【技术实现步骤摘要】
本申请所在为工件加工领域，具体涉及一种工件加工路径的获取方法、机器人、存储介质。
技术介绍
1、在工件加工领域，对于工件或者工件拼接处的加工，对工件的分割，都需要事先确定工件的加工位置，进而生成对应的加工路径，最后以预设的加工方式按照加工路径进行加工。
2、目前，对于工件上加工路径的获取方式，多采用人工加机器的结合方式确定，人工驱动机器的数据采集装置对工件的加工位置进行测量，得到加工位置的坐标信息，生成加工路径。但是这种工作方式特别依赖于人工的工作经验，以及人工对机器的操作经验。使得对加工路径的获取及其繁琐，且精度较差，致使在对工件进行加工时，工作人员也需在旁边观察，避免出错。大大浪费了的宝贵的人力资源。另一方面很大程度上降低了对加工路径的获取效率，最终导致无法高效的完成的对工件的加工。
3、因此，如何高效便捷的获取工件的加工路径是当前亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的旨在解决何高效便捷的获取工件的加工路径的技术问题。
2、根据本申请实施例的一方面，本申请提供了一种工件加工路径的获取方法，所述方法包括：
3、对工件进行数据采集，得到目标工件点云；
4、将所述目标工件点云中曲率大于曲率阈值的数据点作为初始路径点；
5、根据各所述初始路径点的法向量计算所述初始路径点的目标特征，若所述初始路径点的目标特征满足设定条件，则将所述初始路径点作为目标路径点；
6、对由目标路径点聚合形成的至少一个路
7、对所述骨架线进行线性拟合，得到所述工件的加工路径。
8、根据本申请实施例的一方面，对工件进行数据采集，得到目标工件点云，包括：
9、对工件进行单一视角的数据采集，得到工件点云；
10、对所述工件点云进行聚类分段，得到多个初始分段点云；
11、根据所述初始分段点云中各数据点的坐标，确定所述初始分段点云对应部分工件的数据采集点；
12、控制数据采集装置移动至所述数据采集点，对所述工件进行数据采集，得到所述初始分段点云对应的分段点云；
13、将所述分段点云与所述工件点云进行结合得到目标工件点云。
14、根据本申请实施例的一方面，根据各所述初始路径点的法向量计算所述初始路径点的目标特征，若所述初始路径点的目标特征满足设定条件，则将所述初始路径点作为目标路径点，包括：
15、确定邻近所述初始路径点，且不在同一直线的至少三个初始路径点作为选中点，所述选中点所在平面为选中平面；
16、将根据投影点与所述初始路径点确定的向量作为选中向量，所述投影点是指所述初始路径点在所述选中平面上的投影；
17、若所述初始路径点的法向量与所述选中向量的夹角小于角度阈值，则将所述初始路径点作为目标路径点。
18、根据本申请实施例的一方面，对由目标路径点聚合形成的至少一个路径点云进行骨架线提取，包括：
19、在所述路径点云中任意选择一个目标路径点作为录用点，过所述录用点作两条具有设定夹角的直线；
20、调整两条直线的方向，使得两条直线的邻近点数量的差值最大，将邻近点数量较大的直线作为第一直线，另一直线作为第二直线；
21、在所述录用点的第一直线邻近的非录用点中，选择一个非录用点作为下一录用点，所述录用点与下一录用点之间的距离在预设距离区间内；其中，若无法根据最新获取的录用点的第一直线获取下一录用点，则在最新的录用点的第二直线所邻近的非录用点中获取下一录用点；
22、若无法再根据最新的录用点的第一直线和第二直线确定下一录用点，则将所有录用点作为骨架点，得到所述骨架线。
23、根据本申请实施例的一方面，对所述骨架线进行线性拟合，得到所述工件的加工路径，包括：
24、若所述骨架线能够形成闭合图形，则获取所述骨架线的重心；
25、以所述重心为原点，计算所述骨架线中各骨架点的极角；
26、根据极角对所述骨架点进行排序，排序最前的骨架点为加工路径的起点，排序最后的骨架点为加工路径的终点；
27、根据所述骨架点的排序结果对所述骨架线进行线性拟合得到加工路径，以使所述加工装置根据骨架点的排序结果依次遍历加工路径中的所有骨架点。
28、根据本申请实施例的一方面，对所述骨架线进行线性拟合，得到所述工件的加工路径，包括：
29、若所述骨架线不能形成闭合图形，在所述骨架线中任意选择一骨架点作为选点；
30、在所述骨架线中选择距离所述选点最远的一个骨架点作为加工路径的起点；
31、根据所述骨架线中的各骨架点与所述起点的距离对所述骨架点进行排序；
32、根据排序结果对骨架线进行线性拟合得到加工路径，以使加工装置能够根据骨架点的排序结果依次遍历加工路径中的所有骨架点。
33、根据本申请实施例的一方面，判断所述骨架线是否能形成闭合图形，包括：
34、以所述骨架线上任意一骨架点为测试点；
