[發明專利]一種焊接機器人的視覺識別系統

在審

• 申請號: 202210423761.2
• 申請日: 2022-04-21
• 公開（公告）號: CN114862775A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 巫飛彪;張少華
• 申請（專利權）人: 廣州東焊智能裝備有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T5/40;G06T7/90;G06N3/04;G06N3/08;B23K37/00
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所 11399
• 代理人: 趙銀萍

1.一種焊接機器人的視覺識別系統，其特征在于，包括：

視覺傳感模塊，采集焊縫圖像，并對所述焊縫圖像進行增強處理、噪聲處理和數據格式轉換處理；

焊縫圖像處理模塊，接收經所述視覺傳感模塊增強處理、噪聲處理和數據格式轉換處理后的焊縫圖像；進行預處理，提取焊縫區域；焊縫圖像的預處理包含焊縫區域選取、圖像灰度化、灰度直方圖均衡化和圖像濾波；

控制模塊，接收所述焊縫圖像處理模塊預處理的焊縫圖像，并發送至焊接機器人運行的控制器，實現對焊縫的焊接操作。

2.如權利要求1所述的焊接機器人的視覺識別系統，其特征在于，所述視覺傳感模塊包括：

增強處理子模塊，用于將焊縫圖像轉換到色調分量H、飽和度分量S和亮度分量V空間；估計圖像照度分量，在馬爾可夫隨機場模型下，計算出焊縫本身的三基色模式RGB的分量計算出焊縫本身的三基色模式RGB的分量根據尺度增強算法求出三基色模式RGB的分量；

噪聲處理子模塊，用于通過反向傳播神經網絡訓練出預測焊縫圖像的局部區域與參考噪聲區域，根據所述相似度值計算所述局部區域進行雙邊濾波時所需的標準差，實現焊縫圖像的自適應雙邊濾波，降低焊縫圖像的噪聲；

數據格式轉換處理子模塊，用于實現所述噪聲處理子模塊得到的降噪焊縫圖像由模擬到數字圖像的轉換。

3.如權利要求2所述的焊接機器人的視覺識別系統，其特征在于，所述增強處理子模塊包括：

焊縫圖像轉換單元，用于將焊縫圖像轉換到色調分量H、飽和度分量S和亮度分量V三個分量的空間，飽和度分量S為一比例值；亮度分量V為焊縫圖像RGB中的最大值；

反射分量獲取單元，將亮度分量V提取出之后，根據得到的原始焊縫圖像，對焊縫圖像在色調分量H、飽和度分量S和亮度分量V顏色空間下的亮度圖像采用具有保邊特性的引導濾波進行平滑處理，估計圖像照度分量，然后在馬爾可夫隨機場模型下，根據對尺度增強算法原理求解包含較多有效細節信息的反射分量圖像，進而計算出焊縫本身的三基色模式RGB的分量；

有線性拉伸校正單元，用于實現亮度分量V進行增強后，使得飽和度分量S發生變化，對飽和度分量S進行有線性拉伸校正；

校正和轉換單元，用于在色調分量H、飽和度分量S和亮度分量V空間將焊縫圖像的亮度進行增強并對飽和度進行校正之后，再把焊縫圖像由色調分量H、飽和度分量S和亮度分量V空間轉換到三基色模式RGB空間，完成對焊縫圖像的增強處理。

4.如權利要求2所述的焊接機器人的視覺識別系統，其特征在于，所述噪聲處理子模塊包括：

焊縫圖像數據集構建單元，用于獲取增強處理的焊縫圖像，通過反向傳播神經網絡掃描整個焊縫圖像得到局部焊縫圖像構成的數據集；

反向傳播神經網絡訓練單元，用于通過反向傳播神經網絡訓練出預測焊縫圖像的局部區域與參考噪聲區域，得到反向傳播神經網絡訓練對集合；從訓練對集合中，選擇一個訓練對，將輸入向量值，送入反向傳播神經網絡的輸入端計算網絡的輸出值；計算反向傳播神經網絡輸出值和期望輸出值之間的誤差；調整反向傳播神經網絡中的連接權；所述反向傳播神經網絡訓練的標簽是所述數據集對應的相似度值；

自適應雙邊濾波單元，用于根據所述相似度值計算所述局部區域進行雙邊濾波時所需的標準差，實現焊縫圖像的自適應雙邊濾波。

5.如權利要求2所述的焊接機器人的視覺識別系統，其特征在于，所述數據格式轉換處理子模塊包括：

電壓信號單元，用于生成與視覺傳感模塊的視覺傳感器成正相關的模數轉換器輸入信號以及與所述視覺傳感器成負相關的模數轉換器參考電壓信號；其中，所述模數轉換器輸入信號的值小于所述模數轉換器參考電壓信號的值；

模數轉換單元，用于取所述模數轉換器輸入信號的值與所述模數轉換器參考電壓信號的值的比值，對所述比值進行運算得到量化輸出值。