CN116309533A - 模板结构件的轮廓获取方法及系统、电子设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种模板结构件的轮廓获取方法及系统、电子设备、存储介质，该方法先对模板结构件进行粗定位，以获取模板结构件中多个高度突变点的位置，并将高度突变点作为特征点，而高度突变点的位置代表着筋板的位置。然后，对特征点进行精简处理，剔除掉一些冗余数据和噪声数据，仅保留描述独立单元的边的特征点，大大减少了后续处理的数据量，提高了计算效率和计算精度，并利用精简处理后的特征点形成的多条直线两两相交，从而得到多个直线交点，这些直线交点则为独立单元的顶点。最后，基于多个直线交点和精简处理后的特征点即可得到模板结构件中各个独立单元的轮廓，为后续机器人免示教编程、点位确定、路径规划提供了可靠的数据基础。

Description

模板结构件的轮廓获取方法及系统、电子设备、存储介质

技术领域

本发明涉及机器人编程技术领域，特别地，涉及一种模板结构件的轮廓获取方法及系统、电子设备、计算机可读取的存储介质。

背景技术

工业机器人广泛应用于智能化焊接，通常应用时，焊接机器人在焊接之前都要进行路径编程，目前机器人编程主要通过在线示教或者离线编程方式，编程时间较长，工作量较大，适用于批量产品的焊接，不适用于单件小批量或产品型号繁多的工件焊接。同时对于工程机械行业，工件和焊缝的位置重复一致性较差，目前常用的方法是利用传感器进行焊缝偏差搜索和焊缝偏差补偿，但是，当工件位置偏离出现复杂的旋转偏离或工件出现一定的扭曲变形时，利用传感器进行焊缝偏差搜索时误差较大，从而导致机器人编程的误差较大。另外，当工件型号较多或工件自身结构比较复杂时，利用传感器进行焊缝搜索时，机器人编程应用较复杂，工作量较大。

发明内容

本发明提供了一种模板结构件的轮廓获取方法及系统、电子设备、计算机可读取的存储介质，以解决现有机器人编程利用传感器进行焊缝偏差搜索时误差较大的技术问题。

根据本发明的一个方面，提供一种模板结构件的轮廓获取方法，包括以下内容：

对模板结构件进行粗定位，获得模板结构件中多个高度突变点的位置，并将高度突变点作为特征点；

对特征点进行精简处理，并基于精简处理后的特征点形成的直线得到多个直线交点，其中，精简处理后的特征点描述了模板结构件中独立单元的边；

基于多个直线交点和精简处理后的特征点获得模板结构件中各个独立单元的轮廓。

进一步地，所述对模板结构件进行粗定位，获得模板结构件中多个高度突变点的位置的过程具体为：

沿模板结构件的X方向和Y方向进行距离搜索，分别获得X方向、Y方向的第一个高度突变点位置和最后一个高度突变点位置，其中，高度突变点的突变距离为模板结构件的筋板高度；

基于X方向的第一个高度突变点位置和最后一个高度突变点位置获得模板结构件的X方向尺寸，基于Y方向的第一个高度突变点位置和最后一个高度突变点位置获得模板结构件的Y方向尺寸；

基于X方向尺寸设定纵向扫描间距，基于Y方向尺寸设定横向扫描间距，以纵向扫描间距在X方向上逐步进行距离扫描、以横向扫描间距在Y方向上逐步进行距离扫描，从而获得模板结构件上多个高度突变点的位置。

进一步地，在进行距离搜索时，仅搜索突变距离由大变小的突变位置或者仅搜索突变距离由小变大的突变位置。

进一步地，所述对特征点进行精简处理，并基于精简处理后的特征点形成的直线得到多个直线交点的过程包括以下内容：

将特征点分类为横向特征点和纵向特征点；

将每条扫描线上的第一个特征点和最后一个特征点定义为边缘点，不进行精简处理，分别对其余的横向特征点和纵向特征点进行精简处理；

基于精简处理后的特征点构造多条直线，所有直线构成直线组，去除直线组以外的特征点，基于直线组得到多个直线交点。

进一步地，所述分别对其余的横向特征点和纵向特征点进行精简处理的过程具体为：

对于纵向特征点，基于纵向特征点的位置计算其特征关联区域，特征关联区域的四个顶点坐标分别为(x_p-l₁-Δl，y_p+l₂+Δl)、(x_p-l₁-Δl，y_p-l₂-Δl)、(x_p+l₁+Δl，y_p+l₂+Δl)、(x_p+l₁+Δl，y_p-l₂-Δl)，其中，(x_p，y_p)表示第p个纵向坐标点的位置，l₁表示纵向扫描间距，l₂表示横向扫描间距，Δl表示预设阈值，若在该特征关联区域内包含前一道纵向扫描线和后一道纵向扫描线上的纵向特征点，且三个纵向特征点处于同一直线上，同时在特征关联区域内直线外不存在横向特征点，则表明这三个纵向特征点描述了模板结构件中独立单元的一条边，需保留；若该直线上存在横向特征点或者该特征关联区域内存在横向特征点与纵向特征点重合，则去除该横向特征点；

