[发明专利]一种基于ToF的焊缝识别方法

说明书

本发明公开了一种基于ToF的焊缝识别方法，包括：获取原始焊缝图像；对振幅图像进行预处理；对预处理后的振幅图像进行局部阈值二值化处理得到二值化图像；提取二值化图像的边缘特征；对边缘图像进行拉东变换，并且基于焊缝的外观条件，识别出焊缝图像；通过识别出的焊缝图像，获取焊缝的二维信息，再结合对应的深度信息，求出焊缝的三维坐标；构建世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系之间的转换关系；根据转换关系，将焊缝三维坐标转换为世界坐标系下的空间坐标；本方法能够提高焊缝识别的效率和准确率。

技术领域

本发明涉及焊缝识别技术领域，特别是涉及一种基于ToF的焊缝识别方法。

背景技术

焊接是机械加工业中必不可少的基础制造技术之一，被广泛应用到现代制造业中，如海工船舶、航空航天、轨道交通等领域。如今已进入智能制造时代，传统的手工焊接早已不能满足相关设备加工精度与效率的要求，焊接技术的自动化、智能化已成为市场主流。

常见的自动化焊接方法主要为“手动示教-记忆再现”，仍需要技术人员通过示教器操控焊接机器人完成焊接。即通过记录示教的路径或轨迹，焊接机器人能够重复完成操作，但在焊接开始之前需要确定焊缝的类型和位置。因此，当焊缝较多或焊接工艺复杂时，人工示教操作很难满足焊接要求。

为实现高精度智能焊接，自动化焊接方法常常需要配合焊缝识别技术。常见的焊缝识别技术分为接触式和非接触式，其中基于机器视觉的非接触式焊缝识别技术在工业生产中的应用较为广泛。但以机器视觉为主要代表的非接触式焊缝识别技术往往较为复杂，需要多重滤波方式去除图像噪音、复杂的焊缝特征提取算法识别焊缝，且很难获取精准的焊缝三维信息。而接触式的焊缝识别技术，因其精度低、故障率高、无法区分焊缝表面障碍物等缺点，并未得到广泛应用。

传统的三维成像技术包括双目立体视觉技术和结构光技术。专利CN 112059363 A公开了一种基于双目视觉测量的无人爬壁焊接机器人及其焊接方法，该测量方法能够精准引导焊接机器人到达焊缝位置。虽然双目立体视觉技术的精度高成本低，但是计算量较大，对算法的要求较高，对使用的环境也有一定的限制；其主要挑战在于如何解决对应问题，即在图像中给定一个点，如何在另一个相机中找到相同的点。在建立起对应关系之前，无法准确的确定差异，也就无法确定目标的三维信息。此外，专利CN 108335286 A还公开了一种基于双线结构光的在线焊缝成型视觉检测方法。所述结构光法，通过投影仪主动投影具有特定特征的光信号到被测物体表面。具有特定特征的光信号由于物体表面自身的凹凸情况而产生一定的形变，即被调制，然后摄像机对被调制的光信号进行再次采集，之后通过三角测量原理确定目标的深度信息。而飞行时间测距最早应用在超声测距仪上，其原理为：向被测物体发射可调制的红外光线，经接收端接收，通过分析发射光线与接收光线的相位差和时间差，从而快速准确的获得待测物体的深度信息。再结合传统摄像头的拍摄，能够得到物体的三维信息。随着精密电子技术和微电子工艺的发展，解决了基于ToF技术的摄像头的分辨率低、噪点多、成本高的问题后，基于高性能光电子的飞行测距法在各领域得到了广泛的应用。如机器人导航、自动驾驶、超分辨成像、非视域成像以及工业检测等领域，此外飞行时间测距法在机器视觉领域也显示出极大的潜力。通过查阅大量文献资料得知，基于飞行时间测距法的焊缝识别技术开发与应用尚属国内空白，其优势在于得到焊缝的中心线之后，就可以直接在深度图像中确定所对应焊缝的深度信息。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于ToF的焊缝识别方法，该方法能够提高焊缝识别的效率和准确率。

为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于ToF的焊缝识别方法，包括如下步骤：

步骤S1、通过基于ToF技术的摄像头获取待处理焊件的原始焊缝图像，所述原始焊缝图像包括；振幅图像和深度图像；

步骤S2、对步骤S1中获取的振幅图像进行预处理，得到预处理后的振幅图像；