CN117399855A - 一种钢格板的机器人自动焊接装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种钢格板的机器人自动焊接装置及方法，该装置包括：控制单元，用于在焊接钢格板所用的扁钢和扭钢的原料上料的过程中，先利用工装形成待焊接的钢格板；利用3D视觉采集单元，对待焊接的钢格板进行设定次数的拍照后，形成待焊接的钢格板的3D云数据；进而进行图像处理，得到待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息；控制焊接机器人，按待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对待焊接的钢格板的自动焊接。该方案，通过利用3D面阵视觉技术，实现对钢格板焊缝位置的定位，并引导焊接机器人完成焊接工作，提升焊接品质、减小工人劳动强度。

Description

一种钢格板的机器人自动焊接装置及方法

技术领域

本发明属于钢格板自动焊接技术领域，具体涉及一种钢格板的机器人自动焊接装置及方法，尤其涉及一种基于3D视觉引导技术的钢格板机器人自动焊接装置及方法。

背景技术

通常，钢格板由扁钢和扭钢拼接焊接而成，其中钢格板4个边均为扁钢，中间栅格由扁钢和扭钢正交布置拼焊而成。钢格板的焊接主要由人工焊接完成为主，存在工人劳动强度大、工作环境较恶劣、企业用工成本高、焊接质量一致性差等问题，大大影响了钢格板的焊接效果。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的目的在于，针对上述缺陷，提供一种钢格板的机器人自动焊接装置及方法，以解决钢格板的焊接主要由人工焊接完成为主，大大影响了钢格板的焊接效果的问题，达到通过利用3D面阵视觉技术，实现对钢格板焊缝位置的定位，并引导焊接机器人完成焊接工作，能够提升焊接品质、减小工人劳动强度的效果。

本发明提供一种钢格板的机器人自动焊接装置，包括：焊接工装平台、焊接机器人、3D视觉采集单元和控制单元；所述焊接工装平台，包括：承载平台和工装；所述工装设置在所述承载平台上；其中，所述控制单元，用于在焊接钢格板所用的扁钢和扭钢的原料上料的过程中，先利用所述工装将扁钢原料搭建成钢格板框架并固定，再利用所述工装将扭钢原料与所述钢格板框架中的扁钢正交布置放置，形成待焊接的钢格板；所述控制单元，还用于利用所述3D视觉采集单元，对所述待焊接的钢格板进行设定次数的拍照后，形成待焊接的钢格板的3D云数据；所述控制单元，还用于对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息；所述控制单元，还用于控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

在一些实施方式中，所述工装，包括：角定位装置、固定边机构、栅格扁钢固定调整机构和气动顶紧装置；所述控制单元，利用所述工装将扁钢原料搭建成钢格板框架并固定，包括：将扁钢原料分别装卡于所述栅格扁钢固定调整机构、所述角定位装置、所述固定边机构和所述气动顶紧装置处，启动所述气动顶紧装置，将扁钢原料搭建成所述钢格板的框架并固定。

在一些实施方式中，所述固定边机构，包括：挡块；所述挡块，用于固定于所述承载平台上，实现对所述待焊接的钢格板中扁钢的位置进行固定。

在一些实施方式中，所述栅格扁钢固定调整机构，包括：扁钢定位模块；所述扁钢定位模块上开设有细槽，所述细槽的槽宽大于扁钢原料的厚度，用于实现对所述待焊接的钢格板中的扁钢进行固定；所述扁钢定位模块的数量为两个以上；两个以上所述扁钢定位模块，错落放置于所述承载平台上，用于适应所述待焊接的钢格板的框架中不同长度的扁钢原料。

在一些实施方式中，所述气动顶紧装置，包括：扭钢压紧机构、顶升顶紧机构、以及侧面压紧机构；其中，所述扭钢压紧机构中设置有气缸，用于对所述待焊接的钢格板的框架中的扭钢原料向下压紧，以防焊接过程中扭钢原料与扁钢原料错位；所述顶升顶紧机构，与所述扭钢压紧机构配合，以保证所述待焊接的钢格板的框架的上下位置固定；所述侧面压紧机构中设置有气缸，用于整体移动，以适应夹紧适应所述待焊接的钢格板的框架中不同宽度的钢格板；

在一些实施方式中，所述控制单元，对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息，包括：将所述待焊接的钢格板的3D云数据转换为RGB图像后，进行灰度图和二值化图的处理，得到第一处理结果；将所述第一处理结果进行膨胀腐蚀图像处理，得到所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像；将所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像，通过霍夫变换直线检测算法，拟合得到所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线；确定所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线的交点，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息。

