【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人焊接，尤其涉及一种基于dlp三维视觉的立体结构工件焊缝定位装置。
技术介绍
1、基于视觉传感的焊接技术极大地提高了焊接机器人的自动化水平，根据自动化焊接作业的步骤划分，可分为焊缝定位和焊缝自动跟踪。当前针对焊缝自动跟踪技术的研究十分广泛深入，而针对焊缝定位的研究则局限于单条焊缝分布简单的场合，在面对多样化的复杂工件焊接任务时，如立体工件结构复杂、焊缝数量不定、焊缝空间分布各异等情况，当前基于视觉传感的焊缝定位技术则难以应对。
技术实现思路
1、为克服现有技术的缺点和不足，本专利技术的目的在于提供一种基于dlp三维视觉的立体结构工件焊缝定位装置。
2、本专利技术是这样实现的，一种基于dlp三维视觉的立体结构工件焊缝定位装置，该装置通过dlp结构光相机与焊接机器人的配合实现对立体结构工件的焊缝定位，所述焊接机器人包括示教器、控制器、本体，所述装置包括：
3、工件点云模型生成单元，用于通过搭载在机器人本体焊接端的dlp结构光相机以多视角方式对工件进行拍摄，结合机器人本体关节位姿信息以及手眼标定系数进行多视角点云配准，生成工件的完整点云模型；
4、焊缝定位单元，用于基于所述完整点云模型获得对无模型中厚板立体结构件上多条焊缝的有效定位；
5、焊接轨迹规划单元，用于求解各条焊缝对应的焊枪位姿，规划机器人本体的焊接轨迹。
6、优选地，所述工件点云模型生成单元包括：
7、手眼位姿矩阵获取模块，用于对所述dl
8、机器人位姿读取模块，用于从机器人控制器读取机器人在不同姿态下，机器人本体焊接端焊枪相对于机器人基坐标系的位姿；
9、点云坐标变换模块，用于将当前视角下dlp结构光相机拍摄的工件点云变换到机器人基坐标系中；
10、粗配准模块，用于控制机器人带动本体焊接端安装的dlp结构光相机，移动到多个指定位置进行点云数据采集，对所采集多视角点云重复所述机器人位姿读取模块和点云坐标变换模块，将各视角拍摄的工件点云数据全部变换到机器人基坐标系中，完成工件模型的粗配准；
11、精确配准模块，对所获取的粗配准点云模型，采样改进的icp配准算法完成多视角下拍摄点云的精确对齐，从而获取工件的完整点云模型。
12、优选地，所述焊缝定位单元包括：
13、点云数据预处理模块，用于对点云数据进行直通滤波、噪点滤除、工作平台点云剔除处理；
14、特征点集识别模块，用于从获取的完整点云模型中筛选出用于后续焊缝识别的高曲率特征点集；
15、特征点凹凸性分析模块，用于对获取的每个高曲率特征点邻域进行几何形貌分析，完成凹凸性判断，筛选出拥有凹属性的特征点集；
16、特征线提取模块，用于在获取的凹属性特征点集中，采用ransac算法完成多条特征线的提取；
17、特征线段分割模块，用于采用欧式聚类分割算法对于每条特征线进行分割，获取空间位置独立的多个点集聚类簇；
18、焊缝定位模块，用于对于某一点集聚类簇，根据聚类所在的特征线，将聚类内部的所有点投影到该特征线上，通过排序算法获取该焊缝的两个端点。
19、优选地，所述点云数据预处理模块具体用于：
20、直通滤波：保留原始点云数据中每个维度限定范围内的点云，剔除背景点集等冗余数据；
21、噪点滤除：使用统计滤波算法对点云数据进行滤波，以抵抗环境噪声、低调制度杂点、边缘离散点等因素的干扰；
22、工作平台点云剔除：使用ransac算法拟合并剔除工件所在的工作平台点云，仅保留待焊接工件的点云模型。
23、优选地，所述特征点集识别模块具体用于：
24、协方差分析：对于点云中的任意一点pi，搜索其支撑半径rsupport内的所有邻域点qi＝{qi1,qi2,…,qin}，并将pi设为中心，计算该局部点云的协方差矩阵：
25、
26、其中dij为邻域点qij到中心点pi的欧氏距离；
27、特征值求解：使用svd运算完成对协方差矩阵m的分解，求出对应的特征值λ1、λ2、λ3，其中，λ1>λ2>λ3；
28、特征点设定：计算λ3/λ2的值，并与设定的特征阈值进行比较，若大于阈值，则设定为特征点；
29、特征点集筛选：重复协方差分析以及特征值求解，完成对工件特征点集的筛选。
30、优选地，所述特征点凹凸性分析模块具体用于：
31、定向法线计算：对获取的某一高曲率特征点，首先对其r半径邻域内的点集进行主成分分析，将最小特征值对应的特征向量作为该特征点的法线normal，并重定向法线方向以指向相机视点，从而消除法线的二向歧义性；
32、特征点质心分析：计算该特征点邻域点集的质心，并将该特征点指向质心的向量定义为该点的凹凸方向向量d；
33、特征点凹凸性判定：计算该特征点的定向法线normal和凹凸方向向量d之间的夹角，当normal和d之间的夹角大于90°，则该特征点具备凸属性，反之normal和d之间的夹角小于90°，则该特征点具备凹属性；
