[发明专利]一种基于机器人示教点信息的涂胶在线检测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器人示教点信息的涂胶在线检测方法，将机器人涂胶轨迹中的胶枪头轨迹点作为示教点信息，通过该先验信息，提取胶条轮廓，本方法包括以下步骤：示教点坐标转换，将示教点坐标信息转换到图像坐标系下；示教点位置校正，将涂胶外部的示教点校正到内部；示教点插值运算，选取关键点，关键点包括起始点、待搜索点、终止点；利用上述步骤中得到的关键点，在沿涂胶方向，采用卷积算法提取涂胶图像的边界；对检测到的边界利用追踪方法进行边界校正；从而实现对被涂胶条边缘的提取，直观分析胶条的连续性。

主权项

1.一种基于机器人示教点信息的涂胶在线检测方法，其特征在于，所述涂胶检测方法包括如下步骤：步骤a、示教点坐标转换：通过标定过程，将机器人坐标系下的示教点的三维坐标点，转换成相机坐标系下的二维坐标；步骤b、示教点校正:1)根据灰度值判断初始示教点是否需要校正：以相邻两示教点的连线作为中心线，分别向两侧选取相同大小的区域，计算出两侧区域对应的最小灰度值；选取胶枪头处一点，计算出以该点为中心的邻域U(8)的平均灰度值；若两侧区域对应的的最小灰度值与平均灰度值相近，则认为在示教点两侧区域内的点是涂胶内部的点，否则为背景点，认为所述中心线已经偏出涂胶，需要进行校正；2)校正示教点：若判断中心线已经偏离涂胶，且至少有一侧区域内的点是涂胶内部的点，则将示教点移到此涂胶内部区域中，使其符合是涂胶内部的点，完成示教点校正；否则若两侧区域都没有涂胶内部点，则认为此处为断胶；3)对其余的示教点依次进行迭代,将所有示教点校正到涂胶内部；步骤c、关键点的选取:选取校正后n个示教点中机器人位姿反馈时间最早的示教点作为起始点，机器人位姿反馈时间最晚的示教点作为终止点，计算涂胶的平均曲率；将所有校正后的示教点按时间反馈顺序进行首尾相接求出涂胶轨迹线，对涂胶轨迹线进行采样，选取出涂胶的关键点；步骤d、提取涂胶图像的边界:从起始点开始，在沿涂胶的法线方向上，以相邻两关键点的连线作为中心线，分别向两侧选取相同大小的区域，在两个区域内做卷积运算；并在其余关键点的两侧区域依次进行卷积运算，得出灰度、梯度的特征；计算所有关键点两侧区域的平均灰度值，从起始关键点开始向两侧区域内寻找灰度值大于平均灰度值的位置，形成新区域Uscl，Uscr；计算新区域Uscl、Uscr的最大梯度值，则最大梯度值所在的点为区域Uscl、Uscr内涂胶的左右边界的位置；对其余关键点连线的两侧区域重复上述计算过程，寻找不同区域内的边界位置，直到求出所有区域的边界；所述涂胶检测方法还包括步骤e：步骤e、基于追踪的方法对涂胶边界位置校正：①将上述步骤检测出的边界区域分为n段，设置上、下边界的容错区域，即上、下边界的检测结果在容错区域内部的，则认为是涂胶边界检测正常的；若检测边界在容错区域外部的，即认为是涂胶边界检测有误或者涂胶质量有问题；②由于相邻涂胶段的边界是连续的，相邻涂胶段的检测边缘的位置应该是十分接近的，基于这一特征，对检测边界在容错区域外部的涂胶段进行边界位置校正：所述边界位置校正首先从检测结果中选出检测结果为正常的涂胶段，以该涂胶段为起始点，分别向前和向后两个方向依次校正；③所述向前校正，首先选取当前的涂胶段dj，j∈[1,n]和前一段的涂胶段dj‑1，计算当前相邻两段的上边界的差值和下边界的差值；设置阈值，若上边界的差值超出阈值，则需要校正第j‑1段上边界的检测边界，若下边界的差值超出阈值，则需要校正第j‑1段下边界的检测边界；反之，则认为第j‑1段的边界检测正确；若第j‑1段需要校正，则应该以第j段的检测结果为基础，校正上边界检测结果时，寻找边缘可能出现跳变的距离峰值，以此距离峰值为范围，划定上边界的搜索区域，在该搜索区间内寻找最大梯度，作为最可能是上边界的位置，替换掉检测错误的上边界；同理，校正下边界检测结果时，同样，划定下边界的搜索区域，寻找最大梯度位置替代检测错误的下边界；④所述向后校正，首先选取当前的涂胶段和后一段的涂胶段，计算当前相邻两段的上边界的差值和下边界的差值；并重复步骤③过程；⑤重复上述步骤，对[j+1,n]涂胶段进行校正，完成整个涂胶的校正。