在一些实施方式中，所述控制单元，控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接，包括：利用预先标定好的手眼标定转换矩阵，将所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息中的像素坐标转换为所述焊接机器人的世界坐标；控制所述焊接机器人按所述焊接机器人的世界坐标进行移动并焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

与上述装置相匹配，本发明再一方面提供一种与以上所述的钢格板的机器人自动焊接装置所对应的钢格板的机器人自动焊接方法，包括：在焊接钢格板所用的扁钢和扭钢的原料上料的过程中，先利用所述工装将扁钢原料搭建成钢格板框架并固定，再利用所述工装将扭钢原料与所述钢格板框架中的扁钢正交布置放置，形成待焊接的钢格板；利用所述3D视觉采集单元，对所述待焊接的钢格板进行设定次数的拍照后，形成待焊接的钢格板的3D云数据；对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息；控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

在一些实施方式中，对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息，包括：将所述待焊接的钢格板的3D云数据转换为RGB图像后，进行灰度图和二值化图的处理，得到第一处理结果；将所述第一处理结果进行膨胀腐蚀图像处理，得到所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像；将所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像，通过霍夫变换直线检测算法，拟合得到所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线；确定所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线的交点，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息。

在一些实施方式中，控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接，包括：利用预先标定好的手眼标定转换矩阵，将所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息中的像素坐标转换为所述焊接机器人的世界坐标；控制所述焊接机器人按所述焊接机器人的世界坐标进行移动并焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

由此，本发明的方案，通过设置由承载平台和工装组成的焊接工装平台，将焊接钢格栅所用的原料中的扁钢和扭钢上料后，将扁钢原料分别装卡于栅格扁钢固定调整机构、角定位装置、固定边机构和气动顶紧装置处，启动气动顶紧装置，将扁钢原料搭建成的钢格板框架固定，下一步将扭钢正交栅格扁钢放置，形成待焊接的钢格板；之后，启动面阵3D视觉相机，通过对待焊的钢格板进行若干次快速拍照后，形成待焊接的钢格板3D点云数据；利用3D点云图像视觉处理算法，对待焊接的钢格板3D点云数据进行处理，得到待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标；基于待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，控制焊接机器人对识别出的待焊接的钢格板中的待焊焊点位置进行焊接，实现对待焊接的钢格板的自动焊接，从而，通过利用3D面阵视觉技术，实现对钢格板焊缝位置的定位，并引导焊接机器人完成焊接工作，能够提升焊接品质、减小工人劳动强度。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明的钢格板的机器人自动焊接装置的一实施例的结构示意图；

图2为点激光扫描的原理示意图；

图3为钢格板、以及钢格板机器人自动焊接装置的一实施例的结构示意图；

图4为钢格板和装夹工装的一实施例的结构示意图；

图5为钢格板、以及钢格板机器人自动焊接装置的另一实施例的结构示意图；

图6为对点云数据进行处理后的钢格板焊点位置识别识别效果示意图一；

图7为对点云数据进行处理后的钢格板焊点位置识别识别效果示意图二；

图8为本发明的钢格板的机器人自动焊接方法的一实施例的流程示意图；

图9为本发明的方法中对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理的一实施例的流程示意图；

图10为本发明的方法中按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接的一实施例的流程示意图；

图11为3D视觉焊缝识别定位算法的流程示意图；

图12为结构光相机得到的原始点云图；

图13为原始深度图中获取到的目标深度图；

图14为开运算处理结果图；

图15为Canny边缘检测流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

相关方案中的相关自动化焊接设备，如：依靠示教实现的固定焊点焊接设备，依靠点激光传感器识别引导的自动化焊接设备、依靠线激光识别引导的自动化焊接设备，但这些设备在焊缝识别定位精度、焊接效率以及焊接柔性化配置方面均存在不足之处。例如：

(1)钢格板原料装夹在定制工装夹具上，自动焊接设备(如焊接机器人等)依据提前示教好(即编制好)的程序进行焊接运动，焊接路径固定且不可调整，此种方式一般只适用于单一规格、批量大的钢格板焊接，装置柔性化不足；

(2)自动焊接设备依靠点激光传感器，通过对放置在工装夹具上的钢格板的一部分扁钢、扭钢进行扫描识别定位，经过计算后拟合出所有焊缝位置，由于扁钢、扭钢原料在尺寸、外形方面精度无法保证，故拟合出的焊点位置往往与实际焊点位置不符，适用性不高；

