【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，具体为一种基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，属于焊缝实时跟踪。
技术介绍
1、随着制造业的发展，焊接领域的智能化与自动化也在逐步提高。但仍有一些企业或领域还处于传统的工业机器人焊接作业中，采用人工示教模式进行焊接生产，每焊接一个工件，均需重新人工预设轨迹进行重复性工作，工作效率低下，焊接成本较高。目前，激光视觉技术的逐渐成熟，使得基于激光传感器的焊缝跟踪也逐渐自动化发展。其中，若想实现高度自动化焊接，重点需解决焊缝自动跟踪误差补偿，而在焊缝跟踪技术中即焊缝边扫描边焊接，其焊缝特征的精确提取与误差补偿是研究重点。
2、现有技术中，公布号为cn115294376a所公开的一种基于超声波形与超声图像特征融合的焊缝缺陷检测方法，提取超声波形的3层小波包特征，计算每个节点特征信号的样本熵，得到能量特征向量；利用改进的inceptionv2网络提取超声图像的多尺度卷积特征，再进行全局平均化和全连接，得到多尺度卷积特征向量；构建特征自适应融合方法，融合小波包特征向量与多尺度卷积特征向量，得到融合特征向量；将融合特征向量输入softmax分类器，进行焊缝缺陷类型识别；现有检测方法主要涉及超声检测，利用焊缝背面留有的内毛刺使超声底部回波信号波幅发生改变来识别焊缝中心，主要适用于焊缝无损检测领域且每次识别均需进行一次完整的机械横向摆扫，效率较低：一种是衍射时差法，该方法利用待检试件缺陷衍射信号来检测，也是应用在焊缝无损检测领域中；另一种是基于时序信息融合的焊缝跟踪方法，将视
3、基于此，为提高焊接自动化效率，并灵活对应多种焊接接口转换工况下的机器人焊接跟踪，亟需研发一种焊缝特征精确提取及误差补偿的算法来提高焊接机器人的焊缝跟踪自动化技术效率。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于为了解决上述至少一个技术问题而提供一种基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法。
2、本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：一种基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，包括以下步骤：
3、步骤一、通过激光传感器获取焊缝图像，并对所述焊缝图像的轮廓分别进行噪声处理和二值化处理，采用差分循环计算进行轮廓关键离散点的搜索及提取；
4、步骤二、对经过噪声处理和二值化处理的焊缝图像进行识别轮廓的删除，然后对相邻离散点的横纵坐标分别进行一次差分计算，将偏离轮廓范围的坐标点或者与焊缝轮廓无关的轮廓识别出来；
5、步骤三、根据差分计算结果，寻找轮廓走向的转折点；
6、步骤四、对差分值小于0的所有离散点进一步筛选，删除距离很近的点，获取精简的轮廓离散关键点组合；
7、步骤五、对比每一次差分前后离散点的横纵坐标范围，并存储每经历一次差分后，消失的横纵坐标范围内的离散点，合并存储的离散点与最后一次差分计算筛选的离散点，该结果即为拟合轮廓的关键离散点，将其离散点数量与最终拟合轮廓关键离散点的数量阈值进行对比，获取最终结果；
8、步骤六、设定最终拟合轮廓关键离散点的数量阈值，当轮廓离散关键点数量小于或等于数量阈值时，差分计算结束，否则，返回步骤二重新对相邻离散点的横纵坐标分别进行一次差分计算；
9、步骤七、将最终拟合轮廓的关键离散点按照顺时针重排依次连接，并将首尾离散点连接获取最终拟合轮廓；
10、步骤八、将拟合轮廓分别提取出来，再次根据差分运算获取关键点位置信息，基于此获取焊缝精确位置信息，将其与机器人储存焊缝位置信息进行对比，将位置坐标差值发送给机器人焊缝跟踪器，通过plc控制进行位置误差补偿后同时调整焊枪位置，进行焊缝实时跟踪焊接。
11、作为本专利技术再进一步的方案：步骤一中，轮廓关键离散点的像素点通过bwperim函数提取，且经bwperim函数提取的焊缝轮廓像素点分别由二维数组2×x和2×y构成，即原轮廓分别由x和y个离散像素点组成，每一个离散点均由其横纵坐标(xn,yn；n＝1,...,x/y)表示。
12、作为本专利技术再进一步的方案：步骤二中，对相邻离散点的横纵坐标进行一次差分计算采用如下公式：
13、xdiff＝xn+1-xn(n＝1,...x)
14、ydiff＝yn+1-yn(n＝1,...x)
15、xdiff＝xn+1-xn(n＝1,...y)
16、ydiff＝yn+1-yn(n＝1,...y)。
17、作为本专利技术再进一步的方案：步骤三中，差分计算的差分结果包括横、纵坐标的差分值，此时无论横纵坐标，只要有一个差分结果为负值，该离散点即为转折点，采用matlab中的find函数返回差分值小于0的离散点的横纵坐标。
