CN113102880A - 一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统，包括六自由度工业机器人、机器人控制柜、焊枪、线激光视觉传感器、手持示教装置、气缸、工控机和工作台。本发明还公开了一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪方法，包括步骤：S1、焊接开始前，通过手持示教装置预示教焊接路径与焊枪姿态；S2、焊接开始后，线激光视觉传感器连续采集每一帧图像发送至工控机，进行特征提取得到焊缝特征点坐标和相邻区域；S3将焊缝特征点坐标实时的发送给六自由度工业机器人，实现六自由度工业机器人的焊缝自动修正路径与跟踪功能。本发明提高了焊接效率及精度。

Description

一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统及方法

技术领域

本发明涉及机器人自动焊接领域，特别涉及一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统及方法。

背景技术

焊接机器人在实施焊接时需要大量的人工辅助工作，大多数通过“手动示教+记忆再现”的固定模式完成焊接任务，即在焊接前，利用示教器手动控制焊接机器人运动，使得安装于机器人末端的焊枪从焊缝的起点运行到终点，期间通过目测的方式对轨迹路径、焊枪姿态等参数进行规划，使得焊枪在焊接过程中以恰当的速度移动并始终对准焊缝路径，实际焊接时，则利用之前示教获得的运动信息进行焊接作业，这种示教方式复杂，费时费力。

而且在实际焊接应用中，由于工件装夹误差、振动移位、受热变形等因素的影响，焊缝的实际轨迹与示教轨迹间不可避免地存在偏差，显然，这种工作模式的机器人不能根据轨迹的变化作出相应的修正动作，从而影响最终的焊接质量与精度；而且，示教再现方式只能应用于工件焊缝形状都一致的场合，每换一次与之不同的工件，都需要重新示教编程，特别对于工件数量少、焊缝形状复杂的工件来说，繁琐的示教工作极大地限制了焊接机器人的易用性,因此，开发出具备环境感知和自我认知功能的智能焊接系统是解决上述问题最为有效的途径。

因此，为了能够满足对于工件本身加工精度，减少因每次工件形状改变而进行重新示教所花费的时间，应该对焊接机器人加装视觉系统来满足现代工业对焊接技术的要求。

发明内容

本发明的首要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统及方法，解决了现有的焊接机器人焊接工件之前必须先进行复杂的示教操作，效率低下以及不能实时修正路径的问题。

本发明的首要目的通过下述技术方案来实现：

一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统，其包括多自由度工业机器人、机器人控制柜、焊枪、线激光视觉传感器、手持示教装置、气缸、工控机和工作台，所述工控机与机器人控制柜、所述线激光视觉传感器相连，所述线激光视觉传感器安装在所述焊枪末端，所述焊枪固定在多自由度工业机器人上并随着机器人运动而改变空间位置。

所述多自由度工业机器人包括伺服系统和运动系统，所述伺服系统包括伺服电机和伺服驱动器；所述运动系统包括多自由度机械臂，所述焊枪固定在所述多自由度机械臂上。

线激光视觉传感器通过一套可调节高低和角度的夹持装置安装在焊枪末端，所述夹持装置包括绝缘连接板和夹持器，绝缘连接板将线激光视觉传感器与焊枪绝缘，所述夹持器上设置有多个调节螺孔，通过将调节螺孔错开对应在不同高度的位置并用螺丝固定，可以调整线激光视觉传感器相对焊枪的高度，所述绝缘连接板的背后通过螺丝与夹持器的下端进行可转动连接，并且通过设置的弧形调节孔在不同转动角度位置上的固定实现传感器整体相对于焊枪的角度调整。

所述线激光视觉传感器内部包含两个相同的立体视觉模块、一个激光发生器和一个图像高速采集模块，所述立体视觉模块采用工业相机，所述激光发生器采用一字线的激光器，所述图像高速采集模块采用板级相机，两个工业相机设置在激光器和板级相机的两侧，所述激光器倾斜地固定在板级相机的前方，使得激光器发出的激光在板级相机的视场范围里。

所述手持示教装置包括信息发送单元、特征识别单元和位姿测量杆件；所述手持示教装置中的特征识别单元可被立体视觉模块完整清晰拍摄并以图片信息保存，所述手持示教装置的信息发送单元采用有线传输或无线传输或有线和无线传输方式与立体视觉模块进行信息交互。