(3)自动焊接设备依靠线激光传感器，通过对放置在工装夹具上的钢格板的一部分扁钢、扭钢进行扫描识别定位，经过计算后拟合出所有焊缝位置，此种方式能够较为精准地对所有焊点位置进行识别定位，但其受限于扫描方式，耗时较长，焊接效率不高。该种方式扫描方式同点激光扫描方式相似，需要对焊点位置逐一扫描判定，故效率上一般；识别原理可以参见图2所示的例子。图2为点激光扫描的原理示意图，如图2所示，O₁-O₆为待识别焊点；以O₁点为例，其为直线L₁和L₂的交点即为识别到的焊点。图2中，虚线为线激光光线，N₁和M₁为第一道线激光的光线与钢格板扁钢交点，N₂和M₂为第二道线激光的光线与钢格板扁钢交点，L₁为点N₁和N₂拟合成的直线；L₂为点M₁和M₂拟合成的直线。

因此，本发明的方案提供一种钢格板的机器人自动焊接装置，具体是一种基于3D视觉引导技术的钢格板机器人自动焊接装置，利用3D面阵视觉技术，通过自行研发的钢格板焊缝识别定位算法，可通过不大于3次面阵编码激光扫描拍照，实现对钢格板焊缝位置的快速、精准识别定位，并引导焊接机器人完成焊接工作；从而，通过利用3D面阵视觉技术，实现对钢格板焊缝位置的快速、精准识别定位，并引导焊接机器人完成焊接工作，能够替代钢格板的人工焊接方式，提升焊接品质、减小工人劳动强度。

根据本发明的实施例，提供了一种钢格板的机器人自动焊接装置。参见图1所示本发明的装置的一实施例的结构示意图。该钢格板的机器人自动焊接装置可以包括：焊接工装平台、焊接机器人、3D视觉采集单元和控制单元，3D视觉采集单元如面阵3D视觉相机；所述焊接工装平台，包括：承载平台和工装；所述工装设置在所述承载平台上。所述控制单元的核心为工控机，在工控机上利用机器人控制器二次开发软件开发工具包(SoftwareDevelopment Kit，SDK)，基于C#语言编制一套软件以实现钢格板的机器人自动焊接，该软件能够实现对机器人的运动控制、以及焊接工艺的并行控制，以实现免示教器操作，自动识别焊缝、自动引导机器人完成焊接。

其中，所述控制单元，用于在焊接钢格板所用的扁钢和扭钢的原料上料的过程中，先利用所述工装将扁钢原料搭建成钢格板框架并固定，再利用所述工装将扭钢原料与所述钢格板框架中的扁钢正交布置放置，形成待焊接的钢格板。

在一些实施方式中，所述工装，包括：角定位装置、固定边机构、栅格扁钢固定调整机构和气动顶紧装置。所述控制单元，利用所述工装将扁钢原料搭建成钢格板框架并固定，包括：所述控制单元，具体还用于将扁钢原料分别装卡于所述栅格扁钢固定调整机构、所述角定位装置、所述固定边机构和所述气动顶紧装置处，启动所述气动顶紧装置，将扁钢原料搭建成所述钢格板的框架并固定。

具体地，在本发明的方案中，一种基于3D视觉引导技术的钢格板机器人自动焊接方案，包括：步骤1、设置一套基于角定位原理的焊接工装平台，该焊接工装平台主要由承载平台和工装组成，工装包括角定位装置、固定边机构、栅格扁钢固定调整机构和气动顶紧装置组成。焊接前原料上料，将扁钢原料分别装卡于栅格扁钢固定调整机构、角定位装置、固定边机构和气动顶紧装置处，启动气动顶紧装置，将扁钢原料搭建成的钢格板框架固定，下一步将扭钢正交栅格扁钢放置。

在一些实施方式中，所述固定边机构，包括：挡块；所述挡块，用于固定于所述承载平台上，实现对所述待焊接的钢格板中扁钢的位置进行固定。

具体地，图3为钢格板、以及钢格板机器人自动焊接装置的一实施例的结构示意图，图4为钢格板和装夹工装的一实施例的结构示意图，图5为钢格板、以及钢格板机器人自动焊接装置的另一实施例的结构示意图。如图3、图4和图5所示，角定位机构，用于固定钢格板空间位置，此种方式可实现位置绝对固定。挡块，用于固定于平台上，实现对钢格板右侧扁钢位置固定。

在一些实施方式中，所述栅格扁钢固定调整机构，包括：扁钢定位模块；所述扁钢定位模块上开设有细槽，所述细槽的槽宽大于扁钢原料的厚度，用于实现对所述待焊接的钢格板中的扁钢进行固定；所述扁钢定位模块的数量为两个以上；两个以上所述扁钢定位模块，错落放置于所述承载平台上，用于适应所述待焊接的钢格板的框架中不同长度的扁钢原料。

