CN113579594A - 基于三维测量的焊接参数实时优化方法、焊接方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种基于三维测量的焊接参数实时优化方法、焊接方法和装置，属于焊接自动化技术领域。所述优化方法包括：规划焊接轨迹，获取初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数，建立焊接参数和焊缝几何参数的多维拟合关系；在焊接过程中实时获取各焊接点未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌；根据前一个焊接点的未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌，计算该点的实际焊缝几何参数，优化多维拟合关系；根据优化后的多维拟合关系得到当前焊接点的焊接参数的优化结果。本公开使用多维拟合建立焊接参数和焊缝几何参数的关系，建立单闭环反馈机制，优化焊接参数，可以有效提高焊接质量。
Description
技术领域
本公开属于焊接自动化技术领域，特别涉及一种基于三维测量的焊接参数实时优化方法、焊接方法和装置。
背景技术
随着机器人及自动化技术的发展，工业机器人已经大规模应用于焊接自动化领域，推动汽车、桥梁、航空航天等行业的智能化生产。一般的标准件生产中，通常使用离线编程软件配合工件CAD模型规划焊接轨迹，并根据经验选取焊接参数。但是，对于其余非标件焊接的生产制造，由于种类繁多，无法形成批量、大规模的焊接生产线，目前仍然大量使用手工焊接方式，无法满足高效、无损伤的生产要求。单纯可离线编程的焊接机器人也无法适应多变的焊缝形状。
现有非标件焊接研究主要集中在焊接轨迹的优化，例如专利CN110227876A提出一种基于3D点云数据的机器人焊接路径自主规划方法，可以减少不同种类焊缝对焊接的影响；专利CN 112705886A提出一种在线实时引导的机器人自适应焊接系统及方法，可以对不同焊缝做自适应规划。但是对于影响焊缝形状的焊接参数，包括焊接电压、焊接电流、焊丝干伸长度等参数的规划或优化方法仍然缺少研究。
发明内容
本公开的目的是克服已有技术的不足之处，提出一种基于三维测量的焊接参数实时优化方法、焊接方法和装置。本公开基于已经成熟的三维形貌测量技术，使用多维拟合建立焊接参数和焊缝几何参数的关系，建立单闭环反馈机制，优化焊接参数，可以有效提高焊接质量。
本公开第一方面实施例提出一种基于三维测量的焊接参数实时优化方法，包括：
规划焊接轨迹，获取所述焊接轨迹中初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数；
根据所述初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数，建立所述焊接参数和所述焊缝几何参数之间的多维拟合关系，所述多维拟合关系的输入为所述焊接参数，输出为所述焊缝几何参数；
按照所述焊接轨迹，在焊接过程中实时获取每个焊接点未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌；
根据前一个焊接点的未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌，计算所述前一个焊接点的实际焊缝几何参数；利用所述前一个焊接点的实际焊缝几何参数和所述焊接参数，优化所述多维拟合关系；
根据所述多维拟合关系进行优化。
在本公开的一个实施例中，所述根据所述多维拟合关系进行优化，包括：根据当前焊接点的所述未焊接前的三维形貌，计算所述当前焊接点的所述理想焊缝几何参数；将所述当前焊接点的所述理想焊缝几何参数输入优化后的所述多维拟合关系，得到所述当前焊接点的所述焊接参数的优化结果。
在本公开的一个实施例中，所述焊接参数包括：焊接电流、焊接电压、焊接速度和焊丝干伸长度。
在本公开的一个实施例中，所述焊缝几何参数包括：熔宽、熔深和余高。
在本公开的一个实施例中，所述多维拟合关系为人工神经网络，所述人工神经网络的输入为所述焊接参数，输出为所述焊缝几何参数。
在本公开的一个实施例中，所述三维形貌为三维点云，所述三维点云由基于结构光投影法的检测装置获取。
本公开第二方面实施例提出一种基于三维测量的焊接方法，包括：采用上述的基于三维测量的焊接参数实时优化方法优化焊接参数；
采用所述焊接参数进行焊接。
本公开第三方面实施例提出一种基于三维测量的焊接参数实时优化装置，包括：
规划模块，用于规划焊接轨迹，获取所述焊接轨迹中初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数；
