CN114682963A - 一种焊缝识别定位检测方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种焊缝识别定位检测方法、装置及计算机可读存储介质，其中，焊缝识别定位检测方法包括：通过3D相机获取工件的融合点云数据，其中，所述3D相机设有至少两台；根据所述融合点云数据，确定焊缝信息；根据所述焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程。本方法在需要对工件焊接时，通过至少两台3D相机对待焊接的工件进行实时扫描，以获取能够完整反映工件焊缝信息的融合点云数据，避免了获取信息不够完整或与工件实际信息存在较大区别的可能，且使得工件的焊缝识别、焊缝信息提取、焊接过程等均可自动化实现，进一步提升了采用本方法的焊接机器人的焊接自动化程度及焊接效率。

Description

一种焊缝识别定位检测方法、装置及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及焊接机器人领域，具体而言，涉及一种焊缝识别定位检测方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
目前焊接机器人主要采取人工示教和离线编程两种方式，其中，对于人工示教，技术人员需要人为地针对不同的工件在现场操纵机器人确定每个焊接位置，存在效率低、技术人员工作强度大、工作环境艰苦和自动化程度低的不足；对于离线编程，其可结合导入的工件三维模型实现机器人一定程度的自动化，但是在工件实际焊缝位置和模型存在较大区别时无法正常焊接。
发明内容
本发明解决的问题是：如何如何提升焊接机器人的焊接自动化程度及焊接效率。
为解决上述问题，本发明提供一种焊缝识别定位检测方法，包括：
通过3D相机获取工件的融合点云数据，其中，所述3D相机设有至少两台；
根据所述融合点云数据，确定焊缝信息；
根据所述焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程。
可选地，所述焊接机器人适于沿焊接平台的长度方向移动，所述3D相机设置在所述焊接机器人上；所述通过3D相机获取工件的融合点云数据包括：
移动所述焊接机器人并通过所有所述3D相机扫描置于所述焊接平台上的所述工件；
融合所有所述3D相机扫描所述工件得到的点云数据以形成所述融合点云数据。
可选地，所有所述3D相机沿所述焊接平台宽度方向间隔设置在所述焊接机器人上。
可选地，所述通过3D相机获取工件的融合点云数据之前，所述焊缝识别定位检测方法还包括：
统一所有所述3D相机的相机坐标系；
确定所述3D相机的相机坐标系与所述焊接机器人相应坐标系之间的转换关系。
可选地，所述3D相机包括第一相机；所述统一所有所述3D相机的相机坐标系包括：
标定所述第一相机与所有所述3D相机中的其他3D相机的相机坐标系之间的第一坐标系转换矩阵；
所述确定所述3D相机的相机坐标系与所述焊接机器人相应坐标系之间的转换关系包括：
标定所述第一相机的相机坐标系与所述焊接机器人相应坐标系之间的第二坐标系转换矩阵。
可选地，所述根据所述融合点云数据，确定焊缝信息包括：
对所述融合点云数据进行滤波；
对滤波后的所述融合点云数据进行平面分割和轮廓提取，确定所述焊缝信息；
筛选所述焊缝信息，确定有效焊缝信息；
所述根据所述焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程包括：
根据所述有效焊缝信息，控制所述焊接机器人进行所述焊接过程。
可选地，所述根据所述焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程包括：
根据所述第二坐标系转换矩阵和所述焊缝信息，转换焊缝相机坐标到所述焊接机器人相应坐标系；
规划所述焊接机器人的焊接路径，控制所述焊接机器人根据所述焊接路径进行所述焊接过程。
为解决上述问题，本发明还提供一种焊缝识别定位检测装置，包括：
获取单元，用于通过3D相机获取工件的融合点云数据，其中，所述3D相机设有至少两台；
计算识别单元，用于根据所述融合点云数据，确定焊缝信息；以及用于根据所述焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程。
