本發(fā)明涉及焊縫識別技術(shù)，尤其涉及一種表面焊縫識別系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著工業(yè)機(jī)器人的迅速發(fā)展和工業(yè)4.0概念的提出，工業(yè)檢測機(jī)器人越來越受到人們的關(guān)注，焊接自動跟蹤系統(tǒng)的研制和應(yīng)用顯得越來越重要，焊接自動跟蹤系統(tǒng)一般由傳感器、信息處理系統(tǒng)和跟蹤執(zhí)行系統(tǒng)組成，在焊接過程中，傳感器不斷檢測有關(guān)焊接中心位置的信息，信息處理機(jī)構(gòu)則對偏差信息進(jìn)行處理，得出焊接的中心位置，然后輸出控制信號，執(zhí)行機(jī)構(gòu)根據(jù)得到的控制信號產(chǎn)生所需的運(yùn)動，實(shí)現(xiàn)焊縫的實(shí)時跟蹤，這其中信息處理機(jī)構(gòu)有著重要的作用，他直接決定輸出控制信號的正確與否，從而影響執(zhí)行機(jī)構(gòu)的焊縫跟蹤精度，在基于視覺傳感的焊縫跟蹤中，信息處理機(jī)構(gòu)需要完成的主要任務(wù)是對輸入的焊接圖像進(jìn)行一系列的預(yù)處理，對處理后的圖像再進(jìn)行搜索得到焊接中心位置，然后焊接位置信息變換成相應(yīng)的控制信號，但是，這種方法的識別精度不高。

近年來，運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)字圖像處理、模式識別、智能控制等當(dāng)代高新技術(shù)，焊縫跟蹤研究已經(jīng)取得了較大的成就，尤其是計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度大大加快，使得應(yīng)用復(fù)雜算法實(shí)時處理連續(xù)焊接圖像成為可能，因而計(jì)算機(jī)視覺在焊接中應(yīng)用研究越來越廣泛和深入，如今出現(xiàn)了各種各樣的圖像處理算法應(yīng)用到焊縫圖像處理步驟中。

這些算法有其弊端，很難再實(shí)時條件下完成準(zhǔn)確的焊縫識別，一般的圖像處理技術(shù)，例如頻域處理方法，這種方法顯示將圖像進(jìn)行離散傅里葉變換，然后再對圖像進(jìn)行解析，頻域圖像處理需要大量的時間，并且這種算法比較復(fù)雜，而且對于一些細(xì)節(jié)的識別準(zhǔn)確度不是特別高，

伴隨智能時代的來臨，智能機(jī)器人與智能制造越來越為廣大人民群眾認(rèn)可，所以，智能識別成了一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。對于工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，機(jī)器人對工作運(yùn)行環(huán)境的感知是其完成所承擔(dān)任務(wù)的前提和基礎(chǔ)。如何實(shí)現(xiàn)場景中物體的有效分類與識別是機(jī)器人對于環(huán)境感知的核心問題。目前基于視覺圖像處理技術(shù)來進(jìn)行場景的感知是該領(lǐng)域的重要方法，然而這種基于圖像處理的識別算法比較復(fù)雜，而且對于這種方法獲取的視覺圖像的質(zhì)量受周圍環(huán)境（例如光線強(qiáng)度）的變化影響比較大，所以對于深度信息的應(yīng)用研究體現(xiàn)了很大的優(yōu)勢，而且使被測目標(biāo)更多細(xì)節(jié)快速方便地獲取成為可能。對于焊接技術(shù)，焊縫是焊件經(jīng)焊接后所形成的結(jié)合部分，焊接形成的表面焊縫直接影響作業(yè)后產(chǎn)品的質(zhì)量，所以對焊縫質(zhì)量的評價以及焊縫的打磨至關(guān)重要。目前對于焊縫的處理一般都是人工完成，但是通過人工對表面焊縫處理時產(chǎn)生的粉塵會影響健康，而且作業(yè)有一定的危險性，所以考慮發(fā)明一種表面焊縫的自動識別系統(tǒng)，這種系統(tǒng)可以應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人當(dāng)中從而代替人工操作，市場前景非常大。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對上述技術(shù)存在的問題，現(xiàn)提供了一種表面焊縫的識別系統(tǒng)。