多维拟合关系建立模块，用于根据所述初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数，建立所述焊接参数和所述焊缝几何参数之间的多维拟合关系，所述多维拟合关系的输入为所述焊接参数，输出为所述焊缝几何参数；
三维形貌获取模块，用于按照所述焊接轨迹，在焊接过程中实时获取每个焊接点未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌；
多维拟合关系优化模块，用于根据前一个焊接点的未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌，计算所述前一个焊接点的实际焊缝几何参数；利用所述前一个焊接点的实际焊缝几何参数和所述焊接参数，优化所述多维拟合关系；
焊接参数优化模块，用于根据用于根据所述多维拟合关系进行优化。
本公开第四方面实施例提出一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被配置为执行上述基于三维测量的焊接参数实时优化方法；
或者，被配置为：采用上述基于三维测量的焊接参数实时优化方法优化焊接参数，采用所述焊接参数进行焊接。
本公开第五方面实施例提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的基于三维测量的焊接参数实时优化方法；
或者，执行上述基于三维测量的焊接参数实时优化方法优化焊接参数，采用所述焊接参数进行焊接。
本公开的特点及有益效果在于：
本公开提出的一种基于三维测量的焊接参数实时优化方法、焊接方法和装置，利用成熟的三维形貌测量技术，精确提取成型焊缝几何参数，建立闭环控制系统实时调整焊接参数，稳定性好、精度高，可以有效提高焊接过程中焊缝成型质量。
本公开可以用于焊接过程中实时调整焊接参数，可以作为生产制造过程中的辅助手段，对提升焊接产品质量有着重要作用。
附图说明
图1是本公开一个实施例中的一种基于三维测量的焊接参数实时优化方法的整体流程图。
图2是本公开一个实施例中三维形貌测量装置和焊接设备示意图。
图3为本公开一个实施例中的一种基于三维测量的焊接参数实时优化装置的结构示意图。
图中，1为投影仪，2为相机，3为焊接头，4为操作台，5为焊接轨迹Γ，6为已经完成焊接的区域，7为待焊接的区域，8为点pi-1，9为点pi，10为点pi+1。
具体实施方式
本公开提出一种基于三维测量的焊接参数实时优化方法、焊接方法和装置，下面结合附图和具体实施例对进一步详细说明如下。以下实施例用于说明本公开，但不限于本公开的范围。
本公开第一方面实施例提出一种基于三维测量的焊接参数实时优化方法，整体流程如图1所示，该方法包括以下步骤：
S1：安装三维形貌测量装置；
将三维形貌测量装置与焊接设备的焊接头同轴安装或安装于焊接设备旁合理位置，确保三维形貌测量装置不会干扰正常焊接制造过程，且焊接制造过程也不会干扰三维形貌测量装置的正常测量过程，在此基础上，确保三维形貌测量装置测量范围覆盖焊接头下方及周边区域，同时避开焊接头本身；
本公开实施例中，所述焊接设备包括但不限于基于已有成熟技术，如电弧焊、气焊、电阻焊、固相焊、硬钎焊、软钎焊等，或基于将来可能出现的新技术的各类焊接制造设备。所述三维形貌测量装置，包括但不限于基于已有成熟技术，如广度立体视觉法、被动立体视觉法、飞行时间法、离焦法和结构光投影法等采用的测量装置，或基于将来可能出现的新技术的各类三维形貌测量装置。
所述周边区域一般指以焊接制造设备焊接头为中心的矩形区域，其中矩形的长边与焊接轨迹平行，短边与焊接轨迹垂直，这一矩形的短边长度一般为覆盖待焊接区域并超出5～10cm，其余距离也可，长边长度则取决于焊接轨迹上点的划分，一般需要覆盖焊接轨迹上至少三点，一般选取15～25cm，其余距离也可。
如图2所示，在本公开的一个实施例中，三维形貌测量装置选用基于结构光投影法的检测装置，包括：投影仪1、相机2和计算机，其中投影仪1和相机2分别与计算机连接。焊接制造设备选用FANUC公司的弧焊系列M-10iA/20iA机器人，包括：焊接头3、操作台4及工控机，其中焊接头3和操作台4分别与工控机连接。所述三维形貌测量装置的计算机和焊接制造设备的工控机进行连接，通过计算机分别对三维形貌测量装置和焊接制造设备进行控制。其中，投影仪1和相机2分别安装于焊接头3上方，使用可旋转的刚性框架固定投影仪1、相机2，检测范围为焊接头3为中心的10cm宽和20cm长的长方形区域，覆盖焊接头3下方及附近区域，且长方形长边与焊接头3的行进轨迹平行，并且随着焊接头进行移动。