具体地，如图3、图4和图5所示，扁钢定位模块上开有细槽，槽宽略大于扁钢厚度，实现对扁钢的固定；平台上错落放置有多个扁钢定位模块，以适用于不同长度的钢格板。

在一些实施方式中，所述气动顶紧装置，包括：扭钢压紧机构、顶升顶紧机构、以及侧面压紧机构。

其中，所述扭钢压紧机构中设置有气缸，用于对所述待焊接的钢格板的框架中的扭钢原料向下压紧，以防焊接过程中扭钢原料与扁钢原料错位；具体地，如图3、图4和图5所示，扭钢压紧机构，以手指气缸为主，当气缸打开时，气缸手指可带动两个压紧条对扭钢向下压紧，以防焊接过程中因周围焊接后导致的热变形，致使扭钢与扁钢错位。

所述顶升顶紧机构，与所述扭钢压紧机构配合，以保证所述待焊接的钢格板的框架的上下位置固定；具体地，如图3、图4和图5所示，顶升顶紧机构，与扭钢压紧机构配合，为向上顶升顶紧机构，此时可保证钢格板上下位置固定。

所述侧面压紧机构中设置有气缸，用于整体移动，以适应夹紧适应所述待焊接的钢格板的框架中不同宽度的钢格板；具体地，如图3、图4和图5所示，侧面压紧机构，用于设置气缸，且机构整体可沿图4所示的例子中左右方向移动，以适应夹紧不同宽度钢格板。

所述控制单元，还用于利用所述3D视觉采集单元，对所述待焊接的钢格板进行设定次数的拍照后，形成待焊接的钢格板的3D云数据。

所述控制单元，还用于对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息。

在一些实施方式中，所述控制单元，对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息，包括：

所述控制单元，具体还用于将所述待焊接的钢格板的3D云数据转换为RGB图像后，进行灰度图和二值化图的处理，得到第一处理结果。

所述控制单元，具体还用于将所述第一处理结果进行膨胀腐蚀图像处理，得到所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像。

所述控制单元，具体还用于将所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像，通过霍夫变换直线检测算法，拟合得到所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线。

所述控制单元，具体还用于确定所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线的交点，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息。

在本发明的方案中，一种基于3D视觉引导技术的钢格板机器人自动焊接方案，还包括：步骤2、启动面阵3D视觉相机，通过对待焊的钢格板进行若干次快速拍照后，形成待焊接的钢格板3D点云数据。其中，面阵3D视觉相机，即3D面阵视觉传感器，通过激光发生器一次性发射出网格状激光，激光反射光射入相机中进行识别处理，最后形成识别物体的空间点云数据。这样，利用3D面阵视觉传感器，能够通过一次性拍摄(拍摄+数据处理时间一般不超过5秒)，实现对钢格板实物空间点云数据的采集，点云数据是判定目标物空间位姿的依据。无论点激光还是线激光，识别前均需设置适用的钢格板扁钢间距参数，不同规格钢格板识别前均需调整参数。

步骤3、通过自研的3D点云图像视觉处理算法，得到待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标(XY方向平面坐标)、以及高度坐标(Z方向坐标)。

其中，3D点云图像视觉处理算法用于识别定位待焊焊点空间位置，具体的算法处理流程为：3D点云图依次通过常规图像处理算法转换为RGB图像、灰度图、二值化图，再经过对图像采用膨胀腐蚀图像处理算法得出钢格板扁钢和扭钢的骨架，之后通过霍夫变换直线检测算法拟合出扁钢和扭钢的中线，最后通过求得各中线的交点得到待焊接的钢格板中的待焊焊点位置。

具体地，在本发明的方案中，采用3D视觉焊缝识别定位算法，如图11所示，包括：先将钢格板3D点云数据转化为RGB图像，然后自RTB图像中进行目标提取后，进行开运算出力、边缘检测、霍夫变换后，识别得到目标焊点，实现3D视觉焊缝识别定位。

其中，钢格板3D点云数据，如结构光相机得到的原始点云，结构光相机得到的原始点云图如图12所示。由于在通过激光扫描传感器获取工业机器人焊接焊缝图像的过程中存在不可避免的噪声，导致焊接焊缝图像质量降低，因此，若要提取清晰的焊接焊缝边缘，就要对焊接焊缝图像进行预处理，别并剔除点云的背景噪声有助于获取目标组合立板的有效数据信息。由于激光焊接机器人所搭载的相机与目标物体之间互为相对视角，目标物体会在成像时发生一定的变化，图像处理的第一步是要在得到的点云图中分离出钢格板部分的图像，便于后续处理。OTSU自适应二值化算法在图像处理技术领域上得到了较广泛的应用，主要的原因有以下两点：一是计算容易，复杂度低；二是不容易受图像的亮度和对比度的影响。该算法能够有效地对二值化图像进行自适应的分割处理，其基本原理是通过计算方差来分析图像的灰度是否在图像中呈现均匀分布，计算图像的类间方差，从而将图像区分为前景和背景两部分。该算法实现的步骤是先设定一个阈值K，根据K值将图像按照像素值分成两个部分C₁和C₂，分别计算像素值被分到C₁和C₂这两个部分的概率值P₁和P₂。计算C1和C2的均值M_C1和M_C2，全图像素均值M＝P₁×M_C1+P₂×M_C2，最后求得类间方差σ²＝P₁×P₂×(M_C1-M_C2)²。找到类间方差σ²最大的K值即为阈值。

