CN113580145B - 基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法及系统 - Google Patents

基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法及系统 Download PDF

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Abstract

本公开公开的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法及系统，包括：获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据；对初始点云数据进行预处理，获得叶轮叶片焊接位置点云数据；从叶轮叶片焊接位置点云数据中提取焊接位置散点云数据；对焊接位置散点云数据进行拟合获得初始焊接轨迹；对初始焊接轨迹进行插值拟合，获得最终的焊接轨迹。保证了焊接路径规划的准确性，提高了焊接的效率。

Description

基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法及系统
技术领域
本发明涉及焊接路径规划技术领域，尤其涉及基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
叶轮是各种工业设备的重要组成部分，如离心式压缩机、叶轮式增氧机和搅拌器。但由于叶轮结构的影响导致大多数叶轮叶片的焊接都是直接采用手工焊接。手工焊接有以下缺点:焊接效率低，焊接一致性差，降低了装备的稳定性和作业效率，并且焊接环境对人体有害。随着自动化技术与机器人焊接技术的发展，在对叶轮叶片进行焊接时开始采用机器人焊接代替人工焊接。但在通过机器人对叶轮叶片进行焊接时，需要提前编程示教，导致焊接效率较低。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提出了基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法及系统，使用三维视觉信息对叶轮叶片的机器人焊接路径进行规划，提高了焊接效率。
为实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
第一方面，提出了基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法，包括：
获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据；
对初始点云数据进行预处理，获得叶轮叶片焊接位置点云数据；
从叶轮叶片焊接位置点云数据中提取焊接位置散点云数据；
对焊接位置散点云数据进行拟合获得初始焊接轨迹；
对初始焊接轨迹进行插值拟合，获得最终的焊接轨迹。
第二方面，提出了基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划系统，包括：
数据获取模块，用于获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据；
预处理模块，用于对初始点云数据进行预处理，获得叶轮叶片焊接位置点云数据；
散点云数据获取模块，用于从叶轮叶片焊接位置点云数据中提取焊接位置散点云数据；
拟合焊缝获取模块，用于对焊接位置散点云数据进行拟合获得初始焊接轨迹；
焊接轨迹获取模块，用于对初始焊接轨迹进行插值拟合，获得最终的焊接轨迹。
第三方面，提出了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法所述的步骤。
第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法所述的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
1、本公开通过获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据，并根据获得的初始点云数据实现了对叶轮叶片焊接路径的规划，使用三维视觉信息对叶轮叶片机器人焊接路径进行规划，免去了繁琐的人工示教部分，提高了焊接效率。
2、本公开在获取初始点云数据时，对3D相机的拍摄位姿进行了调整，使得3D相机获取初始点云数据时，同一层结构光上的点云与3D相机之间的距离会按照先近后远再近的规律排列，并且距离最远的点位于叶轮叶片焊接位置处，能够在后续通过叶轮叶片焊接位置点云数据中点到3D相机的距离信息对叶轮叶片焊缝散点云进行提取，提高了焊接位置散点云数据提取的准确性，进而能够提高焊接路径规划的准确性。
3、本公开公开的方法针对不同形状的叶轮叶片的焊接路径规划均可适用，普适性强。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为实施例1公开方法的流程图；
图2为实施例1公开的3D相机拍摄示意图；
图3为实施例1公开的点云预处理前后点云模型对比图；
图4为实施例1公开的焊接位置散点云数据提取示意图；
图5为实施例1公开的获取的机器人焊接轨迹图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例1
在该实施例中，公开了基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法，包括：
获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据；
对初始点云数据进行预处理，获得叶轮叶片焊接位置点云数据；
从叶轮叶片焊接位置点云数据中提取焊接位置散点云数据；
对焊接位置散点云数据进行拟合获得初始焊接轨迹；
对初始焊接轨迹进行插值拟合，获得最终的焊接轨迹。
进一步的，通过3D相机获取初始点云数据。
进一步的，3D相机获取初始点云数据时，同一层结构光上的点云与3D相机之间的距离会按照先近后远再近的规律排列，并且距离最远的点位于叶轮叶片焊接位置处。
进一步的，通过直通滤波器对初始点云数据进行预处理。
进一步的，根据叶轮叶片焊接位置点云数据中点到3D相机的距离信息对叶轮叶片焊缝散点云进行提取。
进一步的，焊接位置散点云数据的获取为：
将叶轮叶片焊接位置点云数据沿焊接位置长度方向进行分割，获得多段点云数据；
从每段点云数据中提取距离3D相机最远点的点云数据，获得焊接位置散点云数据。
进一步的，采用基于最小二乘的多项式拟合法对焊接位置散点云数据进行拟合获得初始焊接轨迹。
对本实施例公开的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法进行详细说明。
基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法，如图1所示，包括：
S1：获取包含叶轮叶片焊接位置信息的初始点云数据。
在具体实施时，通过3D相机对叶轮叶片的焊接位置进行拍摄，获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据。
