[发明专利]基于机器视觉的金属结构件焊缝识别方法、系统及设备

权利要求书

1.一种基于机器视觉的金属结构件焊缝识别方法，其特征在于，包括：

从金属结构件的三维模型中提取ROI区域；所述ROI区域为包含所述三维模型中面与面之间的交线或者分部件之间的接合线的区域；

对所述金属结构件上所述ROI区域进行图像捕捉；

对捕捉到的图像进行直线提取，得到直线集合；

根据直线集合中每条直线的位置，将满足位置条件的直线筛选出来构成焊缝集合；

将所述焊缝集合中每条焊缝的图像坐标转换到三维模型的世界坐标中，并将进行坐标转换后的焊缝传输到所述三维模型中。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属结构件焊缝识别方法，其特征在于，从金属结构件的三维模型中提取ROI区域，具体包括：

获得所述三维模型的STEP/STP文件；

采用STEP/STP文件读取器对STEP/STP文件进行点、线和面的读取，提取到所述三维模型中ROI区域。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属结构件焊缝识别方法，其特征在于，对所述金属结构件上所述ROI区域进行图像捕捉，具体包括：

采用机械手将面阵相机移动到所述金属结构件上所述ROI区域的对应位置；

采用所述面阵相机对所述金属结构件上所述ROI区域进行图像捕捉。

4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属结构件焊缝识别方法，其特征在于，对捕捉到的图像进行直线提取，得到直线集合，具体包括：

对捕捉到的图像依次进行亮度矫正、中值滤波和形态学处理，得到预处理后的图像；

采用Canny算法对预处理后的图像进行轮廓检测；

采用霍夫直线查找算法对轮廓检测后的图像进行直线查找，将查找到的直线，以及各查找到的直线与面阵相机的距离存储到所述直线集合，并依据所述ROI区域依次标记所述直线集合中位于金属结构件的顶部、侧面或底部的直线。

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的金属结构件焊缝识别方法，其特征在于，对捕捉到的图像依次进行亮度矫正、中值滤波和形态学处理，得到预处理后的图像之前，还包括：

采用张正友标定法确定捕捉到的图像的相机坐标系。

6.根据权利要求4所述的基于机器视觉的金属结构件焊缝识别方法，其特征在于，所述位置条件包括直线位于所述金属结构件的底部、直线为两个侧面的交线和直线位于所述金属结构件的顶部。

7.一种基于机器视觉的金属结构件焊缝识别系统，其特征在于，包括：

ROI区域提取模块，用于从金属结构件的三维模型中提取ROI区域；所述ROI区域为包含所述三维模型中面与面之间的交线或者分部件之间的接合线的区域；

图像捕捉模块，用于采用面阵相机对所述金属结构件上所述ROI区域进行图像捕捉；

直线提取模块，用于对捕捉到的图像进行直线提取，得到直线集合；

焊缝筛选模块，用于根据直线集合中每条直线的位置，将满足位置条件的直线筛选出来构成焊缝集合；

坐标转换模块，用于将所述焊缝集合中每条焊缝的图像坐标转换到三维模型的世界坐标中，并将进行坐标转换后的焊缝传输到所述三维模型中。

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行根据权利要求1至6中任一项所述的方法。