具體的技術(shù)方案如下：

一種表面焊縫識別系統(tǒng)，應(yīng)用于對被掃描物體的焊縫信息進(jìn)行識別，所述識別系統(tǒng)包括：

采集模塊，利用激光雷達(dá)掃描多個數(shù)據(jù)點(diǎn)的焊縫區(qū)域信息；

預(yù)處理模塊，連接所述采集模塊，轉(zhuǎn)換所述焊縫區(qū)域信息為坐標(biāo)信息，并且對所述數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)提?。?/p>

識別算法模塊，連接所述預(yù)處理模塊，根據(jù)提取的所述數(shù)據(jù)點(diǎn)和所述坐標(biāo)信息對所述焊縫區(qū)域信息進(jìn)行聚類濾波處理，以獲取所述焊縫信息。

優(yōu)選的，所述采集模塊按照預(yù)設(shè)的掃描頻率和掃描范圍進(jìn)行掃描；以及

采集的所述焊縫區(qū)域信息以數(shù)據(jù)包的形式傳輸。

優(yōu)選的，所述焊縫區(qū)域信息包括：所述激光雷達(dá)與所述被掃描物體的直線距離、所述激光雷達(dá)的角分辨率。

優(yōu)選的，所述預(yù)處理模塊包括：

坐標(biāo)模塊，連接所述采集模塊、所述識別算法模塊，轉(zhuǎn)換所述焊縫區(qū)域信息為坐標(biāo)信息；

提取模塊，連接所述采集模塊、所述識別算法模塊，對所述數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)提取。

優(yōu)選的，所述坐標(biāo)信息為以所述激光雷達(dá)為中心的直角坐標(biāo)系中每個數(shù)據(jù)點(diǎn)的坐標(biāo)；以及

所述坐標(biāo)信息為（D×cosβ），（D×sinβ）；

其中，D為所述激光雷達(dá)與所述被掃描物體的直線距離，β為所述激光雷達(dá)的角分辨率。

優(yōu)選的，所述提取模塊以所述激光雷達(dá)為中心原點(diǎn)建立世界坐標(biāo)系，以所述激光雷達(dá)掃描平面為XY平面，其中以所述中心原點(diǎn)為起點(diǎn)，垂直于焊縫所在表面的方向?yàn)閅軸正方向，垂直于XY平面的坐標(biāo)軸為Z軸；

所述提取模塊提取的數(shù)據(jù)點(diǎn)為世界坐標(biāo)系中Y軸坐標(biāo)小于等于L-M的點(diǎn)；

其中，L為所述激光雷達(dá)至被掃描物體表面的距離，M為誤差值。

優(yōu)選的，所述誤差值為±0.5mm。

優(yōu)選的，所述激光雷達(dá)沿Z軸方向移動，多次掃描所述焊縫區(qū)域信息。

優(yōu)選的，所述識別算法模塊包括分組模塊，分組模塊用以將提取的所述數(shù)據(jù)點(diǎn)分組；

其中，分組方法為：

相鄰兩個提取的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離小于等于預(yù)設(shè)值時，該兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)為同一組，且其中一數(shù)據(jù)點(diǎn)為該組的最后一個數(shù)據(jù)點(diǎn)；

相鄰兩個提取的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離大于預(yù)設(shè)值時，該兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)為不同組，且其中一個數(shù)據(jù)點(diǎn)為新建立的一個組的第一個數(shù)據(jù)點(diǎn)。

優(yōu)選的，所述識別算法模塊還包括：

識別模塊，連接所述分組模塊，用以根據(jù)所述數(shù)據(jù)點(diǎn)的分組和所述坐標(biāo)信息計(jì)算所述焊縫信息；

其中，所述識別模塊根據(jù)每組的第一個數(shù)據(jù)點(diǎn)、最后一個數(shù)據(jù)點(diǎn)和中心原點(diǎn)坐標(biāo)確定焊縫寬度信息；

