用于焊缝的3D模型重构方法与流程
用于焊缝的3d模型重构方法
技术领域
1.本发明属于焊缝建模技术领域，具体涉及一种用于焊缝的3d模型重构方法。
背景技术：
2.在焊缝扫描过程中，常常采用直接使用在激光坐标系下的扫描结果，通过相对于焊枪尖的相对位置关系，计算出焊缝的位置；上述方式是将三维焊缝的信息映射在二维的扫描平面，当激光扫描平面和焊枪进行焊接的平面不平行时，则此结果会存在一个夹角偏离，导致计算结果不能真实反应出焊缝的具体变化特征，而且三维焊缝模型中时常产生孔洞或模型模糊细节消失的问题，无法精准定位焊缝位置，因此，针对上述问题，有必要进行改进。
技术实现要素：
3.本发明解决的技术问题：提供一种用于焊缝的3d模型重构方法，通过将多组二维扫描结果在焊枪坐标系下转成焊缝的三维点云数据，再根据扫描焊缝数据特点，提取空间平面模型，重新构建匹配焊接平面的空间数据集，解决因测量平面与焊接平面不一致造成的测量误差，从而获得精确的焊缝形貌特征，解决了传统方法无法真实反应焊缝具体变化特征的问题，提高焊缝模型精度和质量，精准定位焊缝的形貌特征和位置，从而提高焊接质量和精度。
4.本发明采用的技术方案：用于焊缝的3d模型重构方法，包括以下步骤：
5.1)使用激光轮廓仪扫描焊缝，获取焊缝以及焊缝周围的轮廓数据信息；
6.2)根据采集的x轴和z轴的焊缝二维数据轮廓数据信息，再根据扫描速度构造的y轴数据，形成焊缝的三维点云数据；
7.3)对构建的焊缝三维点云数据，采用半径滤波剔除离群点；
8.4)采用移动最小二乘法对三维点云数据进行平滑处理后，建立无漏洞且光滑的曲面模型；
9.5)从三维点云数据中提取空间平面方程：在初始点云中随机选择三个点，计算其对应的平面方程ax+by+cz+d＝0，根据公式di＝|axi+byi+czi+d|计算所有点与该平面方程的代数距离，选取阈值d
threshold
，若di≤d
threshold
，则该点被认为是模型内样本点，否则为模型外样本点，记录当前内点的个数，通过得到的平面方程，计算内点个数占总样本点个数的比例值，比例值最高的平面方程为最佳拟合参数，即最佳拟合参数为内点数量最多的平面对应的平面方程；接着计算每次迭代末尾误差率δ，计算公式如下：
[0010][0011]
上式中，error
mean
为所有非内点的点到内点对应的平面方程距离差的平均值，error
min
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最小值，error
max
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最大值；
[0012]
再根据确定的内点个数n
inliers
、三维空间内的总样本个数n，计算迭代结束评判因子δ，迭代结束评判因子δ的计算公式如下：
[0013][0014]
上式中，ω0为设定的比例系数0.7，ω1为设定的比例系数0.3，若迭代结束评判因子δ没有落在[0,1]的区间内，则在初始点云中随机重新选择三个点，并重复本步骤进行下一次的迭代；若迭代结束评判因子δ落在[0,1]的区间内，则停止迭代；迭代结束后，最佳模型参数就是提取的空间平面方程；
[0015]
6)根据目标工件上的焊缝类型，确定该类型焊缝的平面数量f，按照步骤5)确定第一个空间平面方程，将确定的第一个空间平面方程上的内点从三维点云数据中分隔出来，在剩余的三维点云数据上，重复步骤5)，确定出与平面数量f个数相同的空间平面方程；
[0016]
7)根据得到的f个空间平面方程，从原始的激光轮廓仪扫描的数据中滤出所有空间平面方程内的点云集合，重建焊缝模型；
[0017]
8)从重建的3d焊缝模型中，确定f个空间平面方程的平面法向量，根据输入的焊缝角度α，依照行进方向将f个空间平面方程的平面法向量两两计算出法向量夹角β，取δt＝|α-β|最小时的两个法向量，确定该法向量对应的空间平面方程，即为焊缝所在的两个焊道侧面；
[0018]
9)根据空间中两个平面延长获得空间相交直线方程，由扫描起始点位置到扫描结束点位置，获取直线方程上的直线段，即为焊缝位置。
[0019]
本发明与现有技术相比的优点：
[0020]
1、本技术方案通过将多组二维扫描结果在焊枪坐标系下转成焊缝的三维点云数据，再根据扫描焊缝数据特点，提取空间平面模型，重新构建匹配焊接平面的空间数据集，解决因测量平面与焊接平面不一致造成的测量误差，从而获得精确的焊缝形貌特征，解决了传统方法无法真实反应焊缝具体变化特征的问题，提高焊缝模型精度和质量；
