CN111390439A - 一种焊缝检测方法、装置、焊接机器人及储存介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种焊缝检测方法、装置、焊接机器人及储存介质，该方法包括：通过雷达对焊缝周边预设区域的母材进行扫描，获取距离信息；根据所述距离信息，确定母材截面曲率和焊缝与所述雷达的相对位置信息；根据所述焊缝与所述雷达的相对位置信息和所述雷达与激光相机的相对位置信息，确定所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息；根据所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息，从所述激光相机获取到的图像中确定感兴趣区域ROI；基于所述母材截面曲率，根据所述ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。本发明实施例的技术方案，实现提高焊缝识别的效率和准确性。

Description

一种焊缝检测方法、装置、焊接机器人及储存介质
技术领域
本发明实施例涉及机器人技术，尤其涉及一种焊缝检测方法、装置、焊接机器人及储存介质。
背景技术
采用焊接机器人焊接大型结构，大型结构件一般有管道、球罐和平面件。
现有的焊接机器人靠激光相机识别焊缝，但由于焊接机器人面对的焊接环境是多变的，因此仅仅依靠激光相机，通过图像处理识别焊缝有着很大的难度。
对于母材不是平面的情况，例如管道和球罐的焊接，母材是有曲率的，激光相机采用的是工业相机，为了对固定区域获取更多的图像信息便于图像处理，镜头的的视角都很小，不能有效判断焊接的母材类型，在母材是有曲率的情况下，会影响激光相机发出的线激光的图形，从而影响后续焊缝识别的准确性。
发明内容
本发明实施例提供一种焊缝检测方法、装置、焊接机器人及储存介质，以实现提高焊缝识别的准确性。
第一方面，本发明实施例提供了一种焊缝检测方法，包括：
通过雷达对焊缝周边预设区域的母材进行扫描，获取距离信息；
根据所述距离信息，确定母材截面曲率和焊缝与所述雷达的相对位置信息；
根据所述焊缝与所述雷达的相对位置信息和所述雷达与激光相机的相对位置信息，确定所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息；
根据所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息，从所述激光相机获取到的图像中确定感兴趣区域(region of interest，ROI)；
基于所述母材截面曲率，根据所述ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。
第二方面，本发明实施例还提供了一种焊缝检测装置，包括：
距离信息获取模块，用于通过雷达对焊缝周边预设区域的母材进行扫描，获取距离信息；
雷达检测数据确定模块，用于根据所述距离信息，确定母材截面曲率和焊缝与所述雷达的相对位置信息；
焊缝相对位置确定模块，用于根据所述焊缝与所述雷达的相对位置信息和所述雷达与激光相机的相对位置信息，确定所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息；
ROI确定模块，用于根据所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息，从所述激光相机获取到的图像中确定感兴趣区域ROI；
焊缝识别模块，用于基于所述母材截面曲率，根据所述ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。
第三方面，本发明实施例还提供了一种焊接机器人，所述焊接机器人包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
雷达，用于获取距离数据；
激光相机，用于获取包含线激光的图像；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所提供的焊缝检测方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明任意实施例所提供的焊缝检测方法。
本发明实施例通过雷达对焊缝及母材进行扫描，对焊缝位置进行初步识别，并确定母材类型，利用初步识别的焊缝位置和母材类型进行图像处理完成焊缝检测，解决在母材是有曲率的情况下，会影响后续焊缝识别的准确性的问题，实现提高焊缝识别的效率和准确性的效果。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种焊缝检测方法的流程图；
图2是本发明实施例二中的一种焊缝检测方法的流程图；
图3是本发明实施例三中的一种焊缝检测装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四中的一种焊缝机器人的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种焊缝检测方法的流程图，本实施例可适用于焊接机器人对焊接进行检测的情况，该方法可以由焊缝检测装置来执行，该装置可以由硬件和/或软件来实现，该方法具体包括：
