[发明专利]一种焊接检测中基于双目线结构光的光条中心三维坐标获取方法

说明书

一种焊接检测中基于双目线结构光的光条中心三维坐标获取方法，包括如下步骤：1)搭建双目线结构光视觉传感系统；2)对双目线结构光视觉传感系统进行标定；3)使用标定后的双目线结构光装置在焊接中同时获取带结构光条纹的图像；4)将两幅图像中灰度值不为零的像素点的像素坐标映射到三维空间中的一个平面上，选取光平面或者其中一个相机的成像平面；5)通过两幅图像中像素点在空间坐标系中同一个平面上的三维坐标点；判断是为噪声点还是光条上的点；6)通过手眼标定得到的相机与机器人末端的位姿关系，将光平面上的中心线坐标值映射到机器人坐标系下，即得到了机器人坐标下焊缝的表面形状。本发明使得焊接视觉检测更为精确。

技术领域

本发明涉及一种机器人自动化焊接实时检测中基于双目线结构光的光条中心三维坐标提取方法，尤其是针对焊接时弧光、飞溅、反光的干扰下的线结构光中心线三维坐标提取。

背景技术

焊接是当代制造领域中一种重要的材料成型与加工技术，在建筑工程、航天航空、机械制造、电子等工业制造领域有着越来越广泛的应用。发展焊接及其相关的产业对我国从制造大国转变为制造强国有着极其重要的意义。在焊接中，人工焊接的缺点主要表现在焊接工人的劳动强度大，同时焊接时的烟雾对工人的健康也有较大的影响，此外人工焊接效率上低，焊缝外观差，焊缝的质量及其一致性不稳定而焊接结构件通常存在一些缺陷，而焊接的质量对产品可靠性有着重要的影响。因此机器人焊接是改善焊接工人劳动条件重要的研究热点，而在机器人焊接中焊后焊缝的实时检测对实现机器人自动化焊接也尤其重要。

结构光视觉检测因具有非接触、动态响应快、系统柔性好等优点，被广泛应用于产品快速设计和加工质量控制、逆向工程以及自动控制等诸多领域。而在结构光视觉检测中结构光条中心的提取影响检测的精度和可靠性等。在结构光光条中心的提取中，常用灰度重心法、极值法、骨架细化法、hessian矩阵法、曲线拟合法、方向模板法等方法，对图像中的中心线条纹进行处理，进而得到光条的中心线。

在单目线结构光视觉检测中在获取图像中心线后，通过经标定的线结构光数学模型计算光条中心线的三维空间坐标值，即被检测工件表面的三维坐标。而在双目线结构光三维检测中，通常通过对标定后的两个相机图像利用极线约束与结构光条纹约束进行匹配，从而计算出工件表面的三维坐标。

然而，在实际焊接中往往存在大量的弧光、飞溅干扰，以及钢材等材料反光的干扰。这些干扰对图像上中心线的提取和双目视觉匹配都有着严重的影响，直接影响了焊缝表面三维尺寸的实时检测。

因此，在机器人焊接焊缝实时视觉检测的应用需求中，急需一种能在焊接干扰下有效获取焊缝表面三维尺寸的方法。

发明内容

为了克服已有机器人焊接中焊接干扰对影响视觉检测、不能精确有效的获取到焊缝表面的三维尺寸信息的不足，本发明在对基于线结构光的视觉检测做充分研究的基础上，提出一种精确性较高的基于双目线结构光的光条中心三维坐标提取方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种焊接检测中基于双目线结构光的光条中心三维坐标获取方法，所述方法包括如下步骤：

1)搭建双目线结构光视觉传感系统，并安装在机器人末端，并在相机上安装与线结构光波长的范围相同的窄带滤光片，滤除结构光波长以外的光；

2)对双目线结构光视觉传感系统进行标定，包括两个相机的标定，以及光平面标定，以及手眼标定；

3)使用标定后的双目线结构光装置在焊接中同时获取带结构光条纹的图像，此时两幅结构光条纹图像为同一时刻不同位置下拍摄的图像，设置阈值将两相机的图像做中值滤波和二值化处理；

4)将两幅图像中灰度值不为零的像素点的像素坐标映射到三维空间中的一个平面上，选取光平面或者其中一个相机的成像平面；