【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及焊缝打磨自主跟踪，尤其涉及一种液压支架焊缝打磨清渣方法和系统。
技术介绍
1、液压支架是煤矿等地下工程中重要的支护设备，其焊缝质量直接关系到支架的稳定性和安全性。传统的焊缝清渣作业主要由人工完成，工人需要使用角磨机等工具对焊缝进行打磨，清除焊渣和不平整部分。
2、随着机器人技术的快速发展，越来越多的行业开始引入自动化设备进行生产作业。在焊接行业，机器人焊接技术已经得到了广泛应用，并且展现出高效率、高精度和高可靠性的优势。然而，现阶段焊缝清渣这一环节通常采用气动除渣枪与人工相结合的方式，利用工作场所的风源快速清除焊接残渣飞溅，然而这种方式依然高度依赖人工参与，效率低下的同时，质量难以得到保障。
3、因此，开发一种能够自动化完成液压支架焊缝清渣作业的机器人系统，具有重要的现实意义和应用价值。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、鉴于现有技术的上述缺点、不足，本专利技术提供一种液压支架焊缝打磨清渣方法和系统，其解决了传统焊缝清渣打磨作业高度依赖人工，导致其效率低下、质量不稳定和安全隐患大的技术问题。
3、(二)技术方案
4、为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：
5、第一方面，本专利技术实施例提供一种液压支架焊缝打磨清渣方法，所述方法基于打磨机器人，以及与打磨机器人通信连接的控制中心实现，所述方法包括：
6、s11、打磨机器人基于预先设置的焊缝表面检测传感器，获取第一
7、s12、控制中心将所述焊缝表面状态数据和原始图像输入训练好的缺陷识别模型，获取第一目标焊缝对应的缺陷识别结果；
8、根据所述缺陷识别结果生成打磨指令发送至打磨机器人，以控制打磨机器人对目标缺陷进行打磨；
9、所述打磨指令用于控制打磨机器人依据对应的打磨轨迹进行打磨，以及控制打磨机器人在打磨过程中针对每一缺陷筛选对应的打磨工具。
10、可选地，所述s11之前还包括：
11、s10-1、打磨机器人基于预先设置的线扫激光传感器采集第二焊缝的第一轮廓数据；所述第二焊缝包括第一目标焊缝和背景；所述第一轮廓数据包括第二焊缝中任一位置所对应的高度值；
12、s10-2、控制中心基于预先设置滤波窗口大小对所述第一轮廓数据进行中值滤波；
13、s10-3、控制中心将中值滤波后的第一轮廓数据输入训练好的焊缝拐点提取模型，获得第一目标焊缝的拐点数据；
14、所述焊缝拐点提取模型包括基于已知的焊缝轮廓数据和对应的拐点数据进行训练，获得的模型；
15、s10-4、控制中心根据第一目标焊缝的拐点数据，获得第一目标焊缝的中心点位置；
16、s10-5、控制中心根据第一目标焊缝的中心点位置和预先设置的线扫激光传感器的中心点位置，判断第一目标焊缝的中心点是否与线扫激光传感器的中心点存在偏差；
17、当存在偏差时，则发送调整指令至打磨机器人；
18、所述调整指令用于控制打磨机器人调整自身位置，以使第一目标焊缝的中心点与线扫激光传感器的中心点对齐。
19、可选地，所述s10-3包括：
20、根据预先设置的滑动窗口遍历中值滤波后的第一轮廓数据，获得至少一个待比较区域；
21、根据预先设置的公式一，获得每一待比较区域与预先设置的焊缝模板间的匹配度；所述公式一为：
22、
23、其中，ncc(t,z)为待比较区域与预先设置的焊缝模板间的匹配度，ti为焊缝模板中索引为i的位置所对应的高度值，为焊缝模板中所有位置的平均高度值，zi为待比较区域中索引为i的位置所对应的高度值，为待比较区域中所有位置的平均高度值；
24、根据每一待比较区域与预先设置的焊缝模板间的匹配度和预先设置的匹配度阈值对第一轮廓数据进行区域分割，获得第二轮廓数据；
25、所述第二轮廓数据为第一目标焊缝对应的轮廓数据；
26、根据所述第二轮廓数据中任意相邻两个位置的高度值拟合对应的轮廓曲线，获得第一目标焊缝中所有轮廓曲线对应的斜率；
27、根据预先设置的斜率阈值和第一目标焊缝中所有轮廓曲线对应的斜率，获得第一目标焊缝上的关键变化点，即第一目标焊缝的拐点数据。
28、可选地，所述缺陷识别模型包括第一缺陷类型检测子模型和第二缺陷位置检测子模型；
29、则，所述s12包括：
30、s12-1、控制中心将所述原始图像输入预先设置的第二缺陷位置检测子模型，获得第一目标焊缝上每一缺陷对应的缺陷位置和缺陷范围；
31、s12-2、控制中心根据每一缺陷对应的缺陷位置和缺陷范围对第一目标焊缝对应的焊缝表面状态数据进行数据分割，获得第一目标焊缝上每一缺陷对应的第一缺陷状态数据；
32、s12-3、控制中心将每一缺陷对应的第一缺陷状态数据输入预先设置的第一缺陷类型检测子模型，获得第一目标焊缝上每一缺陷对应的缺陷类型；
