[发明专利]一种三维焊接机器人混合控制方法

权利要求书

1.一种三维焊接机器人混合控制方法，其特征在于，所述三维焊接机器人混合控制方法包括以下步骤：

步骤一，对待焊件的焊接点进行图像标记；所述图像标记的获取方法包括：通过摄像装置获取待焊件的焊接点的实时图像信息；通过视频采集模块，与所述摄像装置相连，适于将采集得的图像变换为数字图像；与所述视频采集模块相连的图像处理模块，该图像处理模块存储有第一样本数据，所述第一样本数据适于记录各种焊接点的灰度值；与所述图像处理模块相连的用于接收远程控制信号并输出焊接点情况的无线通讯模块；无线通讯模块设置有信任值计算模块；所述图像处理模块适于对所述数字图像进行灰度处理，以获得所述待焊件的焊接点的灰度值，该灰度值与第一样本数据进行比对得出焊接点焊接情况，并进行标记，图像处理模块包括高光谱图像色彩可视化模块；所述高光谱图像色彩可视化模块的实现方法包括以下步骤：

第一步，对于高光谱图像数据的每个像素，由各谱段的灰度值计算出辐亮度值，并进行归一化构成一条光谱曲线；采用各像素在各谱段的灰度值计算出辐亮度值以构成光谱曲线，具体包括以下步骤：

1)对于光谱成像仪器进行定标，选取5个～10个定标灰度值D测量对应的定标辐亮度值F，采用最小二乘法拟合出下式映射表达式的参数α、β、ε，从而对被测区域的每个像素，将各谱段的灰度值代入下式计算辐亮度值；

D＝αF^β+ε；

2)以最大灰度值Dmax对应的辐亮度值Fmax为基准，将每个像素在各谱段的辐亮度值进行归一化，构成一条光谱曲线；

第二步，针对每个像素在步骤一所获的光谱曲线，采用Savitzky-Golay滤波器进行平滑处理，在保留较多曲线特征的基础上消除光谱噪声，得到各像素平滑后的光谱曲线

第三步，将步骤二所获各像素平滑后的光谱曲线结合CIE1931标准色度系统的色匹配函数采用下式计算得CIE1931标准色度系统下的CIEXYZ三刺激值

(X，Y，Z)，其中Δλ是成像光谱仪器的光谱采样间隔；

第四步，根据标准照明体D65的三刺激值(XD65，YD65，ZD65)，通过下式将步骤三所获每个像素的CIEXYZ三刺激值转换至均匀色彩感知空间CIEL*C*h*，获得三个色彩感知参量，即明度彩度及色调h1，

L1*=116f(Y/YD65)-16a*=500[f(X/XD65)-f(Y/YD65)]b*=200[f(Y/YD65)-f(Z/ZD65)];]]>

f(X/XD65)=(X/XD65)1/3X/XD65>0.0088567.787(X/XD65)+16/116X/XD65≤0.008856f(Y/YD65)=(Y/YD65)1/3Y/YD65>0.0088567.787(Y/YD65)+16/116Y/YD65≤0.008856f(Z/ZD64)=(Z/ZD64)1/3Z/ZD64>0.0088567.787(Z/ZD64)+16/116Z/ZD64≤0.008856;]]>

{C1*=[(a*)2+(b*)2]1/2h1=arctan(b*/a*);]]>

其中，X_D65＝95.047，Y_D65＝100，Z_D65＝108.883；

第五步，设置明度系数kL、彩度系数kC和色调系数kh的取值，通过下式调制第四步所获各像素的明度彩度及色调h1，得到调制后的色彩感知参量，即明度彩度及色调h2，使可视化效果满足保真复现需求，则kL＝kC＝1，kh＝0，改变kL实现调节图像明暗的需求，改变kC实现调节图像鲜艳程度的需求，改变kh实现调节图像白平衡的需求；

L2*=kLC1*C2*=kCC1*h2=h1+hh;]]>

第六步，根据显示设备的白点三刺激值(X_W，Y_W，Z_W)，通过下式，将步骤五所获各像素的明度彩度及色调h2转换至在显示设备上待显示的CIEXYZ值(X′，Y′，Z′)；

