一步包括：
位于所述计算装置中的反馈控制回路，所述反馈控制回路配置为产生聚焦校正值；并且
其中，所述聚焦校正值配置为被发送到所述自动聚焦装置以调整所述聚焦，从而减小所述多个指定位点的所述实际距离和所述期望距离之间存在的误差。
9.如权利要求7所述的系统，进一步包括工业机器人，所述工业机器人配置成作为所述计算装置和所述钎焊-焊接装置之间的通过系统。
10.如权利要求8所述的系统，其中所述反馈控制回路为PID控制器。
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