为了保证后续提取焊接位置散点云数据的准确性，进而保证最终获得的焊接轨迹的准确性，在3D相机对叶轮叶片的焊接位置进行拍摄，获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据时，对3D相机的拍摄位姿进行了调整，使得同一层结构光上的点云与3D相机之间的距离会按照先近后远再近的规律排列，并且距离最远的点位于叶轮叶片焊接位置处。
叶轮叶片与叶轮之间可近似为一个夹角，通过对3D相机结构光的特性进行分析，对3D相机位姿进行合理规划，确定3D相机的结构光投射面，将3D相机拍摄形成的初始点云中距离3D相机最远的点定位于叶轮叶片的焊接位置处，位姿调整后3D相机拍摄示意图如图2所示，3D相机的Y轴与焊缝位置的长度方向平行、3D相机的Z轴与焊缝位置处的夹角平分线重合且结构光投影面完全覆盖焊缝。
其中，3D相机的Z轴为相机结构光的投射方向，x轴与z轴垂直，与相机的双目镜头所在的轴线重合，Y轴为在X轴和Z轴的基础上，通过右手准则确定。
S2：对初始点云数据进行预处理，获得叶轮叶片焊接位置点云数据。
在具体实施时，由于通过3D相机拍摄获取的叶轮叶片焊接位置的初始点云数据中会包含3D相机视野内的所有特征，为了防止多余特征对叶轮叶片的焊接路径规划产生干扰，通过直通滤波器对获取的叶轮叶片焊接位置的初始点云数据进行点云滤波预处理，获取仅保留焊接位置信息的叶轮叶片焊接位置点云数据，对初始点云数据进行预处理前后的点云对比图如图3所示，其中a为初始点云图，b为预处理后的点云图。
S3：从叶轮叶片焊接位置点云数据中提取焊接位置散点云数据。
在具体实施时，根据叶轮叶片焊接位置点云数据中点到3D相机的距离信息对叶轮叶片焊缝散点云进行提取，具体为：
将初始点云数据预处理后获取的叶轮叶片焊接位置点云数据，沿焊接位置的长度方向进行分割，结合图4所示，此时焊接位置的长度方向为y轴方向，叶轮叶片焊接位置点云数据经分割后获得多段点云数据。
在每段点云数据中可能含有多组沿结构光方向分布的点云，从每一组点云中提取距离3D相机最远的点，将多个距离3D相机最远的点进行比较，获得每段点云数据中距离3D相机最远的点。
将每段点云数据中距离3D相机最远的点提取出来，获得焊接位置散点云数据。
由于在获取初始点云数据时，对3D相机的拍摄位姿进行了调整，使得同一层结构光上的点云与3D相机之间的距离会按照先近后远再近的规律排列，并且距离最远的点位于叶轮叶片焊接位置处，从而能够通过叶轮叶片焊接位置点云数据中点到3D相机的距离信息对叶轮叶片焊缝散点云进行准确提取，在通过焊接位置散点云数据进行叶轮叶片的焊接路径规划时，保证了焊接路径规划的准确性。
S4：对焊接位置散点云数据进行拟合获得叶轮叶片进行机器人焊接时的初始焊接轨迹。
在具体实施时，叶轮叶片的焊缝是空间三维曲线，并且存在空间直线的特殊情况。为了适应焊缝的空间特性和多样性，选取基于最小二乘的多项式拟合法对叶轮叶片焊接时的空间焊缝进行拟合，获得初始焊接轨迹，具体为：
将焊接位置散点云数据中每个点的坐标(x,y,z)分为(x,y)和(x,z)两组数据，分别求取两组数据关于x的表达式。具体的求解方式如下：
1)假设给定一组样本数据集P(x,y)，P内各数据点P(xi,yi)(i＝1,2,3,...,m)来自于对多项式的多次采样。
m为样本维度，n为多项式阶数，θj(j＝1,2,3,...,n)为多项式的各项系数。针对样本数据集P内各数据点的误差平方和为：
最小二乘法认为，最优函数的各项系数θj(j＝1,2,3,...,n)应使得误差平方和S取得极小值。
2)使用矩阵法求解多项式。将误差平方和S拆解为矩阵形式。令
Xv是一个范德蒙矩阵。多项式系数构成的系数向量θ为：
样本数据集的输出向量Yr为：
误差平方和S可以写为：
S＝(Xvθ-Yr)T(Xvθ-Yr)
对于最优函数，应满足：
根据上述公式可求得最优函数的多项式系数向量θ为：
最后，根据求得的系数向量θ可以得到关于样本数据集P(x,y)的拟合多项式。
基于最小二乘的多项式拟合法也同样适用于空间直线的拟合，空间直线的两个拟合多项式应满足公式：
f(xi)＝θ0+θ1xi
当设定的多项式阶数n大于1时，高于1阶部分的多项式系数求解结果应为0。
S5：对拟合后的初始焊接轨迹进行插值拟合，获得焊接机器人对叶轮叶片进行焊接时的最终的焊接轨迹。
在具体实施时，由于焊接机器人的坐标识别精度有一定的要求，而拟合初始焊接轨迹点云的点过于密集，因此如果直接让焊接机器人识别拟合初始焊接轨迹中点的坐标并进行焊接，焊接机器人将无法完成指令，因此对初始焊接轨迹点云进行插值，即按照设定步长从初始焊接轨迹中取点，并进行拟合获得焊接机器人对叶轮叶片进行焊接时的最终的焊接轨迹，如图5所示。
经过插值拟合后获得的最终的焊接轨迹，该最终的焊接轨迹中y坐标值从顶端焊接轨迹初始点到底端焊接轨迹终点依次减小。将所有点发送给焊接机器人，并让焊接机器人按照点坐标中y值从大到小的顺序依次经过目标点，完成叶轮叶片的焊接任务。
本实施例公开的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法，对3D相机的拍摄位姿进行了调整，使得获取的初始点云数据距离3D相机最远的点位于叶轮叶片焊接位置处，能够在后续通过叶轮叶片焊接位置点云数据中点到3D相机的距离信息对叶轮叶片焊缝散点云进行提取，保证了提取的焊接位置散点云数据的标准的统一，提高了焊接位置散点云数据提取的准确性，进而能够提高焊接路径规划的准确性。
通过获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据，并根据获得的初始点云数据实现了对叶轮叶片焊接路径的规划，使用三维视觉信息对叶轮叶片机器人焊接路径进行规划，免去了繁琐的人工示教部分，提高了焊接效率。
针对不同形状的叶轮叶轮叶片焊缝都适用，普适性强。
本实施例使用的3D相机精度在±0.5mm以内，焊接位置散点云数据提取的精度≤0.5mm，可以保证焊接路径规划的准确度。
实施例2
在该实施例中，公开了基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划系统，包括：
数据获取模块，用于获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据；
预处理模块，用于对初始点云数据进行预处理，获得叶轮叶片焊接位置点云数据；
散点云数据获取模块，用于从叶轮叶片焊接位置点云数据中提取焊接位置散点云数据；
拟合焊缝获取模块，用于对焊接位置散点云数据进行拟合获得初始焊接轨迹；
焊接轨迹获取模块，用于对初始焊接轨迹进行插值拟合，获得最终的焊接轨迹。
实施例3
在该实施例中，公开了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例1公开的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法所述的步骤。
实施例4
在该实施例中，公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例1公开的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法所述的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (8)

