CN109827607A - 线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法及装置，其中方法包括：步骤1、获得机器人在不同位置对同一测量点测得的多组图像测量值；步骤2、分别根据多组图像测量值和传感器参数计算测量点位置；步骤3、确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差；步骤4、对测量误差进行评价，得到测量误差评估值；步骤5、若测量误差评估值不大于限定值，则结束标定；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数不小于阈值，则标定失败；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数小于阈值，则利用测量误差对传感器参数进行修正，以修正后的传感器参数从步骤2开始重新执行。可以解决常规棋盘格靶标标定因光照不均匀导致传感器识别角点位置失败而造成标定失败的问题。

Description

线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法及装置

技术领域

本发明涉及焊接检测技术领域，尤其涉及线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法及装置。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

目前，对于线结构光焊缝跟踪传感器的标定，常规方案是采用棋盘格靶标标定，然而，该方案在标定过程中可能会因为光照不均匀，导致传感器识别角点位置失败，造成标定失败。

发明内容

本发明实施例提供一种线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法，用以解决常规棋盘格靶标标定因光照不均匀导致传感器识别角点位置失败而造成标定失败的问题，该方法包括：

步骤1、获得机器人在不同位置对同一测量点测得的多组图像测量值；

步骤2、分别根据多组图像测量值和传感器参数计算测量点位置；

步骤3、确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差；

步骤4、对测量误差进行评价，得到测量误差评估值；

步骤5、若测量误差评估值不大于限定值，则结束标定；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数不小于阈值，则标定失败；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数小于阈值，则利用测量误差对传感器参数进行修正，以修正后的传感器参数从步骤2开始重新执行。

本发明实施例还提供一种线结构光焊缝跟踪传感器的标定装置，用以解决常规棋盘格靶标标定因光照不均匀导致传感器识别角点位置失败而造成标定失败的问题，该装置包括：

测量值获得模块，用于获得机器人在不同位置对同一测量点测得的多组图像测量值；

位置计算模块，用于分别根据多组图像测量值和传感器参数计算测量点位置；

误差计算模块，用于确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差；

误差评价模块，用于对测量误差进行评价，得到测量误差评估值；

标定处理模块，用于：若测量误差评估值不大于限定值，则结束标定；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数不小于阈值，则标定失败；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数小于阈值，则利用测量误差对传感器参数进行修正，以修正后的传感器参数从位置计算模块开始重新执行。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法的计算机程序。

在本发明实施例中，利用机器人的多次运动，实现在不同的测量位置对一个固定参考测量点进行多次测量，利用测量误差实现传感器的快速在线标定，避免常规棋盘格靶标标定因光照不均匀导致传感器识别角点位置失败而造成的标定失败，具有精度高、速度快和抗干扰能力强的特点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法的示意图；

图2为本发明实施例中线结构光焊缝跟踪传感器的测量原理图；

图3为本发明实施例中线结构光焊缝跟踪传感器的标定装置的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

为了解决常规棋盘格靶标标定因光照不均匀导致传感器识别角点位置失败而造成标定失败的问题，本发明实施例提供一种线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法，如图1所示，该方法可以包括：

步骤1、获得机器人在不同位置对同一测量点测得的多组图像测量值；

步骤2、分别根据多组图像测量值和传感器参数计算测量点位置；

步骤3、确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差；

步骤4、对测量误差进行评价，得到测量误差评估值；

步骤5、若测量误差评估值不大于限定值，则结束标定；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数不小于阈值，则标定失败；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数小于阈值，则利用测量误差对传感器参数进行修正，以修正后的传感器参数从步骤2开始重新执行。

由图1所示流程可以得知，本发明实施例利用机器人的多次运动，实现在不同的测量位置对一个固定测量点进行多次测量，利用测量误差实现传感器的快速在线标定。本发明实施例可以快速实现传感器的内部参数和机器人之间的位置关系标定，避免了常规棋盘格靶标标定因光照不均匀导致传感器识别角点位置失败而造成的标定失败，具有精度高，速度快和抗干扰能力强的特点。

本发明实施例中线结构光焊缝跟踪传感器的标定原理如下：

传感器参数为传感器结构和安装参数，其中u₀,v₀,f_x,f_y,α,β,d_c为传感器内部结构参数，θ,γ,T_x,T_y,T_z为传感器在机器人上的安装参数，即为外部参数，这些参数在整个测量过程中都保持不变。