18、作为本专利技术再进一步的方案：步骤四中，对离散点的筛选采用将相邻距离小于0.4的两点合并成同一点，然后再删除重复离散点，从而获取轮廓离散关键点。
19、作为本专利技术再进一步的方案：步骤七中，关键离散点的依次连接具体包括：
20、首先，寻找出所有离散点的中心点(x0,y0)，将横坐标小于x0的离散点存储在数组1中，将横坐标大于x0的离散点存储在数组2中；
21、其次，分别计算数组1和数组2中各离散点与中心点的正切值；
22、最后，将数组1和数组2中的离散点按照正切值从小到大排序，完成所有离散点的排序，将离散点依次连接，并将首尾离散点连接获取最终拟合轮廓。
23、作为本专利技术再进一步的方案：数组1和数组2中各离散点与中心点的正切值计算公式为：
24、x0＝(xmax+xmin)/2
25、y0＝(ymax+ymin)/2
26、
27、其中，n为最终轮廓离散点个数。
28、本专利技术的有益效果是：
29、1)本专利技术提出的焊缝特征提取及误差补偿算法，可为焊接机器人焊缝实时跟踪技术奠定基础，提高焊接机器人自动化水平；
30、2)该算法可应用于对接焊缝、搭接焊缝、v型焊缝、内外角焊缝等多种焊接工况中；
31、3)本专利技术基于激光传感器的焊缝特征提取及误差补偿算法可快速精确定位焊缝并识别焊缝特征为焊缝跟踪技术中的边扫描边焊缝提供理论基础。
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1.一种基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，其特征在于，所述焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，其特征在于：所述步骤一中，轮廓关键离散点的像素点通过bwperim函数提取，且经bwperim函数提取的焊缝轮廓像素点分别由二维数组2×X和2×Y构成，即原轮廓分别由X和Y个离散像素点组成，每一个离散点均由其横纵坐标(xn,yn；n＝1,...,X/Y)表示。
3.根据权利要求1所述的基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，其特征在于：所述步骤二中，对相邻离散点的横纵坐标进行一次差分计算采用如下公式：
4.根据权利要求1所述的基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，其特征在于：所述步骤三中，差分计算的差分结果包括横、纵坐标的差分值，此时无论横纵坐标，只要有一个差分结果为负值，该离散点即为转折点，采用matlab中的find函数返回差分值小于0的离散点的横纵坐标。
5.根据权利要求1所述的基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算
6.根据权利要求1所述的基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，其特征在于：所述步骤七中，关键离散点的依次连接具体包括：
7.根据权利要求6所述的基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，其特征在于：所述数组1和数组2中各离散点与中心点的正切值计算公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，其特征在于，所述焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，其特征在于：所述步骤一中，轮廓关键离散点的像素点通过bwperim函数提取，且经bwperim函数提取的焊缝轮廓像素点分别由二维数组2×x和2×y构成，即原轮廓分别由x和y个离散像素点组成，每一个离散点均由其横纵坐标(xn,yn；n＝1,...,x/y)表示。
3.根据权利要求1所述的基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，其特征在于：所述步骤二中，对相邻离散点的横纵坐标进行一次差分计算采用如下公式：
4.根据权利要求1所述的基于激光传感器的焊缝特征提取及焊缝误差补偿算法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：付子一，康明霞，刘新华，华德正，孟新，陈峰，卓凯，王洪，
申请(专利权)人：徐州博汇世通重工机械有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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