1.基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法，其特征在于，包括：
获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据，获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据时，对3D相机的拍摄位姿进行了调整，使得同一层结构光上的点云与3D相机之间的距离会按照先近后远再近的规律排列，并且距离最远的点位于叶轮叶片焊接位置处，3D相机的Y轴与焊缝位置的长度方向平行、3D相机的Z轴与焊缝位置处的夹角平分线重合且结构光投影面完全覆盖焊缝，其中，3D相机的Z轴为相机结构光的投射方向，X轴与Z轴垂直，与相机的双目镜头所在的轴线重合，Y轴为在X轴和Z轴的基础上，通过右手准则确定；
对初始点云数据进行预处理，获得叶轮叶片焊接位置点云数据；
从叶轮叶片焊接位置点云数据中提取焊接位置散点云数据；
采用基于最小二乘的多项式拟合法对焊接位置散点云数据进行拟合获得初始焊接轨迹；
对初始焊接轨迹进行插值拟合，获得最终的焊接轨迹。
2.如权利要求1所述的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法，其特征在于，通过3D相机获取初始点云数据。
3.如权利要求1所述的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法，其特征在于，通过直通滤波器对初始点云数据进行预处理。
4.如权利要求1所述的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法，其特征在于，根据叶轮叶片焊接位置点云数据中点到3D相机的距离信息对叶轮叶片焊缝散点云进行提取。
5.如权利要求1所述的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法，其特征在于，焊接位置散点云数据的获取为：
将叶轮叶片焊接位置点云数据沿焊接位置长度方向进行分割，获得多段点云数据；
从每段点云数据中提取距离3D相机最远点的点云数据，获得焊接位置散点云数据。
6.基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据，获取叶轮叶片焊接位置的初始点云数据时，对3D相机的拍摄位姿进行了调整，使得同一层结构光上的点云与3D相机之间的距离会按照先近后远再近的规律排列，并且距离最远的点位于叶轮叶片焊接位置处，3D相机的Y轴与焊缝位置的长度方向平行、3D相机的Z轴与焊缝位置处的夹角平分线重合且结构光投影面完全覆盖焊缝，其中，3D相机的Z轴为相机结构光的投射方向，X轴与Z轴垂直，与相机的双目镜头所在的轴线重合，Y轴为在X轴和Z轴的基础上，通过右手准则确定；
预处理模块，用于对初始点云数据进行预处理，获得叶轮叶片焊接位置点云数据；
散点云数据获取模块，用于从叶轮叶片焊接位置点云数据中提取焊接位置散点云数据；
拟合焊缝获取模块，用于采用基于最小二乘的多项式拟合法对焊接位置散点云数据进行拟合获得初始焊接轨迹；
焊接轨迹获取模块，用于对初始焊接轨迹进行插值拟合，获得最终的焊接轨迹。
7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-5任一项所述的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-5任一项所述的基于三维视觉信息的叶轮叶片焊接路径规划方法的步骤。
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