隨著人工智能行業(yè)以及電子制造技術(shù)的發(fā)展為焊接行業(yè)提供了新思路和新技術(shù)，人工智能將會為實現(xiàn)焊接自動化、智能化提供更強有力的技術(shù)支撐，能夠解決新時代焊接需求，而焊縫檢測技術(shù)是實現(xiàn)焊接自動化與智能化的關(guān)鍵技術(shù)。高效****的焊縫識別與檢測對于實現(xiàn)第三代自主式智能焊接機器人具有極大的工程實際意義。
隨著人口老齡化，焊接工人逐年減少，焊接需求卻在逐年增加，傳統(tǒng)的人工焊接無法承擔當前社會的需求。隨著鋼格板制造行業(yè)自動化進程的迅速發(fā)展，金屬焊接成為生產(chǎn)過程中必不可少的環(huán)節(jié)。鋼格板作為一種需求量較大，使用范圍較廣的一種特定類鋼構(gòu)件，其焊縫檢測技術(shù)，也更加被社會所需要。
針對現(xiàn)有技術(shù)中的不足與難題，介紹一種基于點云的鋼格板焊縫自動檢測方法，針對鋼格板設(shè)計的焊縫檢測方法能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測，對鋼格板焊縫進行檢測時精度高，在強烈弧光、飛濺和電弧噪聲等干擾下****地提取出焊縫位置，特征點位置，具有抗干擾能力強、識別****等優(yōu)點。
基于點云分析的鋼格板焊縫自動檢測方法，具體包括以下步驟：步驟S1，獲取焊縫數(shù)據(jù)；步驟S2，點云降采樣；步驟S3，分割出框面點云集；步驟S4，分割出焊面點云集；步驟S5，確定框面；步驟S6,確定焊面和焊縫起始端；步驟S7，確定起始焊點、中間焊點、結(jié)束焊點和安全點；步驟S8，坐標轉(zhuǎn)換。
步驟S1，獲取焊縫數(shù)據(jù)，利用工業(yè)相機和紅外激光線對鋼格板進行掃描，獲得焊縫數(shù)據(jù)；
步驟S2，點云降采樣；讀取數(shù)據(jù)，使用VoxelGrid體素濾波器對讀取的點云數(shù)據(jù)進行降采樣，以便提高后續(xù)操作計算速度；
步驟S3，分割出框面點云集； 使用SACMODEL PLANE模型，利用隨機采樣一致性算法（RANSAC）算法提取點云中較大的平面，RANSAC通過反復(fù)選擇數(shù)據(jù)中一組隨機子集來達到目標，所以并不能保證結(jié)果一定正確；步驟S1獲得了足夠多的數(shù)據(jù)，且鋼格板的規(guī)格基本一致，獲取的數(shù)據(jù)也較為典型，在不過千的迭代次數(shù)中，足以提取出****點云平面，通過Segmentation不斷對點云數(shù)據(jù)進行提取分割，并獲取平面的參數(shù)數(shù)據(jù)；在剩余不到60%點云數(shù)據(jù)時，則不再使用基于隨機采樣的分割方法；
步驟S4，分割出焊面點云集：對步驟S3中余下的不到60%的點云數(shù)據(jù)進行濾波，去除離群點；濾波后對剩下的點云進行歐式聚類分割，同時使用模型估計分割出的點云平面模型參數(shù)；
步驟S5，確定框面：基于平面方程系數(shù)，確定所要焊的一面的平面的集合；依據(jù)平面中的極值點與S3步驟中分割的較大平面的距離，確定所要焊的另一面；
步驟S6,確定焊面和焊縫起始端；
步驟S7，確定起始焊點、中間焊點、結(jié)束焊點和安全點；
步驟S8，坐標轉(zhuǎn)換：將點云數(shù)據(jù)和焊點和安全點，經(jīng)過坐標轉(zhuǎn)換，建立根據(jù)以前進方向為X，焊接方向為Z的坐標系。
鋼格板焊縫自動檢測方法能夠在強烈弧光、飛濺和電弧噪聲等干擾下，****地提取出鋼格板焊縫位置，該方法極大地提升了抗干擾能力，保證了焊接質(zhì)量，提高了自動焊接系統(tǒng)的自適應(yīng)能力。