所述識別模塊根據(jù)每組Y軸的坐標(biāo)機(jī)制確定焊縫高度信息。

上述技術(shù)方案的有益效果是：

上述技術(shù)方案利用現(xiàn)有的激光雷達(dá)作為傳感器，實(shí)現(xiàn)確定焊縫位置的功能，提出基于激光雷達(dá)的表面焊縫識別算法，不同于通過視覺圖像處理的識別算法，相對來說比較簡單實(shí)用，此外，上述技術(shù)方案可以進(jìn)行不同場合的應(yīng)用，比如用于打磨、拋光等工業(yè)機(jī)器人當(dāng)中進(jìn)行表面處理等方面，用處比較廣泛。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種表面焊縫的識別系統(tǒng)的實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明一種表面焊縫的識別系統(tǒng)的實(shí)施例的原理圖；

圖3為本發(fā)明一種表面焊縫的識別方法的實(shí)施例的流程圖。

具體實(shí)施方式

需要說明的是，在不沖突的情況下，下述技術(shù)方案，技術(shù)特征之間可以相互組合。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步的說明：

實(shí)施例一

本實(shí)施例提供了一種表面焊縫識別系統(tǒng)，如圖1所示，應(yīng)用于對被掃描物體的焊縫信息進(jìn)行識別，所述識別系統(tǒng)包括：

采集模塊，利用激光雷達(dá)掃描多個數(shù)據(jù)點(diǎn)的焊縫區(qū)域信息；

預(yù)處理模塊，連接所述采集模塊，轉(zhuǎn)換所述焊縫區(qū)域信息為坐標(biāo)信息，并且對所述數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)提?。?/p>

識別算法模塊，連接所述預(yù)處理模塊，根據(jù)提取的所述數(shù)據(jù)點(diǎn)和所述坐標(biāo)信息對所述焊縫區(qū)域信息進(jìn)行聚類濾波處理，以獲取所述焊縫信息。

本實(shí)施例中，采集模塊包括一激光雷達(dá)，激光雷達(dá)作為傳感器對多個數(shù)據(jù)點(diǎn)的焊縫區(qū)域信息進(jìn)行掃描獲取，預(yù)處理模塊根據(jù)焊縫區(qū)域信息計(jì)算得到坐標(biāo)信息，需要說明的是，本實(shí)施例中的焊縫區(qū)域信息為焊縫的周圍信息，此外本實(shí)施例中的識別算法模塊采用聚類濾波處理方式，根據(jù)提取的數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息和坐標(biāo)信息，獲取焊縫信息。

進(jìn)一步的，所述采集模塊按照預(yù)設(shè)的掃描頻率和掃描范圍進(jìn)行掃描；以及

采集的所述焊縫區(qū)域信息以數(shù)據(jù)包的形式傳輸。

本實(shí)施例中，如圖1所示，本系統(tǒng)有三大主要模塊組成，包括采集模塊、預(yù)處理模塊以及識別算法模塊。其中，采集模塊：設(shè)定掃描頻率與掃描范圍，通過激光雷達(dá)進(jìn)行焊縫周圍信息（即焊縫區(qū)域信息）的不斷掃描，實(shí)現(xiàn)信息的采集。

進(jìn)一步的，所述焊縫區(qū)域信息包括：所述激光雷達(dá)與所述被掃描物體的直線距離、所述激光雷達(dá)的角分辨率。

本實(shí)施例中，預(yù)處理模塊：實(shí)現(xiàn)信息的預(yù)處理，將所述激光雷達(dá)與所述被掃描物體的直線距離、角度信息值轉(zhuǎn)換為坐標(biāo)系中的坐標(biāo)值，能夠?qū)崿F(xiàn)信息的初步提取。識別算法模塊：過對掃描點(diǎn)信息的聚類濾波處理，可以確定焊縫的寬度、高度以及位置等焊縫信息。