用OTSU方法进行自适应二值化处理得到的钢格板点云图像，如图13所示的原始深度图中获取到的目标深度图。原始图像中难免有孤立点，需要对图像进行开运算处理。先对图像进行膨胀操作，再对图像进行腐蚀操作。对图像进行膨胀可以填充连通域内的小型空洞，扩大连通域的边界，连接邻近的两个连通域，之后通过腐蚀运算减少由膨胀运算引起的连通域边界的扩大及面积的增加。开运算处理之后可以消除值低于邻近点的孤立点，达到去除图像中噪声的作用，连接两个邻近的连通域，弥合较窄的间断和细长的沟壑，去除连通域内的小型空洞，平滑物体的轮廓。

图14为膨胀以及腐蚀之后的图像，即开运算处理结果图。在数字图像处理中，可用于进行边缘检测的算子通常有Robert、Log、Canny、Sobel等。Canny边缘检测算子有着较高的信噪比输出和较高的准确度，因此在数字图像处理研究领域有着比较广泛的应用。Canny算子能够尽可能地标记边界，漏检和误检的概率都非常小，能够尽可能消除噪声的影响，对边缘点的检测效果良好。经过对各种算子的对比，本发明的方案使用Canny算子对通过OTSU自适应二值化的图像进行边缘检测。算法的实现步骤如图15所示的Canny边缘检测流程示意图。

边缘检测后即可进行直线检测，Hough变换在图像处理领域用来检测几何形状，可以检测出直线、弧线、圆和椭圆等基本几何形状。该算法具有较强的抗扰能力，在检测直线时，如果直线上有断点或者被其他物体覆盖不会影响最终的检测。由于Hough变换对直线检测效果非常好，故可用在扁钢检测中。Hough变换主要通过对两个不同的坐标空间的转化，将坐标空间中相同的几何形状映射到另一个坐标空间上形成峰值，最后实现从检测几何问题到峰值统计问题的转换。图像空间为直角坐标，参数空间为极坐标，通过映射关系，图像空间中的点(x,y)对应极坐标空间中的正弦曲线(r,θ)。渐近概率式Hough变换是Hough变换的一种优化算法，在提高计算速度方面具有更大的优势。渐近概率式Hough直线检测步骤如下：

1)离散化θ；

2)根据点坐标(x,y)和角度θ，求直线r＝x×cosθ+y×sinθ；

3)统计(r,θ)出现交点的次数；

4)设定阈值，根据交点出现的次数，找到图像空间中的线；

5)利用OpenCV中的cv.HoughLinesP命令。直线检测之后获得交点，即为钢格板的焊点，如图7所示。

这样，通过利用多种图像处理算法，通过对钢格板3D点云数据的计算处理，最终拟合求得了待焊焊点的空间位置，具体可以参见图6和图7所示的例子。图6为对点云数据进行处理后的钢格板焊点位置识别识别效果示意图一，图7为对点云数据进行处理后的钢格板焊点位置识别识别效果示意图二。

所述控制单元，还用于控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

在一些实施方式中，所述控制单元，控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接，包括：

所述控制单元，还用于利用预先标定好的手眼标定转换矩阵，将所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息中的像素坐标转换为所述焊接机器人的世界坐标。

所述控制单元，还用于控制所述焊接机器人按所述焊接机器人的世界坐标进行移动并焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

在本发明的方案中，一种基于3D视觉引导技术的钢格板机器人自动焊接方案，还包括：步骤4、通过已标定好的手眼标定转换矩阵，将待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标转换为焊接机器人世界坐标。

其中，手眼标定工作是视觉引导机器人技术的必须工序之一，3D视觉传感器识别出的焊点信息是图像像素值，为实现机器人焊接，需要将焊点信息转换为机器人坐标系下的xyz坐标值(即机器人世界坐标)。

