工业机器人拥有高效率、可拓展及多自由度的特点,在现代化制造业中发挥着重要的作用.焊接机器人可以实现工件焊接的一类机器人,其极大地降低了以往工作中存在的潜在风险.然而,传统焊接机器人多采用人工标记的方式实现焊缝自动识别跟踪,极大地影响了作业效率.为此,针对工业焊接机器人自动化程度低,焊缝识别难的问题,通过融合激光传感器的方式,对工件三维点云数据采样特征分析的方法实现焊缝的自动提取.首先对标定后采集的点云数据进行三维体素化及下采样,并使用KD-Tree进行数据组织索引.接着构建多尺度几何特征得到工件点云在不同尺度下的面性、线性、离散性属性,同时计算边缘特征以得到点云边缘属性特征.然后对特征属性直方图进行分析筛选,得到候选焊缝点.最后依据特征阈值设定分割终止条件,并且利用标记分水岭算法以实现焊缝的分割提取.对三个工件进行实验,并与其他方法做定量和定性化分析.结果表明,本方法切实有效,平均F1 得分值达 92.4%,对于焊接机器人自动化有着一定的参考意义.
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