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焊接机器人视觉识别焊缝三维重建流程

时间：2017-12-01 来源：机器人在线 阅读：13068
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焊接机器人视觉识别焊缝三维重建

双目视觉是模拟人的双眼实现对三维空间中的物体位置信息和深度信息的获取，其实现原理是首先确定空间中的一点在左、右摄像头图像中的信息，然后以一个图像中空间点的信息为参照点，在另一个图像中找到与参照点相应的位置信息，也即共扼点，最后通过计算空间点在两个图像中的位置差(视差)来确定空间点的深度信息，这个过程称为三维重建(3D Reconstruction。所以，要使用双目视觉就必须找出左、右摄像头图像中的共扼点，这个寻找的过程称为立体匹配。由于图像信息比较复杂，相似点较多等原因，使得立体匹配成为立体视觉中最关键和最困难的一步。但是由于前期图像处理效果比较理想，立体匹配的难度大大降低，可以直接根据外极线的特点寻找图像共扼点。
本论文采用的是B amblebee2双目摄像机如图3.7，其左、右摄像头的光轴相互平行，左、右成像平面的外极线几乎在同一行直线上。因此，该视觉系统可以等价为理想视觉模型，立体匹配时只需要对图像进行水平扫描就可以匹配成功，这样使立体匹配的搜索降低到一维，进而加快了立体匹配的速度。B amblebee2双目摄像机的视觉模型如图3.8，成像示意图如图3.9所示。
 
 
至此我们已经完成空间点P的三维重建，先用插值法对焊缝的二维曲线进行差值，得到二维曲线的离散点，然后对这些点进行三维重建，最后使用最小二乘法对这些离散的三维空间点进行拟合，从而得整条焊缝在机器人坐标系中的三维空间曲线的数学表达式，为焊接机器人的视觉控制系统设计提供有力的保障。
3.4本章小结
本章采用双目摄像机，结合实际焊缝图像，提出了一整套焊缝图像处理和焊缝获取以及焊缝三维重建的方法，主要包括以下内容:
1)使用方向相互垂直的一维高斯滤波器对焊缝图像进行滤波处理，同时提出一种梯度直方图闽值分割法对图像进行分割，得到焊缝图像地主要边缘;
2)使用面积滤波对主要边缘信息进行去噪声处理，去除伪边缘、“孤岛”等非边缘，得到焊件和焊缝边缘信息;
3)运用焊缝边缘提取算法，去除焊件边缘，保留焊缝边缘信息，同时运用先提取中心点，再对中心点拟合的方法得到焊缝中心线;
4)结合三维重建理论对焊缝中心线三维重建，得到焊缝的空间数学表达式。
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