对于横向特征点，基于横向特征点的位置计算其特征关联区域，特征关联区域的四个顶点坐标分别为(x_q-l₁-Δl，y_q+l₂+Δl)、(x_q-l₁-Δl，y_q-l₂-Δl)、(x_q+l₁+Δl，y_q+l₂+Δl)、(x_q+l₁+Δl，y_q-l₂-Δl)，其中，(x_q，y_q)表示第q个横向坐标点的位置，l₁表示纵向扫描间距，l₂表示横向扫描间距，Δl表示预设阈值，若在该特征关联区域内包含前一道横向扫描线和后一道横向扫描线上的横向特征点，且三个横向特征点处于同一直线上，同时在特征关联区域内直线外不存在纵向特征点，则表明这三个横向特征点描述了模板结构件中独立单元的另一条边，若该直线上存在纵向特征点或者该特征关联区域内存在纵向特征点与横向特征点重合，则去除该纵向特征点；

重复上述过程，得到用于描述模板结构件中独立单元的边的全部特征点。

进一步地，所述基于多个直线交点和精简处理后的特征点获得模板结构件中各个独立单元的轮廓的过程具体为：

基于直线交点与其邻近特征点进行向量夹角计算，判断每个直线交点参与构建的独立单元数量，每个直线交点与两个相邻特征点构成一组向量，若该直线交点参与构成的向量组中有n组向量的夹角小于180°，则判定该直线交点参与构建了n个独立单元；

选择仅参与构建一个独立单元的直线交点作为起始顶点，基于闭环原则找到参与构建该独立单元的其余直线交点，得到该独立单元的轮廓；

将参与构建该独立单元的所有向量组去除，当某个直线交点形成的向量组数量为0时去除该直线交点，不断重复上述步骤，直至得到所有独立单元的轮廓。

进一步地，所述选择仅参与构建一个独立单元的直线交点作为起始顶点，基于闭环原则找到参与构建该独立单元的其余直线交点，得到该独立单元的轮廓的过程具体为：

选择仅参与构建一个独立单元的直线交点作为起始顶点p₁；

从起始顶点p₁所在直线组中选择任一条直线，并连接该直线上距离p₁点最近的下一个直线交点p₂；

选取下一个直线交点p₃并连接p₂点和p₃点，其中，线段p₂p₃与线段p₁p₂之间的夹角小于180°，判断p₃点与p₁点是否共线，若共线则完成该独立单元轮廓的获取，若不共线则进入下一步骤；

选取下一个直线交点p₄并连接p₃点和p₄点，其中，p₄点和p₁点位于线段p₂p₃的同一侧，判断p₄点与p₁点是否处于特征点形成的同一直线上，即是否共线，若共线则完成该独立单元轮廓的获取，若不共线则重复该步骤，直至找到满足闭合条件的直线交点p_n，p_n点和p₁点位于线段p₂p₃的同一侧，且p_n点与p₁点共线，从而得到该独立单元的轮廓。

另外，本发明还提供一种模板结构件的轮廓获取系统，包括：

粗定位模块，用于对模板结构件进行粗定位，获得模板结构件中多个高度突变点的位置，并将高度突变点作为特征点；

交点获取模块，用于对特征点进行精简处理，并基于精简处理后的特征点形成的直线得到多个直线交点，其中，精简处理后的特征点描述了模板结构件中独立单元的边；

轮廓获取模块，用于基于多个直线交点和精简处理后的特征点获得模板结构件中各个独立单元的轮廓。

另外，本发明还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行如上所述的方法的步骤。

另外，本发明还提供一种计算机可读取的存储介质，用于存储进行模板结构件轮廓获取的计算机程序，所述计算机程序在计算机上运行时执行如上所述的方法的步骤。

本发明具有以下效果：

本发明的模板结构件的轮廓获取方法，先对模板结构件进行粗定位，以获取模板结构件中多个高度突变点的位置，并将高度突变点作为特征点，而高度突变点的位置代表着筋板的位置。然后，对特征点进行精简处理，剔除掉一些冗余数据和噪声数据，仅保留描述独立单元的边的特征点，大大减少了后续处理的数据量，提高了计算效率和计算精度，并利用精简处理后的特征点形成的多条直线两两相交，从而得到多个直线交点，这些直线交点则为独立单元的顶点。最后，基于多个直线交点和精简处理后的特征点即可得到模板结构件中各个独立单元的轮廓。本发明的模板结构件的轮廓获取方法先利用传感器识别模板结构件的特征点位置，通过对特征点位置进行处理和计算后，可以准确地得到模板结构件中各个独立单元的轮廓数据，为后续机器人免示教编程、点位确定、路径规划提供了准确的数据基础。