为解决上述问题，本发明还提供一种焊缝识别定位检测装置，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，当所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如上所述的焊缝识别定位检测方法。
为解决上述问题，本发明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上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如上所述的焊缝识别定位检测方法。
本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：本方法能够有效解决现有技术中人工示教存在的焊接效率低、自动化程度低、技术人员工作强度大、工作环境艰苦等问题，以及解决现有技术中离线编程存在的导入模型与工件实际焊缝位置存在较大区别时无法正常焊接的问题。具体地，在需要对工件焊接时，本方法通过至少两台3D相机对待焊接的工件进行实时扫描，以获取能够完整反映工件焊缝信息的融合点云数据，避免了获取信息不够完整或与工件实际信息存在较大区别的可能，且为后续步骤准确且完整获取工件的焊缝信息提供了基础。根据融合点云数据，确定焊缝信息后，即可根据焊缝信息控制焊接机器人进行相应焊接过程，完成工件焊接需求。如此，使得工件的焊缝识别、焊缝信息提取、焊接过程等均可自动化实现，且提升了焊接机器人焊接的准确性，即本方法进一步提升了采用本方法的焊接机器人的焊接自动化程度及焊接效率。
附图说明
图1为本发明实施例中焊缝识别定位检测方法的流程图；
图2为本发明实施例中步骤300的子流程图；
图3为本发明另一实施例中焊缝识别定位检测方法的部分流程图；
图4为本发明实施例中步骤400的子流程图；
图5为本发明实施例中步骤500的子流程图；
图6为本发明实施例中焊缝识别定位检测装置的结构示意图。
附图标记说明：
10-获取单元；20-计算识别单元。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
结合图1所示，本发明实施例提供一种焊缝识别定位检测方法，包括以下步骤：
步骤300、通过3D相机获取工件的融合点云数据，其中，3D相机设有至少两台；
步骤400、根据融合点云数据，确定焊缝信息；
步骤500、根据焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程。
本实施例中，焊缝识别定位检测方法应用于焊接机器人或相应焊接装置，用于实现工件(例如桥梁的钢箱梁等)焊接的自动化与高效率。具体地，本方法先通过步骤300，实时获取工件的融合点云数据，即通过至少两台3D相机直接扫描工件以获取工件的点云数据并进行融合，以得到更加完整的工件的点云数据；相对仅通过单台3D相机扫描工件而言，通过多台3D相机扫描工件能够更加准确且完整地获取工件的焊缝(待焊接焊缝)信息，便于提升后续步骤焊缝信息识别及焊接机器人焊接的精度。其后，根据步骤300得到的融合点云数据，筛选、提取融合点云数据中各焊缝信息(例如焊缝的形状、位置坐标等信息)。最后，根据步骤400得到的焊缝信息，即可对焊接机器人在工件上的焊接路径进行规划，从而控制焊接机器人根据规划路径进行焊接过程，以完成工件的焊接需求，提升焊接质量。
这样，本方法能够有效解决现有技术中人工示教存在的焊接效率低、自动化程度低、技术人员工作强度大、工作环境艰苦等问题，以及解决现有技术中离线编程存在的导入模型与工件实际焊缝位置存在较大区别时无法正常焊接的问题。具体地，在需要对工件焊接时，本方法通过至少两台3D相机对待焊接的工件进行实时扫描，以获取能够完整反映工件焊缝信息的融合点云数据，避免了获取信息不够完整或与工件实际信息存在较大区别的可能，且为后续步骤准确且完整获取工件的焊缝信息提供了基础。根据融合点云数据，确定焊缝信息后，即可根据焊缝信息控制焊接机器人进行相应焊接过程，完成工件焊接需求。如此，使得工件的焊缝识别、焊缝信息提取、焊接过程等均可自动化实现，且提升了焊接机器人焊接的准确性，即本方法进一步提升了采用本方法的焊接机器人的焊接自动化程度及焊接效率。
可选地，本方法所用的多台3D相机可以是相同类型(相同工作原理)，也可以是不同类型(不同工作原理)；优选采用相同类型的多台3D相机，以降低相应数据处理难度。
可选地，焊接机器人适于沿焊接平台的长度方向移动，3D相机设置在焊接机器人上。
