[发明专利]一种基于点云的钢格板焊缝自动检测方法

权利要求书

1.一种基于点云的钢格板焊缝自动检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S1，获取焊缝数据：利用工业相机和红外激光线对钢格板进行扫描，获得焊缝数据；

步骤S2，点云降采样：读取数据，使用VoxelGrid体素滤波器对读取的点云数据进行降采样；

步骤S3，分割出框面点云集：基于随机采样一致性算法(RANSAC)提取点云中较大的平面，通过Segmentation不断对点云数据进行提取分割，并获取平面的参数数据；在剩余不到60％点云数据时，则不再使用基于随机采样的分割方法；

步骤S4，分割出焊面点云集：对步骤S3中余下的不到60％的点云数据进行滤波，去除离群点；滤波后对剩下的点云进行欧式聚类分割，同时使用模型估计分割出的点云平面模型参数；

步骤S5，确定框面：基于平面方程系数，确定所要焊的一面的平面的集合；依据平面中的极值点与S3步骤中分割的较大平面的距离，确定所要焊的另一面；

步骤S6，确定焊面和焊缝起始端；

步骤S7，确定起始焊点、中间焊点、结束焊点和安全点；

步骤S8，坐标转换：将点云数据和焊点和安全点，经过坐标转换，建立根据以前进方向为X，焊接方向为Z的坐标系。

2.根据权利要求1所述的一种基于点云的钢格板焊缝自动检测方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

S4-1、使用统计滤波器StatisticalOutlierRemoval对余下的不到60％的点云数据进行滤波，去除离群点；

S4-2、滤波后对剩下的点云进行欧式聚类分割，对于空间中的一点P，通过Kd-Tree临近搜索算法找到K个距离P点最近的点，这些点中距离小于设定阈值的便聚合到集合Q中；

S4-3、若Q中元素不在增加，整个聚类过程便结束；否则，在选取集合Q以外的点，重复S4-1和S4-2，直到Q中元素不再增加；

S4-4、分割点云同时使用随机采样平面模型估计分割出的点云平面模型参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于点云的钢格板焊缝自动检测方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：

S5-1、根据平面方程系数，即平面法向量方向，平面法向量更靠近x，y，z中某一轴，则说明平面更垂直于某一轴，根据所有平面与x，y，z轴的垂直倾向，对所有平面进行分类，其中平面最多的一类，确定为所要焊的一面的平面的集合；

S5-2、根据钢格板结构可以得到，框面与构成焊缝的另一面最靠近框面的点距离一定最短；则算法根据这一类平面中的极值点，与S3步骤中分割的较大的平面的距离，进行筛选和判断，得到较大面中唯一的最大框面，即所要焊的另一面。

4.根据权利要求1所述的一种基于点云的钢格板焊缝自动检测方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括：

S6-1、根据确定的框面，对另一边平面的集合，在通过两平面是否几乎垂直，进一步排除非焊面的平面，确定焊缝另一边的面；

S6-2、通过构成焊缝的两平面，可以计算出焊缝的方向向量，可以得到焊缝与x，y，z轴的靠近情况；

S6-3、根据靠近情况，进一步，根据焊面极值点在焊缝靠近轴的值，得到焊缝略微大于焊接长度的直线线段，焊接点则位于该线段上；

S6-4、根据激光扫描得到点云的特点，焊面上部完整，底部不完整，及上部点云多，下部点云少；可以取三个焊面，根据过焊面中心点的垂直于焊面和框面的面，将焊面分成两部分，得到一部分的点云数，判断是否大于另一部分，若大于，则该部分为焊面的上部分；再进一步确定，焊缝线段开始的端点；

S6-5、根据焊面法向量的方向，对于某轴的倾向性，根据焊面在该轴的极值对焊面和焊缝端点进行排序，以便按顺序输入深度，得到中间和结束焊点。

5.根据权利要求4所述的一种基于点云的钢格板焊缝自动检测方法，其特征在于，所述步骤S6还包括：根据相邻焊缝之间的距离，对两焊缝距离过小的焊缝中，排除焊缝相对不垂直于框面的杂质。