另外，本发明的模板结构件的轮廓获取系统同样具有上述优点。

除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明的模板结构件的结构示意图。

图2是本发明优选实施例的模板结构件的轮廓获取方法的流程示意图。

图3是图2中步骤S1的子流程示意图。

图4是本发明优选实施例中传感器扫描结构件时与模板结构件的表面保持平行的示意图。

图5是本发明优选实施例中对模板结构件进行特征点扫描得到的特征点位置示意图。

图6是图2中步骤S2的子流程示意图。

图7是本发明优选实施例中对特征点进行精简处理的原理示意图。

图8是本发明优选实施例中对特征点进行精简处理后的特征点位置示意图。

图9是本发明优选实施例中的直线交点位于特征关联区域内的示意图。

图10是本发明优选实施例中的直线交点与其邻近特征点的位置示意图。

图11是图2中的步骤S3的子流程示意图。

图12是本发明优选实施例的直线交点参与构建一个独立单元的示意图。

图13是本发明优选实施例的另一个直线交点参与构建两个独立单元的示意图。

图14是本发明优选实施例的又一个直线交点参与构建四个独立单元的示意图。

图15是本发明优选实施例中获取其中一个独立单元的轮廓的原理示意图。

图16是本发明另一实施例的模板结构件的轮廓获取系统的模块结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由下述所限定和覆盖的多种不同方式实施。

可以理解，如图1所示，本发明中的模板结构件由多个独立单元组成，每个独立单元由筋板组成，实际生产时会出现筋板组对误差，导致机器人加工位置出现偏移、旋转和扭曲。其中，模板结构件的整体外围轮廓一般为规则形状，例如矩形、正方形、圆形等，一般为矩形，图1中以矩形整体外围轮廓来做示例性说明，在此不做具体限定。另外，每个独立单元的轮廓也是规则形状，例如矩形、正方形、三角形、凸多边形等，图1中以矩形独立单元来做示例，但在实际生产中，独立单元的轮廓更多为凸多边形。

如图2所示，本发明的优选实施例提供一种模板结构件的轮廓获取方法，包括以下内容：

步骤S1：对模板结构件进行粗定位，获得模板结构件中多个高度突变点的位置，并将高度突变点作为特征点；

步骤S2：对特征点进行精简处理，并基于精简处理后的特征点形成的直线得到多个直线交点，其中，精简处理后的特征点描述了模板结构件中独立单元的边；

步骤S3：基于多个直线交点和精简处理后的特征点获得模板结构件中各个独立单元的轮廓。

可以理解，本实施例的模板结构件的轮廓获取方法，先对模板结构件进行粗定位，以获取模板结构件中多个高度突变点的位置，并将高度突变点作为特征点，而高度突变点的位置代表着筋板的位置。然后，对特征点进行精简处理，剔除掉一些冗余数据和噪声数据，仅保留描述独立单元的边的特征点，大大减少了后续处理的数据量，提高了计算效率和计算精度，并利用精简处理后的特征点形成的多条直线两两相交，从而得到多个直线交点，这些直线交点则为独立单元的顶点。最后，基于多个直线交点和精简处理后的特征点即可得到模板结构件中各个独立单元的轮廓。本发明的模板结构件的轮廓获取方法先利用传感器识别模板结构件的特征点位置，通过对特征点位置进行处理和计算后，可以准确地得到模板结构件中各个独立单元的轮廓数据，为后续机器人免示教编程、点位确定、路径规划提供了准确的数据基础。

可以理解，如图3所示，在所述步骤S1中，所述对模板结构件进行粗定位，获得模板结构件中多个高度突变点的位置的过程具体为：

步骤S11：沿模板结构件的X方向和Y方向进行距离搜索，分别获得X方向、Y方向的第一个高度突变点位置和最后一个高度突变点位置，其中，高度突变点的突变距离为模板结构件的筋板高度；