35、将在骨架线中与目标测试点距离最小的非测试点作为测试点，直至所述骨架线上的骨架点均为测试点，所述目标测试点为最新确定的测试点；
36、获取第一个确定的测试点与最后一个确定的测试点之间的测试距离，若所述测试距离小于距离阈值则所述骨架线能形成闭合图形，否则，所述骨架线不能形成闭合图形。
37、根据本申请实施例的一方面，本申请提供了一种机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上的可读程序，当所述处理器执行所述可读程序时，实现如上述任一项所述的方法。
38、根据本申请实施例的一方面，本申请提供了一种可读存储介质，其上存储有可读程序/指令，当所述可读程序/指令被处理器执行时，实现如上述任一项所述的方法。
39、根据本申请实施例的一方面，本申请提供了一种程序产品，包括可读程序/指令，当所述可读程序/指令被处理器执行时，实现如上述任一项所述的方法。
40、本申请通过对工件进行数据采集，得到目标工件点云，然后将目标工件点云中曲率大于曲率阈值的数据点作为初始路径点，再然后根据述初始路径点的法向量计算初始路径点的目标特征，若初始路径点的目标特征满足设定条件，则将初始路径点作为目标路径点，根据目标路径点，确定工件的加工路径，最后对由目标路径点聚合形成的至少一个路径点云进行骨架线提取，对骨架线进行线性拟合，得到工件的加工路径。这实现了对工件上加工路径的自动获取，节约了大量人力资源。另一方面增加了对加工路径的获取效率，可以更加高效便捷的完成对工件的加工。
41、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
42、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种工件加工路径的获取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对工件进行数据采集，得到目标工件点云，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述初始路径点的法向量计算所述初始路径点的目标特征，若所述初始路径点的目标特征满足设定条件，则将所述初始路径点作为目标路径点，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对由目标路径点聚合形成的至少一个路径点云进行骨架线提取，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述骨架线进行线性拟合，得到所述工件的加工路径，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述骨架线进行线性拟合，得到所述工件的加工路径，包括：
7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，判断所述骨架线是否能形成闭合图形，包括：
8.一种机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上的可读程序，其特征在于，所述处理器执行所述可读程序以实现权利要求1-7中任意一项所述的方法。
9.一种可读存储介质，其特征在
10.一种程序产品，包括可读程序/指令，其特征在于，当所述可读程序/指令被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种工件加工路径的获取方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对工件进行数据采集，得到目标工件点云，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各所述初始路径点的法向量计算所述初始路径点的目标特征，若所述初始路径点的目标特征满足设定条件，则将所述初始路径点作为目标路径点，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对由目标路径点聚合形成的至少一个路径点云进行骨架线提取，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述骨架线进行线性拟合，得到所述工件的加工路径，包括：
6.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：许曦，张兆彪，高建文，
申请(专利权)人：深圳前海瑞集科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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