S2：规划焊接轨迹、初始焊接参数、多维拟合关系；
自行规划或由示教获得焊接轨迹Γ及焊接头的每个焊接点pi(i＝0,1,2,...)。人为确定初始焊接点对应的焊缝的几何参数作为该点的理想焊缝几何参数β0，并由该几何参数结合先验经验，确定初始焊接点的焊接参数α0。同时在焊接参数α0和焊缝几何参数β0间建立多维拟合关系f，表达式为：
β0＝f(α0)
本公开实施例中，焊接参数α为影响焊接质量的参数，包括但不限于在焊接过程中影响焊接的各类参数，如焊接制造设备的运动学参数、动力学参数或焊接头的运动速度、质量等。焊缝的几何参数β则包括焊缝横截面的长、宽、高及各类形状参数。多维拟合关系代指能够表达焊接参数和几何参数间关系的算法或表达式，包括线性算子或非线性算法，如神经网络算法等。
在本公开的一个实施例中，首先由人工对焊接制造设备需要执行的焊缝轨迹进行示教，规划等操作由工控机内的软件执行，规划得到的焊接轨迹Γ5，如图2所示。图2中，焊接轨迹Γ5使用虚线描述，箭头指向行进方向。本实施例中规定焊接参数包括焊接电流U、焊接电压I、焊接速度V和焊丝干伸长度L，焊缝几何参数则包括熔宽B、熔深H和余高D。多维拟合关系选用前馈人工神经网络中多层感知机，该网络结构输入为4个焊接参数，输出为3个焊缝几何参数，隐藏层数为3，隐藏单元个数分别为20、40、20，隐藏单元权重为随机生成的结果，激活函数均为sigmoid函数。本公开的一个实施例中，初始点p0的理想焊缝几何参数β0包括该初始点的熔宽B0＝7.4mm、熔深H0＝3.8mm和余高D0＝2.3mm，由先验经验得到对应初始点的焊接参数α0为初始焊接电流U0＝19V、初始焊接电压I0＝200A、初始焊接速度V＝28cm/min和初始焊丝干伸长度L0＝10mm。将焊接参数α0作为输入，理想焊缝几何参数β0作为输出，损失函数
使用均方误差进行定义，使用随机梯度下降算法对已经构建好的网络进行迭代训练，训练结束条件为损失函数小于0.01，得到初次训练后的当前神经网络作为焊接参数和焊缝几何参数间建立的多维拟合关系。
S3：按照焊接轨迹Γ对待焊接的区域进行焊接。
定义焊接轨迹上pi点未焊接前的三维形貌为
焊接后的三维形貌为
本公开实施例中，三维形貌信息指代能够表征对象在三维空间中信息的一切表述形式，包括但不限于三维深度图、三维体元体积、三维多边形网格和三维点云。本公开的一个实施例使用结构光四步相移法和三维点云对各焊接点在焊缝中的三维形貌进行测量和表述。由投影仪1向当前检测范围投射不同编码图案，相机2采集编码图案后进行处理，得到焊接头3下方周围区域内的三维点云。根据焊接点的坐标进一步分割三维点云，得到对应点未焊接或焊接后的三维点云。
在本实施例中，在焊接开始前，首先使用三维形貌测量装置测量p0点未焊接前的三维形貌
焊接开始后，焊接制造设备按照S2得到的α0对焊接轨迹Γ上的初始点p0进行焊接，焊接完成后，焊接头移动至下一点p1，同时三维形貌测量装置测量范围伴随焊接头移动，在新的测量范围三维形貌测量装置可同时测量p0焊接后的三维形貌
和p1未焊接前的三维形貌
从i＝1开始，在焊接过程中，焊接头到达焊接轨迹Γ上点pi，但pi点焊接参数αi未设置。点pi前一点为根据焊接参数αi-1已经焊接完成的点pi-1点。三维形貌测量装置同时测量点pi未焊接前的三维形貌
和pi-1焊接后的三维形貌
pi-1未焊接前的三维形貌
已经在该点焊接之前测量得到。
如图2中所示，在本实施例中，焊接头3按照当前离线规划轨迹Γ5行进并执行对应制造流程，在操作台4上对焊缝执行焊接，形成已经完成焊接的区域6(图2中阴影部分)和待焊接的区域7(图2中缺口处)。其中点pi-18已经完成焊接，对应焊接参数为焊接电流Ui-1＝20V、焊接电压Ii-1＝210A、焊接速度Vi-1＝32cm/min和焊丝干伸长度Li-1＝19mm，点pi9和点pi+110为尚未焊接的区域，焊接头3目前在点pi9上方，等待焊接参数设置完毕后进行焊接。
S4：将点pi-1焊接后的三维形貌与未焊接时的三维形貌作比较，得到三维形貌变化值
使用形貌提取算法，利用三维形貌变化值计算点pi-1的实际焊缝几何参数
利用点pi未焊接前的三维形貌
计算点pi的理想焊缝几何参数βi，表达式分别为：
其中，β()代指三维形貌和几何参数间的计算关系。
本公开实施例中，形貌提取算法指代可以达成提取信息这一目标的算法，这类算法均受前述三维信息表达形式影响，如采取三维深度图表达形貌信息时，可以采用阴影恢复法和立体匹配法，采用三维点云表达形貌信息时可以采用OPA算法，神经网络法等。
本公开的一个实施例中，首先将焊接点pi-18未焊接前的三维点云