步骤110、通过雷达对焊缝周边预设区域的母材进行扫描，获取距离信息；
其中，通过焊接机器人上配置的雷达对焊缝两侧的母材进行扫描，由于焊接机器人是沿着焊缝爬行并进行焊接操作，所以雷达可以沿垂直焊缝的方向进行扫描，设置雷达扫描的起始角度和终止角度，结合雷达在焊接机器人上的装配位置，雷达所能扫描到的区域即为预设区域。可以根据焊缝形状和母材的曲率预先设置该预设区域的范围。雷达扫描得到的距离信息是被扫描表面到雷达的距离值，雷达在扫描过程中获取到了焊缝左右两侧的母材表面到雷达的距离值，以及焊接坡口表面到雷达的距离值。可选的，雷达为激光雷达。
步骤120、根据距离信息，确定母材截面曲率和焊缝与雷达的相对位置信息；
其中，雷达进行横向扫描，得到一系列距离值，结合每次测量距离时雷达的角度可以确定扫描位置的相对高低。对于焊缝位置，因为焊接坡口具有区别于母材表面的结构特征，从横向扫描得到的这一系列距离值中，可以找到相对母材表面下凹的位置，即为焊缝位置，进而通过数据分析可以确定焊缝与雷达的相对位置信息。而根据在雷达扫描范围中母材表面到雷达的一组距离值，可以确定母材截面的曲面类型和曲率。母材截面的曲面类型可以是平面或者曲面，可以对上述的这一组距离值通过曲线拟合得到母材截面的曲面类型，并计算出母材截面的曲率。
步骤130、根据焊缝与雷达的相对位置信息和雷达与激光相机的相对位置信息，确定焊缝与激光相机的相对位置信息；
其中，焊接机器人上设置的雷达和激光相机，它们两者的相对位置是确定的，那么在得到焊缝与雷达的相对位置信息之后，结合雷达与激光相机的相对位置信息，就可以确定焊缝与激光相机的相对位置信息。
步骤140、根据焊缝与激光相机的相对位置信息，从激光相机获取到的图像中确定感兴趣区域ROI；
其中，激光相机的视角范围是预先调节并确定的，那么在已知焊缝与激光相机的相对位置之后，可以确定焊缝的图形在激光相机拍摄到的图像中的位置，这个位置可以准确协助选取图像处理中的ROI范围，来进行之后的图像处理，便可以减少图像处理时的数据处理量，提高图像处理效率，识别焊缝的准确位置和焊接坡口的宽度。可选的，根据焊缝与激光相机的相对位置信息，从激光相机获取到的图像中确定感兴趣区域ROI，包括：将焊缝与激光相机的相对位置信息映射到激光相机获取到的图像坐标信息上；根据图像坐标信息从图像中获取待图像处理的ROI。
步骤150、基于母材截面曲率，根据ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。
其中，激光相机发出的线激光照射在焊缝及焊缝两侧的母材表面上，由于焊接坡口的结构特征，线激光会在坡口底和坡口两边缘呈现出拐点，通过图像处理来识别焊缝，就需要准确识别线激光图形的拐点。对于平面母材和曲面母材，线激光照射在母材表明的图形会有所不同，那么就会对之后的图像处理造成影响，使得拐点识别不准确，或者需要更为复杂的算法来识别拐点，这样造成识别准确性降低。而在获知母材截面曲率后，可以在图像处理时，先对ROI的图像按照母材截面曲率进行修正。让曲面的图像展开为平面的图像，这样图像处理在识别拐点时就会较为容易和高效。
本实施例的技术方案，通过雷达对焊缝及母材进行扫描，对焊缝位置进行初步识别，并确定母材类型，利用初步识别的焊缝位置和母材类型进行图像处理完成焊缝检测，解决在母材是有曲率的情况下，会影响后续焊缝识别的准确性的问题，实现提高焊缝识别的效率和准确性的效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种焊缝检测方法的流程图，本实施例在上述技术方案的基础上进一步细化，该方法具体包括：
步骤210、通过雷达对焊缝周边预设区域的母材进行扫描，获取距离信息；
步骤220、搜索距离信息，确定雷达横向扫描得到的距离值中的拐点位置；
其中，母材无论是曲面还是平面，将雷达角度的余弦和距离值相乘得到的数据连接成的曲线应该是平滑，只有在雷达扫描到焊缝位置得到的距离值会出现距离值的拐点。
步骤230、根据拐点位置，确定焊缝与雷达的相对位置信息；
其中，根据拐点位置，确定雷达检测焊缝中心位置和雷达检测焊接坡口宽度。可选的，在基于母材截面曲率，根据ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度之后，还包括：根据雷达检测焊缝中心位置对焊缝中心位置进行验证；根据雷达检测焊接坡口宽度对焊接坡口宽度进行验证；若验证通过，保留焊缝中心位置和焊接坡口宽度；若验证失败，重新基于母材截面曲率，根据ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。雷达扫描得到的焊缝位置精度相对不高，但可以作为图像处理得到的焊缝位置的参考，如果图像处理识别得到的焊缝位置与雷达扫描确定的焊缝位置差距大于预设阈值，则说明图像处理存在问题，需要重新进行图像处理。
步骤240、根据拐点位置左右两侧的距离值，确定母材截面曲率。
步骤250、根据焊缝与雷达的相对位置信息和雷达与激光相机的相对位置信息，确定焊缝与激光相机的相对位置信息；
步骤260、基于母材截面曲率，对ROI进行图像修正，得到平面ROI；
步骤270、对平面ROI中的线激光图形进行预设图像处理，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。