[0021]
2、本技术方案焊缝位置的确定过程易操作，精准定位焊缝的形貌特征和位置，为焊接现场无人化作业提供精准可靠的位置基准，从而提高焊接质量和精度。
[0022]
3、本技术方案不同于以往的相对测量值的方式来计算焊缝形貌，相对测量值局限于单次测量结果，缺乏前后扫描数据的空间关系，而绝对测量值则可真实反映出数据之间的空间关系，进而计算出较准确的形貌特征。
[0023]
4、本技术方案通过采用空间数据集及空间数据关系，能降低噪声信号对数据集的影响，具有很强的抗噪能力。
具体实施方式
[0024]
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0025]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而
且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下。由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0026]
用于焊缝的3d模型重构方法，包括以下步骤：
[0027]
1)使用激光轮廓仪扫描焊缝，获取焊缝以及焊缝周围的轮廓数据信息；
[0028]
2)根据采集的x轴和z轴的焊缝二维数据轮廓数据信息，再根据扫描速度构造的y轴数据，形成焊缝的三维点云数据；通过采用世界坐标系，构建绝对空间位置，数字化真实输出焊缝3d结构；
[0029]
3)对构建的焊缝三维点云数据，采用半径滤波剔除离群点；
[0030]
4)采用移动最小二乘法对三维点云数据进行平滑处理后，建立无漏洞且光滑的曲面模型；
[0031]
5)从三维点云数据中提取空间平面方程：在初始点云中随机选择三个点，计算其对应的平面方程ax+by+cz+d＝0，根据公式di＝|axi+byi+czi+d|计算所有点与该平面方程的代数距离，选取阈值d
threshold
，若di≤d
threshold
，则该点被认为是模型内样本点，否则为模型外样本点，记录当前内点的个数，通过得到的平面方程，计算内点个数占总样本点个数的比例值，比例值最高的平面方程为最佳拟合参数，即最佳拟合参数为内点数量最多的平面对应的平面方程；接着计算每次迭代末尾误差率δ，计算公式如下：
[0032][0033]
上式中，error
mean
为所有非内点的点到内点对应的平面方程距离差的平均值，error
min
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最小值，error
max
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最大值；
[0034]
再根据确定的内点个数n
inliers
、三维空间内的总样本个数n，计算迭代结束评判因子δ，迭代结束评判因子δ的计算公式如下：
[0035][0036]
上式中，ω0为设定的比例系数0.7，ω1为设定的比例系数0.3，若迭代结束评判因子δ没有落在[0,1]的区间内，则在初始点云中随机重新选择三个点，并重复本步骤进行下一次的迭代；若迭代结束评判因子δ落在[0,1]的区间内，则停止迭代；迭代结束后，最佳模型参数就是提取的空间平面方程；本步骤可最大限度的降低对平面的误识别或识别平面偏移造成的焊缝参数计算误差；
[0037]
6)根据目标工件上的焊缝类型，确定该类型焊缝的平面数量f，按照步骤5)确定第一个空间平面方程，将确定的第一个空间平面方程上的内点从三维点云数据中分隔出来，在剩余的三维点云数据上，重复步骤5)，确定出与平面数量f个数相同的空间平面方程；
[0038]
7)根据得到的f个空间平面方程，从原始的激光轮廓仪扫描的数据中滤出所有空间平面方程内的点云集合，重建焊缝模型；
[0039]
8)从重建的3d焊缝模型中，确定f个空间平面方程的平面法向量，根据输入的焊缝角度α，依照行进方向将f个空间平面方程的平面法向量两两计算出法向量夹角β，取δt＝|α-β|最小时的两个法向量，确定该法向量对应的空间平面方程，即为焊缝所在的两个焊道
侧面；本步骤直接对构成焊缝的焊道进行精确识别，提升对焊缝实际位置的测量计算结果准确性，改变以往通过固定的偏移量对焊缝定位的方法，增加了适配焊缝因装配加工带来的尺寸误差；
[0040]
