[發明專利]一種激光軟釬焊系統焊接過程中自動配準及質量檢測方法

有效

• 申請號: 201811043491.2
• 申請日: 2018-09-07
• 公開（公告）號: CN109447941B
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發明（設計）人: 陳智華;高鵬;張濤;王以松
• 申請（專利權）人: 武漢博聯特科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/30;G06T7/70;G06N3/04
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 裘暉;林梅繁

1.一種激光軟釬焊系統焊接過程中自動配準及質量檢測方法，其特征在于包括以下步驟：

S1、將第一塊焊盤設于標準位置，截取圖像采集視窗內焊盤圖片中的一塊正方形區域作為模板區域，并獲取模板的圓投影向量；

S2、當后續焊盤進入圖像采集視窗內時，在圖像采集視窗內尋找步驟S1的模板區域，將模板區域內的子圖作為待匹配圖像的子圖，計算待匹配圖像的子圖的圓投影向量，并與步驟S1所獲取的模板的圓投影向量進行對比，確定與模板的圓投影向量最相似的子圖作為模板區域在該待匹配圖像中的位置；

S3、根據模板在后續焊盤的位置計算后續焊盤相對于第一塊焊盤的旋轉量和平移量，并以此來修正焊點坐標，完成焊盤配準；

S4、焊接完成后，采集焊接后焊點位置圖片并進行處理，獲得處理后的圖片數據；

S5、將處理后的圖片數據送入卷積神經網絡，獲取焊點的質量檢測結果；

步驟S1中，以模板區域的內切圓心為起點，向外擴展圓環，第一個圓環半徑為1個像素，相鄰圓環半徑間隔1個像素，直到圓的半徑達到模板內切圓半徑，并采用圓投影算法計算各個圓環上像素點的均值，獲取模板的圓投影向量；

步驟S2中，匹配算法過程為：獲得后續焊盤的圖片作為待匹配圖像，從待匹配圖像中獲得與步驟S1中模板大小相同的待匹配圖像的子圖及其圓投影向量；將待匹配圖像的子圖的圓投影向量與步驟S1中模板的圓投影向量進行對比；遍歷待匹配圖像獲得更多待匹配圖像的子圖及其圓投影向量，將圓投影向量最相似的子圖作為匹配成功的子圖，子圖在待匹配圖像中的位置作為模板區域在該待匹配圖像中的位置，獲得匹配成功的子圖內切圓坐標以及模板的內切圓坐標。

2.根據權利要求1所述的自動配準及質量檢測方法，其特征在于，圓投影向量的數學模型為：

P_r＝[P_r(0)，P_r(1)，P_r(2)，P_r(3)，.....，P_r(R)] (2)

其中，r表示圓的半徑，S_r表示落在半徑為r的圓上的像素個數，T(r cos q_i，r sin q_i)表示在(r cos q_i，r sin q_i)處的像素值；P_r(r)為半徑為r處的圓投影，R為圖片內切圓半徑。

3.根據權利要求1所述的自動配準及質量檢測方法，其特征在于，步驟S5包括：

S51、將處理后的圖片數據送入卷積神經網絡，進行卷積和池化處理，得到特征數據；

S52、將特征數據通過全連接層進行分類檢測，獲取焊點的質量檢測結果。

4.根據權利要求3所述的自動配準及質量檢測方法，其特征在于，卷積數學模型如下：

S(t)＝∫x(t-a)w(a)da (3)

s(t)＝∑_ax(t-a)w(a) (4)

其中，式(3)中S(t)表示微積分中卷積表示式，在信號x(t)和w(t)中將函數的自變量由t改為a，同時將信號x(a)先翻轉得到x(-a)，再平移t得到x(t-a)；式(4)代表卷積的離散形式；式(5)為卷積神經網絡中卷積的操作，其中n_in為輸入矩陣的個數，或者是張量最后一維的維數，X_k代表著k個輸入矩陣，即實際中焊點焊后的圖片數據；W_k代表著卷積核的第k個子卷積核矩陣，s(i，j)即卷積核W對應的輸出矩陣的對應位置的元素的值。

5.根據權利要求3所述的自動配準及質量檢測方法，其特征在于，全連接層數學模型如下：

其中，w_ij是特征權重，Θ是激活函數閾值，f為激活函數，激活函數為Sigmoid函數。

6.根據權利要求3所述的自動配準及質量檢測方法，其特征在于，卷積神經網絡設置兩個卷積層。