L*=L2*a*=C2*·cos(πh2/180)b*=C2*·sin(πh2/180);]]>

Y′=YW·[(L*+16)/116]1/3[(L*+16)/116]1/3>0.008856YW·L*/903.3[(L*+16)/116]1/3≤0.008856fY=(Y′/YW)1/3Y′/YW>0.0088567.787(Y′/YW)+16/116Y′/YW≤0.008856X′=XW·(a*/500+fY)3(a*/500+fY)3>0.008856XW·(a*/500+fY-16/116)/7.787(a*/500+fY)3≤0.008856Z′=ZW·(fY-b*/200)3(fY-b*/200)3>0.008856ZW·(fY-b*/200-16/116)/7.787(fY-b*/200)3≤0.008856;]]>

第七步，根据显示设备红、绿、蓝三通道的原色三刺激值(X_Rmax，Y_Rmax，ZRmax)、(X_Gmax，Y_Gmax，Z_Gmax)、(X_Bmax，Y_Bmax，Z_Bmax)结合三通道的伽马系数γR、γG、γB，建立起如下式的特征化模型，通过特征化模型，第六步所获各像素的CIEXYZ值(X′，Y′，Z′)计算至对应的数字驱动值(d_R，d_G，d_B)，即完成了高光谱图像的色彩可视化，其中N是显示设备单通道的存储位数；

TRTGTB=1XGmax/YGmaxXBmax/ZBmaxYRmax/XRmax1YBmax/ZBmaxZRmax/XRmaxZGmax/YGmax1-1X′Y′Z′;]]>

dRdGdB=(2N-1)·(TR)1/γR(2N-1)·(TG)1/γG(2N-1)·(TB)1/γB;]]>

步骤二，建立图像识别系统；

将焊接点的图像标记录入图像识别系统，系统设置为识别图像中白色的部分，图像识别系统基于摄像头和DSP芯片，将所需识别的颜色，图案录入图像识别系统，同时，采用OCR识别技术，将颜色进行二值化，将图案录入字符识别库；

步骤三，图像识别系统与焊接机器人进匹配；

对图像识别系统与焊接机器人内部的三轴坐标系进行统一标准化，图像识别系统在识别图像的同时进行距离测定从而分析待测点的三维坐标。

步骤四，生成三维模型；

焊接机器人根据图像识别系统将焊件扫描成三维模型，导入主工控机，然后通过无线装置直接在三维模型上指定焊接信息，包括焊缝的位置，长度，焊枪摆动方式；当焊接工件需要批量生产时，可以通过条形码识别系统，读取工件焊接条形码的焊接信息，然后将信息送到主工控机；由工控机将条形码信息转化成焊接信号；主工控机将扫描出来的三维模型信息和焊接信息生成程序代码，发送给机器人的驱动装置，通过无线装置发出启动信息，机器人开始动作；

步骤五，信号传输；

传感器随机器人同时启动，主工控机将接收到的信号进行分析处理并完成人机交互功能、焊接机器人的力学计算，控制系统解算，形成控制误差信号通过通信装置传送给主工控机；主工控机接收传感器测得驱动装置中交流伺服电机的转角与转速信号，并构成反馈；

步骤六，焊接参数修正；

当焊枪与工件距离达到已设定值，传感器向主工控机发出焊接启动信号，主工控机控制焊机进行工作，焊接开始后，接近传感器根据焊丝距离工件的距离，对焊枪的姿态摆动进行辅助控制；激光视觉传感系统将接收到熔池图像信息送到图像采集卡，图像采集卡对图像进行预处理，然后将信息送到主工控机，主工控机对图像进行焊缝识别，提取出所需的焊接信息，软件处理后送到机器人的驱动装置和焊机，对焊枪的焊接参数进行反馈修改，保证焊接机器人对焊接条件变化后的适应性；

步骤七，启动操作。

操作者通过无线装置对机器人的启动，急停进行操作；根据焊件的形状手动进行各种点，直线圆弧的插补。