9)根据空间中两个平面延长获得空间相交直线方程，由扫描起始点位置到扫描结束点位置，获取直线方程上的直线段，即为焊缝位置。
[0041]
本发明通过将多组二维扫描结果在焊枪坐标系下转成焊缝的三维点云数据，再根据扫描焊缝数据特点，提取空间平面模型，重新构建匹配焊接平面的空间数据集，解决因测量平面与焊接平面不一致造成的测量误差，从而获得精确的焊缝形貌特征，解决了传统方法无法真实反应焊缝具体变化特征的问题，提高焊缝模型精度和质量；焊缝位置的确定过程易操作，精准定位焊缝的形貌特征和位置，为焊接现场无人化作业提供精准可靠的位置基准，从而提高焊接质量和精度。
[0042]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
[0043]
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
技术特征：
1.用于焊缝的3d模型重构方法，其特征在于包括以下步骤：1)使用激光轮廓仪扫描焊缝，获取焊缝以及焊缝周围的轮廓数据信息；2)根据采集的x轴和z轴的焊缝二维数据轮廓数据信息，再根据扫描速度构造的y轴数据，形成焊缝的三维点云数据；3)对构建的焊缝三维点云数据，采用半径滤波剔除离群点；4)采用移动最小二乘法对三维点云数据进行平滑处理后，建立无漏洞且光滑的曲面模型；5)从三维点云数据中提取空间平面方程：在初始点云中随机选择三个点，计算其对应的平面方程ax+by+cz+d＝0，根据公式d
i
＝|ax
i
+by
i
+cz
i
+d|计算所有点与该平面方程的代数距离，选取阈值d
threshold
，若d
i
≤d
threshold
，则该点被认为是模型内样本点，否则为模型外样本点，记录当前内点的个数，通过得到的平面方程，计算内点个数占总样本点个数的比例值，比例值最高的平面方程为最佳拟合参数，即最佳拟合参数为内点数量最多的平面对应的平面方程；接着计算每次迭代末尾误差率δ，计算公式如下：上式中，error
mean
为所有非内点的点到内点对应的平面方程距离差的平均值，error
min
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最小值，error
max
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最大值；再根据确定的内点个数n
inliers
、三维空间内的总样本个数n，计算迭代结束评判因子δ，迭代结束评判因子δ的计算公式如下：上式中，ω0为设定的比例系数0.7，ω1为设定的比例系数0.3，若迭代结束评判因子δ没有落在[0,1]的区间内，则在初始点云中随机重新选择三个点，并重复本步骤进行下一次的迭代；若迭代结束评判因子δ落在[0,1]的区间内，则停止迭代；迭代结束后，最佳模型参数就是提取的空间平面方程；6)根据目标工件上的焊缝类型，确定该类型焊缝的平面数量f，按照步骤5)确定第一个空间平面方程，将确定的第一个空间平面方程上的内点从三维点云数据中分隔出来，在剩余的三维点云数据上，重复步骤5)，确定出与平面数量f个数相同的空间平面方程；7)根据得到的f个空间平面方程，从原始的激光轮廓仪扫描的数据中滤出所有空间平面方程内的点云集合，重建焊缝模型；8)从重建的3d焊缝模型中，确定f个空间平面方程的平面法向量，根据输入的焊缝角度α，依照行进方向将f个空间平面方程的平面法向量两两计算出法向量夹角β，取δt＝|α-β|最小时的两个法向量，确定该法向量对应的空间平面方程，即为焊缝所在的两个焊道侧面；9)根据空间中两个平面延长获得空间相交直线方程，由扫描起始点位置到扫描结束点位置，获取直线方程上的直线段，即为焊缝位置。
技术总结
提供一种用于焊缝的3D模型重构方法，通过将多组二维扫描结果在焊枪坐标系下转成焊缝的三维点云数据，再根据扫描焊缝数据特点，提取空间平面模型，重新构建匹配焊接平面的空间数据集，解决因测量平面与焊接平面不一致造成的测量误差，从而获得精确的焊缝形貌特征，解决了传统方法无法真实反应焊缝具体变化特征的问题，提高焊缝模型精度和质量，精准定位焊缝的形貌特征和位置，从而提高焊接质量和精度。度。
技术研发人员：景岩 丁孟嘉 康承飞 向晋兴 段彤彤 陈昱杉 何志龙 贺米婷
受保护的技术使用者：西咸新区大熊星座智能科技有限公司
技术研发日：2022.09.28
技术公布日：2023/1/6
技术领域