進(jìn)一步的，所述預(yù)處理模塊包括：

坐標(biāo)模塊，連接所述采集模塊、所述識別算法模塊，轉(zhuǎn)換所述焊縫區(qū)域信息為坐標(biāo)信息；

提取模塊，連接所述采集模塊、所述識別算法模塊，對所述數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)提取。

進(jìn)一步的，所述坐標(biāo)信息為以所述激光雷達(dá)為中心的直角坐標(biāo)系中每個數(shù)據(jù)點(diǎn)的坐標(biāo)；以及

所述坐標(biāo)信息為（D×cosβ），（D×sinβ）；

其中，D為所述激光雷達(dá)與所述被掃描物體的直線距離，β為所述激光雷達(dá)的角分辨率。

進(jìn)一步的，所述提取模塊以所述激光雷達(dá)為中心原點(diǎn)建立世界坐標(biāo)系，以所述激光雷達(dá)掃描平面為XY平面，其中以所述中心原點(diǎn)為起點(diǎn)，垂直于焊縫所在表面的方向?yàn)閅軸正方向，垂直于XY平面的坐標(biāo)軸為Z軸；

所述提取模塊提取的數(shù)據(jù)點(diǎn)為世界坐標(biāo)系中Y軸坐標(biāo)小于等于L-M的點(diǎn)；

其中，L為所述激光雷達(dá)至被掃描物體表面的距離，M為誤差值。

進(jìn)一步的，所述誤差值為±0.5mm。

上述實(shí)施例中，采集模塊啟動激光雷達(dá)進(jìn)行掃描，獲取多個數(shù)據(jù)點(diǎn)焊接區(qū)域信息，通過激光雷達(dá)配置函數(shù)設(shè)定雷達(dá)的掃描范圍和角度，此時激光雷達(dá)采集到的每幀數(shù)據(jù)里面會包含有多個數(shù)據(jù)點(diǎn)信息，依據(jù)這些數(shù)據(jù)包進(jìn)行信息的識別與提取。

坐標(biāo)模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)點(diǎn)焊接區(qū)域信息的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，掃描以后得到的一系列焊機(jī)區(qū)域信息，是以數(shù)據(jù)包的形式進(jìn)行傳輸，每一個數(shù)據(jù)包里面包含有多個數(shù)據(jù)點(diǎn)，每個數(shù)據(jù)點(diǎn)中包含的信息包括有激光雷達(dá)與被掃描物體的距離，可以將此距離記作D，還有激光雷達(dá)的角分辨率，可以將此角度記作β，所以，在以激光雷達(dá)為中心的直角坐標(biāo)系中，每個數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)點(diǎn)坐標(biāo)為：

（D×cos（β）)，D×sin(β)）。

如圖2所示，提取模塊繼續(xù)進(jìn)行信息的預(yù)處理，以激光雷達(dá)為中心原點(diǎn)Os建立世界坐標(biāo)系，以激光雷達(dá)掃描平面為X，Y平面，以中心原點(diǎn)Os為起點(diǎn)垂直于焊縫所在表面的方向?yàn)閅軸正方向，垂直于X，Y平面的坐標(biāo)軸記為Z軸，激光雷達(dá)與表面的距離記作L，提取凸起于表面的數(shù)據(jù)點(diǎn)（Mj+1，Mj等），考慮到雷達(dá)的誤差為±0.5mm，所以，提取Y軸坐標(biāo)小于等于(L-0.5)的點(diǎn)，即提取Y≤L-0.5的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初次識別后的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

進(jìn)一步的，所述激光雷達(dá)沿Z軸方向移動，多次掃描所述焊縫區(qū)域信息。

進(jìn)一步的，所述識別算法模塊包括分組模塊，分組模塊用以將提取的所述數(shù)據(jù)點(diǎn)分組；

其中，分組方法為：

相鄰兩個提取的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離小于等于預(yù)設(shè)值時，該兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)為同一組，且其中一數(shù)據(jù)點(diǎn)為該組的最后一個數(shù)據(jù)點(diǎn)；