步骤S12：基于X方向的第一个高度突变点位置和最后一个高度突变点位置获得模板结构件的X方向尺寸，基于Y方向的第一个高度突变点位置和最后一个高度突变点位置获得模板结构件的Y方向尺寸；

步骤S13：基于X方向尺寸设定纵向扫描间距，基于Y方向尺寸设定横向扫描间距，以纵向扫描间距在X方向上逐步进行距离扫描、以横向扫描间距在Y方向上逐步进行距离扫描，从而获得模板结构件上多个高度突变点的位置。

具体地，先利用激光位移传感器或者线激光传感器沿模板结构件的X方向和Y方向进行第一次距离搜索，获得X方向上的第一个高度突变点位置pb1(x₁,y₁,z₁)和最后一个高度突变点位置pb2(x₂,y₂,z₂)以及Y方向上的第一个高度突变点位置pb3(x₃,y₃,z₃)和最后一个高度突变点位置pb4(x₄,y₄,z₄)，即可利用这四个高度突变点对模板结构件进行粗定位，确定模板结构件的尺寸范围。其中，实际应用过程中，传感器安装在机器人手臂末端位置，利用机器人驱动传感器运动，保证传感器运动速度与精度，利用传感器自身的特性，获取传感器与结构件的距离。另外，进行距离搜索时，需确保传感器不与结构件干涉，且模板结构件处于传感器的搜索量程内。

可选地，本发明是通过检测传感器与结构件的距离值是否发生突变来获取高度突变点位置，由于结构件筋板厚度的存在，利用激光位移传感器搜索高度突变点时，仅搜索突变距离由大变小的突变位置，而不搜索突变距离由小变大的突变位置；或者，仅搜索突变距离由小变大的突变位置，而不搜索突变距离由大变小的突变位置；以避免因筋板的厚度造成两次高度突变点的搜索。另外，当机器人持有激光位移传感器扫描结构件时，传感器与结构件表面平行或接近平行，以减少突变点Z坐标的影响，如图4所示，当传感器检测到突变距离等于或近似等于筋板的高度时，则可以确认高度突变点位置。

然后，利用高度突变点pb1和pb2可以计算得到模板结构件的X方向尺寸Δx＝x₂-x₁，利用高度突变点pb3和pb4可以计算得到模板结构件的Y方向尺寸Δy＝y₄-y₃。接着，根据扫描精度需求，基于X方向尺寸设定纵向扫描间距l₁，基于Y方向尺寸设定横向扫描间距l₂，并以纵向扫描间距l₁沿X方向上逐步进行距离扫描、以横向扫描间距l₂在Y方向上逐步进行距离扫描，通过扫描获得模板结构件上多个高度突变点的位置。最后，将高度突变点作为特征点，得到的模板结构件的特征点位置示意图如图5所示。

可以理解，步骤S1中得到了模板结构件的若干个特征点位置，而这些特征点位置则代表着筋板位置，可以用于描述各个独立单元的边，但是，这些特征点存在冗余数据点或者噪声数据点，若基于所有的特征点位置进行处理和计算来确定各个独立单元的边，会导致计算复杂度较大且计算精度较差。因此，在所述步骤S2中需要对步骤S1获得的若干个特征点进行精简处理，以减少了后续处理的数据量，提高了计算效率和计算精度。可选地，如图6所示，在所述步骤S2中，所述对特征点进行精简处理，并基于精简处理后的特征点形成的直线得到多个直线交点的过程包括以下内容：

步骤S21：将特征点分类为横向特征点和纵向特征点；

步骤S22：将每条扫描线上的第一个特征点和最后一个特征点定义为边缘点，不进行精简处理，分别对其余的横向特征点和纵向特征点进行精简处理；

步骤S23：基于精简处理后的特征点构造多条直线，所有直线构成直线组，去除直线组以外的特征点，基于直线组得到多个直线交点。

具体地，先对所有特征点进行分类处理，将垂直于X轴的扫描线定义为纵向扫描线，纵向扫描线上的特征点定义为纵向特征点，同理，将垂直于Y轴的扫描线定义为横向扫描线，横向扫描线上的特征点定义为横向特征点，从而将特征点分类为横向特征点和纵向特征点。其中，多条纵向扫描线利用X坐标进行区分，而纵向扫描线上的多个纵向扫描点利用Y坐标进行区分，同理，多条横向扫描线利用Y坐标进行区分，而横向扫描线上的多个横向扫描点利用X坐标进行区分，从而第m条纵向扫描线上的第n个纵向特征点可表示为V1{m，n}，第i条横向扫描线上的第j个横向特征点可表示为V2{i，j}。