本实施例中，焊接平台用于放置工件，并对工件进行夹紧与定位，以保证工件焊接过程中的稳定性以及焊接机器人焊接的稳定性。焊接机器人(例如龙门式焊接机器人)适于沿焊接平台的长度方向移动，例如，用于焊接机器人行走的轨道设置在焊接平台两侧并沿焊接平台的长度方向延伸。所有3D相机设置在焊接机器人上，以便于多台3D相机随焊接机器人移动以完整扫描工件，或至少完整扫描工件的待焊接面。且相对于将焊接机器人与3D相机分开设置而言，本方法中的3D相机设置在焊接机器人上，能够降低实施本方法的成本，且使得3D相机与焊接机器人的位置关系保持稳定，便于准确求解3D相机的相机坐标系与焊接机器人相应坐标系(例如世界坐标系)之间的关系。
结合图1、图2所示，步骤300具体包括以下步骤：
步骤310、移动焊接机器人并通过所有3D相机扫描置于焊接平台上的工件。
具体地，通过沿焊接平台的长度方向移动焊接机器人，使得所有3D相机能够共同完整扫描工件。其中，在所有3D相机的视野可在焊接平台宽度方向完整扫描到工件时，即可通过焊接机器人沿焊接平台长度方向的一次移动完整扫描工件；而在3D相机数量较少而无法一次完整扫描工件时，也可通过3D相机多次扫描工件以完整扫描工件，例如所有3D相机的视野无法在焊接平台宽度方向完整扫描到工件时，可在所有3D相机完成一次扫描后沿焊接平台宽度方向移动3D相机并进行下一扫描，依此完成工件的完整扫描。
步骤320、融合所有3D相机扫描工件得到的点云数据以形成融合点云数据。
具体地，对完成工件完整扫描的所有3D相机各自扫描得到的点云数据进行融合，得到能够清楚、完整反映工件焊缝信息的融合点云数据，以便于后续步骤准确且完整获取工件的焊缝信息，且避免因单独分析处理每台3D相机扫描得到的点云数据而导致运算难度及成本提升的情况发生。
可选地，优选所有3D相机的视野能够在焊接平台宽度方向上完整地扫描到工件，以使得所有3D相机通过焊接机器人沿焊接平台长度方向的一次移动即可完整扫描工件，以提升工件完整扫描的效率，从而提升本方法的效率。
可选地，所有3D相机沿焊接平台宽度方向间隔设置在焊接机器人上。
本实施例中，由于焊接机器人的移动方向平行于焊接平台的长度方向，优选设置在焊接机器人上的所有3D相机沿焊接平台宽度方向间隔设置，以便于所有3D相机的视野能够在焊接平台宽度方向上完整地扫描到工件。值得注意的是，相邻3D相机之间的间距的设置需要满足相邻3D相机在工件上的视野保持相交，以避免相邻3D相机之间存在盲区而无法完整扫描工件的情况发生。在一些实施例中，焊接机器人上设有平行于焊接平台宽度方向的横梁，多台3D相机(例如五台)共面且间隔安装在横梁上。
可选地，结合图1、图3所示，步骤300之前，焊缝识别定位检测方法还包括以下步骤：
步骤100、统一所有3D相机的相机坐标系；
步骤200、确定3D相机的相机坐标系与焊接机器人相应坐标系之间的转换关系。
具体地，由于每台3D相机扫描得到的点云数据均是基于自身相机坐标系，为便于实现所有3D相机各自扫描得到的点云数据的融合，以得到工件的融合点云数据，需要先通过步骤100，统一所有3D相机的相机坐标系，即基于某一台3D相机(记为第一相机)的相机坐标系求解其他3D相机与第一相机的相机坐标系关系，从而便于通过步骤300得到基于第一相机的相机坐标系的融合点云数据，便于提升本方法的效率。通过步骤200，确定3D相机的相机坐标系与焊接机器人相应坐标系之间的转换关系，即求解第一相机的相机坐标系与焊接机器人相应坐标系(如世界坐标系)之间的转换关系，以便于将融合点云数据(焊缝信息)映射到焊接机器人相应坐标系下，从而便于焊接机器人焊接过程中准确移动到工件上相应焊缝所在位置进行精确焊接。
可选地，3D相机包括第一相机；步骤100包括：
标定第一相机与所有3D相机中的其他3D相机的相机坐标系之间的第一坐标系转换矩阵。
具体地，步骤110中，所有3D相机包括第一相机和其他的3D相机，基于某一台3D相机(记为第一相机)的相机坐标系求解其他3D相机与第一相机的相机坐标系关系，即求解第一相机与其他3D相机的相机坐标系之间的第一坐标系转换矩阵(由旋转矩阵和平移矩阵构成)。其中，优选以所有3D相机中位于之间位置的一台3D相机为第一相机，以减少运算量，降低运输难度。
步骤200包括：
标定第一相机的相机坐标系与焊接机器人相应坐标系之间的第二坐标系转换矩阵。