步骤5、通过系统自定义的焊接控制逻辑，控制焊接机器人对识别出的待焊接的钢格板中的待焊焊点位置进行焊接。

本发明的方案提供一种基于3D视觉引导技术的钢格板机器人自动焊接方案，利用3D面阵视觉技术，通过自行研发的钢格板焊缝识别定位算法，可通过不大于3次面阵编码激光扫描拍照，实现对钢格板焊缝位置的快速、精准识别定位，并引导焊接机器人完成焊接工作；同时该装置与方法对不同规格的待焊接的钢格板具有较好的适用性，具备一定的柔性化。其中，3D面阵视觉技术，是指利用3D面阵视觉传感器实现对目标物空间点云数据的采集和识别的计算。这样，通过利用3D面阵视觉技术，实现对钢格板焊缝位置的快速、精准识别定位，并引导焊接机器人完成焊接工作，能够替代钢格板的人工焊接方式，提升焊接品质、减小工人劳动强度。并且，3D面阵视觉方式识别焊点，不需要调整参数，利用钢格板焊缝识别定位算法即可自动识别出焊点位置，从而，能够有效解决相关方案中钢格板自动化焊接领域存在的焊接装置适用性、柔性化差，自动焊接效率不高的问题。

经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过设置由承载平台和工装组成的焊接工装平台，将焊接钢格栅所用的原料中的扁钢和扭钢上料后，将扁钢原料分别装卡于栅格扁钢固定调整机构、角定位装置、固定边机构和气动顶紧装置处，启动气动顶紧装置，将扁钢原料搭建成的钢格板框架固定，下一步将扭钢正交栅格扁钢放置，形成待焊接的钢格板；之后，启动面阵3D视觉相机，通过对待焊的钢格板进行若干次快速拍照后，形成待焊接的钢格板3D点云数据；利用3D点云图像视觉处理算法，对待焊接的钢格板3D点云数据进行处理，得到待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标；基于待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，控制焊接机器人对识别出的待焊接的钢格板中的待焊焊点位置进行焊接，实现对待焊接的钢格板的自动焊接，从而，通过利用3D面阵视觉技术，实现对钢格板焊缝位置的定位，并引导焊接机器人完成焊接工作，能够提升焊接品质、减小工人劳动强度。

根据本发明的实施例，还提供了对应于钢格板的机器人自动焊接装置的一种钢格板的机器人自动焊接方法，如图8所示本发明的方法的一实施例的流程示意图。如图8所示，该方法可以包括：步骤S110至步骤S140。

在步骤S110处，在焊接钢格板所用的扁钢和扭钢的原料上料的过程中，先利用所述工装将扁钢原料搭建成钢格板框架并固定，再利用所述工装将扭钢原料与所述钢格板框架中的扁钢正交布置放置，形成待焊接的钢格板。

在步骤S120处，利用所述3D视觉采集单元，对所述待焊接的钢格板进行设定次数的拍照后，形成待焊接的钢格板的3D云数据。

在步骤S130处，对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息。

在一些实施方式中，步骤S130中对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息的具体过程，参见以下示例性说明。

下面结合图9所示本发明的方法中对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理的一实施例流程示意图，进一步说明步骤S130中对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理的具体过程，包括：步骤S210至步骤S240。

步骤S210，将所述待焊接的钢格板的3D云数据转换为RGB图像后，进行灰度图和二值化图的处理，得到第一处理结果。

步骤S220，将所述第一处理结果进行膨胀腐蚀图像处理，得到所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像。

步骤S230，将所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像，通过霍夫变换直线检测算法，拟合得到所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线。

步骤S240，确定所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线的交点，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息。

在本发明的方案中，一种基于3D视觉引导技术的钢格板机器人自动焊接方案，还包括：步骤2、启动面阵3D视觉相机，通过对待焊的钢格板进行若干次快速拍照后，形成待焊接的钢格板3D点云数据。其中，面阵3D视觉相机，即3D面阵视觉传感器，通过激光发生器一次性发射出网格状激光，激光反射光射入相机中进行识别处理，最后形成识别物体的空间点云数据。这样，利用3D面阵视觉传感器，能够通过一次性拍摄(拍摄+数据处理时间一般不超过5秒)，实现对钢格板实物空间点云数据的采集，点云数据是判定目标物空间位姿的依据。无论点激光还是线激光，识别前均需设置适用的钢格板扁钢间距参数，不同规格钢格板识别前均需调整参数。

步骤3、通过自研的3D点云图像视觉处理算法，得到待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标(XY方向平面坐标)、以及高度坐标(Z方向坐标)。

其中，3D点云图像视觉处理算法用于识别定位待焊焊点空间位置，具体的算法处理流程为：3D点云图依次通过常规图像处理算法转换为RGB图像、灰度图、二值化图，再经过对图像采用膨胀腐蚀图像处理算法得出钢格板扁钢和扭钢的骨架，之后通过霍夫变换直线检测算法拟合出扁钢和扭钢的中线，最后通过求得各中线的交点得到待焊接的钢格板中的待焊焊点位置。

