[发明专利]基于轻量级目标检测网络的激光视觉实时焊缝跟踪方法

说明书

本发明公开了一种基于轻量级目标检测网络的激光视觉实时焊缝跟踪方法，该方法包括：焊接前，工业相机采集初始焊缝图像并传输到嵌入式工控机，获取初始焊缝特征点的像素坐标值，得到焊缝的起始位置；构建轻量级目标神经网络；焊接时，工业相机持续采集焊缝图像并发送到嵌入式工控机，采用轻量级目标神经网络提取出焊缝图像中焊缝特征点的像素坐标值；通过焊缝特征点的像素坐标值得到机器人要到达的焊接位置，将机器人的焊接位置与当前位置进行做差，将偏差值发送到控制柜，进而控制机器人的焊枪沿着焊缝进行自动跟踪运动。本发明通过轻量级目标神经网络对焊缝图像进行检测，解决了现有的焊缝跟踪方法在资源限制的设备上检测实时率不高的问题。

技术领域

本发明属于焊缝跟踪技术领域，具体涉及一种基于轻量级目标检测网络的激光视觉实时焊缝跟踪方法、存储介质及系统。

背景技术

焊接工艺作为工业制造的重要组成部分，被广泛应用于汽车加工、船舶制造、通用机械等行业中。随着工业自动化的发展，高效率、自动化的机器人焊接在工业生产中得到了广泛的应用，从而解决了传统手工焊接工作环境恶劣，生产劳动强度大，焊接的质量不稳定等问题。传统的焊接机器人主要使用示教编程的工作模式进行焊接。该方法不仅不够灵活，还难以满足焊接加工的高精度要求。所以，随着深度学习技术和激光视觉技术的迅速发展，结合机器人和激光视觉传感器来进行焊缝跟踪的焊接方式逐渐取代传统的机器人示教的焊接方式。

基于激光视觉系统的焊缝跟踪方法首先通过算法从激光视觉传感器所获取的图像数据中检测出焊缝的位置。然后根据所述焊缝的位置控制机器人高效、精准的完成焊接工作。

然而，由于焊缝跟踪对实时性的要求很高，所以目前存在的基于激光视觉系统的焊缝跟踪方法需要较大的计算开销，在资源限制下会导致焊缝跟踪的实时性降低，从而无法满足焊缝跟踪的实时性要求，影响焊接的精度。

发明内容

本发明的目的是为了克服以上现有技术存在的不足，提供了一种基于轻量级目标检测网络的激光视觉实时焊缝跟踪方法，该方法通过轻量级目标检测网络有效的解决了现有焊缝跟踪方法需要较大的计算开销，在资源受限的设备下会导致焊缝跟踪的实时性不高，从而影响焊接精度的问题。

同时，本发明的另一目的是提供一种存储介质。

同时，本发明的再一目的是提供一种基于轻量级目标检测网络的激光视觉实时焊缝跟踪系统。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于轻量级目标检测网络的激光视觉实时焊缝跟踪方法，包括以下步骤：

S1、焊接工作开始前，所述激光视觉传感器中的工业相机采集以激光条纹表征的初始焊缝图像并传输到所述嵌入式工控机，所述嵌入式工控机对所述初始焊缝图像进行初始化处理，获取到所述初始焊缝图像中的初始焊缝特征点的像素坐标值，并转换为所述焊接机器人基坐标系下的三维坐标值，得到焊缝的起始位置；

S2、构建教师网络和学生网络，采用预处理后的焊缝图像数据集对所述教师网络进行训练，得到优化后的教师网络模型，采用知识蒸馏提取所述优化后的教师网络模型训练获得的知识并迁移到所述学生网络，得到初步优化的学生网络模型，最后应用卷积核裁剪的方法去除所述初步优化的学生网络模型中冗余的参数，得到最优的学生网络模型，并将所述最优的学生网络模型作为所述轻量级目标检测网络；

S3、焊接工作开始时，所述工业相机持续采集焊缝图像并发送到所述嵌入式工控机，采用所述轻量级目标检测网络对采集的焊缝图像进行处理，提取出采集的焊缝图像中焊缝特征点的像素坐标值；

S4、将步骤S3获取的所述焊缝特征点的像素坐标值转换成所述焊接机器人基坐标系下的三维坐标值，得到所述焊接机器人需要到达的焊接位置，将所述焊接位置与当前焊接机器人位置进行做差，将得到的偏差值实时发送到所述焊接机器人控制柜，所述焊接机器人控制柜进而控制所述焊接机器人的焊枪沿着焊缝进行跟踪运动，从而完成对焊缝的实时自动跟踪。