相鄰兩個提取的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離大于預(yù)設(shè)值時，該兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)為不同組，且其中一個數(shù)據(jù)點(diǎn)為新建立的一個組的第一個數(shù)據(jù)點(diǎn)。

進(jìn)一步的，所述識別算法模塊還包括：

識別模塊，連接所述分組模塊，用以根據(jù)所述數(shù)據(jù)點(diǎn)的分組和所述坐標(biāo)信息計(jì)算所述焊縫信息；

其中，所述識別模塊根據(jù)每組的第一個數(shù)據(jù)點(diǎn)、最后一個數(shù)據(jù)點(diǎn)和中心原點(diǎn)坐標(biāo)確定焊縫寬度信息；

所述識別模塊根據(jù)每組Y軸的坐標(biāo)機(jī)制確定焊縫高度信息。

上述實(shí)施例中，分組模塊將激光雷達(dá)掃描的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類分組，通過信息預(yù)處理以后得到的提取點(diǎn)包含有其它干擾點(diǎn)的信息，所以需要將掃描到的干擾點(diǎn)信息過濾掉。實(shí)現(xiàn)的方法就是對掃描得到的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類分組處理，聚類分組濾波處理算法的原理是通過一系列計(jì)算從而將所有得到的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類，分成不同的組，取得需要得到的數(shù)據(jù)組進(jìn)行接下來的計(jì)算處理。

具體的算法流程如下：

首先，根據(jù)得到的每個數(shù)據(jù)包中的兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離值大小設(shè)定一個閾值T1，通過判斷此閾值與相鄰兩點(diǎn)的距離值大小將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組；

如果相鄰的兩點(diǎn)（序號分別記為m和m+1）之間的距離小于之前設(shè)定的閾值T1，則把這兩個點(diǎn)看作為在同一組當(dāng)中，并且將第m+1點(diǎn)看作為此組的最后一個點(diǎn)；

如果相鄰的兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離大于之前設(shè)定的閾值T1，則把這兩個點(diǎn)看作為不同組中的點(diǎn)。此時，則建立一個新的數(shù)據(jù)組，將第m+1個數(shù)據(jù)點(diǎn)看作為此組中的第一個數(shù)據(jù)點(diǎn)。

之后，不斷重復(fù)上述的步驟，直到全部的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組完成。

識別模塊對焊縫的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行識別，根據(jù)簽署得到的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組信息以及坐標(biāo)信息，計(jì)算各個組別里數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量，由于激光數(shù)據(jù)雷達(dá)多次掃描得到的點(diǎn)的密度比較高，所以，選取數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量最多的一組為焊縫每層的截面信息。

將激光雷達(dá)沿垂直于掃描平面的Z方向不斷移動，進(jìn)行下一次掃描聚類分組。統(tǒng)計(jì)每組的數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過對每組數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)進(jìn)行解析從而可以確定焊縫的位置。通過計(jì)算每個組別中的第一個數(shù)據(jù)點(diǎn)、最后一個數(shù)據(jù)點(diǎn)、中點(diǎn)坐標(biāo)可以確定焊縫的寬度信息。通過統(tǒng)計(jì)每個組別中Y軸點(diǎn)的坐標(biāo)極值可以確定焊縫截面的高度信息，取每層截面高度信息平均值可以得到焊縫平均高度值，可以評價焊縫質(zhì)量。

目前一般焊縫識別方法是采用圖像處理技術(shù)，這種方式一般算法比較復(fù)雜，而且對于一些細(xì)節(jié)的識別準(zhǔn)確度不是特別高，所以上述實(shí)施例考慮采用激光雷達(dá)作為傳感器的方式。如圖2所示，上述實(shí)施例利用激光雷達(dá)作為傳感器，實(shí)現(xiàn)了一種識別表面焊縫的系統(tǒng)。