然后，如图7所示，将每条扫描上的第一个特征点和最后一个特征点定义为边缘点，不进行精简处理，分别对其余的横向特征点和纵向特征点进行精简处理。其中，所述分别对其余的横向特征点和纵向特征点进行精简处理的过程具体为：

对于纵向特征点，基于纵向特征点的位置计算其特征关联区域，特征关联区域的四个顶点坐标分别为(x_p-l₁-Δl，y_p+l₂+Δl)、(x_p-l₁-Δl，y_p-l₂-Δl)、(x_p+l₁+Δl，y_p+l₂+Δl)、(x_p+l₁+Δl，y_p-l₂-Δl)，其中，(x_p，y_p)表示第p个纵向坐标点的位置，l₁表示纵向扫描间距，l₂表示横向扫描间距，Δl表示预设阈值，若在该特征关联区域内包含前一道纵向扫描线和后一道纵向扫描线上的一个纵向特征点，且三个纵向特征点处于同一直线上，同时在特征关联区域内直线外不存在横向特征点，则表明这三个纵向特征点描述了模板结构件中独立单元的一条边，需保留这三个纵向特征点；若该直线上存在横向特征点或者该特征关联区域内存在横向特征点与纵向特征点重合，意味着该横向特征点对于独立单元的边的描述过定义，属于过限定点或者重合点，则去除该横向特征点，以简化算法。另外，当在特征关联区域内，三个纵向特征点共线的直线外还存在横向特征点，意味着该区域处于边交界的区域，则不进行精简处理。

而对于横向特征点，基于横向特征点的位置计算其特征关联区域，特征关联区域的四个顶点坐标分别为(x_q-l₁-Δl，y_q+l₂+Δl)、(x_q-l₁-Δl，y_q-l₂-Δl)、(x_q+l₁+Δl，y_q+l₂+Δl)、(x_q+l₁+Δl，y_q-l₂-Δl)，其中，(x_q，y_q)表示第q个横向坐标点的位置，l₁表示纵向扫描间距，l₂表示横向扫描间距，Δl表示预设阈值，若在该特征关联区域内包含前一道横向扫描线和后一道横向扫描线上的横向特征点，且三个横向特征点处于同一直线上，同时在特征关联区域内直线外不存在纵向特征点，则表明这三个横向特征点描述了模板结构件中独立单元的另一条边，若该直线上存在纵向特征点或者该特征关联区域内存在纵向特征点与横向特征点重合，意味着该纵向特征点对于独立单元的边的描述过定义，属于过限定点或重合点，则去除该纵向特征点，以简化算法。另外，当在特征关联区域内，三个横向特征点共线的直线外还存在纵向特征点，意味着该区域处于边交界的区域，则不进行精简处理。

重复上述过程，得到用于描述模板结构件中独立单元的边的全部特征点，其中，模板结构件上精简处理后的特征点位置示意图如图8所示。

另外，判断三点是否共线的条件为：设三点坐标为A(x_A、y_A)、B(x_B、y_B)、C(x_C、y_C)，求取任意两点间距离l_AB、l_AC、l_BC，如果l_AC＝l_AB+l_BC或l_AC＝l_AB-l_BC，则三点共线。其中，两点间距离公式为：

可以理解，经过简化处理后的特征点足以描述独立单元的边，利用特征点形成多条直线，所有直线构成直线组，对于直线组以外的特征点，将其视为噪声点进行去除，将直线组中的直线两两相交，得到多个直线交点，而这些直线交点则可以描述独立单元的顶点。其中，直线交点的坐标在相交的两条直线的特征点的特征关联区域内，如图9所示。

可选地，在得到多个直线交点后，仅保留与直线交点相邻的特征点，去除其余特征点，以进一步简化算法。其中，模板结构件上的直线交点与其邻近特征点的位置示意图如图10所示。

可以理解，如图11所示，在所述步骤S3中，所述基于多个直线交点和精简处理后的特征点获得模板结构件中各个独立单元的轮廓的过程具体为：

步骤S31：基于直线交点与其邻近特征点进行向量夹角计算，判断每个直线交点参与构建的独立单元数量，每个直线交点与两个相邻特征点构成一组向量，若该直线交点参与构成的向量组中有n组向量的夹角小于180°，则判定该直线交点参与构建了n个独立单元；