其中，u₀,v₀为图像中心；f_x,f_y为镜头焦距；α,β为激光平面参数；d_c为激光平面的法向矢量距离传感器原点的距离；θ,γ,为传感器坐标系对机器人坐标系的三个姿态角；T＝[T_x T_y T_z]^T为传感器坐标系原点在机器人坐标系中的位置矢量。

在传感器内部参数和外部参数已知的条件下，在机器人任意测量位置S，都可以通过图像测量值u_z,v_z，得到测量点的位置P_w。

其中，S＝[S_x S_y S_z]^T为机器人相对原点的位置矢量；P_w＝[x_w y_w z_w]^T为在机器人坐标系中测量点位置。

本发明实施例中，不动点标定的原理即为在不同的测量位置S_{i(i＝0...n-1)}对同一点P_w进行测量，获得不同的测量值(u_z,i,v_z,i)_i＝0...n-1获取传感器参数X的过程。

在实施例中，先获得机器人在不同位置对同一测量点测得的多组图像测量值，例如可以包括：

获得机器人在n个不同位置S_i(i＝0...n)对同一测量点P测得的n组图像测量值(u_z,i,v_z,i)_i＝0...n-1；

然后，分别根据多组图像测量值和传感器参数计算测量点位置，例如可以包括：

以传感器参数X^k，依据如下公式对测量点P进行n组测量点位置计算：

其中，k为迭代次数；

u₀,v₀为图像中心；f_x,f_y为镜头焦距；α,β为激光平面参数；d_c为激光平面的法向矢量距离传感器原点的距离；θ,γ,为传感器坐标系对机器人坐标系的三个姿态角；T＝[T_xT_y T_z]^T为传感器坐标系原点在机器人坐标系中的位置矢量；

S＝[S_x S_y S_z]^T为机器人相对原点的位置矢量；

在机器人坐标系中测量点位置P_w＝[x_w y_w z_w]^T；

激光平面的法向矢量V_d＝[(u_z-u₀)f_x (v_z-v₀)f_y f_xf_y]^T；

在相机坐标系中测量点位置P_c＝[x_c y_c z_c]^T；P_c·V_c＝d_c；

在相机坐标系下，

其中，u_z,v_z为图像测量值。

在上述实施例中，线结构光焊缝跟踪传感器的测量原理如图2所示，采用线结构光和相机方式进行测量，线结构光对外发出一个激光平面，由相机对其测量，在相机坐标系下有如下关系：

假定激光平面的法向矢量为V_d＝[(u_z-u₀)f_x (v_z-v₀)f_y f_xf_y]^T距离传感器原点的距离为d_c，则对任意一点P_c＝[x_c y_c z_c]^T：

P_c·V_c＝d_c；

令：

V_d＝[(u_z-u₀)f_x (v_z-v₀)f_y f_xf_y]^T

则可得：

在机器人坐标系中P点可表达为P_w＝[x_w y_w z_w]^T；

可表达如下：

在本发明实施例的线结构光焊缝跟踪传感器的标定过程中，控制机器人移动到在n个不同位置S_i(i＝0...n)，获取n组不同的图像测量值(u_z,i,v_z,i)_i＝0...n-1，以传感器参数Xk，依据如下公式对不动点P进行了n组计算：

将计算值与真实值进行比较，确定出测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差。

实施例中，可以按如下公式确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差：

其中，F(X^k)为测量误差矢量。

实施时，在得到测量误差后，对测量误差进行评价，得到测量误差评估值。在实施例中，例如可以按如下公式对测量误差进行评价，得到测量误差评估值E^k：

E^k＝(F(X^k))^TF(X^k)/n。

实施例中，若测量误差评估值不大于限定值，说明以X^k作为传感器参数，其测量精度可以达到既定目标，参数标定结束。若测量误差评估值大于限定值，且迭代次数k不小于阈值，则标定失败。若测量误差评估值大于限定值，且迭代次数k小于阈值，则利用测量误差对传感器参数进行修正，以修正后的传感器参数从步骤2开始重新执行。