具体地，求解第一相机的相机坐标系与焊接机器人相应坐标系之间的坐标系关系，即标定第一相机的相机坐标系与焊接机器人相应坐标系之间的第二坐标系转换矩阵(由旋转矩阵和平移矩阵构成)，以便于将融合点云数据(焊缝信息)映射到焊接机器人相应坐标系下，从而便于焊接机器人焊接过程中准确移动到工件上相应焊缝所在位置进行精确焊接。
对于步骤100和步骤200，下面以焊接机器人上设有五台3D相机进行举例说明，为了实现五台3D相机扫描数据的融合，首先要统一五台3D相机的相机坐标系，将五台3D相机分别记为一号相机、二号相机、三号相机、四号相机和五号相机，一号相机、二号相机、三号相机、四号相机和五号相机依次沿焊接平台宽度方向间隔设置在焊接机器人，以位于中间位置的三号相机(作为第一相机)的相机坐标系为视觉统一坐标系分别计算一号相机、二号相机、四号相机和五号相机的相机坐标系到三号相机的相机坐标系的相应转换矩阵(即第一坐标系转换矩阵)。其后，计算三号相机的相机坐标系和机器人所在世界坐标系的转换矩阵(即第二坐标系转换矩阵)。
可选地，结合图1、图4所示，步骤400具体包括以下步骤：
步骤410、对融合点云数据进行滤波。
具体地，由于在3D相机获取点云数据时，因设备精度、环境因素等带来的影响，以及电磁波衍射特性、被测物体(工件)表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中将不可避免地出现一些噪声点，属于随机误差；除此之外，由于受到外界干扰如视线遮挡、障碍物等因素的影响，点云数据中往往存在着一些距离工件主体点云较远的离散点(离群点)。因此，本步骤需对融合点云数据进行滤波处理，以过滤融合点云数据中的噪声点、离群点、空洞等，便于后续步骤更好地进行平面分割、轮廓提取等处理。
步骤420、对滤波后的融合点云数据进行平面分割和轮廓提取，确定焊缝信息；
步骤430、筛选焊缝信息，确定有效焊缝信息。
具体地，通过步骤420，对滤波后的融合点云数据进一步处理，即对滤波后的融合点云数据进行平面分割、轮廓提取等，例如，对点云数据随机采样以提取直线、圆弧等，根据焊缝相应特征识别并提取焊缝信息。通过步骤430，根据步骤420得到的焊缝信息，过滤其中干扰焊缝(无需进行焊接)等无效焊缝信息，得到需要进行焊接的有效焊缝信息。
步骤500包括：
根据有效焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程。
具体地，根据得到的有效焊缝信息，对焊接机器人在工件上的焊接路径进行规划，从而控制焊接机器人根据规划路径进行焊接过程，以完成工件的焊接需求，提升焊接质量。
可选地，对于步骤400，本方法还可采用处理点云深度图方式实现焊缝检测。
可选地，结合图1、图5所示，步骤500具体包括以下步骤：
步骤510、根据第二坐标系转换矩阵和焊缝信息，转换焊缝相机坐标到焊接机器人相应坐标系；
步骤520、规划焊接机器人的焊接路径，控制焊接机器人根据焊接路径进行焊接过程。
具体地，通过步骤510-步骤520，根据得到的第二坐标系转换矩阵和焊缝信息，将位于第一相机的相机坐标系下的焊缝信息转换到焊接机器人相应坐标系下，实现焊缝信息坐标系的转换，从而便于对焊接机器人在工件上的焊接路径进行规划；在规划好焊接机器人的焊接路径后，控制焊接机器人根据规划路径精准地进行焊接过程，以完成工件的焊接需求，提升焊接质量。
结合图6所示，本发明另一实施例提供一种焊缝识别定位检测装置，包括：
获取单元10，用于通过3D相机获取工件的融合点云数据，其中，3D相机设有至少两台；
计算识别单元20，用于根据融合点云数据，确定焊缝信息；以及用于根据焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程。
本实施例中，焊缝识别定位检测装置通过获取单元10与计算识别单元20等结构的配合，以实施上述的焊缝识别定位检测方法，保证了焊缝识别定位检测方法能够顺利且稳定地执行。
本发明又一实施例提供一种焊缝识别定位检测装置，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，当计算机程序被处理器读取并运行时，实现上述的焊缝识别定位检测方法。
本实施例中，通过焊缝识别定位检测装置的处理器、计算机可读存储介质等结构的配合，执行上述的焊缝识别定位检测方法，保证了焊缝识别定位检测方法能够顺利且稳定地执行。
本发明再一实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当计算机程序被处理器读取并运行时，实现上述的焊缝识别定位检测方法。
