[发明专利]基于机器视觉进行自动化喷胶的方法及系统

说明书

本发明提供一种基于机器视觉进行自动化喷胶的方法及系统，采用了三维相机对待喷胶工件进行点云采集，因此能够得到待喷胶的汽车内饰的三维信息；由于对采集到的三维点云进行了点云滤波、下采样、点云拼接、点云分割等预处理，因此能够提高后续轨迹生成步骤的运算效率及精度；基于采集到的三维点云生成了三维网格模型，并进一步基于三维网格模型生成了喷胶轨迹及喷胶参数，因此，本发明的方法及系统能够通过实时拍摄自动生成喷胶轨迹，并通过喷胶机器人进行自动化喷胶，因此可以对多种具有不同表面的汽车内饰进行自动化喷胶，且汽车内饰在预定工作范围内可以任意角度放置在任意位置，大大提高了生产效率。

技术领域

本发明属于智能喷胶技术领域，具体涉及一种基于机器视觉进行自动化喷胶的方法及系统。

背景技术

汽车内饰是汽车内部所用的汽车产品，包括汽车方向盘套、汽车坐垫、汽车脚垫、汽车收纳箱等，汽车内饰的制作过程通常为在成型的汽车内饰工件上复合上特定材质的皮革或面料，从而构成最终的汽车内饰产品，在上述的复合过程中，需要在汽车内饰的表面进行喷胶操作。汽车内饰有许多种，相应地，有多种不同形状的汽车内饰需要进行喷胶操作，因此在实际生产过程中，经常需要根据不同的汽车内饰通过人工干预来切换喷胶方式以及喷胶参数，费时费力且生产效率低。并且，随着技术发展和产品需求的提高，喷胶操作的空间轨迹越来越复杂，精度要求也越来越高，传统人工喷胶方式已难以满足需求，需要通过机器视觉来对喷胶操作进行更精确的定位引导，因此，出现了基于2D机器视觉一些自动化方法。

但是，由于2D机器视觉无法获得物体的空间坐标信息，所以不支持与形状相关的测量，诸如物体平面度、表面角度、体积，或者区分相同颜色的物体之类的特征，或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分，而且2D机器视觉测量物体的对比度，这意味着特别依赖于光照和颜色/灰度变化，测量精度易受变量照明条件的影响，因此，基于2D机器视觉的方法难以满足上述的喷胶操作的需要。

相比2D机器视觉，3D机器视觉具有多项优势，然而，目前还缺乏基于3D机器视觉对汽车内饰进行自动化喷胶的方法。

发明内容

为解决上述问题，提供一种基于机器视觉进行自动化喷胶的方法及系统，本发明采用了如下技术方案：

本发明提供了一种基于机器视觉进行自动化喷胶的方法，基于机器视觉通过喷胶机器人对放置在预定工作范围内的待喷胶汽车内饰进行喷胶操作，其特征在于，包括步骤S1，通过三维相机对汽车内饰进行点云采集，得到基于相机坐标系的点云数据；步骤S2，对点云数据进行预处理，得到基于相机坐标系的汽车内饰的三维点云；步骤S3，基于三维点云生成基于机器人坐标系的三维网格模型；步骤S4，基于三维网格模型以及预先设定的喷胶工艺参数，生成喷胶轨迹以及喷胶轨迹参数；步骤S5，基于喷胶轨迹以及喷胶轨迹参数通过喷胶机器人对汽车内饰进行喷胶操作。

本发明提供的基于机器视觉进行自动化喷胶的方法，还可以具有这样的技术特征，其中，三维相机采用双目视觉方案、三维结构光方案、TOF方案、激光三角法方案中的任意一种或几种的组合。

本发明提供的基于机器视觉进行自动化喷胶的方法，还可以具有这样的技术特征，其中，步骤S1包括如下子步骤：步骤S1-1，通过所述三维相机从不同视点对汽车内饰进行多次拍摄，得到多个深度图；步骤S1-2，将多个深度图转换为多个部分点云；步骤S1-3，将多个部分点云进行点云拼接，得到三维点云，其中，多个深度图完全覆盖预定工作范围。

本发明提供的基于机器视觉进行自动化喷胶的方法，还可以具有这样的技术特征，其中，所述步骤S2包括如下子步骤：步骤S2-1，对点云数据进行点云滤波；步骤S2-2，对点云数据进行下采样；步骤S2-3，对点云数据进行特征描述及提取，得到点云特征；步骤S2-4，基于点云特征，对点云数据进行点云拼接，得到三维点云；步骤S2-5，基于点云特征，对三维点云进行点云分割，去除汽车内饰的轮廓以外的点云。