实施例中，利用测量误差对传感器参数进行修正，可以包括：

按如下公式计算F(X^k)的雅克比矩阵J(X^k)：

其中，m为待标定的传感器参数个数；

按如下公式对传感器参数进行修正，获得修正后的传感器参数X^k+1：

X^k+1＝X^k-J^-1(X^k)F(X^k)。

如上所述，本发明实施例利用机器人的运动，在不同的测量位置对一固定的点进行多次测量；利用多次测量的结果和该点的真实值的误差对传感器参数进行修正，使得在该参数下，对该点的测量值的误差在允许的测量精度之内。上述实施例还利用非线性迭代回归算法实现了参数的求解。

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种线结构光焊缝跟踪传感器的标定装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法相似，因此该装置的实施可以参见线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法的实施，重复之处不再赘述。

图3为本发明实施例中线结构光焊缝跟踪传感器的标定装置的示意图，如图3所示，该装置可以包括：

测量值获得模块301，用于获得机器人在不同位置对同一测量点测得的多组图像测量值；

位置计算模块302，用于分别根据多组图像测量值和传感器参数计算测量点位置；

误差计算模块303，用于确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差；

误差评价模块304，用于对测量误差进行评价，得到测量误差评估值；

标定处理模块305，用于：若测量误差评估值不大于限定值，则结束标定；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数不小于阈值，则标定失败；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数小于阈值，则利用测量误差对传感器参数进行修正，以修正后的传感器参数从位置计算模块开始重新执行。

一个实施例中，所述测量值获得模块301可以进一步用于：

获得机器人在n个不同位置S_i(i＝0...n)对同一测量点P测得的n组图像测量值(u_z,i,v_z,i)_i＝0...n-1；

所述位置计算模块302可以进一步用于：

以传感器参数X^k，依据如下公式对测量点P进行n组测量点位置计算：

其中，k为迭代次数；

u₀,v₀为图像中心；f_x,f_y为镜头焦距；α,β为激光平面参数；d_c为激光平面的法向矢量距离传感器原点的距离；θ,γ,为传感器坐标系对机器人坐标系的三个姿态角；T＝[T_xT_y T_z]^T为传感器坐标系原点在机器人坐标系中的位置矢量；

S＝[S_x S_y S_z]^T为机器人相对原点的位置矢量；

在机器人坐标系中测量点位置P_w＝[x_w y_w z_w]^T；

激光平面的法向矢量V_d＝[(u_z-u₀)f_x (v_z-v₀)f_y f_xf_y]^T；

在相机坐标系中测量点位置P_c＝[x_c y_c z_c]^T；P_c·V_c＝d_c；

在相机坐标系下，

其中，u_z,v_z为图像测量值。

一个实施例中，所述误差计算模块303可以进一步用于按如下公式确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差：

其中，F(X^k)为测量误差矢量。

一个实施例中，所述误差评价模块304可以进一步用于按如下公式对测量误差进行评价，得到测量误差评估值E^k：

E^k＝(F(X^k))^TF(X^k)/n。

一个实施例中，所述标定处理模块305可以进一步用于按如下方式利用测量误差对传感器参数进行修正：

按如下公式计算F(X^k)的雅克比矩阵J(X^k)：

其中，m为待标定的传感器参数个数；

按如下公式对传感器参数进行修正，获得修正后的传感器参数X^k+1：

X^k+1＝X^k-J^-1(X^k)F(X^k)。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行上述线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法的计算机程序。

综上所述，在本发明实施例中，利用机器人的多次运动，实现在不同的测量位置对一个固定参考测量点进行多次测量，利用测量误差实现传感器的快速在线标定，避免常规棋盘格靶标标定因光照不均匀导致传感器识别角点位置失败而造成的标定失败，具有精度高、速度快和抗干扰能力强的特点。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种线结构光焊缝跟踪传感器的标定方法，其特征在于，包括：

步骤1、获得机器人在不同位置对同一测量点测得的多组图像测量值；

步骤2、分别根据多组图像测量值和传感器参数计算测量点位置；

步骤3、确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差；

步骤4、对测量误差进行评价，得到测量误差评估值；

步骤5、若测量误差评估值不大于限定值，则结束标定；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数不小于阈值，则标定失败；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数小于阈值，则利用测量误差对传感器参数进行修正，以修正后的传感器参数从步骤2开始重新执行。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得机器人在不同位置对同一测量点测得的多个图像测量值，包括：