一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪方法，其包括以下步骤：

S1、焊接开始前，线激光视觉传感器中的两个立体视觉模块先打开，手持示教装置在立体视觉模块的有效视野内进行示教，立体视觉模块将完整拍摄的特征识别单元的图像信息发送给工控机，所述工控机根据接收到的图像信息，提取图片中的特征信息，然后根据特征信息计算获取手持示教装置的位姿测量杆件末端点的位置信息和位姿测量杆件的姿态信息。所述工控机将获取的位置信息和姿态信息传输给机器人控制模块，所述机器人控制模块控制机器人本体末端工具复现手持示教装置位姿测量杆件末端点的位置和位姿测量杆件的姿态；

S2、焊接开始后，线激光视觉传感器中的图像高速采集模块先采集图像并发送到工控机，所述工控机对采集的图像进行初始化处理，得到初始焊缝特征点和相邻区域，并将得到的初始焊缝特征点像素坐标值转换成图像高速采集模块坐标系下的三维坐标值作为基准三维坐标值；所述线激光视觉传感器的图像高速采集模块将连续采集的每一帧图像发送至所述工控机进行特征提取处理；将特征提取处理后的图像进行连续型卷积操作跟踪算法处理，确定跟踪目标即图像中焊缝特征点的位置，并且用新的样本更新滤波器参数；

S3、所述图像中焊缝特征点的像素坐标值转换成图像高速采集模块坐标系下的目标三维坐标值后与所述基准坐标值计算得到的偏差值实时的发送给多自由度工业机器人，使焊枪末端的焊丝沿着工件的焊缝运动，完成多自由度工业机器人的焊缝自动跟踪。

所述步骤S1具体包括：

S11、调整六自由度工业机器人机械臂的位置和姿态，使得焊枪末端位于待焊工件焊缝位置的正上方，并使得固定在焊枪上的线激光视觉传感器处于最佳工作位置，即在焊接过程中既能捕捉到清晰地图像，又不会使得线激光视觉传感器和待焊工件发生干涉；

S12、线激光视觉传感器中的工业相机采集图像并发送到工控机，工控机通过调用OpenCV的库函数进行灰度化、图像滤波、阈值分割、细化、光条中心提取的初始化处理，得到初始的焊缝特征点和相邻区域；

S13、工控机将得到的焊接前初始焊缝特征点像素坐标值转换成基于工业相机坐标系的基准三维坐标值。

所述步骤S2的特征提取处理具体包括：线激光视觉传感器中的图像高速采集模块采集图像并发送到工控机，工控机通过调用OpenCV的库函数对图像进行灰度化、图像滤波、阈值分割、细化、光条中心提取的初始化处理，得到初始的焊缝特征点和相邻区域。

通过所述手持示教装置和线激光视觉传感器对所述多自由度工业机器人进行示教的过程如下：

1、所述手持示教装置的位姿测量杆件的末端移动到规划路径上的设定点，在保持位姿测量杆件末端点的位置不变的情况下，调整位姿测量杆件至设定的姿态；通过手持示教装置的信息发送单元发送信号给立体视觉模块，控制立体视觉成像单元完整清晰地拍摄手持示教装置的特征识别单元的图像；

2、所述立体视觉模块将完整拍摄的特征识别单元的图像信息传递给工控机；所述工控机根据接收到的所述图像信息，提取图片中的特征信息，然后根据特征信息计算获取规划路径上的设定点所对应的手持示教装置的位姿测量杆件的末端点的位置信息和位姿测量杆件的姿态信息；

3、所述工控机将获取的规划路径上设定点的位姿信息传输给机器人控制模块，所述机器人控制模块控制机器人本体末端工具复现手持示教装置的位姿测量杆件的末端点在规划路径上设定点的位置和位姿测量杆件的姿态。

本发明相对于现有技术具有如下的优点及效果：

(1)本发明简化了现有焊接机器人焊接时复杂的示教过程，节省了大量时间，提高了焊接的易用性与灵活性。

(2)本发明自动化程度比较高，能够实现焊缝图像自动实时采集，自动焊接，焊缝自动实时跟踪，大大提高了生产效率。

(3)本发明通过线激光视觉传感器自动识别焊缝的特征点，并通过工控机进行后续的通讯、计算和处理，装置结构简单，系统易于维护，通过工控机实现数据的自动采集和处理，能有效提高数据处理的效率。

