【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能焊接，尤其涉及一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法。
技术介绍
1、传统的工件焊接通常是通过手工作业完成，但手工焊接存在一致性差，效率低等问题，无法满足当前大批量生产的焊接工业需求。为了提高工件的焊接质量和效率，机器人自动化焊接正在逐步替代手工焊接。
2、在对工件进行自动焊接之前，需要先采集待焊接工件的形貌特征，由于目前三维扫描设备视野的局限性，无法直接获取目标对象的完整点云数据，因此需要在不同角度下采集目标对象的不同视角的点云数据，然后对所得到的不同视角的点云数据进行配准处理（即点云配准），而点云配准的精度会直接影响到后续的三维重建的精准度。目前在利用结构光相机采集目标对象表面的点云时，不可避免地会存在一定的失真情况，而点云失真会对后续的点云精配准存在影响，即影响点云配准的精度，从而影响后续自动焊接的精准度。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其可降低点云失真对后续点云精配准的影响，以提高点云配准的精度。
2、本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，包括以下具体步骤：
3、（1）、先在两个工件的焊接坡口上进行点焊，将其连接在一起得到待焊接工件；
4、（2）、将结构光相机安装在机器人的末端手臂上，利用结构光相机采集待焊接工件的多帧不同视角的原始点云，并在多帧原始点云中分别去除待焊接工件的背景点云，获得多帧不同视角
5、（3）、将工件点云中的工件侧面点云划分为独立的聚类簇，并从聚类簇中提取出包含有焊接坡口的工件上表面点云；
6、（4）、将各帧不同视角的工件上表面点云统一至机器人基坐标系中，并将各帧不同视角的工件上表面点云进行粗配准；
7、（5）、计算工件上表面点云中各点的质量权重，然后通过加权icp算法对相邻帧的点云进行精配准以优化相邻帧位姿，实现多帧不同视角的工件上表面点云之间的精准拼接，得到完整的包含有焊接坡口的工件上表面点云。
8、进一步地，所述的步骤（2）中通过随机采样一致性算法去除原始点云中的背景点云。
9、进一步地，所述的步骤（3）中通过nv-dbscan聚类算法将工件点云中的工件侧面点云划分为独立的聚类簇。
10、进一步地，所述的nv-dbscan聚类算法的具体过程为：计算待聚类的点云中每个点的法向量，构成法向量集，对于点云p中的点、，若其对应的法向量 n i、 n j满足关系式：，其中：γ为判定两点是否满足法向量一致性约束的阈值，则定义点和满足法向量一致性约束条件，并将点和归为同一簇点云。
11、进一步地，所述的步骤（5）中，工件上表面点云中各点的质量权重的计算方法为：
12、对于点云中的某点 p，通过计算结构光相机光心与点 p连接而成的直线与相机光轴的夹角 α来定义该点 p的点云质量离轴权重函数f(α)：，其中： α1是夹角 α的最大值，是离轴权重函数f( α)的衰减指数，值定义的越大，则离轴权重函数f( α)随着 α的增大衰减的越快；
13、同时，相机光轴的方向向量为z，点云中的点 p在点云中的局部法向量为 n，那么相机光轴与法向量 n的夹角 β为：，通过夹角 β来定义该点 p的点云质量倾斜权重函数f( β)：，其中： β1是夹角 β的最大值，是倾斜权重函数f( β)的衰减指数，值定义的越大，则倾斜权重函数f( β)随着 β的增大衰减的越快。
14、进一步地，所述的步骤（5）中，加权icp算法的具体步骤为：
15、（5-1）、将上述步骤（4）的粗配准结果定义为初始变换矩阵t0；
16、（5-2）、对应点匹配：由各帧采集的点云构成多帧点云集，m为点云的数量，与结构光相机所采集的待焊接工件的原始点云的帧数相等，取q中的其中一帧点云为源点云， k初始化为2，对于源点云中的每个点，找到其在目标点云中的最近邻点；
17、（5-3）、使用欧几里得距离衡量点对误差：，t为优化过程中的变换矩阵；
18、（5-4）、计算匹配点对的权重值 ω i：，其中：为源点云中的点的点云质量离轴权重函数值，为源点云中的点的点云质量倾斜权重函数值；
19、（5-5）、通过最小化加权误差来迭代优化求解变换矩阵t，采用加权最小二乘法，将源点云中的所有点与目标点云中对应的最近邻点的欧几里得距离的加权误差求和作为优化目标：，其中：t*表示迭代优化求得变换矩阵t的最优解，即最优变换矩阵，m表示点云的数量；
20、（5-6）、当迭代次数到达设定的最大迭代次数或者当优化变量之间的差异小于阈值时停止迭代完成收敛；
21、（5-7）、利用求得的最优变换矩阵t*将源点云进行位姿变换，将源点云与目标点云组合成新的点云，并进行点云降采样获得新的点云，完成目标点云的更新；令 k= k+1依次递增，直至 k=m，停止更新；则最终更新获得的点云即为精配准获得的拼接点云。
22、与现有技术相比，本专利技术的优点是本方法通过对点云中的各点进行质量权重计算，即通过建立点云质量权重模型对结构光相机采集的点云进行精度评价，并在后续点云配准时，为传统的icp算法提供权重参数，通过加权icp算法进行点云精配准，以更准确地匹配相邻的点云，很好地降低了点云失真对点云精配准的影响，提高了点云配准的精度，从而保证了后续三维模型重建的精准度以及自动焊接的精准度。
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1.一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其特征在于包括以下具体步骤：
2.如权利要求1所述的一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其特征在于：所述的步骤（2）中通过随机采样一致性算法去除原始点云中的背景点云。
3.如权利要求1所述的一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其特征在于：所述的步骤（3）中通过NV-DBSCAN聚类算法将工件点云中的工件侧面点云划分为独立的聚类簇。
4.如权利要求3所述的一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其特征在于：所述的NV-DBSCAN聚类算法的具体过程为：计算待聚类的点云中每个点的法向量，构成法向量集，对于点云P中的点、，若其对应的法向量ni、nj满足关系式：，其中：γ为判定两点是否满足法向量一致性约束的阈值，则定义点和满足法向量一致性约束条件，并将点和归为同一簇点云。
5.如权利要求1所述的一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其特征在于：所述的步骤（5）中，工件上表面点云中各点的质量权重的计算方法为：
6.如权利要求5所述的一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其特征
...【技术特征摘要】
1.一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其特征在于包括以下具体步骤：
2.如权利要求1所述的一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其特征在于：所述的步骤（2）中通过随机采样一致性算法去除原始点云中的背景点云。
3.如权利要求1所述的一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其特征在于：所述的步骤（3）中通过nv-dbscan聚类算法将工件点云中的工件侧面点云划分为独立的聚类簇。
4.如权利要求3所述的一种焊接工件多视角点云的高精度配准方法，其特征在于：所述的nv-dbscan聚类...
【专利技术属性】
技术研发人员：缪海楠，张文，茅建军，
申请(专利权)人：金丰中国机械工业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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