[发明专利]一种基于3D视觉引导的钢筋焊接自动化系统

说明书

本发明公开了一种基于3D视觉引导的钢筋焊接自动化系统，本发明中，自动化系统的硬件组成包括视觉模块、焊接机械臂、工作平台，其中，视觉模块由3D相机、工控机组成；焊接机械臂由机械臂、焊枪组成，两台机械臂倒装在龙门架上；该系统能够评估出待焊接钢筋交点位置相对于标准位置在空间三维坐标的偏移量，并且可以将这些偏移量传送给相应的机械焊接设备，引导焊接设备实现精确焊接，同时利用视觉评估系统对焊接质量及进行评估。本发明可以解决钢筋网由于存在折弯、变形以及放置一致性差而导致的自动焊接失败的问题，通过视觉算法定位焊接点，计算焊接轨迹，从而减少机械臂焊接示教，实现基于视觉引导的焊接自动化，提升钢筋网的焊接效率。

技术领域

本发明属于焊接技术领域，具体为一种基于3D视觉引导的钢筋焊接自动化系统。

背景技术

在建筑行业中，大量的钢筋网结构预制件被广泛应用。目前的钢筋网结构预制件一般是由人工对钢筋网中的十字交叉点进行绑扎或者焊接，但人工焊接存在局限性，如焊接质量不稳定，施工效率低下，焊接成本高，没法在高温、高压等极端条件下工作等。目前机械自动焊接技术已经广泛运用在汽车、航天、工业制造等多种领域，但通常需要依靠高精度的工件限位，并配合多次机械臂焊枪的路径示教来满足焊接工艺要求，然而当钢筋结构存在折弯、扭曲、变形、以及放置位置不一致等情况时，可能会出现漏焊、碰撞等异常，最终导致自动机械焊接失败；同时，面对焊接场景较为复杂的情况下，人工示教的步骤繁琐，焊接效率低下。

发明内容

本发明的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供一种基于3D视觉引导的钢筋焊接自动化系统。

本发明采用的技术方案如下：一种基于3D视觉引导的钢筋焊接自动化系统，所述自动化系统的硬件组成包括视觉模块、焊接机械臂、工作平台，其中：视觉模块由3D相机、工控机组成；焊接机械臂由机械臂、焊枪组成，其中两台机械臂倒装在龙门架上；作业平台由作业平面、龙门架、龙门架移动轨道组成；所述基于3D视觉引导的钢筋焊接自动化系统在运行时包括以下步骤：

S1:进行普通标定板手眼标定时，将标定板放置在焊接有效区域中心，通过控制示教器移动，机械臂携带3D相机移动到不同位置对标定板进行拍摄，进行手眼标定，计算出手眼标定的结果；

S2:进行基于3D视觉的标定时，先使用3D相机拍摄钢筋待焊接区域，工控机直接返回所有待焊接点，然后通过示教器控制焊枪走轨迹逐步到每个待焊接点，工控机通过记录到算法输出点和焊枪到焊接位置的机械臂坐标，计算出手眼标定的结果；

S3:之后将龙门架移动到预设位置A,B,C,D..N处，在龙门架固定在某点时，预设机械臂拍照位R1,R2,R3…Rn，以覆盖尽可能多的焊接点；

S4:龙门架移动到A位置，机械臂移动到拍照位R1；机械臂发送信号给3D相机启动拍摄，将采集到待焊接钢筋的3D点云，传送给工控机

S5:工控机的视觉软件根据3D点云通过算法分析出待焊接点；

S6:焊接机械臂收到焊接轨迹，并执行焊接；完成所有焊接后，机械臂移动到拍照位R1；

S7:焊接完成后，进行焊接质量检测。从多个维度评估钢筋焊接的质量，包括图像层面和点云层面

S8:对采集到的图像数据，先定位焊接ROI区域，提取图片数据特征，送入已训练的深度学习网络模型中进行推理，分析异常焊接数据和正常数据的差异，输出置信度X。

S9:对点云数据进行特征提取，包括统计焊接交界处的点云分布密度，分析是否存在大面积的空洞，计算点云的平滑程度。输出焊接质量置信度Y。

S10:最终融合输出的图像置信度X和点云置信度Y进行不同权重的叠加；使得两者协作的结果与预设目标一致，输出对应的OK/NG信息。

在一优选的实施方式中。