附图说明

图1是本发明基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统总体示意图。

图2是本发明基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统中的手持示教装置示意图。

图3是本发明基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统中的线激光视觉传感器示意图。

图4是本发明的线激光视觉传感器的内部结构示意图。

图5为本发明的线激光视觉传感器的底面示意图。

图6为线激光视觉传感器固定在安装在焊枪末端的示意图。

图中所示：1-手持示教装置；2-线激光视觉传感器；3-焊枪；4-六自由度工业机器人；5-气缸；6-机器人控制柜；7-工控机；

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细描述，但本发明的实施方式不限于此。如图1和图2，一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统，包括六自由度工业机器人4、机器人控制柜6、焊枪3、线激光视觉传感器2、手持示教装置1、气缸5、工控机7以及工作台、焊接配套设备等，工控机7通过以太网线和USB3.0数据线与线激光视觉传感器2相连，焊枪3和焊接配套设备通过电缆线与焊接电源相连接，线激光视觉传感器2和焊枪3连接在六自由度工业机器人4上，并随着机器人运动而改变空间位置，六自由度工业机器人4具有伺服系统和运动系统，伺服系统包括伺服电机和伺服驱动器，运动系统为由伺服系统控制的六自由度的机械臂，线激光视觉传感器2和焊枪3固定在六自由度工业机器人4的机械臂末端。

见图3的示意图以及图4的具体结构图，线激光视觉传感器2内部包含两个相同的立体视觉模块2-1、一个激光发生器2-2和一个图像高速采集模块2-3，立体视觉模块2-1采用的是工业相机，激光发生器2-2采用的是一字线的激光器，可发出一字形光斑，图像高速采集模块2-3采用的是板级相机，工业相机、激光器和板级相机均安装在包覆的壳体内，两个工业相机设置在激光器和板级相机的两侧，激光器倾斜地固定在板级相机的前方，使得激光器发出的激光在板级相机的视场范围里。

相机的镜头和激光的发射方向均向下，见图5，壳体的底部分别设置有正好位于板级相机正下方的相机孔2-4和两个工业相机镜头正下方的相机孔2-5以及供激光穿过的透光孔2-6，相机孔2-4和透光孔2-6上均安装有防护镜片用于保护镜片和激光器的安全，在线激光视觉传感器2的工业相机的镜头处加装有与激光波长相对应的滤光镜，滤光镜的前端安装有聚碳酸酯板，在一定程度上减少了噪声进入工业相机视野，提高了图像的质量。气缸5通过气管连接在传感器的壳体顶端接口，壳体底部安装的防护镜片在边缘形有通气槽，往壳体内通气后，气体从镜片边缘处喷出形成气帘吹走焊渣，防止焊接时焊渣飞溅到传感器上。

见图6所示，线激光视觉传感器2通过一套可调节高低和角度的夹持装置安装在焊枪3末端。夹持装置包括绝缘连接板3-1和夹持器3-2，绝缘连接板3-1将线激光视觉传感器2的外壳与焊枪3绝缘，夹持器3-2将线激光视觉传感器2固定在焊枪3末端，并且可随六自由度工业机器人4一起运动，夹持器3-2上设置有多个调节螺孔3-3，通过将调节螺孔3-3错开对应在不同高度的位置并用螺丝固定，可以调整线激光视觉传感器2相对焊枪3的高度，绝缘连接板3-1的背后通过螺丝3-4与夹持器3-2的下端进行可转动连接，并且通过设置的弧形调节孔3-5在不同转动角度位置上的固定实现传感器整体相对于焊枪3的角度调整。

见图2，手持示教装置1至少包括信息发送单元1-1、特征识别单元1-3和位姿测量杆件1-2；手持示教装置1中的特征识别单元1-3可被立体视觉模块2-1完整清晰拍摄并以图片信息保存。

手持示教装置1的信息发送单元1-1采用有线传输或无线传输或有线和无线传输方式与立体视觉模块2-1进行信息交互。

通过手持示教装置1和线激光视觉传感器2对六自由度工业机器人4进行示教的步骤如下：

1、手持示教装置1的位姿测量杆件1-2的末端移动到规划路径上的设定点，在保持位姿测量杆件1-2末端点的位置不变的情况下，调整位姿测量杆件1-2至设定的姿态；通过手持示教装置1的信息发送单元1-1发送信号给立体视觉模块2-1，控制立体视觉成像单元完整清晰地拍摄手持示教装置1的特征识别单元1-3的图像。

