焊接机器人焊缝点云的特征信息提取
时间:2017-07-21
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原创
物体的特征是物体本身具有的特定属性,对精确地描述一件物体有非常重要的意义。物体的特征提取一直是许多科学领域研究的重点,如建筑、医学等领域。在这些领域,输入的数据大多是3D扫描设备扫描得到的目标的点的集合,称之为“点云”(Point Cloud)。从内容上来看,这些数据是分布于目标表面的一系列三维点的坐标,数据量非常大,在很多情况下直接对其进行使用时不现实的。因此,从点云信J息、中提取特征是很有必要的,它可以应用于提取数据或曲面重建的前期步骤中。在焊接领域,焊缝特征信息的提取,对焊接自动化的实现有重要的意义。主要介绍如何从点云数据中提取焊缝特征信息。焊接机器人焊缝点云的特征信息提取
4.1特征点的定义
何为特征点,并没有一个确定的定义。但是具有常规的属性意义,它能够表示物体的几何属性或纹理特征,是三维点云模型表面几何属性变化比较大的点的集合。几种特征点的类型如图4-1所示。
这些特征点联系在一起就构成了物体的特征线。一般来说,特征线包括尖锐特征边或者过渡特征边等。主要包括物体的凸边或脊线,凹边或谷线,分界线等。如图4-2所示。
对于带坡口的焊件来说,对接的两块焊板形成谷线。如图4-3所示,红色的线条为焊缝,即为焊件的特征线,是我们所要提取的特征信息。
4.2点云数据特征点检测方法概述
焊接机器人点云的特征检测主要有以下两种方法:一种是将点云数据三角网格化,将点云的特征检测转化为多边形网格的特征检测,可使用局部多项式拟合来计算曲率张量信息,也可以通过对多边形数据进行隐函数重建进行曲率计算,从而实现特征点的检测。这种方法是用三角形网格对原始点云数据的逼近表示,形状逼近精度低,且网格化过程较复杂。
另外一种是直接对点云数据进行处理,计算各点的曲率或法向量,利用曲率信息或者点间法线变化提取特征点。这种方法处理的数据量大,当对形状复杂的大型物件点云进行处理时,运算速度较慢。
综合考虑本文所研究焊件的特点,由于其结构简单,形状并不复杂。直接对拍摄到的点云数据进行处理即可。本文首先采用点间法线变化的算法来提取焊件的特征点。针对采样焊件表面数据中的局部数据进行法向量估计,利用点与点间法向量夹角来提取焊缝特征,重点讨论在不同数据和参数的情况下,此方法的有效性和鲁棒性。
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