【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及打磨机器人视觉识别，具体的为一种面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法。
技术介绍
1、钢铁工业是制造业的重要构成部分，是国民经济的重要基础产业，钢铁类铸件产品被广泛应用于各行各业，如造船厂、车厂、建筑业等，随之而来的是巨大的钢铸件打磨需求；目前打磨仍然严重依赖于人工作业，由于工人工作环境差、水平参差不齐、劳动强度大并且健康受到威胁，打磨机器人的出现能够减轻工人的劳动强度，同时能够提高生产效率，符合当下智能制造及设备更新的发展趋势。
2、由于抛光打磨工艺的复杂性，导致此类机器人在技术、产品、市场应用方面缺乏成熟的企业与产品；目前的铸件打磨机器人技术还存在着如下问题：(1)打磨工艺过于繁杂，并且工艺多变，不同铸件形态和打磨工况要求打磨机器人具备自主适应性，并学习工人经验进行打磨作业；(2)理想状态下，仅使用具有较高重复性精度的工业机器人完成单一产品的打磨，由于不需要更换程序，所以其打磨效率最高；但大多数打磨厂家会频繁切换不同的铸件产品打磨，导致打磨机器人的生产效率受限，对机器人柔性生产能力要求提高；(3)由于产品形变以及原材料差异，导致来料的一致性差，如果采用离线编程或者示教编程的方式，打磨工具按照既定路径作业，便会造成一些铸件欠打磨或是过度打磨，导致作业灵活性较差。
3、目前机器人打磨效率较低、自主适应性较差，对于铸件打磨机器人技术路线的成熟性验证，需要考虑过多的综合性因素，如工业机器人末端受力的刚性及稳定性、结合机器视觉的机器人系统感知能力、轨迹精度、打磨工艺参数适应性等的高要求。>
4、带有视觉感知能力的打磨机器人有潜力替代一部分人工作业，有望实现大规模应用；自主打磨机器人通常使用深度相机进行数据采集，获取待打磨区域的空间信息，得到点云数据，进而分析待打磨区域，引导机器人进行打磨作业；由于竹剑表面待打磨区域存在多种类型，其形态不一，如何快速准确地检测多种不同类型的待打磨区域是自主打磨机器人的关键技术之一。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种能够快速准确检测识别铸件表面多种类型待打磨区域的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法。
2、基于上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，包括以下步骤：
4、s1、工艺类型分类：根据打磨作业工艺类型对铸件表面缺陷进行分类，分为全表面打磨工艺和逐点打磨工艺；
5、s2、缺陷类型分类：根据步骤s1中的打磨工艺类型对铸件表面缺陷进行分类，全表面打磨工艺包括铸件缺损后补焊形成的凸起型缺陷、焊接形成的焊缝疤痕缺陷以及待除锈或粗糙的表面缺陷；逐点打磨工艺包括钢水滴落等原因形成的点状疤痕；
6、s3、凸起型缺陷检测：基于高度差的方式对步骤s2中分类的凸起型缺陷进行检测；
7、s4、焊疤缺陷检测：基于法向量变化的方式对步骤s2中分类的焊接形成的焊缝疤痕缺陷进行检测；
8、s5、粗糙面缺陷检测：基于平整度的方式对步骤s2中分类的待除锈或粗糙的表面缺陷进行检测；
9、s6、逐点打磨工艺检测：基于拉普拉斯骨架提取算法，对步骤s1中分类的逐点打磨工艺类型缺陷进行检测。
10、优选地，步骤s3凸起型缺陷检测的具体过程包括：
11、s3.1、栅格拆分：根据凸起型打磨目标的凸起边缘与铸件表面存在高度差的特性，将该区域点云栅格化，并分割出属于某一个栅格的点云；
12、s3.2、高度检测：通过并行遍历所有栅格，在每一个栅格中计算高度差，并对超过高度差阈值的栅格进行标记；
13、s3.3、栅格聚类：通过合并所有被标记的栅格，检出凸起边缘，然后进行聚类以区分不同凸起。
14、优选地，步骤s3.1栅格拆分的具体过程包括：
15、对于打磨区域点云，向xoy平面投影，通过投影边界及栅格的边长进行栅格划分，公式如下：
16、
17、其中，代表最大、最小边界，lg为栅格边长，xnum，ynum为x轴、y轴方向上的栅格数量。
18、优选地，步骤s4焊疤缺陷检测的具体过程包括：
19、s4.1、法线计算：计算待测铸件表面的点云法线；
20、s4.2、曲率变化检测：由于在疤痕类型的区域中，法线具有突变性，因此通过检测法线的变化特征，即点云中点的表面曲率变化情况便可检测到焊缝疤痕的边缘；
21、s4.3、焊疤提取：基于步骤s4.2得到的统计结果，选择曲率大于设定阈值，对应点数小于设定阈值的点集，作为焊疤目标检测结果。