2、立体视觉模块2-1将完整拍摄的特征识别单元1-3的图像信息传递给工控机7；工控机7根据接收到的所述图像信息，提取图片中的特征信息，然后根据特征信息计算获取规划路径上的设定点所对应的手持示教装置1的位姿测量杆件1-2的末端点的位置信息和位姿测量杆件1-2的姿态信息。

3、工控机7将获取的规划路径上设定点的位姿信息传输给机器人控制模块；机器人控制模块控制机器人本体末端工具复现手持示教装置1的位姿测量杆件1-2的末端点在规划路径上的设定点的位置和位姿测量杆件1-2的姿态。

图像高速采集模块2-3实时采集激光发生器2-2投射到焊接件上的图像，通过计算得到焊点的三维坐标，实际焊接时根据预示教时的焊接路径和焊枪3的姿态来实时修正焊接轨迹，避免了由于焊接件移动和焊接温度过热而导致的焊接轨迹偏差。

一种六自由度工业机器人线激光焊缝自动跟踪方法，基于六自由度工业机器人线激光实时焊缝跟踪系统，包括步骤：

S1、焊接开始前，线激光视觉传感器2中的图像高速采集模块2-3先采集图像并发送到工控机7，工控机7对采集的图像进行初始化处理，得到初始焊缝特征点和相邻区域，并将得到的初始焊缝特征点像素坐标值转换成工业相机坐标系下的三维坐标值作为基准三维坐标值；

S2、焊接开始后，线激光视觉传感器2的图像高速采集模块2-3将连续采集的每一帧图像发送至所述工控机7进行特征提取处理；将特征提取处理后的图像进行连续型卷积操作跟踪算法处理，确定跟踪目标即图像中焊缝特征点的位置，并且用新的样本更新滤波器参数；

S3、图像中焊缝特征点的像素坐标值转换成工业相机坐标系下的目标三维坐标值后与基准坐标值计算得到的偏差值实时的发送给六自由度工业机器人4，使焊枪3末端的焊丝沿着工件的焊缝运动，完成六自由度工业机器人4的焊缝自动跟踪。

进一步地，步骤S1具体包括：

S11、调整六自由度工业机器人机械臂的位置和姿态，使得焊枪3末端位于待焊工件焊缝位置的正上方，并使得固定在焊枪3上的线激光视觉传感器2处于最佳工作位置，即在焊接过程中既能捕捉到清晰地图像，又不会使得线激光视觉传感器2和待焊工件发生干涉；

S12、线激光视觉传感器2中的工业相机采集图像并发送到工控机7，工控机7通过调用OpenCV的库函数进行灰度化、图像滤波、阈值分割、细化、光条中心提取的初始化处理，得到初始的焊缝特征点和相邻区域；

S13、工控机7将得到的焊接前初始焊缝特征点像素坐标值转换成基于工业相机坐标系的基准三维坐标值。

步骤S2的特征提取处理具体包括：线激光视觉传感器中的图像高速采集模块采集图像并发送到工控机，工控机通过调用OpenCV的库函数对图像进行灰度化、图像滤波、阈值分割、细化、光条中心提取的初始化处理，得到初始的焊缝特征点和相邻区域。

上述实施例的工作原理是：

由于焊缝实时跟踪系统检测的图像信息中存在强烈的弧光和飞溅，造成测量精度降低和产生大量错误数据。在此情况下，传统的图像形态学方法，包括中值滤波、阈值分割以及各种边缘提取算法等，对独立的一幅图像尚可处理，而对连续采集且噪声分布各异的焊接图像，在无人工干预下往往难以自动分析处理，容易在焊接过程中将飞溅等形成的噪声误识别为激光条纹，故而抗干扰性不强，导致精度不高。

