[发明专利]一种基于红色线激光的焊缝轨迹提取方法

说明书

本发明公开了一种基于红色线激光的焊缝轨迹提取方法，包含以下步骤：S1.根据搭建好的线激光相机平台，移动相机平台至工件拍摄区，开启线激光，拍摄图片；S2.读取拍摄图片，进行通道分离获取R通道图像，接着进行中值滤波和高斯滤波获取灰度直方图，根据灰度直方图获取阈值，然后进行归一化阈值处理找到图像中线激光轨迹；S3.对图像进行细化操作，拟合过线激光轨迹两个端点的直线，再根据点到直线公式获取线激光轨迹的折点，对折点一定范围内前景像素点进行加权平均求出焊接点；S4.在起始图像或者输入图像中根据焊接点画出直线轨迹；S5.利用手眼标定得到的变换矩阵对焊接点进行变换，将图像中的焊接点变换到机器人坐标系下，机器人完成焊接。

技术领域

本发明属于焊接的工业应用领域，尤其涉及一种基于红色线激光的焊缝轨迹提取方法。

背景技术

近年来，随着我国的工业化进程不断加快，市场竞争日益激烈，对产品的制造技升级已成为各企业提升产品竞争力的重要手段。焊接作为一种成熟的材料成型工艺，在航空航天、轨道车辆、船舶制造以及机电设备等各制造行业内的应用非常广泛，每年采用焊接作为材料连接手段而生产的工业产品数量巨大。随着需求量的增加，焊接任务量越来越多，现在的工厂车间的生产流水线上采用了很多的焊接机器人代替人工焊接，本文提出了一种基于红色线激光的焊缝轨迹提取方法，通过相机和线激光结合，再通过图像处理算法获取焊接点坐标，经过处理转换为机器人坐标系下的坐标，然后控制机器人完成焊接任务。

发明内容

发明目的：为解决现在焊接过程存在的技术问题，本发明提出了一种基于红色线激光的焊缝轨迹提取方法，本发明可以焊缝识别速度和精度，在精准识别焊缝的时候提高了运算速度，提高了车间中焊接机器人的焊接速度和精度，降低了产品的不合格率，减少了资源浪费，本发明适用于对接焊缝和角焊缝，对直线焊缝的提取效果更加明显。

技术方案：为了实现上述的目的，本发明提出了一种基于红色激光的焊缝轨迹提取方法，包括以下步骤：

(a)利用搭建线激光相机平台进行拍照；线激光和相机之间以30度夹角固定，然后两者一起固定到机器人末端执行器上，移动相机平台至工件拍摄区，此时相机成像区域应该包含完整的工件区域，然后开启线激光，微调相机平台；当线激光打到焊缝的起始点时固定位置，然后控制相机拍照，获取工件焊缝起始点图片；起始点拍摄完成之后，移动相机平台至焊缝终点位置，然后控制相机拍照，获取工件焊缝终点图片。

(b)获取到焊缝图片之后，对焊缝图片进行通道分离，保留分离后的R通道图像。由于我们的线激光是红色的，所以保留R通道，以便后续提取焊缝。对分离后的图像进行高斯滤波和中值滤波。中值滤波窗口选的过大则会丢失图像细节信息，这个对于我们焊缝提取是很致命的，但是窗口过小，滤波效果不好，达不到满意的效果。所以在进行中值滤波之前，加上高斯滤波，滤除图像中的高斯噪声之后再加入中值滤波，可以很好的滤除图像中的噪声。高斯滤波我们需要确定我们的高斯卷积核、一维水平方向高斯卷积核的标准差、一维垂直方向高斯卷积核的标准差这三个参数，高斯卷积核的公式如下：

式中，G(x,y)函数的σ为水平方向和垂直方向的标准差，这里使水平方向与垂直方向标准差相等，所以式中为σ²，通过实验发现高斯滤波器模板选择3*3滤波效果好。

(c)得到滤波之后的图像然后显示其灰度直方图，观察灰度直方图然后找出激光轨迹的阈值，根据得到的阈值进行归一化阈值处理，即进行阈值处理之后的图像中前景灰度值是1，背景灰度值是0，增强图像前后景对比，突出激光轨迹的特征。

(d)经过前面三步操作之后得到了只包含线激光轨迹的二值图像，对二值图像进行图像细化操作，使用基于ZhangSuen的改进细化算法进一步提取线激光轨迹，利用点间距离公式对线激光轨迹上的点进行遍历，因为线激光打到工件上的折角较大，实际工作中可以设置折角的阈值，折角大于阈值时，则可以依照两端点距离最大特性求出线激光轨迹的两个端点，然后进行直线拟合。