[发明专利]补焊处理方法及系统

权利要求书

1.一种补焊处理方法，其特征在于，包括：

采集焊接后的工件图像数据；

利用工件漏焊检测模型对所述工件图像数据进行分析，确定漏焊的焊缝；

确定工件类型；

根据漏焊的焊缝和工件类型，确定补焊路径；

基于所述补焊路径，进行补焊。

2.根据权利要求1所述的补焊处理方法，其特征在于，确定工件类型，包括：接收工件类型。

3.根据权利要求1所述的补焊处理方法，其特征在于，确定工件类型，包括：

将所述工件图像数据，输入工件识别模型中，确定工件类型。

4.根据权利要求3所述的补焊处理方法，其特征在于，所述工件识别模型是预先建立的，用于对输入的工件图像数据进行类型判定，得到工件类型。

5.根据权利要求4所述的补焊处理方法，其特征在于，预先建立所述工件识别模型的过程，包括：

获取多张工件图像和每张工件图像对应的工件类型，形成第一训练集；

建立以工件类型为输出，工件图像为输入的第一卷积神经网络模型；

利用所述第一训练集对所述第一卷积神经网络模型进行训练，得到所述工件识别模型。

6.根据权利要求1所述的补焊处理方法，其特征在于，根据漏焊的焊缝和工件类型，确定补焊路径，包括：

根据所述工件类型，确定所述工件类型对应的焊接工作路径；

根据漏焊的焊缝，在所述焊接工作路径中选取所述焊缝对应的路径；

对所述焊缝进行扫描，得到所述焊缝的位置扫描结果；

基于所述焊缝的位置扫描结果，修正所述焊缝对应的路径，得到补焊路径。

7.根据权利要求1所述的补焊处理方法，其特征在于，所述工件漏焊检测模型是预先建立的，用于对输入的工件图像数据进行焊接结果检测，确定是否存在漏焊的焊缝以及漏焊的焊缝。

8.根据权利要求7所述的补焊处理方法，其特征在于，预先建立所述工件漏焊检测模型的过程，包括：

获取多张工件图像和每张工件图像对应的焊接结果，形成第二训练集；

建立以焊接结果为输出，工件图像为输入的第二卷积神经网络模型；

利用所述第二训练集对所述第二卷积神经网络模型进行训练，得到所述工件漏焊检测模型。

9.一种补焊处理系统，其特征在于，包括：

图像采集装置、服务器、激光位移传感器以及焊接机器人；

所述图像采集装置，用于采集焊接后的工件图像数据；

所述服务器，用于确定工件类型；接收焊接后的工件图像数据，利用工件漏焊检测模型对所述工件图像数据进行分析，确定漏焊的焊缝；根据漏焊的焊缝和工件类型，确定漏焊的焊缝对应的路径；控制所述焊接机器人按照漏焊的焊缝对应的路径进行空走，接收激光位移传感器反馈的漏焊的焊缝的位置扫描结果；基于所述位置扫描结果，修正漏焊的焊缝对应的路径，得到补焊路径；基于补焊路径，控制所述焊接机器人对漏焊的焊缝进行焊接；

所述激光位移传感器，用于在所述焊接机器人按照漏焊的焊缝对应的路径进行空走时，对所述焊缝进行激光扫描，得到漏焊的焊缝的位置扫描结果。

10.根据权利要求9所述的补焊处理系统，其特征在于，所述服务器用于：利用工件识别模型对所述工件图像数据进行识别，确定工件类型。

11.根据权利要求9所述的补焊处理系统，其特征在于，所述服务器用于：接收焊接机器人的控制系统发送的焊接信息，确定工件类型；

其中，所述焊接机器人的控制系统用于控制所述焊接机器人焊接。

12.根据权利要求9所述的补焊处理系统，其特征在于，所述激光位移传感器固定在所述焊接机器人的焊枪位置处。

13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一所述的补焊处理方法。