34、遍历重复分析：对其他的高曲率点集，依次重复定向法线计算、特征点质心分析、特征点凹凸性判定的过程，完成对所有特征点的凹凸属性判断。
35、优选地，所述特征线提取模块具体用于：
36、特征线内点记录：在所提取的凹属性特征点集上，随机选取2个特征点进行直线拟合，并计算其他特征点到该拟合直线的距离，若小于设定的阈值，则记录为该特征线的内点；
37、拟合直线分析：循环重复特征线内点记录，并记录每次拟合直线的内点及其数量；
38、拟合与剔除：选择迭代过程中内点数量最多的结果，完成此轮特征线的拟合，并将该特征线的内点集合从原始特征点集中剔除；
39、遍历拟合：不断重复特征线内点记录、拟合直线分析以及拟合与剔除的过程，直到所拟合的特征线内点数目无法满足设定的最小阈值，则完成所有特征线的拟合。
40、优选地，所述特征线段分割模块具体用于：
41、纳入聚类：对于获取的某条直线内点集合，随机选取种子点，并搜索种子点的r半径邻域，若邻域中存在其他点，则将其与种子点纳入聚类簇q中；
42、遍历聚类：在聚类簇q中随机选取新的种子点，重复纳入聚类的过程，直到簇q中的点数不再增加，则此次聚类结束；
43、多聚类簇纳入：在剩余点云中再次随机选取新的种子点，重复纳入聚类、遍历聚类、多聚类簇纳入的过程，将原始点云划分为空间位置独立的多个聚类簇。
44、优选地，所述焊缝定位模块具体用于：
45、集合投影：对于分割获取的每个聚类点云簇，根据其所属直线的拟合参数，将该点云簇的内点集合投影至该直线上；
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1.一种基于DLP三维视觉的立体结构工件焊缝定位装置，该装置通过DLP结构光相机与焊接机器人的配合实现对立体结构工件的焊缝定位，所述焊接机器人包括示教器、控制器、本体，其特征在于，所述装置包括：
2.如权利要求1所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述工件点云模型生成单元包括：
3.如权利要求1所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述焊缝定位单元包括：
4.如权利要求3所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述点云数据预处理模块具体用于：
5.如权利要求3所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述特征点集识别模块具体用于：
6.如权利要求3所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述特征点凹凸性分析模块具体用于：
7.如权利要求3所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述特征线提取模块具体用于：
8.如权利要求3所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述特征线段分割模块具体用于：
9.如权利要求3所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所
10.如权利要求1所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述焊接轨迹规划单元包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于dlp三维视觉的立体结构工件焊缝定位装置，该装置通过dlp结构光相机与焊接机器人的配合实现对立体结构工件的焊缝定位，所述焊接机器人包括示教器、控制器、本体，其特征在于，所述装置包括：
2.如权利要求1所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述工件点云模型生成单元包括：
3.如权利要求1所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述焊缝定位单元包括：
4.如权利要求3所述的立体结构工件焊缝定位装置，其特征在于，所述点云数据预处理模块具体用于：
5.如权利要求3所述的立体结构工件焊缝定位装置...
【专利技术属性】
技术研发人员：王化明，郝琳博，姜少华，罗钦耀，何锡刚，李瑞琦，王心成，刘梦嘉，周梦奇，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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