[发明专利]多工件视觉定位和识别方法

说明书

一种多工件视觉定位和识别方法，该方法，视觉传感器采用高精度工业级相机采集机器视觉定位模块图像信息，并对图像进行滤波和噪声抑制，提取边沿特征数据，运用拟合算法将边沿进行拟合，最后再采用Canny边缘检测算法计算提取出工件的平面坐标值并且建立工件坐标系，确定待焊接的工件坐标位置和旋转角度，运用齐次矩阵的算法将工件坐标系与机器人坐标系统一到机器人坐标系，从而引导机器人实现自动焊接的过程。本发明可以达到提高焊接质量，提高生产效率，降低劳动成本的优势。

技术领域

本发明涉及机器人焊接定位技术领域。

背景技术

在经济飞速发展的时代，船舶的产量越来越大，不同工件的型号也越来越多，传统的固定平台对应固定工件的方式跟不上产能的需求。国内自动焊接的技术已经在很多领域成熟应用，比如汽车的框架自动焊接最为典型。目前船厂由于工作环境比较恶劣，工件比较大，类型比较多，主要以人工手动焊接的方式为主，存在焊接效率低，成本高，耗时长，质量相对较低的缺点。为了解决一个难题，船舶行业引进了机器视觉的功能，但是由于船厂的现场环境比较恶劣，工件尺寸大，敞开式的工作环境光源及其不稳定对于机器视觉的定位产生非常大的干扰，加上由于工件的特殊性其本身的颜色比较深，通过对平台的背景颜色刷漆增加工件与平台的对比度可以解决这个问题，但是由于上下工件经常对平台背景漆刮花造成反复维修，成本大，施工周期长，严重影响生产效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多工件视觉定位和识别方法，通过机器视觉快速识别和定位工件，引导机器人实现自动焊接。

本发明的目的可以这样实现，设计一种多工件视觉定位和识别方法，包括以下步骤：

A、设置一个大的焊接工作平台，将工件放到焊接平台上，在工件的外边沿分别摆放机器视觉定位模块；

B、相机通过拍摄标定卡尺，得到像素当量；相机通过拍照机器视觉定位模块，获取到机器视觉定位模块图像信息并进行分析运算，获取边沿上点云的坐标；通过相机扫描二维码，确定工件的型号批量信息；

C、运用齐次矩阵得到算法将相机坐标系的数据进行转换，再将点云进行拟合，确定工件在世界坐标系的坐标并计算得到旋转角度，发送到机器人数据库，引导机器人实现对工件的自动焊接。

进一步地，相机采集的基准图像采用非线性中值滤波算法去除基准视觉图像噪声点。

更进一步地，像素级的特征提取采用Canny算子、LoG算子。

进一步地，将工件上同一轴向上的二维码的点云进行拟合计算得到一条拟合的直线，将X轴与Y轴两条拟合直线相交求得交点的坐标。

更进一步地，假设点是(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn),那么线性拟合公式的相关系数为

b＝(n(x1y1+x2y2+...+xnyn)-(x1+...+x2)(y1+...+yn))/(n((x1)²+(x2)²+...+(xn)²)-(x1+...+x2)²)，

a＝(y1+...+yn)/n-b*(x1+...+x2)/n。

进一步地，两个坐标系的转换关系用齐次矩阵表示为

式中：s表示sin，c表示cos。

本发明可以达到提高焊接质量，提高生产效率，降低劳动成本的优势，将来可以在船厂焊接行业内进行推广让更多的船厂在焊接领域受益。

附图说明

图1是本发明较佳实施例的流程示意图；

图2是本发明较佳实施例之焊接机器人坐标及ZYX欧拉角的示意图；