(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210857541.0 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 神华准格尔能源 有限责任公司 地址 010300 内蒙古自治区鄂 尔多斯市准 格尔旗薛家湾镇 (72)发明人 张利军　田丰　呼木吉力吐 　 郭俊义　于德君　乔硕　栗飞　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 霍文娟 (51)Int.Cl. B25J 11/00(2006.01) B25J 9/16(2006.01) B25J 13/08(2006.01) B23K 37/02(2006.01) (54)发明名称 一种基于机器视觉的焊接手眼标定系统及 标定方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器视觉的焊接手 眼标定系统及标定方法， 涉及焊接技术领域， 包 括： 三维测量模块， 用于对大型构件进行三维测 量， 三维重建模块， 用于对大型构件进行三维建 模， 三维测量模块与三维重建模块之间信号连 接， 三维测量模块包括结构光投影模块、 高精度 协同CMOS相机模块、 高速图像采集板卡模块与图 像处理控制模块。 主被动混合三维测量可有效抑 制环境干扰， 提高大型复杂构 件三维测量精度和 系统环境适应能力， 因此针对复杂构件的零件结 构尺寸和测量校正精度等技术要求， 同时由双目 立体视觉传感器连续同步采集经过构件面形调 制的结构光图像， 依据采集图像包含的结构光特 征信息完成双目视 觉传感器对应 像素匹配 。 权利要求书2页 说明书4页 附图3页 CN 115229813 A 2022.10.25 CN 115229813 A 1.一种基于 机器视觉的焊接手眼标定系统， 其特 征在于， 包括： 三维测量模块(1)， 用于对大 型构件进行三维测量； 三维重建模块(2)， 用于对大 型构件进行三维建模； 所述三维测量模块(1)与三维重建模块(2)之间信号连接， 所述三维测量模块(1)包括 结构光投影模块(10)、 高精度协同CMOS相机模块、 高速图像采集板卡模块与图像处理控制 模块， 所述三 维重建模块(2)包括大型构件多视图拼接模块、 点云精简 压缩采用模块与点云 数据增强修复模块。 2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的焊接手眼标定系统， 其特征在于： 所述结构光 投影模块(10)包括结构光编码优化 正弦相移模块与灰阶编码条纹模块。 3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的焊接手眼标定系统， 其特征在于： 所述构光投 影模块(10)与高精度 协同CMOS相机模块之间信号连接， 所述高精度 协同CMOS相机模块与高 速图像采集板卡模块之 间信号连接， 所述高速图像采集板卡模块与图像处理控制模块之间 信号连接 。 4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的焊接手眼标定系统， 其特征在于： 所述大型构 件多视图拼接模块与点云精简 压缩采用模块之 间信号连接， 所述点云精简 压缩采用模块与 点云数据增强修复模块之间信号连接 。 5.一种基于机器视觉的焊接手眼标定系统 的标定方法， 其特征在于， 应用于权利要求1 至4中任意 一项所述的基于 机器视觉的焊接手眼标定系统， 包括以下步骤： 步骤S1、 在机械臂上布置三维测量模块(1)， 机械臂安装在龙门架Z轴上， 可延龙门架 XYZ三轴的各个方向的滑轨移动； 步骤S2、 基于高精度协同CMOS相机模块的硬件和光学系统标定， 控制构光投影模块 (10)结构光编码优化正弦相移和灰阶编码条纹完成光源的调整， 随后利用相位一致性和空 间三角法构件左右两个高精度协同CMOS相机模块匹配关系， 最后完成高精度三维点云获 取； 步骤S3、 利用大 型构件多视图拼接模块对大 型构件进行多视图扫描拼接； 步骤S4、 利用点云精简压缩 采用模块对点云精简压缩 采用， 完成数据处 理； 步骤S5、 利用点云数据增强修复模块， 对点云数据修复增强。 6.据权利要求5所述的基于机器视觉的焊接手眼标定系统的标定方法， 其特征在于， 包 括以下步骤： 根据步骤S1中的操作步骤， 拍摄工件局部图像， 经图像拼接软解处理后行程整 个厢斗底部的全景图像， 同时提取识别焊缝图像特 征。 7.据权利要求5所述的基于机器视觉的焊接手眼标定系统的标定方法， 其特征在于， 包 括以下步骤： 根据步骤S2中的操作步骤， 制定基于结构光投影的双目立体视觉测量识别总 体方案， 控制投影设备行进结构光投影， 同时由双目立体视觉传感器连续同步采集经过构 件面形调制的结构光图像， 依据采集图像包含的结构光特征信息完成双目视觉传感器对应 像素匹配， 然后根据空间三角法进行三维深度测量。 8.据权利要求5所述的基于机器视觉的焊接手眼标定系统的标定方法， 其特征在于， 包 括以下步骤： 根据步骤S 3中的操作步骤， 相位一致性原理构建左右相机匹配 关系， 结合精确 系统标定参数， 根据空间三角法进行单次三 维重建， 针对大型复杂构件， 协同多模块三 维成 像进行多个幅面重建， 然后进行多视角拼接即可 得到全景 形貌。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115229813 A 29.据权利要求5所述的基于机器视觉的焊接手眼标定系统的标定方法， 其特征在于， 包 括以下步骤： 根据步骤S4中的操作步骤， 删除和优化冗余点云， 识别面形变化剧烈区域， 基 于点云增强修复方法滤除噪声和奇异点、 填补孔洞等非连续区域。 10.据权利要求5所述的基于机器视觉的焊接手眼标定系统的标定方法， 其特征在于， 包括以下步骤： 根据步骤S5中的操作步骤， 通过构造点云的显著度函数计算散乱点的显著 度， 采用点间测地距和显著度求取模 型顶点分类值， 基于各顶 点测地距离构建多个Reeb图， 再经过拓扑化映射形成标准平面域提取三维模型 的本质结构， 进而融合二维三维数据， 分 别提取面型和轮廓特 征。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115229813 A 3