这样，通过利用多种图像处理算法，通过对钢格板3D点云数据的计算处理，最终拟合求得了待焊焊点的空间位置，具体可以参见图6和图7所示的例子。图6为对点云数据进行处理后的钢格板焊点位置识别识别效果示意图一，图7为对点云数据进行处理后的钢格板焊点位置识别识别效果示意图二。

在步骤S140处，控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

在一些实施方式中，步骤S140中控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接的具体过程，参见以下示例性说明。

下面结合图10所示本发明的方法中按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接的一实施例流程示意图，进一步说明步骤S140中按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接的具体过程，包括：步骤S310至步骤S320。

步骤S310，利用预先标定好的手眼标定转换矩阵，将所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息中的像素坐标转换为所述焊接机器人的世界坐标。

步骤S320，控制所述焊接机器人按所述焊接机器人的世界坐标进行移动并焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

在本发明的方案中，一种基于3D视觉引导技术的钢格板机器人自动焊接方案，还包括：步骤4、通过已标定好的手眼标定转换矩阵，将待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标转换为焊接机器人世界坐标。

其中，手眼标定工作是视觉引导机器人技术的必须工序之一，3D视觉传感器识别出的焊点信息是图像像素值，为实现机器人焊接，需要将焊点信息转换为机器人坐标系下的xyz坐标值(即机器人世界坐标)。

步骤5、通过系统自定义的焊接控制逻辑，控制焊接机器人对识别出的待焊接的钢格板中的待焊焊点位置进行焊接。

本发明的方案提供一种基于3D视觉引导技术的钢格板机器人自动焊接方案，利用3D面阵视觉技术，通过自行研发的钢格板焊缝识别定位算法，可通过不大于3次面阵编码激光扫描拍照，实现对钢格板焊缝位置的快速、精准识别定位，并引导焊接机器人完成焊接工作；同时该装置与方法对不同规格的待焊接的钢格板具有较好的适用性，具备一定的柔性化。其中，3D面阵视觉技术，是指利用3D面阵视觉传感器实现对目标物空间点云数据的采集和识别的计算。这样，通过利用3D面阵视觉技术，实现对钢格板焊缝位置的快速、精准识别定位，并引导焊接机器人完成焊接工作，能够替代钢格板的人工焊接方式，提升焊接品质、减小工人劳动强度。并且，3D面阵视觉方式识别焊点，不需要调整参数，利用钢格板焊缝识别定位算法即可自动识别出焊点位置，从而，能够有效解决相关方案中钢格板自动化焊接领域存在的焊接装置适用性、柔性化差，自动焊接效率不高的问题。

由于本实施例的方法所实现的处理及功能基本相应于前述装置的实施例、原理和实例，故本实施例的描述中未详尽之处，可以参见前述实施例中的相关说明，在此不做赘述。

经大量的试验验证，采用本发明的技术方案，通过设置由承载平台和工装组成的焊接工装平台，将焊接钢格栅所用的原料中的扁钢和扭钢上料后，将扁钢原料分别装卡于栅格扁钢固定调整机构、角定位装置、固定边机构和气动顶紧装置处，启动气动顶紧装置，将扁钢原料搭建成的钢格板框架固定，下一步将扭钢正交栅格扁钢放置，形成待焊接的钢格板；之后，启动面阵3D视觉相机，通过对待焊的钢格板进行若干次快速拍照后，形成待焊接的钢格板3D点云数据；利用3D点云图像视觉处理算法，对待焊接的钢格板3D点云数据进行处理，得到待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标；基于待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，控制焊接机器人对识别出的待焊接的钢格板中的待焊焊点位置进行焊接，实现对待焊接的钢格板的自动焊接，能够有效解决相关方案中钢格板自动化焊接领域存在的焊接装置适用性、柔性化差，自动焊接效率不高的问题，提升焊接效果。

综上，本领域技术人员容易理解的是，在不冲突的前提下，上述各有利方式可以自由地组合、叠加。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种钢格板的机器人自动焊接装置，其特征在于，包括：焊接工装平台、焊接机器人、3D视觉采集单元和控制单元；所述焊接工装平台，包括：承载平台和工装；所述工装设置在所述承载平台上；其中，

所述控制单元，用于在焊接钢格板所用的扁钢和扭钢的原料上料的过程中，先利用所述工装将扁钢原料搭建成钢格板框架并固定，再利用所述工装将扭钢原料与所述钢格板框架中的扁钢正交布置放置，形成待焊接的钢格板；

