[发明专利]焊缝的类型判断和定位方法及系统有效

专利信息
申请号: 201810063292.1 申请日: 2018-01-23
公开(公告)号: CN108262583B 公开(公告)日: 2020-10-20
发明(设计)人: 程良伦;常清;王涛;徐金雄 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: B23K37/00 分类号: B23K37/00
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 罗满
地址: 510006 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 焊缝 类型 判断 定位 方法 系统
【说明书】:

发明公开了一种焊缝的类型判断和定位方法,包括以下步骤:投射激光至焊接构件;提取激光在焊接构件上的位置,并形成激光线;获取激光线上预设间距的多个测量点的三维坐标;以上述预设间距从激光线的一端沿激光线的延伸方向依次选取多组测量点直至激光线的另一端,每组测量点均包括激光线上相邻的三个测量点,且三个测量点依次连接形成一个夹角,计算每组测量点形成的夹角的大小,并获取该夹角大小的跳变次数;根据夹角的大小和跳变次数判断焊接构件的焊缝的类型。本发明还公开了一种焊缝的类型判断和定位系统。上述判断方法,准确性高,简单易实施,有利于焊缝类型数据的存储、定位和比较,具有一定的实际应用价值。

技术领域

本发明涉及焊缝检测技术领域,特别是涉及一种焊缝的类型判断和定位方法。此外,本发明还涉及一种焊缝的类型判断和定位系统。

背景技术

焊接构件具有大尺寸、形状复杂等特点,其焊缝轮廓一般通过激光结构光跟踪提取,为了给机器人姿态规划提供良好的认知功能,则需要对焊缝的类型进行检测。

针对焊缝类型识别定位的问题,国内外目前主要有基于神经网络的模式识别和基于纹理特征的方法。基于神经网络模式识别的思想是采集大量的样本,通过建立神经网络,训练样本,然后通过改变权重的算法进行识别;基于纹理特征的方法,是基于图像的某种规律,通过物体表面灰度变化,在图像组的相同类别图像中有同质化的因素。但是这些方法需要采集大量的样本,且计算的时间较长,占用内存较大。

因此如何使焊缝类型检测简单可靠且利于存储,是本领域技术人员目前需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种焊缝的类型判断和定位方法,其根据焊缝的特征情况确认焊缝的类型和位置,准确性高,简单易实施,有利于焊缝类型数据的存储、定位和比较,具有一定的实际应用价值。本发明的另一目的是提供一种焊缝的类型判断和定位系统。

为解决上述技术问题,本发明提供一种焊缝的类型判断和定位方法,包括,

S1:投射激光至焊接构件;

S2:提取激光在所述焊接构件上的位置,并形成激光线;

S3:获取所述激光线上预设间距的多个测量点的三维坐标;

S4:以上述预设间距从所述激光线的一端沿所述激光线的延伸方向依次选取多组测量点直至所述激光线的另一端,每组测量点均包括所述激光线上相邻的三个测量点,且三个测量点依次连接形成一个夹角,计算每组测量点形成的夹角的大小,并获取该夹角大小的跳变次数;

S5:根据所述夹角的大小和跳变次数判断所述焊接构件的焊缝的类型;

优选地,S5具体包括,

当所述夹角的大小由180°跳变至(80°~180°)再跳变至180°,所述夹角发生两次跳变时,所述焊缝为T型焊缝;

当所述夹角的大小由180°跳变至(90°~95°)再跳变至180°再跳变至(90°~95°)再跳变至180°,所述夹角发生四次跳变时,所述焊缝为搭接焊缝;

当所述夹角的大小由180°跳变至(90°~180°)再跳变至0~180°再跳变至180°再跳变至(90°~180°)再跳变至180°,所述夹角发生六次跳变时,所述焊缝为对接焊缝;

其中,所述夹角的大小范围为0~180°,包括端点值。

优选地,还包括,S6:

当所述焊缝为T型焊缝时,所述夹角发生第一次跳变的位置为焊缝位置;

当所述焊缝为搭接焊缝时,所述夹角发生第二次跳变的位置为焊缝位置;

当所述焊缝为对接焊缝时,所述夹角发生第三次跳变的位置为焊缝位置。

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