基于人工智能的自动焊接机器人控制系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115592324A(43)申请公布日2023.01.13(21)申请号202211616425.6B25J11/00(2006.01)(22)申请日2022.12.16(66)本国优先权数据202211571811.82022.12.08CN(71)申请人唐山雄炜机器人有限公司地址063000河北省唐山市路南区南湖大道602号唐山创新小镇D4栋1层05号(72)发明人孙军周伟(74)专利代理机构唐山永和专利商标事务所13103专利代理师张紫亮(51)Int.Cl.B23K37/00(2006.01)B23K37/02(2006.01)B25J9/16(2006.01)权利要求书2页说明书20页附图1页(54)发明名称基于人工智能的自动焊接机器人控制系统(57)摘要一种基于人工智能的自动焊接机器人控制系统，属于焊接自动控制领域。本发明根据作业场景的特点，收集训练图片，对图像进行采集和处理，基于深度学习算法的图像检测算法对图像信息进行模型训练，通过训练好的模型，使得自动焊接机器人可以自动识别作业场景、作业目标、根据目标状态自动控制焊接过程，自动完成焊接作业。本发明可以对焊接目标，尤其是非平面的复杂形状作业目标进行精准自动焊接。CN115592324ACN115592324A权利要求书1/2页1.一种基于人工智能的自动焊接机器人控制系统，其特征在于，包括空间识别和移动模块，图像采集和交叉验证模块，机器臂动力焊接模块；所述控制系统用于控制带有自动行进装置和机械臂的自动焊接机器人，通过人工智能技术，对作业场景、作业目标和作业要求进行自动识别和控制，实现自动焊接机器人自动移动至作业目标，自动规划路线，依据目标焊接要求自动生成相应等级的焊接作业方案，实时根据作业效果进行反馈，动态调整自动焊接机器人完成作业；所述控制系统的工作步骤如下：S1.明确自动焊接机器人工作的空间环境，建立作业区定位导航模型，采用机器人定位和导航算法，通过雷达传感器进行空间识别，在此基础上，见图，定位，模型存入系统数据库；S2.自动焊接机器人实现移动功能后，采集作业目标数据，利用图像降噪算法获取精准的待焊接场景信息，对待焊接的场景进行定义标签和分类；S3.采集作业目标焊接标准数据，利用深度学习图像识别算法，识别各级别焊接特征模型，模型导入系统训练作业目标识别模型，控制自动焊接机器人识别找到作业目标，并对目标需要焊接的区域部位进行扫描见图，模型导入系统；S4.根据附带焊接器具的机械臂的工作机理，设计机械臂移动控制算法，存入系统数据库，以适合于各种非平面不规则的作业目标；S5.建立焊接强度、目标材质、目标效果和焊接要求对应关系，存入系统数据库，建立焊接异常情况的反馈方式；S6.进入工作模式后，加载模型，如有异常进行异常处理；自动焊接机器人识别作业场景，识别焊接目标，进行建图和定位，自动路径规划，行进至作业目标；S7.自动焊接机器人对目标进行全面扫描建图，生成全覆盖焊接路径规划，开始焊接作业，焊接标准模型开始运行，判断机械臂处是否需要焊接，判断焊接后效果等级，对自动焊接机器人进行反馈控制；S8.焊接直至结束，过程数据存入系统数据库，数据用来记录焊接过程和继续优化模型。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的自动焊接机器人控制系统，其特征在于，所述S1中定位导航模型的构建方法为：使用基于ArUco标记的全局视觉定位方法，按照先局部定位再全局定位的思路进行，借助ArUco标记进行局部定位，再结合环境结构化地图进行全局定位，首先通过自动焊接机器人末端的单目网络摄像头采集图像信息，经无线图像传输至控制系统；针对相机成像时因为透镜形状条件的影响产生的畸变现象，引入参数进行校正，其中，使用高次多项式函数并以距中心的距离为变量描述畸变：式中，k，r为多项式函数参数，x为多项式函数自变量，y为多项式函数因变量，为横向畸变，为纵向畸变；引入，两个参数来对畸变进行修正：2CN115592324A权利要求书2/2页可得到完整的畸变公式：因此完整的畸变参数为：控制系统的图像处理单元对视频画面中的ArUco标记进行识别，检测出ArUco标记的ID，并根据ID在环境结构化地图中检索出标记在世界坐标系下的矩阵表达。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的自动焊接机器人控制系统，其特征在于，所述S1中通过雷达传感器进行空间识别的方式为将空间识别划分为预处理阶段、粗匹配阶段、精匹配阶段；在粗匹配阶段，针对自动焊接机器人自动焊接工作运动的特点，使用基于DSHV主体检测的粗匹配方案；在精匹配阶段，针对ICP配准对误差的问题，使用基于形状特性改进的ICP算法，从而实现通过雷达传感器进行空间识别。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的自动焊接机器人控制系统