所述控制单元，还用于利用所述3D视觉采集单元，对所述待焊接的钢格板进行设定次数的拍照后，形成待焊接的钢格板的3D云数据；

所述控制单元，还用于对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息；

所述控制单元，还用于控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

2.根据权利要求1所述的钢格板的机器人自动焊接装置，其特征在于，所述工装，包括：角定位装置、固定边机构、栅格扁钢固定调整机构和气动顶紧装置；

所述控制单元，利用所述工装将扁钢原料搭建成钢格板框架并固定，包括：

将扁钢原料分别装卡于所述栅格扁钢固定调整机构、所述角定位装置、所述固定边机构和所述气动顶紧装置处，启动所述气动顶紧装置，将扁钢原料搭建成所述钢格板的框架并固定。

3.根据权利要求2所述的钢格板的机器人自动焊接装置，其特征在于，所述固定边机构，包括：挡块；所述挡块，用于固定于所述承载平台上，实现对所述待焊接的钢格板中扁钢的位置进行固定。

4.根据权利要求2所述的钢格板的机器人自动焊接装置，其特征在于，所述栅格扁钢固定调整机构，包括：扁钢定位模块；所述扁钢定位模块上开设有细槽，所述细槽的槽宽大于扁钢原料的厚度，用于实现对所述待焊接的钢格板中的扁钢进行固定；

所述扁钢定位模块的数量为两个以上；两个以上所述扁钢定位模块，错落放置于所述承载平台上，用于适应所述待焊接的钢格板的框架中不同长度的扁钢原料。

5.根据权利要求2所述的钢格板的机器人自动焊接装置，其特征在于，所述气动顶紧装置，包括：扭钢压紧机构、顶升顶紧机构、以及侧面压紧机构；其中，

所述扭钢压紧机构中设置有气缸，用于对所述待焊接的钢格板的框架中的扭钢原料向下压紧，以防焊接过程中扭钢原料与扁钢原料错位；

所述顶升顶紧机构，与所述扭钢压紧机构配合，以保证所述待焊接的钢格板的框架的上下位置固定；

所述侧面压紧机构中设置有气缸，用于整体移动，以适应夹紧适应所述待焊接的钢格板的框架中不同宽度的钢格板。

6.根据权利要求1所述的钢格板的机器人自动焊接装置，其特征在于，所述控制单元，对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息，包括：

将所述待焊接的钢格板的3D云数据转换为RGB图像后，进行灰度图和二值化图的处理，得到第一处理结果；

将所述第一处理结果进行膨胀腐蚀图像处理，得到所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像；

将所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像，通过霍夫变换直线检测算法，拟合得到所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线；

确定所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线的交点，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的钢格板的机器人自动焊接装置，其特征在于，所述控制单元，控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接，包括：

利用预先标定好的手眼标定转换矩阵，将所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息中的像素坐标转换为所述焊接机器人的世界坐标；

控制所述焊接机器人按所述焊接机器人的世界坐标进行移动并焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

8.一种与权利要求1至7中任一项所述的钢格板的机器人自动焊接装置所对应的钢格板的机器人自动焊接方法，其特征在于，包括：

在焊接钢格板所用的扁钢和扭钢的原料上料的过程中，先利用所述工装将扁钢原料搭建成钢格板框架并固定，再利用所述工装将扭钢原料与所述钢格板框架中的扁钢正交布置放置，形成待焊接的钢格板；

利用所述3D视觉采集单元，对所述待焊接的钢格板进行设定次数的拍照后，形成待焊接的钢格板的3D云数据；

对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息；

控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。

9.根据权利要求8所述的钢格板的机器人自动焊接方法，其特征在于，对所述待焊接的钢格板的3D云数据进行图像处理，得到所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置像素坐标和高度坐标，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息，包括：

将所述待焊接的钢格板的3D云数据转换为RGB图像后，进行灰度图和二值化图的处理，得到第一处理结果；

将所述第一处理结果进行膨胀腐蚀图像处理，得到所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像；

将所述待焊接的钢格板中钢和扭钢的骨架图像，通过霍夫变换直线检测算法，拟合得到所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线；

确定所述待焊接的钢格板中扁钢和扭钢的各个中线的交点，作为所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息。

10.根据权利要求8或9所述的钢格板的机器人自动焊接方法，其特征在于，控制所述焊接机器人，按所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息进行焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接，包括：

利用预先标定好的手眼标定转换矩阵，将所述待焊接的钢格板中的待焊焊点位置的定位信息中的像素坐标转换为所述焊接机器人的世界坐标；

控制所述焊接机器人按所述焊接机器人的世界坐标进行移动并焊接，实现对所述待焊接的钢格板的自动焊接。