为解决上述问题，在线激光视觉传感器硬件方面的采取如下措施，如镜头处加装与激光波长相对应的滤光镜、下端安装聚碳酸酯板，在一定程度上减少了噪声进入工业相机视野，提高了图像的质量。并在图像处理的算法方面做了深入工作，提出采用连续型卷积操作目标跟踪算法(CCOT)实现焊缝中心特征点准确检测。此算法基于传统的区分性卷积滤波器跟踪算法(DCF)，能有效地组合利用多分辨率特征图。算法将跟踪的初始训练和更新通过插值的方法转换到连续空间域上，然后将损失函数通过傅里叶变换转换到频域并利用Parserval公式进行计算和优化。由于考虑到焊缝跟踪系统的实时性要求，我们采用梯度方向直方图(HOG)进行特征提取，从而，能学习到对应不同分辨率特征的连续型卷积滤波器。利用学习得到的连续型滤波器就能对每一帧图像中的目标进行准确定位。实验已经证明，CCOT算法比传统的DCF有更好的鲁棒性和准确性。得到当前帧图像中焊缝中心特征点的像素坐标值，将该坐标值转换成图像高速采集模块2-3坐标系下的三维坐标值之后，把该值与初始值的偏差值通过实时发送给六自由度工业机器人4，从而带动焊枪3完成自动焊接。

前期准备过程中，六自由度工业机器人4带动焊枪3运动到待焊工件的正上方，并使焊枪3末端与焊缝的距离适中，焊接开始之前，线激光视觉传感器2中的线激光发生器2-2产生条纹式激光，通过传感器中的图像高速采集模块2-3捕捉当前帧的图像，并将图像发送给工控机7，工控机7利用OpenCV提取出图像中的激光条纹，并求出激光条纹的交点，交点即为待焊工件的焊缝中心点，以交点为中心提取出周围的一片区域作为第一个训练样本并训练连续型卷积滤波器，通过标定算法将交点的像素坐标值转换成图像高速采集模块2-3坐标系下的三维坐标值，这样就得到了初始的作为参考的坐标值，焊接开始之后线激光视觉传感器2中的图像高速采集模块2-3连续不断的采集图像并发送至工控机7，利用连续型卷积操作跟踪算法，确定跟踪目标即焊缝特征点的位置，并且用新的样本更新滤波器参数以适应焊缝图像形状以及噪声的变化。将得到的像素坐标值也通过标定算法换算成图像高速采集模块2-3坐标系下的坐标值，将该坐标值与初始坐标值相比较，便得到了两者之间的偏差值，接着工控机7通过计算得出目标位置点与焊枪3末端的距离，并实时的将偏差值发送给伺服驱动器，伺服驱动器驱动伺服电机进行相应的运动，伺服电机驱动六自由度工业机器人4运动，从而将焊枪3末端移动到焊缝位置处进行焊接工作，这样便完成了焊缝自动跟踪的过程，解决了现在焊接机器人焊接时需要事先示教的过程，节省了大量时间，并且提高了焊接精度。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本方明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统，其特征在于：包括多自由度工业机器人、机器人控制柜、焊枪、线激光视觉传感器、手持示教装置、气缸、工控机和工作台，所述工控机与机器人控制柜、所述线激光视觉传感器相连，所述线激光视觉传感器安装在所述焊枪末端，所述焊枪固定在多自由度工业机器人上并随着机器人运动而改变空间位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统，其特征在于，所述多自由度工业机器人包括伺服系统和运动系统，所述伺服系统包括伺服电机和伺服驱动器；所述运动系统包括多自由度机械臂，所述焊枪固定在所述多自由度机械臂上。

3.根据权利要求2所述的一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统，其特征在于，线激光视觉传感器通过一套可调节高低和角度的夹持装置安装在焊枪末端，所述夹持装置包括绝缘连接板和夹持器，绝缘连接板将线激光视觉传感器与焊枪绝缘，所述夹持器上设置有多个调节螺孔，通过将调节螺孔错开对应在不同高度的位置并用螺丝固定，可以调整线激光视觉传感器相对焊枪的高度，所述绝缘连接板的背后通过螺丝与夹持器的下端进行可转动连接，并且通过设置的弧形调节孔在不同转动角度位置上的固定实现传感器整体相对于焊枪的角度调整。

4.根据权利要求3所述的一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统，其特征在于：所述线激光视觉传感器内部包含两个相同的立体视觉模块、一个激光发生器和一个图像高速采集模块，所述立体视觉模块采用工业相机，所述激光发生器采用一字线的激光器，所述图像高速采集模块采用板级相机，两个工业相机设置在激光器和板级相机的两侧，所述激光器倾斜地固定在板级相机的前方，使得激光器发出的激光在板级相机的视场范围里。