33、s12-4、控制中心根据第一目标焊缝上每一缺陷对应的缺陷类型和预先设置的映射关系表，获得第一目标焊缝上每一缺陷对应的打磨工具；
34、所述映射关系表为缺陷类型与对应的打磨工具的对应关系表；
35、s12-5、控制中心根据第一目标焊缝上每一缺陷对应的缺陷位置和缺陷范围，以及第一目标焊缝上每一缺陷对应的打磨工具，生成打磨指令发送至打磨机器人，以控制打磨机器人对目标缺陷进行打磨。
36、可选地，所述s12-1包括：
37、控制中心基于预先设置的公式二对所述原始图像进行灰度化处理，获得对应的灰度图像；所述公式二为：
38、grayt＝0.2989rt+0.5870gt+0.1140bt；
39、其中，r、g、b分别为红、绿、蓝通道的值，t为像素点的索引，gray为输出的灰度值；
40、对所述灰度图像进行平滑处理；
41、根据预先设置的sobel算子对平滑处理后的灰度图像进行平面卷积，分别获得灰度图像对应的横向和纵向的亮度差分近似值；所述sobel算子的横向矩阵和纵向矩阵均为3×3；
42、基于灰度图像对应的横向和纵向的亮度差分近似值，获得平滑处理后的灰度图像中每一像素点位置对应的梯度幅值；
43、基于平滑处理后的灰度图像中每一像素点位置对应的梯度幅值，以及预先设置的高梯度阈值和低梯度阈值，对平滑处理后的灰度图像进行边缘分割，生成具有至少一个边缘框的缺陷检测图像；
44、基于预先设置的hough直线检测算法，获得每一边缘框对应的边缘点坐标；
45、基于每一边缘框对应的边缘点坐标，获得原始图像中每一缺陷对应的缺陷位置和缺陷范围。
46、可选地，所述s12-1，基于每一边缘框对应的边缘本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述方法基于打磨机器人，以及与打磨机器人通信连接的控制中心实现，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述S11之前还包括：
3.根据权利要求2所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述S10-3包括：
4.根据权利要求1所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述缺陷识别模型包括第一缺陷类型检测子模型和第二缺陷位置检测子模型；
5.根据权利要求4所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述S12-1包括：
6.根据权利要求5所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述S12-1，基于每一边缘框对应的边缘点坐标，获得原始图像中每一缺陷对应的缺陷位置和缺陷范围，包括：
7.根据权利要求4所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述S12-3包括：
8.根据权利要求4所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，
9.根据权利要求5所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述S12
10.一种液压支架焊缝打磨清渣系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至9中任意一项所述的一种液压支架焊缝打磨清渣方法。
...【技术特征摘要】
1.一种液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述方法基于打磨机器人，以及与打磨机器人通信连接的控制中心实现，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述s11之前还包括：
3.根据权利要求2所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述s10-3包括：
4.根据权利要求1所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述缺陷识别模型包括第一缺陷类型检测子模型和第二缺陷位置检测子模型；
5.根据权利要求4所述的液压支架焊缝打磨清渣方法，其特征在于，所述s12-1包括：
6.根据权利要求5所述的液压支架焊缝打磨清渣方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：毕冲，刘国柱，王亮忠，孙如钢，刘超，车泰，马惠东，王拓，潘登，
申请(专利权)人：中煤北京煤矿机械有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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