1.本发明属于焊缝建模技术领域，具体涉及一种用于焊缝的3d模型重构方法。
背景技术：
2.在焊缝扫描过程中，常常采用直接使用在激光坐标系下的扫描结果，通过相对于焊枪尖的相对位置关系，计算出焊缝的位置；上述方式是将三维焊缝的信息映射在二维的扫描平面，当激光扫描平面和焊枪进行焊接的平面不平行时，则此结果会存在一个夹角偏离，导致计算结果不能真实反应出焊缝的具体变化特征，而且三维焊缝模型中时常产生孔洞或模型模糊细节消失的问题，无法精准定位焊缝位置，因此，针对上述问题，有必要进行改进。
技术实现要素：
3.本发明解决的技术问题：提供一种用于焊缝的3d模型重构方法，通过将多组二维扫描结果在焊枪坐标系下转成焊缝的三维点云数据，再根据扫描焊缝数据特点，提取空间平面模型，重新构建匹配焊接平面的空间数据集，解决因测量平面与焊接平面不一致造成的测量误差，从而获得精确的焊缝形貌特征，解决了传统方法无法真实反应焊缝具体变化特征的问题，提高焊缝模型精度和质量，精准定位焊缝的形貌特征和位置，从而提高焊接质量和精度。
4.本发明采用的技术方案：用于焊缝的3d模型重构方法，包括以下步骤：
5.1)使用激光轮廓仪扫描焊缝，获取焊缝以及焊缝周围的轮廓数据信息；
6.2)根据采集的x轴和z轴的焊缝二维数据轮廓数据信息，再根据扫描速度构造的y轴数据，形成焊缝的三维点云数据；
7.3)对构建的焊缝三维点云数据，采用半径滤波剔除离群点；
8.4)采用移动最小二乘法对三维点云数据进行平滑处理后，建立无漏洞且光滑的曲面模型；
9.5)从三维点云数据中提取空间平面方程：在初始点云中随机选择三个点，计算其对应的平面方程ax+by+cz+d＝0，根据公式di＝|axi+byi+czi+d|计算所有点与该平面方程的代数距离，选取阈值d
threshold
，若di≤d
threshold
，则该点被认为是模型内样本点，否则为模型外样本点，记录当前内点的个数，通过得到的平面方程，计算内点个数占总样本点个数的比例值，比例值最高的平面方程为最佳拟合参数，即最佳拟合参数为内点数量最多的平面对应的平面方程；接着计算每次迭代末尾误差率δ，计算公式如下：
[0010][0011]
上式中，error
mean
为所有非内点的点到内点对应的平面方程距离差的平均值，error
min
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最小值，error
max
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最大值；
[0012]
再根据确定的内点个数n
inliers
、三维空间内的总样本个数n，计算迭代结束评判因子δ，迭代结束评判因子δ的计算公式如下：
[0013][0014]
上式中，ω0为设定的比例系数0.7，ω1为设定的比例系数0.3，若迭代结束评判因子δ没有落在[0,1]的区间内，则在初始点云中随机重新选择三个点，并重复本步骤进行下一次的迭代；若迭代结束评判因子δ落在[0,1]的区间内，则停止迭代；迭代结束后，最佳模型参数就是提取的空间平面方程；
[0015]
6)根据目标工件上的焊缝类型，确定该类型焊缝的平面数量f，按照步骤5)确定第一个空间平面方程，将确定的第一个空间平面方程上的内点从三维点云数据中分隔出来，在剩余的三维点云数据上，重复步骤5)，确定出与平面数量f个数相同的空间平面方程；
[0016]
7)根据得到的f个空间平面方程，从原始的激光轮廓仪扫描的数据中滤出所有空间平面方程内的点云集合，重建焊缝模型；
[0017]
8)从重建的3d焊缝模型中，确定f个空间平面方程的平面法向量，根据输入的焊缝角度α，依照行进方向将f个空间平面方程的平面法向量两两计算出法向量夹角β，取δt＝|α-β|最小时的两个法向量，确定该法向量对应的空间平面方程，即为焊缝所在的两个焊道侧面；
[0018]
9)根据空间中两个平面延长获得空间相交直线方程，由扫描起始点位置到扫描结束点位置，获取直线方程上的直线段，即为焊缝位置。
[0019]
本发明与现有技术相比的优点：
[0020]
1、本技术方案通过将多组二维扫描结果在焊枪坐标系下转成焊缝的三维点云数据，再根据扫描焊缝数据特点，提取空间平面模型，重新构建匹配焊接平面的空间数据集，解决因测量平面与焊接平面不一致造成的测量误差，从而获得精确的焊缝形貌特征，解决了传统方法无法真实反应焊缝具体变化特征的问题，提高焊缝模型精度和质量；