与焊接后的三维点云
作比较，得到差值点云
并使用张量投票框架法配合张量空间曲面法线估计法处理这一差值点云，得到点pi-18的实际焊缝几何参数，为熔宽
熔深
和余高
对点pi9未焊接前的三维点云
采用同样的算法进行处理，得到理想焊缝的熔宽Bi＝7.6894mm、熔深Hi＝3.6754mm和余高Di-1＝2.5874mm。
S5：根据点pi-1的焊接参数αi-1和实际焊缝几何参数
优化多维拟合关系f，表达式为：
本公开的一个实施例中，以步骤S5中计算的点pi-18实际焊接参数焊接电压Ui-1＝20V、焊接电流Ii-1＝210A、焊接速度Vi-1＝32cm/min和焊丝干伸长度Li-1＝19mm作为前馈人工神经网络多层感知机的输入，以实际焊缝几何参数熔宽
熔深
和余高
作为输出，对当前神经网络进行训练，不断迭代多次，以寻找最佳匹配方式和网络参数，训练结束条件为损失函数
小于0.01。训练完毕后，得到优化的多维拟合关系。
S6：根据步骤S6优化后的多维拟合关系f和点pi的理想焊缝几何参数向量βi，计算点pi焊接时的优化焊接参数αi，表达式为
αi＝f-1(βi)
其中f-1为f的广义逆，代指可由βi计算得到αi的任意方式(线性可逆，非线性不可逆)
本公开实施例中，多维拟合关系f代指能够表达焊接参数和几何参数间关系的算法或表达式，包括线性算子或神经网络算法等。如果其本身可逆，例如齐次线性方程等，则可以直接求逆解。如果使用非线性算法，则可以使用优化算法在确定范围内寻找最优解。
本公开的一个实施例中，多维拟合关系使用多层感知机，为非线性算法，无法直接求逆，则使用遗传算法在一定范围内寻优。得到点pi优化后的焊接参数为焊接电压Ui＝21.54V、焊接电流Ii＝190.89A、焊接速度Vi＝34.98cm/min和焊丝干伸长度Li＝13.09mm
S7：焊接头在pi点使用优化后的焊接参数αi进行焊接，并移动到下一点pi+1。然后将pi作为新的pi-1，将pi+1作为新的pi，然后重新返回步骤S3，进行新一轮的参数优化过程，直至待焊接的区域全部焊接完成。
本公开的一个实施例中，焊接头3使用优化后的焊接参数(焊接电压Ui＝21.54V、焊接电流Ii＝190.89A、焊接速度Vi＝34.98cm/min和焊丝干伸长度Li＝13.09mm)在点pi9进行焊接。完结完成后，移动至点pi+110，重复返回步骤S3，进行新一轮的参数优化，直至待焊接的区域全部焊接完成。
为达上述目的，本公开第二方面实施例提出一种基于三维测量的焊接方法，包括：采用上述的基于三维测量的焊接参数实时优化方法优化焊接参数；
采用所述焊接参数进行焊接。
为达上述目的，本公开第三方面实施例提出一种基于三维测量的焊接参数实时优化装置，结构如图3所示，包括：
规划模块，用于规划焊接轨迹，获取所述焊接轨迹中初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数；
多维拟合关系建立模块，用于根据所述初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数，建立所述焊接参数和所述焊缝几何参数之间的多维拟合关系，所述多维拟合关系的输入为所述焊接参数，输出为所述焊缝几何参数；
三维形貌获取模块，用于按照所述焊接轨迹，在焊接过程中实时获取每个焊接点未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌；
多维拟合关系优化模块，用于根据前一个焊接点的未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌，计算所述前一个焊接点的实际焊缝几何参数；利用所述前一个焊接点的实际焊缝几何参数和所述焊接参数，优化所述多维拟合关系；
焊接参数优化模块，用于根据所述多维拟合关系进行优化。
为达上述目的，本公开第四方面实施例提出一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被配置为执行上述基于三维测量的焊接参数实时优化方法；
或者，被配置为：采用上述基于三维测量的焊接参数实时优化方法优化焊接参数，采用所述焊接参数进行焊接。
为达上述目的，本公开第五方面实施例提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的基于三维测量的焊接参数实时优化方法；
