基于双目结构光视觉的水轮机顶盖在位机器人编程方法技术

本发明专利技术公开了一种基于双目结构光视觉的水轮机顶盖在位机器人编程方法，属于机器人视觉引导智能加工技术领域；方案首先进行双目结构光相机与机器人的手眼标定建立双目相机与机械臂的坐标转换关系，然后通过双目相机采集大型水轮机顶盖的圆环形待加工局部区域进行拼接，最后，通过点云处理算法完成轨迹提取和机器人轨迹规划，从而实现在双目视觉引导下的水轮机顶盖在位机器人快速编程

【技术实现步骤摘要】
基于双目结构光视觉的水轮机顶盖在位机器人编程方法


[0001]本专利技术涉及
3D
视觉引导机器人智能加工领域，特别设计基于双目结构光视觉的水轮机顶盖在位机器人编程方法
。

技术介绍

[0002]顶盖作为水轮发电机组最重要的过流部件之一，在机组运行过程中长期受到水流空蚀作用，在过流面会形成很多空蚀坑，对机组安全运行带来了极大的安全隐患；传统手工补焊和手工修磨的处理方式效果欠佳，顶盖仍面临着损坏区域广
、
空蚀深度深
、
维修工作量大的现状；因此，希望结合
3D
视觉和智能机器人技术来完成对顶盖修复任务
。
由于顶盖需要的处理面为环形，宽度约
14cm,
周长约
40m
，而
3D
相机单次采集的图像视野有限，所以需要进行多次采集进行点云拼接融合后提取轨迹，水轮发电机组在服役过程中因其所受外力因素与长时间的运行磨损导致零部件发生变形，因此，在对零部件进行检修时不能直接使用零部件的理论模型来表征零部件的实际状态，针对零部件缺少理论模型或理论模型不能直接使用的工况，需要设计基于双目结构光视觉的水轮机顶盖在位机器人编程方法来解决上述问题
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供基于双目结构光视觉的水轮机顶盖在位机器人编程方法，该方法能够适应水轮机顶盖尺寸的变化，且兼顾实时性与鲁棒性，不确定性因素对系统的影响极大弱化，具有智能化
、
系统化程度高的特点
。
[0004]为实现上述技术效果，本专利技术采用的技术方案是：基于双目结构光视觉的水轮机顶盖在位机器人编程方法，包括以下步骤：
S1
，双目结构光相机与机器人的高精度手眼标定；
S2
，分段采集水轮机顶盖加工区域的
3D
点云数据；
S3
，将采集到的点云数据进行坐标系统一，完成点云拼接；
S4
，对拼接后的一段完整的点云模型进行点云算法处理，完成点云模型中加工轨迹提取；
S5
，根据提取出来的轨迹进行机器人加工轨迹规划，生成机器人加工程序并执行；
S6
，移动机器人的位置到下一段加工区域，进行
S2
‑
S5
步骤，重复进行以上步骤直到整个水轮机顶盖加工完成
。
[0005]优选地，步骤
S1
中，双目结构光相机和机器人末端手眼标定包括如下步骤：
S101
：空间任一点
p
在世界坐标系中的坐标
(X
w
，
Y
w
，
Z
w
)
与其图像投影点
p1坐标
(u
，
v)
的关系式为：
式中，
s
为比例因子，
dX
为
X
轴上的物理尺寸，
dY
为
Y
轴上的物理尺寸，
(u0，
v0)
为图像的中心点坐标，
f
为焦距，
R1为相机坐标系转换为世界坐标系的旋转矩阵，
T1为相机坐标系转换为世界坐标系的平移向量；
S102
，将相机固定在机器人末端，标定板固定在桌面上；保证双目结构光相机与机器人末端法兰的空间相对位置关系，以及机器人基坐标系与标准标定板的空间相对位置关系在整个标定过程固定不变；
S103
，控制机器人移动到不同位置和角度，使用相机采集整个标定板图像；重复这一过程，采集
10
～
15
帧标定图像；
S104
，从机器人的示教器中读取预先存储的所述机器人的位置数据，与采集到的标定板图像作为手眼标定过程的数据输入，利用手眼标定算法进行求解，获得标定结果矩阵；通过该矩阵，可以将双目结构光视觉相机获取得到的坐标数据转换成机器人基座标系中数据，从而得到点云坐标与实际坐标对应关系
。
[0006]优选地，步骤
S2
中，由于
3D
视觉传感器拍摄区域有限，因此需要分段采集数据；分段采集水轮机顶盖加工区域的
3D
点云数据包括如下步骤：
S201
，将水轮机顶盖悬挂在机器人之上，通过示教器控制机器人末端移动分段拍摄水轮机顶盖环形加工区域，获取分段点云数据；
S202
，通过读取机器人控制器中的数据，计算机器人基坐标与法兰坐标之间的转换矩阵；
S203
，根据手眼标定得到的空间齐次变换矩阵，将
3D
视觉传感器获取的水轮机顶盖点云坐标转换到机器人基坐标系中
。