[0021]
2、本技术方案焊缝位置的确定过程易操作，精准定位焊缝的形貌特征和位置，为焊接现场无人化作业提供精准可靠的位置基准，从而提高焊接质量和精度。
[0022]
3、本技术方案不同于以往的相对测量值的方式来计算焊缝形貌，相对测量值局限于单次测量结果，缺乏前后扫描数据的空间关系，而绝对测量值则可真实反映出数据之间的空间关系，进而计算出较准确的形貌特征。
[0023]
4、本技术方案通过采用空间数据集及空间数据关系，能降低噪声信号对数据集的影响，具有很强的抗噪能力。
具体实施方式
[0024]
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0025]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而
且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下。由语句“包括一个......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0026]
用于焊缝的3d模型重构方法，包括以下步骤：
[0027]
1)使用激光轮廓仪扫描焊缝，获取焊缝以及焊缝周围的轮廓数据信息；
[0028]
2)根据采集的x轴和z轴的焊缝二维数据轮廓数据信息，再根据扫描速度构造的y轴数据，形成焊缝的三维点云数据；通过采用世界坐标系，构建绝对空间位置，数字化真实输出焊缝3d结构；
[0029]
3)对构建的焊缝三维点云数据，采用半径滤波剔除离群点；
[0030]
4)采用移动最小二乘法对三维点云数据进行平滑处理后，建立无漏洞且光滑的曲面模型；
[0031]
5)从三维点云数据中提取空间平面方程：在初始点云中随机选择三个点，计算其对应的平面方程ax+by+cz+d＝0，根据公式di＝|axi+byi+czi+d|计算所有点与该平面方程的代数距离，选取阈值d
threshold
，若di≤d
threshold
，则该点被认为是模型内样本点，否则为模型外样本点，记录当前内点的个数，通过得到的平面方程，计算内点个数占总样本点个数的比例值，比例值最高的平面方程为最佳拟合参数，即最佳拟合参数为内点数量最多的平面对应的平面方程；接着计算每次迭代末尾误差率δ，计算公式如下：
[0032][0033]
上式中，error
mean
为所有非内点的点到内点对应的平面方程距离差的平均值，error
min
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最小值，error
max
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最大值；
[0034]
再根据确定的内点个数n
inliers
、三维空间内的总样本个数n，计算迭代结束评判因子δ，迭代结束评判因子δ的计算公式如下：
[0035][0036]
上式中，ω0为设定的比例系数0.7，ω1为设定的比例系数0.3，若迭代结束评判因子δ没有落在[0,1]的区间内，则在初始点云中随机重新选择三个点，并重复本步骤进行下一次的迭代；若迭代结束评判因子δ落在[0,1]的区间内，则停止迭代；迭代结束后，最佳模型参数就是提取的空间平面方程；本步骤可最大限度的降低对平面的误识别或识别平面偏移造成的焊缝参数计算误差；
[0037]
6)根据目标工件上的焊缝类型，确定该类型焊缝的平面数量f，按照步骤5)确定第一个空间平面方程，将确定的第一个空间平面方程上的内点从三维点云数据中分隔出来，在剩余的三维点云数据上，重复步骤5)，确定出与平面数量f个数相同的空间平面方程；
[0038]
7)根据得到的f个空间平面方程，从原始的激光轮廓仪扫描的数据中滤出所有空间平面方程内的点云集合，重建焊缝模型；
[0039]
8)从重建的3d焊缝模型中，确定f个空间平面方程的平面法向量，根据输入的焊缝角度α，依照行进方向将f个空间平面方程的平面法向量两两计算出法向量夹角β，取δt＝|α-β|最小时的两个法向量，确定该法向量对应的空间平面方程，即为焊缝所在的两个焊道
侧面；本步骤直接对构成焊缝的焊道进行精确识别，提升对焊缝实际位置的测量计算结果准确性，改变以往通过固定的偏移量对焊缝定位的方法，增加了适配焊缝因装配加工带来的尺寸误差；
[0040]
