【技术实现步骤摘要】
焊缝识别方法以及焊接系统
[0001]本申请涉及焊接
，具体而言，涉及一种焊缝识别方法以及焊接系统
。
技术介绍
[0002]焊接技术已广泛地应用于工业生产的各个部门，在推动工业的发展和产品的技术进步以及促进国民经济的发展都发挥着重要作用
。
[0003]如何实现高精度的焊缝图像跟踪是自动化焊接领域非常重要的研究内容
。
常用的技术方案是采用激光传感器扫描焊缝，识别出焊缝的底部拐点位置，根据底部拐点的坐标计算焊缝的宽度，根据识别出的实际宽度，对焊接工艺参数进行自适应控制，从而降低人工调节，提高焊接自动化程度
。
然而，由于坡口加工与组队精度的影响，焊缝底部宽度经常存在较大的变化，而预设的焊接工艺对焊缝宽度有一定的要求，当实际焊缝宽度超出范围时，需要人工观察和手动调节摆宽
、
焊接速度等工艺参数，来应对实际焊缝宽度变化，自动化程度较低
。
[0004]对于带衬垫的焊缝，由于衬垫与母材的反射率不同，以及母材打磨反光的共同影响，焊缝激光图像会出现底部衬垫上激光条纹过亮以及过粗的情况，导致底部拐点特征不明显，难以准确稳定识别焊缝的底部拐点坐标，进而无法准确计算出焊缝底部宽度数据
。
[0005]对于不带衬垫的焊缝，由于坡口内部反光以及打磨反光的影响，也会出现图像激光条纹不清晰的情况，导致坡口底部特征不明显难以准确识别
。
技术实现思路
[0006]本申请的主要目的在于提供一种焊缝识别方法以及焊...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种焊缝识别方法，其特征在于，包括：获取由线光源投射的焊缝区域的至少一个图像，得到至少一个焊缝图像；至少采用目标模型对至少一个所述焊缝图像进行分析，得到至少一个分析图像，所述分析图像包括第一目标框和第二目标框中至少之一，其中，所述第一目标框的对角点为焊缝坡口的左侧顶部拐点和左侧底部拐点，所述第二目标框的对角点为所述焊缝坡口的右侧顶部拐点和右侧底部拐点，所述目标模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，所述多组数据中的每组数据均包括：历史焊缝图像和历史分析图像，所述历史分析图像为标注有所述第一目标框和所述第二目标框中至少之一的所述历史焊缝图像；根据至少一个所述分析图像，确定所述焊缝坡口的拐点位置；根据所述拐点位置，确定所述焊缝区域的焊缝中心点的位置以及焊缝宽度
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，至少采用目标模型对至少一个所述焊缝图像进行分析，得到至少一个分析图像，包括：将所述焊缝图像输入所述目标模型，得到标注有多个初始框的原始分析图像；从所述原始分析图像中提取激光中心线，并获取所述激光中心线在所述原始分析图像中的位置信息，得到第一位置，所述激光中心线为第一激光条纹的中心线，所述第一激光条纹为位于焊缝坡口远离待焊母材的表面上的部分激光线，所述激光线为所述线光源投射在所述焊缝区域上形成的线条；获取所述原始分析图像的各所述初始框的顶点在所述原始分析图像中的位置信息，得到第二位置；根据所述第一位置以及所述第二位置，从所述原始分析图像中筛除不满足预设条件的所述初始框，剩余的所述初始框为所述第一目标框和
/
或所述第二目标框，得到所述分析图像，其中，所述预设条件包括所述第一位置与所述第二位置的最小距离大于第一预定阈值
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述焊缝图像输入所述目标模型，得到标注有多个初始框的原始分析图像之后，在从所述原始分析图像中提取激光中心线之前，所述方法还包括：采用非极大值抑制算法对所述原始分析图像进行处理，以滤除多个所述初始框中的部分，得到第一中间图像，检测所述第一中间图像的各所述初始框中是否存在第二激光条纹，所述第二激光条纹为连接所述初始框的两个对角点的部分所述激光线；在检测到所述第一中间图像的至少部分所述初始框中不存在所述第二激光条纹的情况下，去除不存在所述第二激光条纹的所述初始框，得到第二中间图像
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，从所述原始分析图像中提取激光中心线，包括：对所述原始分析图像进行高斯滤波，得到滤波后图像；获取所述滤波后图像中沿第一方向排列的各排像素点的像素值，并确定各所述排的所有所述像素值中的最大值对应的所述像素点为所述排的中心像素点，所述第一方向与所述第一激光条纹的延伸方向垂直；以各所述中心像素点为起点，沿所述第一方向搜索所述中心像素点对应的两个边缘像素点，并确定两个所述边缘像...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯消冰，赵宇宙，
申请(专利权)人：北京博清科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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