本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)或processor(处理器)执行本发明实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
通过计算机可读存储介质，存储焊缝识别定位检测方法相应的计算机程序，能够保证焊缝识别定位检测方法相应的计算机程序被相应处理器读取和运行时的稳定性。这样执行焊缝识别定位检测方法，保证了焊缝识别定位检测方法能够顺利且稳定地执行。
虽然本公开披露如上，但本公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种焊缝识别定位检测方法，其特征在于，包括：
通过3D相机获取工件的融合点云数据，其中，所述3D相机设有至少两台；
根据所述融合点云数据，确定焊缝信息；
根据所述焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程。
2.如权利要求1所述的焊缝识别定位检测方法，其特征在于，所述焊接机器人适于沿焊接平台的长度方向移动，所述3D相机设置在所述焊接机器人上；所述通过3D相机获取工件的融合点云数据包括：
移动所述焊接机器人并通过所有所述3D相机扫描置于所述焊接平台上的所述工件；
融合所有所述3D相机扫描所述工件得到的点云数据以形成所述融合点云数据。
3.如权利要求2所述的焊缝识别定位检测方法，其特征在于，所有所述3D相机沿所述焊接平台宽度方向间隔设置在所述焊接机器人上。
4.如权利要求1-3中任一项所述的焊缝识别定位检测方法，其特征在于，所述通过3D相机获取工件的融合点云数据之前，所述焊缝识别定位检测方法还包括：
统一所有所述3D相机的相机坐标系；
确定所述3D相机的相机坐标系与所述焊接机器人相应坐标系之间的转换关系。
5.如权利要求4所述的焊缝识别定位检测方法，其特征在于，所述3D相机包括第一相机；所述统一所有所述3D相机的相机坐标系包括：
标定所述第一相机与所有所述3D相机中的其他3D相机的相机坐标系之间的第一坐标系转换矩阵；
所述确定所述3D相机的相机坐标系与所述焊接机器人相应坐标系之间的转换关系包括：
标定所述第一相机的相机坐标系与所述焊接机器人相应坐标系之间的第二坐标系转换矩阵。
6.如权利要求1-3和5中任一项所述的焊缝识别定位检测方法，其特征在于，所述根据所述融合点云数据，确定焊缝信息包括：
对所述融合点云数据进行滤波；
对滤波后的所述融合点云数据进行平面分割和轮廓提取，确定所述焊缝信息；
筛选所述焊缝信息，确定有效焊缝信息；
所述根据所述焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程包括：
根据所述有效焊缝信息，控制所述焊接机器人进行所述焊接过程。
7.如权利要求5所述的焊缝识别定位检测方法，其特征在于，所述根据所述焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程包括：
根据所述第二坐标系转换矩阵和所述焊缝信息，转换焊缝相机坐标到所述焊接机器人相应坐标系；
规划所述焊接机器人的焊接路径，控制所述焊接机器人根据所述焊接路径进行所述焊接过程。
8.一种焊缝识别定位检测装置，其特征在于，包括：
获取单元(10)，用于通过3D相机获取工件的融合点云数据，其中，所述3D相机设有至少两台；
计算识别单元(20)，用于根据所述融合点云数据，确定焊缝信息；以及用于根据所述焊缝信息，控制焊接机器人进行焊接过程。
9.一种焊缝识别定位检测装置，其特征在于，包括存储有计算机程序的计算机可读存储介质和处理器，当所述计算机程序被所述处理器读取并运行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的焊缝识别定位检测方法。
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上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器读取并运行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的焊缝识别定位检测方法。
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