步骤S32：选择仅参与构建一个独立单元的直线交点作为起始顶点，基于闭环原则找到参与构建该独立单元的其余直线交点，得到该独立单元的轮廓；

步骤S33：将参与构建该独立单元的所有向量组去除，当某个直线交点形成的向量组数量为0时去除该直线交点，不断重复上述步骤，直至得到所有独立单元的轮廓。

具体地，基于直线交点与其邻近特征点进行向量夹角计算，可以判断直线交点是否参与构建了相邻独立单元的共同边，以及直线交点参与构建独立单元的数量。其中，每个直线交点与两个相邻特征点构成一组向量，若该直线交点参与构成的向量组中有n组向量的夹角小于180°，则判定该直线交点参与构建了n个独立单元。例如，图12中的直线交点参与构建了一个独立单元，图13中的直线交点参与构建了两个独立单元，图14中的直线交点参与构建了四个独立单元。

然后，选择仅参与构建一个独立单元的直线交点作为起始顶点，基于闭环原则找到参与构建该独立单元的其余直线交点，从而得到该独立单元的轮廓。具体过程为：

选择仅参与构建一个独立单元的直线交点作为起始顶点p₁；

从起始顶点p₁所在直线组中选择任一条直线，并连接该直线上距离p₁点最近的下一个直线交点p₂；

选取下一个直线交点p₃并连接p₂点和p₃点，其中，线段p₂p₃与线段p₁p₂之间的夹角小于180°，判断p₃点与p₁点是否处于特征点形成的同一直线上，即是否共线，若共线则完成该独立单元轮廓的获取，即该独立单元的轮廓为三角形，若不共线则进入下一步骤；

选取下一个直线交点p₄并连接p₃点和p₄点，其中，p₄点和p₁点位于线段p₂p₃的同一侧，判断p₄点与p₁点是否共线，若共线则完成该独立单元轮廓的获取，即该独立单元的轮廓为四边形，若不共线则重复该步骤，直至找到满足闭合条件的直线交点p_n，p_n点和p₁点位于线段p₂p₃的同一侧，且p_n点与p₁点共线，从而得到该独立单元的轮廓。

然后，在完成一个独立单元的轮廓获取后，将参与构建该独立单元的所有向量组去除，当某个直线交点形成的向量组数量为0时去除该直线交点，不断重复上述步骤，直至得到所有独立单元的轮廓。

例如，如图15所示，先选择左上方的直线交点作为起始顶点p₁，然后，选择p₁点所在的横向直线作为下一步拓展方向，然后选择该横向直线上距离p₁点最近的一个直线交点p₂。在p₂点处有两个方向，选择与线段p₁p₂的夹角小于180°的方向作为下一个拓展方向，并选择最近的直线交点p₃，并连接p₂点和p₃点。而p₃点与p₁点不共线，即该独立单元的轮廓未闭合，则继续拓展，此时，在p₃点处有三个拓展方向，第一个方向是沿线段p₂p₃的方向继续拓展寻找下一个直线交点，第二个方向是向右上方拓展寻找下一个直线交点，第三个方向是向右下方拓展寻找下一个直线交点，而第一个拓展方向和第二个拓展方向均无法同时满足：与线段p₂p₃的夹角小于180°且与p₁点位于线段p₂p₃的同一侧，只有第三个拓展方向满足。则沿第三个拓展方向寻找到下一个直线交点p₄点，由于此时p₄点与p₁点也不共线，则继续拓展，p₄点处有两个拓展方向，一个是朝左上方，另一个是朝右下方，但是朝右下方拓展找到的下一个直线交点与p₁点位于线段p₃p₄的两侧，不满足要求，而朝左上方拓展找到的下一个直线交点p₅与p₁点位于线段p₃p₄的同一侧，且该方向与线段p₃p₄的夹角小于180°，则连接p₄点和p₅点，而此时p₅点与p₁点共线，意味着该独立单元的轮廓闭合，其轮廓为p₁-p₂-p₃-p₄-p₅。在获取该独立单元的轮廓后，将参与构建该独立单元的所有向量组去除，当某个直线交点形成的向量组数量为0时去除该直线交点，其中，p₁点被去除，p₂点、p₃点、p₄点和p₅点形成的向量组均减少1，此时，p₂点、p₄点和p₅点均只参与构建了一个独立单元，p₃点参与构建了三个独立单元。

