[发明专利]基于合模线和壁厚分布特征的吹塑件焊接位姿匹配方法

说明书

本发明公开了基于合模线和壁厚分布特征的吹塑件焊接位姿匹配方法，包括以下步骤：1）连续多帧图像输入；2）基于合模线和壁厚分布特征的吹塑件特征点匹配；2.1）提取输入图像中的合模线特征；2.2）基于高斯下采样提取合模线上的特征点；2.3）基于特征点法进行帧间估计；2.4）基于壁厚分布特征进行匹配跟踪；2.5）基于ORB‑SLAM2进行误匹配剔除；3）相机位姿估计的数据输出。本发明基于吹塑焊接件合模线和壁厚分布特征，利用两帧间输入图像的合模线上特征点的不变性，估算相机的位姿。该方法能够快速进行特征点的匹配，完成对吹塑焊接件的打孔焊接；有效提高了对于吹塑焊接件的焊接位姿的匹配效率，进一步提高了焊接质量。

技术领域

本发明涉及打孔焊接吹塑件机器人的同步定位与建图方法的领域，特别涉及基于合模线和壁厚分布特征的吹塑件焊接位姿匹配方法。

背景技术

传统的金属件成型困难，焊接缝处的强度低，为了减轻产品的重量以及降低成本，需要产品从金属材料向塑料树脂材料进行转化。塑料件由于形状设计自由度大，空间利用率高，可以加工成各种复杂形状。

针对金属焊接件，2018年周金春等人提出一种金属焊接件拼接设备(发明专利公布号：CN108637582A)，通过夹持装置固定金属管，在调整升降组件改变金属管的高度，可以自动化焊接。该装置提高了金属管件的焊接精度，解决了人工手动焊接的问题，但该方法只能解决形状简单且指定焊接点的金属管件焊接，不适用于复杂形状的吹塑件，且焊接点的位置受工装机构限制。

针对吹塑焊接件，2015年于华等人提出一种适用于变压器油箱焊接的变位机(发明专利公开号：CN104607857B)，通过伺服电机带动变压器吹塑焊接件旋转，实现精确转位，便于焊接机器人的自动焊接。解决了对变压器吹塑焊接件复杂位姿焊接点的焊接。但是该方法通过夹具装置定位、夹紧吹塑焊接件，会对吹塑焊接件表面造成一定程度破坏；且带动整个吹塑焊接件支撑框架一起回转时，危险系数高。

为此，2018年沈治等人提出一种智能化柔性生产线及其工作方法(发明专利公开号：CN109693140B)。通过上位机与各加工工位配合，能够实现多种生产模式，但该方法中使用的转运机械手不能进行机器人的自我反馈，无法对焊接位姿进行检测，也不能实现场景重建。

视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)可以通过机器人将相机作为接收源，在运动过程中进行自主定位与地图构建。如图2所示，基于单目视觉的移动机器人SLAM系统首先从相机得到信息；通过视觉里程计(Visual Inertial Odometry)估算相邻图片之间的相机运动情况；再依据回环检测判断相机是否到过之前的位置；将视觉里程计与回环检测的内容送入后端进行优化；最后根据估计的相机轨迹与姿态实现场景重建。

其中，SLAM前端估计解决了机器人在获取前后2帧传感器信息的时间间隔内的运动估计，后端接收来自相机和IMU(惯性测量单元)的数据，需要进行非线性优化，解决了机器人检测到路径闭环后对历史轨迹的优化问题。通过迭代更新机器人状态空间的条件概率分布以估计机器人的位姿。

惯性测量单元IMU(Inertial Measurement Unit)是一种使用加速度计和陀螺仪来测量物体三轴姿态角(或角速率)以及加速度的装置。加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺仪检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，对这些信号进行处理之后，便可解算出物体的姿态。在某些GPS信号微弱的地方时，IMU提供的是一个相对的定位信息。

针对视觉里程计存在因角点数量不足而导致运动信息偏差较大的问题，需要从特征图像中选择更多角点。传统的角点提取方法有：Harris角点检测法、SIFT角点检测法、SURF角点检测法，这三种方法的鲁棒性较好，但其计算量大，在视觉SLAM中速度响应时间长，而ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种快速特征点提取和描述的二进制描述符。该描述符用于图像拼接，具有良好的旋转和尺度不变性，大大提高计算效率。