本实施例的技术方案，通过雷达对焊缝及母材进行扫描，对焊缝位置进行初步识别，并作为图像处理识别焊缝的参考，提高焊缝检测的可靠性。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种焊缝检测装置的结构示意图，该装置具体包括：
距离信息获取模块310，用于通过雷达对焊缝周边预设区域的母材进行扫描，获取距离信息；
雷达检测数据确定模块320，用于根据距离信息，确定母材截面曲率和焊缝与雷达的相对位置信息；
焊缝相对位置确定模块330，用于根据焊缝与雷达的相对位置信息和雷达与激光相机的相对位置信息，确定焊缝与激光相机的相对位置信息；
ROI确定模块340，用于根据焊缝与激光相机的相对位置信息，从激光相机获取到的图像中确定感兴趣区域ROI；
焊缝识别模块350，用于基于母材截面曲率，根据ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。
本实施例的技术方案，通过雷达对焊缝及母材进行扫描，对焊缝位置进行初步识别，并确定母材类型，利用初步识别的焊缝位置和母材类型进行图像处理完成焊缝检测，解决在母材是有曲率的情况下，会影响后续焊缝识别的准确性的问题，实现提高焊缝识别的效率和准确性的效果。
可选的，雷达检测数据确定模块320，包括：
距离拐点确定单元，用于搜索距离信息，确定雷达横向扫描得到的距离值中的拐点位置；
焊缝雷达位置确定单元，用于根据拐点位置，确定焊缝与雷达的相对位置信息；
母材截面曲率确定单元，用于根据拐点位置左右两侧的距离值，确定母材截面曲率。
可选的，焊缝雷达位置确定单元，具体用于：
根据拐点位置，确定雷达检测焊缝中心位置和雷达检测焊接坡口宽度。
可选的，焊缝检测装置还包括：
焊缝中心位置验证模块，用于在基于母材截面曲率，根据ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度之后，根据雷达检测焊缝中心位置对焊缝中心位置进行验证；
坡口宽度验证模块，用于根据雷达检测焊接坡口宽度对焊接坡口宽度进行验证；
数据保留模块，用于若验证通过，保留焊缝中心位置和焊接坡口宽度；
数据重新处理模块，用于若验证失败，重新基于母材截面曲率，根据ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。
可选的，ROI确定模块340，包括：
焊缝位置映射单元，用于将焊缝与激光相机的相对位置信息映射到激光相机获取到的图像坐标信息上；
ROI获取单元，用于根据图像坐标信息从图像中获取待图像处理的ROI。
可选的，焊缝识别模块350，包括：
平面ROI确定单元，用于基于母材截面曲率，对ROI进行图像修正，得到平面ROI；
焊缝识别单元，用于对平面ROI中的线激光图形进行预设图像处理，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。
可选的，雷达为激光雷达。
本发明实施例所提供的焊缝检测装置可执行本发明任意实施例所提供的焊缝检测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4为本发明实施例四提供的一种焊接机器人的结构示意图，如图4所示，该焊接机器人包括处理器410、存储器420、雷达430和激光相机440；焊接机器人中处理器410的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器410为例；焊接机器人中的处理器410、存储器420、雷达430和激光相机440可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器420作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的焊缝检测方法对应的程序指令/模块(例如，焊缝检测装置中的距离信息获取模块310、雷达检测数据确定模块320、焊缝相对位置确定模块330、ROI确定模块340和焊缝识别模块350)。处理器410通过运行存储在存储器420中的软件程序、指令以及模块，从而执行焊接机器人的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的焊缝检测方法。
存储器420可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器420可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器420可进一步包括相对于处理器410远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至焊接机器人。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
雷达430可用于获取距离数据。激光相机440可用于获取包含线激光的图像。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种焊缝检测方法，包括：
通过雷达对焊缝周边预设区域的母材进行扫描，获取距离信息；
根据所述距离信息，确定母材截面曲率和焊缝与所述雷达的相对位置信息；