另外，如图16所示，本发明的另一实施例还提供一种模板结构件的轮廓获取系统，优选采用如上所述的轮廓获取方法，包括：

粗定位模块，用于对模板结构件进行粗定位，获得模板结构件中多个高度突变点的位置，并将高度突变点作为特征点；

交点获取模块，用于对特征点进行精简处理，并基于精简处理后的特征点形成的直线得到多个直线交点，其中，精简处理后的特征点描述了模板结构件中独立单元的边；

轮廓获取模块，用于基于多个直线交点和精简处理后的特征点获得模板结构件中各个独立单元的轮廓。

可以理解，本实施例的模板结构件的轮廓获取系统，先对模板结构件进行粗定位，以获取模板结构件中多个高度突变点的位置，并将高度突变点作为特征点，而高度突变点的位置代表着筋板的位置。然后，对特征点进行精简处理，剔除掉一些冗余数据和噪声数据，仅保留描述独立单元的边的特征点，大大减少了后续处理的数据量，提高了计算效率和计算精度，并利用精简处理后的特征点形成的多条直线两两相交，从而得到多个直线交点，这些直线交点则为独立单元的顶点。最后，基于多个直线交点和精简处理后的特征点即可得到模板结构件中各个独立单元的轮廓。本发明的模板结构件的轮廓获取系统先利用传感器识别模板结构件的特征点位置，通过对特征点位置进行处理和计算后，可以准确地得到模板结构件中各个独立单元的轮廓数据，为后续机器人免示教编程、点位确定、路径规划提供了准确的数据基础。

另外，本发明的另一实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行如上所述的方法的步骤。

另外，本发明的另一实施例还提供一种计算机可读取的存储介质，用于存储进行模板结构件轮廓获取的计算机程序，所述计算机程序在计算机上运行时执行如上所述的方法的步骤。

一般计算机可读取存储介质的形式包括：软盘(floppy disk)、可挠性盘片(flexible disk)、硬盘、磁带、任何其与的磁性介质、CD-ROM、任何其余的光学介质、打孔卡片(punch cards)、纸带(paper tape)、任何其余的带有洞的图案的物理介质、随机存取存储器(RAM)、可编程只读存储器(PROM)、可抹除可编程只读存储器(EPROM)、快闪可抹除可编程只读存储器(FLASH-EPROM)、其余任何存储器芯片或卡匣、或任何其余可让计算机读取的介质。指令可进一步被一传输介质所传送或接收。传输介质这一术语可包含任何有形或无形的介质，其可用来存储、编码或承载用来给机器执行的指令，并且包含数字或模拟通信信号或其与促进上述指令的通信的无形介质。传输介质包含同轴电缆、铜线以及光纤，其包含了用来传输一计算机数据信号的总线的导线。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种模板结构件的轮廓获取方法，其特征在于，包括以下内容：

对模板结构件进行粗定位，获得模板结构件中多个高度突变点的位置，并将高度突变点作为特征点；

对特征点进行精简处理，并基于精简处理后的特征点形成的直线得到多个直线交点，其中，精简处理后的特征点描述了模板结构件中独立单元的边；

基于多个直线交点和精简处理后的特征点获得模板结构件中各个独立单元的轮廓。

2.如权利要求1所述的模板结构件的轮廓获取方法，其特征在于，所述对模板结构件进行粗定位，获得模板结构件中多个高度突变点的位置的过程具体为：

沿模板结构件的X方向和Y方向进行距离搜索，分别获得X方向、Y方向的第一个高度突变点位置和最后一个高度突变点位置，其中，高度突变点的突变距离为模板结构件的筋板高度；

基于X方向的第一个高度突变点位置和最后一个高度突变点位置获得模板结构件的X方向尺寸，基于Y方向的第一个高度突变点位置和最后一个高度突变点位置获得模板结构件的Y方向尺寸；

基于X方向尺寸设定纵向扫描间距，基于Y方向尺寸设定横向扫描间距，以纵向扫描间距在X方向上逐步进行距离扫描、以横向扫描间距在Y方向上逐步进行距离扫描，从而获得模板结构件上多个高度突变点的位置。