获得机器人在n个不同位置S_i(i＝0...n)对同一测量点P测得的n组图像测量值(u_z,i,v_z,i)_i＝0...n-1；

所述分别根据多组图像测量值和传感器参数计算测量点位置，包括：

以传感器参数X^k，依据如下公式对测量点P进行n组测量点位置计算：

其中，k为迭代次数；

u₀,v₀为图像中心；f_x,f_y为镜头焦距；α,β为激光平面参数；d_c为激光平面的法向矢量距离传感器原点的距离；θ,γ,为传感器坐标系对机器人坐标系的三个姿态角；T＝[T_x T_yT_z]^T为传感器坐标系原点在机器人坐标系中的位置矢量；

S＝[S_x S_y S_z]^T为机器人相对原点的位置矢量；

在机器人坐标系中测量点位置P_w＝[x_w y_w z_w]^T；

激光平面的法向矢量V_d＝[(u_z-u₀)f_x (v_z-v₀)f_y f_xf_y]^T；

在相机坐标系中测量点位置P_c＝[x_c y_c z_c]^T；P_c·V_c＝d_c；

在相机坐标系下，

其中，u_z,v_z为图像测量值。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，按如下公式确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差：

其中，F(X^k)为测量误差矢量。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，按如下公式对测量误差进行评价，得到测量误差评估值E^k：

E^k＝(F(X^k))^TF(X^k)/n。

5.如权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述利用测量误差对传感器参数进行修正，包括：

按如下公式计算F(X^k)的雅克比矩阵J(X^k)：

其中，m为待标定的传感器参数个数；

按如下公式对传感器参数进行修正，获得修正后的传感器参数X^k+1：

X^k+1＝X^k-J^-1(X^k)F(X^k)。

6.一种线结构光焊缝跟踪传感器的标定装置，其特征在于，包括：

测量值获得模块，用于获得机器人在不同位置对同一测量点测得的多组图像测量值；

位置计算模块，用于分别根据多组图像测量值和传感器参数计算测量点位置；

误差计算模块，用于确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差；

误差评价模块，用于对测量误差进行评价，得到测量误差评估值；

标定处理模块，用于：若测量误差评估值不大于限定值，则结束标定；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数不小于阈值，则标定失败；若测量误差评估值大于限定值且迭代次数小于阈值，则利用测量误差对传感器参数进行修正，以修正后的传感器参数从位置计算模块开始重新执行。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述测量值获得模块进一步用于：

获得机器人在n个不同位置S_i(i＝0...n)对同一测量点P测得的n组图像测量值(u_z,i,v_z,i)_i＝0...n-1；

所述位置计算模块进一步用于：

以传感器参数X^k，依据如下公式对测量点P进行n组测量点位置计算：

其中，k为迭代次数；

u₀,v₀为图像中心；f_x,f_y为镜头焦距；α,β为激光平面参数；d_c为激光平面的法向矢量距离传感器原点的距离；θ,γ,为传感器坐标系对机器人坐标系的三个姿态角；T＝[T_x T_yT_z]^T为传感器坐标系原点在机器人坐标系中的位置矢量；

S＝[S_x S_y S_z]^T为机器人相对原点的位置矢量；

在机器人坐标系中测量点位置P_w＝[x_w y_w z_w]^T；

激光平面的法向矢量V_d＝[(u_z-u₀)f_x (v_z-v₀)f_y f_xf_y]^T；

在相机坐标系中测量点位置P_c＝[x_c y_c z_c]^T；P_c·V_c＝d_c；

在相机坐标系下，

其中，u_z,v_z为图像测量值。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述误差计算模块进一步用于按如下公式确定测量点位置的多组计算值相对于真实值之间的测量误差：

其中，F(X^k)为测量误差矢量。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述误差评价模块进一步用于按如下公式对测量误差进行评价，得到测量误差评估值E^k：

E^k＝(F(X^k))^TF(X^k)/n。

10.如权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述标定处理模块进一步用于按如下方式利用测量误差对传感器参数进行修正：

按如下公式计算F(X^k)的雅克比矩阵J(X^k)：

其中，m为待标定的传感器参数个数；

按如下公式对传感器参数进行修正，获得修正后的传感器参数X^k+1：

X^k+1＝X^k-J^-1(X^k)F(X^k)。

11.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一所述方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至5任一所述方法的计算机程序。