根据所述焊缝与所述雷达的相对位置信息和所述雷达与激光相机的相对位置信息，确定所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息；
根据所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息，从所述激光相机获取到的图像中确定感兴趣区域ROI；
基于所述母材截面曲率，根据所述ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的焊缝检测方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
值得注意的是，上述焊缝检测装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种焊缝检测方法，其特征在于，包括：
通过雷达对焊缝周边预设区域的母材进行扫描，获取距离信息；
根据所述距离信息，确定母材截面曲率和焊缝与所述雷达的相对位置信息；
根据所述焊缝与所述雷达的相对位置信息和所述雷达与激光相机的相对位置信息，确定所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息；
根据所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息，从所述激光相机获取到的图像中确定感兴趣区域ROI；
基于所述母材截面曲率，根据所述ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述距离信息，确定母材截面曲率和焊缝与所述雷达的相对位置信息，包括：
搜索所述距离信息，确定所述雷达横向扫描得到的距离值中的拐点位置；
根据所述拐点位置，确定所述焊缝与所述雷达的相对位置信息；
根据所述拐点位置左右两侧的所述距离值，确定所述母材截面曲率。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述拐点位置，确定所述焊缝与所述雷达的相对位置信息，包括：
所述根据所述拐点位置，确定雷达检测焊缝中心位置和雷达检测焊接坡口宽度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述基于所述母材截面曲率，根据所述ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度之后，还包括：
根据所述雷达检测焊缝中心位置对所述焊缝中心位置进行验证；
根据所述雷达检测焊接坡口宽度对所述焊接坡口宽度进行验证；
若验证通过，保留所述焊缝中心位置和所述焊接坡口宽度；
若验证失败，重新基于所述母材截面曲率，根据所述ROI中的线激光图形，确定所述焊缝中心位置和所述焊接坡口宽度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息，从所述激光相机获取到的图像中确定感兴趣区域ROI，包括：
将所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息映射到所述激光相机获取到的图像坐标信息上；
根据图像坐标信息从所述图像中获取待图像处理的所述ROI。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述母材截面曲率，根据所述ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度，包括：
基于所述母材截面曲率，对所述ROI进行图像修正，得到平面ROI；
对所述平面ROI中的线激光图形进行预设图像处理，确定所述焊缝中心位置和所述焊接坡口宽度。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述雷达为激光雷达。
8.一种焊缝检测装置，其特征在于，包括：
距离信息获取模块，用于通过雷达对焊缝周边预设区域的母材进行扫描，获取距离信息；
雷达检测数据确定模块，用于根据所述距离信息，确定母材截面曲率和焊缝与所述雷达的相对位置信息；
焊缝相对位置确定模块，用于根据所述焊缝与所述雷达的相对位置信息和所述雷达与激光相机的相对位置信息，确定所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息；
ROI确定模块，用于根据所述焊缝与所述激光相机的相对位置信息，从所述激光相机获取到的图像中确定感兴趣区域ROI；
焊缝识别模块，用于基于所述母材截面曲率，根据所述ROI中的线激光图形，确定焊缝中心位置和焊接坡口宽度。
9.一种焊接机器人，其特征在于，所述焊接机器人包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
雷达，用于获取距离数据；
激光相机，用于获取包含线激光的图像；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的焊缝检测方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的焊缝检测方法。
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