[發明專利]一種門板焊點識別與焊接路徑規劃方法

在審

• 申請號: 202010310939.3
• 申請日: 2020-04-20
• 公開（公告）號: CN111545955A
• 公開（公告）日: 2020-08-18
• 發明（設計）人: 黎善斌;袁志杰
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: B23K37/00
• 分類號: B23K37/00;B23K37/02;B25J9/16;B25J11/00;B25J19/04;G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 何淑珍;江裕強

1.一種門板焊點識別與焊接路徑規劃方法，其特征在于，包括：

對汽車門板圖像進行打標簽處理以確定汽車門板圖像中的焊點類型和位置，獲得經打標簽處理的數據集；

建立yolo網絡模型，將數據集輸入yolo網絡模型進行訓練；

將待檢測的焊點圖片輸入訓練好的yolo網絡模型中檢測，以識別出各焊點的類型并獲得各焊點的位置坐標；

通過路徑規劃算法進行路徑規劃以獲得焊接路徑。

2.根據權利要求1所述的種門板焊點識別與焊接路徑規劃方法，其特征在于，在進行所述對汽車門板圖像進行打標簽處理進行打標簽處理前，先使用高斯濾波器對含有焊點的汽車門板圖像進行濾波，濾波前和濾波后圖像中每個點的灰度值分別用f(x,y)、f_s(x,y)表示，濾波公式為：

f_s(x,y)＝f(x,y)*G(x,y,σ)

其中，G(x,y,σ)為二維高斯公式、x、y、σ分別代表橫坐標，縱坐標，標準差。

3.根據權利要求1所述的一種門板焊點識別與焊接路徑規劃方法，其特征在于，采用打標簽工具LabelImg進行所述打標簽處理。

4.根據權利要求1所述的一種門板焊點識別與焊接路徑規劃方法，其特征在于，所述建立yolo網絡模型，將數據集輸入yolo網絡模型進行訓練，具體包括：

YOLO網絡模型把輸入圖像劃分為S*S個格子，每個柵格都預測B個邊界框，每個邊界框都包含5個預測值，分別為x、y、w、h和confidence，其中,x、y表示邊界框的中心與柵格邊界的相對值，w、h分別表示邊界框的寬度和高度相對于整幅圖像寬和高的比例，confidence為邊界框的置信度。

5.根據權利要求1所述的一種門板焊點識別與焊接路徑規劃方法，其特征在于：所述路徑規劃算法為蟻群算法，使用所述蟻群算法進行路徑規劃的具體步驟如下：

確定約束條件，

蟻群初始化，設置螞蟻數量為n，選擇螞蟻的起點，

信息素初始化，對所有螞蟻設置初始禁忌表，

初始化后的螞蟻k根據各路徑點上的信息素濃度以概率來確定下個焊點的分配路徑，并填充禁忌表，

判斷焊點是否分配完畢，若尚未分配完畢，則返回確定下個焊點的分配路徑，若已分配完畢，則更新信息素，

判斷是否滿足終止條件，若尚未滿足，則返回執行信息素初始化并對所有螞蟻設置初始禁忌表，若已滿足，則輸出焊點分配結果，即可得到焊接路徑。

6.根據權利要求5所述的一種門板焊點識別與焊接路徑規劃方法，其特征在于：所述約束條件包括兩個，第一個約束條件為設置每臺機器人分配的焊點數的上限值，第二個約束條件表示每個焊點只能分配給一臺機器人焊接。

7.根據權利要求5所述的一種門板焊點識別與焊接路徑規劃方法，其特征在于，所述概率的公式如下：

概率

其中τ_ij表示焊點i到機器人j路徑上的信息素的濃度；表示焊點與機器人之間的距離強度因子，α為信息素啟發因子，其值的大小表明信息素的作用程度；β為啟發函數的重要程度因子，其值越大，螞蟻選擇離它近的焊接機器人的可能性也越大，s表示螞蟻k可選擇分配的焊接機器人集合；p表示螞蟻k選擇焊點i分配給機器人j的概率，τ_s表示焊點i到集合s的濃度，表示焊點i到集合s中機器人的距離強度因子。

8.根據權利要求5所述的一種門板焊點識別與焊接路徑規劃方法，其特征在于：所述終止條件為滿足最大迭代次數。