5.根据权利要求4所述的一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪系统，其特征在于：所述手持示教装置包括信息发送单元、特征识别单元和位姿测量杆件；所述手持示教装置中的特征识别单元可被立体视觉模块完整清晰拍摄并以图片信息保存，所述手持示教装置的信息发送单元采用有线传输或无线传输或有线和无线传输方式与立体视觉模块进行信息交互。

6.一种基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、焊接开始前，线激光视觉传感器中的两个立体视觉模块先打开，手持示教装置在立体视觉模块的有效视野内进行示教，立体视觉模块将完整拍摄的特征识别单元的图像信息发送给工控机，所述工控机根据接收到的图像信息，提取图片中的特征信息，然后根据特征信息计算获取手持示教装置的位姿测量杆件末端点的位置信息和位姿测量杆件的姿态信息。所述工控机将获取的位置信息和姿态信息传输给机器人控制模块，所述机器人控制模块控制机器人本体末端工具复现手持示教装置位姿测量杆件末端点的位置和位姿测量杆件的姿态；

S2、焊接开始后，线激光视觉传感器中的图像高速采集模块先采集图像并发送到工控机，所述工控机对采集的图像进行初始化处理，得到初始焊缝特征点和相邻区域，并将得到的初始焊缝特征点像素坐标值转换成图像高速采集模块坐标系下的三维坐标值作为基准三维坐标值；所述线激光视觉传感器的图像高速采集模块将连续采集的每一帧图像发送至所述工控机进行特征提取处理；将特征提取处理后的图像进行连续型卷积操作跟踪算法处理，确定跟踪目标即图像中焊缝特征点的位置，并且用新的样本更新滤波器参数；

S3、所述图像中焊缝特征点的像素坐标值转换成图像高速采集模块坐标系下的目标三维坐标值后与所述基准坐标值计算得到的偏差值实时的发送给多自由度工业机器人，使焊枪末端的焊丝沿着工件的焊缝运动，完成多自由度工业机器人的焊缝自动跟踪。

7.根据权利要求6所述的基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：

S11、调整六自由度工业机器人机械臂的位置和姿态，使得焊枪末端位于待焊工件焊缝位置的正上方，并使得固定在焊枪上的线激光视觉传感器处于最佳工作位置，即在焊接过程中既能捕捉到清晰地图像，又不会使得线激光视觉传感器和待焊工件发生干涉；

S12、线激光视觉传感器中的工业相机采集图像并发送到工控机，工控机通过调用OpenCV的库函数进行灰度化、图像滤波、阈值分割、细化、光条中心提取的初始化处理，得到初始的焊缝特征点和相邻区域；

S13、工控机将得到的焊接前初始焊缝特征点像素坐标值转换成基于工业相机坐标系的基准三维坐标值。

8.根据权利要求7所述的基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪方法，其特征在于：所述步骤S2的特征提取处理具体包括：线激光视觉传感器中的图像高速采集模块采集图像并发送到工控机，工控机通过调用OpenCV的库函数对图像进行灰度化、图像滤波、阈值分割、细化、光条中心提取的初始化处理，得到初始的焊缝特征点和相邻区域。

9.根据权利要求8所述的基于视觉示教的线激光焊缝自动跟踪方法，其特征在于，通过所述手持示教装置和线激光视觉传感器对所述多自由度工业机器人进行示教的过程如下：

1、所述手持示教装置的位姿测量杆件的末端移动到规划路径上的设定点，在保持位姿测量杆件末端点的位置不变的情况下，调整位姿测量杆件至设定的姿态；通过手持示教装置的信息发送单元发送信号给立体视觉模块，控制立体视觉成像单元完整清晰地拍摄手持示教装置的特征识别单元的图像；

2、所述立体视觉模块将完整拍摄的特征识别单元的图像信息传递给工控机；所述工控机根据接收到的所述图像信息，提取图片中的特征信息，然后根据特征信息计算获取规划路径上的设定点所对应的手持示教装置的位姿测量杆件的末端点的位置信息和位姿测量杆件的姿态信息；

3、所述工控机将获取的规划路径上设定点的位姿信息传输给机器人控制模块，所述机器人控制模块控制机器人本体末端工具复现手持示教装置的位姿测量杆件的末端点在规划路径上设定点的位置和位姿测量杆件的姿态。

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