3.如权利要求2所述的模板结构件的轮廓获取方法，其特征在于，在进行距离搜索时，仅搜索突变距离由大变小的突变位置或者仅搜索突变距离由小变大的突变位置。

4.如权利要求2所述的模板结构件的轮廓获取方法，其特征在于，所述对特征点进行精简处理，并基于精简处理后的特征点形成的直线得到多个直线交点的过程包括以下内容：

将特征点分类为横向特征点和纵向特征点；

将每条扫描线上的第一个特征点和最后一个特征点定义为边缘点，不进行精简处理，分别对其余的横向特征点和纵向特征点进行精简处理；

基于精简处理后的特征点构造多条直线，所有直线构成直线组，去除直线组以外的特征点，基于直线组得到多个直线交点。

5.如权利要求4所述的模板结构件的轮廓获取方法，其特征在于，所述分别对其余的横向特征点和纵向特征点进行精简处理的过程具体为：

对于纵向特征点，基于纵向特征点的位置计算其特征关联区域，特征关联区域的四个顶点坐标分别为(x_p-l₁-Δl，y_p+l₂+Δl)、(x_p-l₁-Δl，y_p-l₂-Δl)、(x_p+l₁+Δl，y_p+l₂+Δl)、(x_p+l₁+Δl，y_p-l₂-Δl)，其中，(x_p，y_p)表示第p个纵向坐标点的位置，l₁表示纵向扫描间距，l₂表示横向扫描间距，Δl表示预设阈值，若在该特征关联区域内包含前一道纵向扫描线和后一道纵向扫描线上的纵向特征点，且三个纵向特征点处于同一直线上，同时在特征关联区域内直线外不存在横向特征点，则表明这三个纵向特征点描述了模板结构件中独立单元的一条边，需保留；若该直线上存在横向特征点或者该特征关联区域内存在横向特征点与纵向特征点重合，则去除该横向特征点；

对于横向特征点，基于横向特征点的位置计算其特征关联区域，特征关联区域的四个顶点坐标分别为(x_q-l₁-Δl，y_q+l₂+Δl)、(x_q-l₁-Δl，y_q-l₂-Δl)、(x_q+l₁+Δl，y_q+l₂+Δl)、(x_q+l₁+Δl，y_q-l₂-Δl)，其中，(x_q，y_q)表示第q个横向坐标点的位置，l₁表示纵向扫描间距，l₂表示横向扫描间距，Δl表示预设阈值，若在该特征关联区域内包含前一道横向扫描线和后一道横向扫描线上的横向特征点，且三个横向特征点处于同一直线上，同时在特征关联区域内直线外不存在纵向特征点，则表明这三个横向特征点描述了模板结构件中独立单元的另一条边，若该直线上存在纵向特征点或者该特征关联区域内存在纵向特征点与横向特征点重合，则去除该纵向特征点；

重复上述过程，得到用于描述模板结构件中独立单元的边的全部特征点。

6.如权利要求1所述的模板结构件的轮廓获取方法，其特征在于，所述基于多个直线交点和精简处理后的特征点获得模板结构件中各个独立单元的轮廓的过程具体为：

基于直线交点与其邻近特征点进行向量夹角计算，判断每个直线交点参与构建的独立单元数量，每个直线交点与两个相邻特征点构成一组向量，若该直线交点参与构成的向量组中有n组向量的夹角小于180°，则判定该直线交点参与构建了n个独立单元；

选择仅参与构建一个独立单元的直线交点作为起始顶点，基于闭环原则找到参与构建该独立单元的其余直线交点，得到该独立单元的轮廓；

将参与构建该独立单元的所有向量组去除，当某个直线交点形成的向量组数量为0时去除该直线交点，不断重复上述步骤，直至得到所有独立单元的轮廓。

7.如权利要求6所述的模板结构件的轮廓获取方法，其特征在于，所述选择仅参与构建一个独立单元的直线交点作为起始顶点，基于闭环原则找到参与构建该独立单元的其余直线交点，得到该独立单元的轮廓的过程具体为：

选择仅参与构建一个独立单元的直线交点作为起始顶点p₁；

从起始顶点p₁所在直线组中选择任一条直线，并连接该直线上距离p₁点最近的下一个直线交点p₂；

选取下一个直线交点p₃并连接p₂点和p₃点，其中，线段p₂p₃与线段p₁p₂之间的夹角小于180°，判断p₃点与p₁点是否处于特征点形成的同一直线上，即是否共线，若共线则完成该独立单元轮廓的获取，若不共线则进入下一步骤；

选取下一个直线交点p₄并连接p₃点和p₄点，其中，p₄点和p₁点位于线段p₂p₃的同一侧，判断p₄点与p₁点是否共线，若共线则完成该独立单元轮廓的获取，若不共线则重复该步骤，直至找到满足闭合条件的直线交点p_n，p_n点和p₁点位于线段p₂p₃的同一侧，且p_n点与p₁点共线，从而得到该独立单元的轮廓。

8.一种模板结构件的轮廓获取系统，其特征在于，包括：

粗定位模块，用于对模板结构件进行粗定位，获得模板结构件中多个高度突变点的位置，并将高度突变点作为特征点；

交点获取模块，用于对特征点进行精简处理，并基于精简处理后的特征点形成的直线得到多个直线交点，其中，精简处理后的特征点描述了模板结构件中独立单元的边；

轮廓获取模块，用于基于多个直线交点和精简处理后的特征点获得模板结构件中各个独立单元的轮廓。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行如权利要求1～7任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读取的存储介质，用于存储进行模板结构件轮廓获取的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在计算机上运行时执行如权利要求1～7任一项所述的方法的步骤。

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