9)根据空间中两个平面延长获得空间相交直线方程，由扫描起始点位置到扫描结束点位置，获取直线方程上的直线段，即为焊缝位置。
[0041]
本发明通过将多组二维扫描结果在焊枪坐标系下转成焊缝的三维点云数据，再根据扫描焊缝数据特点，提取空间平面模型，重新构建匹配焊接平面的空间数据集，解决因测量平面与焊接平面不一致造成的测量误差，从而获得精确的焊缝形貌特征，解决了传统方法无法真实反应焊缝具体变化特征的问题，提高焊缝模型精度和质量；焊缝位置的确定过程易操作，精准定位焊缝的形貌特征和位置，为焊接现场无人化作业提供精准可靠的位置基准，从而提高焊接质量和精度。
[0042]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
[0043]
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
技术特征：
1.用于焊缝的3d模型重构方法，其特征在于包括以下步骤：1)使用激光轮廓仪扫描焊缝，获取焊缝以及焊缝周围的轮廓数据信息；2)根据采集的x轴和z轴的焊缝二维数据轮廓数据信息，再根据扫描速度构造的y轴数据，形成焊缝的三维点云数据；3)对构建的焊缝三维点云数据，采用半径滤波剔除离群点；4)采用移动最小二乘法对三维点云数据进行平滑处理后，建立无漏洞且光滑的曲面模型；5)从三维点云数据中提取空间平面方程：在初始点云中随机选择三个点，计算其对应的平面方程ax+by+cz+d＝0，根据公式d
i
＝|ax
i
+by
i
+cz
i
+d|计算所有点与该平面方程的代数距离，选取阈值d
threshold
，若d
i
≤d
threshold
，则该点被认为是模型内样本点，否则为模型外样本点，记录当前内点的个数，通过得到的平面方程，计算内点个数占总样本点个数的比例值，比例值最高的平面方程为最佳拟合参数，即最佳拟合参数为内点数量最多的平面对应的平面方程；接着计算每次迭代末尾误差率δ，计算公式如下：上式中，error
mean
为所有非内点的点到内点对应的平面方程距离差的平均值，error
min
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最小值，error
max
为所有非内点的点到内点对应的平面方程的距离差中的最大值；再根据确定的内点个数n
inliers
、三维空间内的总样本个数n，计算迭代结束评判因子δ，迭代结束评判因子δ的计算公式如下：上式中，ω0为设定的比例系数0.7，ω1为设定的比例系数0.3，若迭代结束评判因子δ没有落在[0,1]的区间内，则在初始点云中随机重新选择三个点，并重复本步骤进行下一次的迭代；若迭代结束评判因子δ落在[0,1]的区间内，则停止迭代；迭代结束后，最佳模型参数就是提取的空间平面方程；6)根据目标工件上的焊缝类型，确定该类型焊缝的平面数量f，按照步骤5)确定第一个空间平面方程，将确定的第一个空间平面方程上的内点从三维点云数据中分隔出来，在剩余的三维点云数据上，重复步骤5)，确定出与平面数量f个数相同的空间平面方程；7)根据得到的f个空间平面方程，从原始的激光轮廓仪扫描的数据中滤出所有空间平面方程内的点云集合，重建焊缝模型；8)从重建的3d焊缝模型中，确定f个空间平面方程的平面法向量，根据输入的焊缝角度α，依照行进方向将f个空间平面方程的平面法向量两两计算出法向量夹角β，取δt＝|α-β|最小时的两个法向量，确定该法向量对应的空间平面方程，即为焊缝所在的两个焊道侧面；9)根据空间中两个平面延长获得空间相交直线方程，由扫描起始点位置到扫描结束点位置，获取直线方程上的直线段，即为焊缝位置。
技术总结
提供一种用于焊缝的3D模型重构方法，通过将多组二维扫描结果在焊枪坐标系下转成焊缝的三维点云数据，再根据扫描焊缝数据特点，提取空间平面模型，重新构建匹配焊接平面的空间数据集，解决因测量平面与焊接平面不一致造成的测量误差，从而获得精确的焊缝形貌特征，解决了传统方法无法真实反应焊缝具体变化特征的问题，提高焊缝模型精度和质量，精准定位焊缝的形貌特征和位置，从而提高焊接质量和精度。度。
技术研发人员：景岩 丁孟嘉 康承飞 向晋兴 段彤彤 陈昱杉 何志龙 贺米婷
受保护的技术使用者：西咸新区大熊星座智能科技有限公司
技术研发日：2022.09.28
技术公布日：2023/1/6
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