[0007]优选地，步骤
S3
中，将采集到的点云数据进行坐标系统一，完成点云拼接包括如下步骤：
S301
：以机器人基座为基准坐标系；
S302
：将相同机器人位置时采集到的点云数据通过转换关系统一到基准坐标系中；
S303
：此时完成机器人一个位置采集到的所有点云的拼接
。
[0008]优选地，步骤
S4
中，对拼接后的一段完整的点云模型进行点云算法处理，完成点云模型中加工轨迹提取包括如下步骤：
S401
，利用点云滤波算法去除噪点，然后利用点云聚类算法从点云中分割出圆柱面特征区域；
S402
：在圆柱面上利用多个点去进行最小二乘法拟合一段圆弧，相同方法获取到内外侧圆弧段；
S403
：计算内外侧圆弧径向距离，根据刀具一次加工的宽度来确定每条圆弧轨迹
的径向间隔
。
[0009]优选地，步骤
S5
中，根据提取出来的轨迹进行机器人加工轨迹规划，生成机器人加工程序并执行包括如下步骤：
S501
：从圆弧轨迹中取两端点和中心点，将这三个点发送给机器人控制器；
S502
：设置机器人的运动指令为
MoveC
，即圆弧运动指令，同时将
S501
中三个点作为指令的参数；
S503
：启动机器人进行加工，此时完成水轮机顶盖的一段圆弧轨迹的加工；
S504
：重复进行
S501~S503
直到机器人停留在一个位置时所能加工的区域全部完成加工
。
[0010]优选地，步骤
S6
的具体步骤如下：
S601
：通过人工推动搭载机器人的下车到下面一段需要加工的区域；
S602
：进行
S2~S5
相同步骤，完成这段点云轨迹的提取以及机器人加工程序生成并加工；
S603
：进行
S601...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于双目结构光视觉的水轮机顶盖在位机器人编程方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1
，双目结构光相机与机器人的手眼标定；
S2
，分段采集水轮机顶盖加工区域的
3D
点云数据；
S3
，将采集到的点云数据进行坐标系统一，完成点云拼接；
S4
，对拼接后的一段完整的点云模型进行点云算法处理，完成点云模型中加工轨迹提取；
S5
，根据提取出来的轨迹进行机器人加工轨迹规划，生成机器人加工程序并执行；
S6
，移动机器人的位置到下一段加工区域，进行
S2
‑
S5
步骤，重复进行以上步骤直到整个水轮机顶盖加工完成
。2.
根据权利要求1所述的基于双目结构光视觉的水轮机顶盖在位机器人编程方法，其特征在于：步骤
S1
中，双目结构光相机和机器人手眼标定包括如下步骤：
S101
：空间任一点
p
在世界坐标系中的坐标
(Xw
，
Yw
，
Zw )
与其图像投影点
p1
坐标
(u
，
v)
的关系式为：；式中，
s
为比例因子，
dX
为
X
轴上的物理尺寸，
dY
为
Y
轴上的物理尺寸，
(u0
，
v0 )
为图像的中心点坐标，
f
为焦距，
R1
为相机坐标系转换为世界坐标系的旋转矩阵，
T1
为相机坐标系转换为世界坐标系的平移向量；
S102
，将相机固定在机器人末端，标定板固定在桌面上；保证双目结构光相机与机器人末端法兰的空间相对位置关系，以及机器人基坐标系与标准标定板的空间相对位置关系在整个标定过程固定不变；
S103
，控制机器人移动到不同位置和角度，使用相机采集整个标定板图像；重复这一过程，采集
10
～
15
帧标定图像；
S104
，从机器人的示教器中读取预先存储的所述机器人的位置数据，与采集到的标定板图像作为手眼标定过程的数据输入，利用手眼标定算法进行求解，获得标定结果矩阵；通过该矩阵，可以将双目结构光视觉相机获取得到的坐标数据转换成机器人基座标系中数据，从而得到点云坐标与实际坐标对应关系
。3.
根据权利要求1所述的基于双目结构光视觉的水轮机顶盖在位机器人编程方法，其特征在于：步骤
S2
中，由于双目结构光相机中的
3D
视觉传感器拍摄区域有限，因此需要分段采集数据；分段采集水轮机顶盖加工区域的
3D
点云数据包括如下步骤：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴涛，耿在明，邓键，刘辉，冯自然，秦岩平，周晶玲，张晓平，陈存军，潘伯操，周湖仁，周林，杨岑岑，严靖南，
申请(专利权)人：武汉数字化设计与制造创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：