[发明专利]焊缝运动轨迹的自动示教方法和装置

说明书

本申请涉及一种焊缝运动轨迹的自动示教方法和装置；所述方法包括：获取待焊接物体的彩色图像和三维点云图像；对所述彩色图像进行处理，定位出焊缝区域；根据所述彩色图像与所述三维点云图像之间的对应关系，在所述三维点云图像中提取出焊缝区域的局部点云图像；根据提取的所述局部点云图像确定焊缝的起点和终点。该方法针对不同摆放姿态、不同焊缝形状的角接直焊缝焊接物体，均能自动提取出待焊接焊缝，避免了焊接过程中大量的人工示教重复操作；该方法使用人工智能和传统方法结合的技术方案，大大增强了焊缝检测和定位的精确度和鲁棒性。

技术领域

本申请涉及机器人控制技术领域，具体涉及一种焊缝运动轨迹的自动示教方法和装置。

背景技术

焊接机器人在当前的工业生产中应用特别广泛，目前在所有的工业机器人中，用于焊接的机器人占比可达40％以上。

用焊接机器人进行作业时，必须预先对机器人发出指令，规定机器人应该完成的动作和作业的具体内容，这个指示过程称之为对机器人的示教，或者称之为对机器人的编程。对机器人的示教内容通常存储在机器人的控制装置内，通过存储内容的再现，机器人就能实现人们所要求的动作和要求人们赋予的作业内容。

示教内容主要由两部分组成，一是机器人焊缝运动轨迹的离线示教，二是机器人作业条件的离线示教。机器人焊缝运动轨迹的离线示教主要是对为了完成某一作业，焊丝端部所要运动的轨迹，包括运动类型和运动速度的示教。机器人作业条件的示教主要是为了获得好的焊接质量，对焊接条件进行示教，包括被焊金属的材质、板厚、对应焊缝形状的焊枪姿势、焊接参数、焊接电源的控制方法等。

相关技术中，上述机器人焊缝运动轨迹离线示教方法针对不同焊缝，需要通过人工将焊缝焊接轨迹全部示教出来。当焊接工件的结构或焊缝形状及位置变化较大时，离线示教会耗费大量的人力成本和时间成本；由于加工误差的存在，同一种结构工件及焊缝也存在一定差异，使用离线示教的轨迹可能会影响焊接质量。

近年来，深度学习在图像识别、立体视觉等领域取得了突飞猛进的成果。传统的焊接机器人迫切需要采用最新的AI技术来提高劳动生产率，提高焊接质量。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种焊缝运动轨迹的自动示教方法和装置。

根据本申请实施例的第一方面，提供一种焊缝运动轨迹的自动示教方法，包括：

获取待焊接物体的彩色图像和三维点云图像；

对所述彩色图像进行处理，定位出焊缝区域；

根据所述彩色图像与所述三维点云图像之间的对应关系，在所述三维点云图像中提取出焊缝区域的局部点云图像；

根据提取的所述局部点云图像确定焊缝的起点和终点。

进一步地，所述对所述彩色图像进行处理，包括：

使用卷积神经网络对所述彩色图像进行处理，所述卷积神经网络是预先训练的卷积神经网络模型。

进一步地，所述使用卷积神经网络对所述彩色图像进行处理，包括：

通过第一神经网络对所述彩色图像进行处理，得到焊缝区域在所述彩色图像中的矩形区域位置；

通过第二神经网络对所述矩形区域内的图像进行处理，得到焊缝区域。

进一步地，所述第一神经网络为物体检测神经网络，所述第二神经网络为物体分割神经网络。

进一步地，所述彩色图像与所述三维点云图像之间的对应关系为：像素坐标之间的对应关系。

进一步地，所述在所述三维点云图像中提取出焊缝区域的局部点云图像，包括：

将所述彩色图像的像素的坐标转换为齐次坐标形式；