22、优选地，步骤s4.1法线计算的具体过程包括：
23、将垂直于某点处的切平面的向量定义为该点处的法线，因而求解表面上某一点的法线问题等同于估计表面的一个切平面法线的问题，经过变换后可以转化成平面拟合估计问题；使用最小二乘法估计，公式如下：
24、
25、其中，为该点处的法向量且是平面中心，k表示pi邻域点的数量；
26、上式表示：对局部点云中的点pi，i＝1,2,…,k，查找一个平面，使得通过平面中心的法向量满足在法向量上的投影之和最小；
27、法向量的求解可以简化为主成分分析的特征值和特征向量求解问题，公式如下：
28、
29、其中，m是一个对称半正定协方差矩阵，λj是协方差矩阵的第j个特征值，是特征值λj对应的特征向量。pi点的法向量为最小特征值所对应的特征向量。
30、优选地，步骤s4.2曲率变化检测的具体过程包括：
31、点的曲率定义为：
32、
33、其中，表示pi点的曲率，λ0、λ1、λ2是pi点对应的协方差矩阵m的特征值，且λ0≤λ1≤λ2；通过统计点云中点的曲率，划分不同的区间。
34、优选地，步骤s5粗糙面缺陷检测的具体过程包括：
35、s5.1、迭代曲面拟合：对铸件表面进行二次曲面拟合，采用迭代拟合方法求解二次曲面参数，得到拟合点云；
36、s5.2、粗糙部分提取：通过将采集点云与拟合点云进行对比，提取出高于比对阈值的区域作为待打磨的粗糙部位。
37、优选地，步骤s5.1迭代曲面拟合的具体过程包括：
38、拟合方程如下：
39、
40、其中，pi＝(xi,yi,zi),i＝1,2,…,n代表打磨区域点云的点坐标，n是打磨区域点的数量，z(xi,yi)为第i个点的z轴拟合坐标；二次曲面拟合参数是sp＝[a,b,c,d,e,f]；
41、采用迭代拟合方法求解二次曲面参数，得到拟合点云：首先，将式(6)转换为最小二乘的形式，并使用奇异值分解(singular value decomposition，svd)的方式求解sp；然后，设置迭代误差阈值ε＝2mm，将sp代入式(1)计算z(xi,yi)，滤掉|z(xi,yi)-zi本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤S3凸起型缺陷检测的具体过程包括：
3.根据权利要求2所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤S3.1栅格拆分的具体过程包括：
4.根据权利要求1所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤S4焊疤缺陷检测的具体过程包括：
5.根据权利要求4所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤S4.1法线计算的具体过程包括：
6.根据权利要求4所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤S4.2曲率变化检测的具体过程包括：
7.根据权利要求1所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤S5粗糙面缺陷检测的具体过程包括：
8.根据权利要求7所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤S5.1迭代曲面拟
9.根据权利要求1所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤S6逐点打磨工艺检测的具体过程包括：
...【技术特征摘要】
1.一种面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤s3凸起型缺陷检测的具体过程包括：
3.根据权利要求2所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤s3.1栅格拆分的具体过程包括：
4.根据权利要求1所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤s4焊疤缺陷检测的具体过程包括：
5.根据权利要求4所述的面向铸件自主打磨的多类型打磨区域检测算法，其特征在于：所述步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：马宏宾，王鑫，
申请(专利权)人：工极北京智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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