或者，执行上述的基于三维测量的焊接参数实时优化方法优化焊接参数，采用所述焊接参数进行焊接。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述实施例的基于三维测量的焊接参数实时优化方法，或者采用上述实施例的基于三维测量的焊接参数实时优化方法优化焊接参数，采用所述焊接参数进行焊接。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种基于三维测量的焊接参数实时优化方法，其特征在于，包括：
规划焊接轨迹，获取所述焊接轨迹中初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数；
根据所述初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数，建立所述焊接参数和所述焊缝几何参数之间的多维拟合关系，所述多维拟合关系的输入为所述焊接参数，输出为所述焊缝几何参数；
按照所述焊接轨迹，在焊接过程中实时获取每个焊接点未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌；
根据前一个焊接点的未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌，计算所述前一个焊接点的实际焊缝几何参数；利用所述前一个焊接点的实际焊缝几何参数和所述焊接参数，优化所述多维拟合关系；
根据所述多维拟合关系进行优化。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多维拟合关系进行优化，包括：
根据当前焊接点的所述未焊接前的三维形貌，计算所述当前焊接点的所述理想焊缝几何参数；将所述当前焊接点的所述理想焊缝几何参数输入优化后的所述多维拟合关系，得到所述当前焊接点的所述焊接参数的优化结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述焊接参数包括：焊接电流、焊接电压、焊接速度和焊丝干伸长度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述焊缝几何参数包括：熔宽、熔深和余高。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多维拟合关系为人工神经网络，所述人工神经网络的输入为所述焊接参数，输出为所述焊缝几何参数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维形貌为三维点云，所述三维点云由基于结构光投影法的检测装置获取。
7.一种基于三维测量的焊接方法，其特征在于，包括：
采用如权利要求1-6任一项所述的方法优化焊接参数；
采用所述焊接参数进行焊接。
8.一种基于三维测量的焊接参数实时优化装置，其特征在于，包括：
规划模块，用于规划焊接轨迹，获取所述焊接轨迹中初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数；
多维拟合关系建立模块，用于根据所述初始焊接点的焊接参数及理想焊缝几何参数，建立所述焊接参数和所述焊缝几何参数之间的多维拟合关系，所述多维拟合关系的输入为所述焊接参数，输出为所述焊缝几何参数；
三维形貌获取模块，用于按照所述焊接轨迹，在焊接过程中实时获取每个焊接点未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌；
多维拟合关系优化模块，用于根据前一个焊接点的未焊接前的三维形貌和焊接后的三维形貌，计算所述前一个焊接点的实际焊缝几何参数；利用所述前一个焊接点的实际焊缝几何参数和所述焊接参数，优化所述多维拟合关系；
焊接参数优化模块，用于根据所述多维拟合关系进行优化。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被配置为执行权利要求1-6任一项所述的基于三维测量的焊接参数实时优化方法；
或者，被配置为：采用如权利要求1-6任一项所述的基于三维测量的焊接参数实时优化方法优化焊接参数，采用所述焊接参数进行焊接。
10.一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计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6任一项所述的基于三维测量的焊接参数实时优化方法；
或者，执行权利要求1-6任一项所述的基于三维测量的焊接参数实时优化方法优化焊接参数，采用所述焊接参数进行焊接。
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