本實(shí)施例的系統(tǒng)利用現(xiàn)有的激光雷達(dá)作為傳感器，實(shí)現(xiàn)確定焊縫位置的功能，提出基于激光雷達(dá)的表面焊縫識別算法，不同于通過視覺圖像處理的識別算法，相對來說算法比較簡單實(shí)用，識別算法模塊提出焊縫信息的具體分組算法，通過數(shù)據(jù)點(diǎn)的聚類濾波處理進(jìn)行組別的分解過濾，更加增強(qiáng)了識別的準(zhǔn)確性，此外，通過激光雷達(dá)多次掃描，可以增加識別的可靠性，上述實(shí)施例可以進(jìn)行不同場合的應(yīng)用，比如用于打磨、拋光等工業(yè)機(jī)器人當(dāng)中進(jìn)行表面處理等方面，用處比較廣泛。

依靠激光雷達(dá)的掃描特點(diǎn)檢測焊縫的二維環(huán)境信息（焊接區(qū)域信息），通過檢測識別算法提取環(huán)境信息，可以計(jì)算出焊縫位置以及焊縫寬度和高度信息，建立世界坐標(biāo)系，可以確定出激光雷達(dá)的載體與焊縫之間的相對位置關(guān)系，從而可以實(shí)現(xiàn)后續(xù)的焊縫打磨拋光等一系列功能。

通過激光雷達(dá)傳感器進(jìn)行設(shè)定角度范圍內(nèi)的掃描，可以獲得一系列周圍環(huán)境點(diǎn)的焊接區(qū)域信息，這些數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息經(jīng)過計(jì)算可以折算成世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)信息。然后根據(jù)這些數(shù)據(jù)點(diǎn)的坐標(biāo)位置關(guān)系，經(jīng)過預(yù)處理模塊的預(yù)處理以及識別算法模塊聚類分組濾波算法，可以實(shí)現(xiàn)焊縫信息的提取。

實(shí)施例二

本實(shí)施例提供了一種表面焊縫識別的方法，如圖3所示，本實(shí)施例的方法首先啟動激光雷達(dá)對被掃描物體焊縫的周圍多個掃描點(diǎn)（數(shù)據(jù)點(diǎn)）進(jìn)行掃描，之后將獲得的焊縫區(qū)域信息進(jìn)行掃描點(diǎn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換及預(yù)處理，之后通過對掃描點(diǎn)的聚類分組，確定焊縫高度、寬度以及位置信息。

具體的方法如下：

1、啟動激光雷達(dá)進(jìn)行掃描

獲取掃描點(diǎn)信息，通過激光雷達(dá)配置函數(shù)設(shè)定雷達(dá)的掃描范圍和角度，此時激光雷達(dá)采集到的每幀數(shù)據(jù)里面會包含有n個數(shù)據(jù)點(diǎn)信息，依據(jù)這些數(shù)據(jù)包進(jìn)行信息的識別與提取。

2、數(shù)據(jù)點(diǎn)信息的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

掃描以后得到的一系列數(shù)據(jù)點(diǎn)的信息，是以數(shù)據(jù)包的形式進(jìn)行傳輸，每一個數(shù)據(jù)包里面包含有n個數(shù)據(jù)點(diǎn)，每個數(shù)據(jù)點(diǎn)中包含的信息包括有激光雷達(dá)與掃描物體的距離D，還有激光雷達(dá)的角分辨率β，所以在以激光雷達(dá)為中心的直角坐標(biāo)系中，每個數(shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)點(diǎn)坐標(biāo)為（D*cos(β),D*sin(β)）。

3、數(shù)據(jù)預(yù)處理

以激光雷達(dá)中心為原點(diǎn)建立世界坐標(biāo)系，以激光雷達(dá)掃描平面為X,Y平面，以原點(diǎn)為起點(diǎn)垂直于焊縫所在表面的方向?yàn)閅軸正方向，垂直于X,Y平面的坐標(biāo)軸記為Z軸，激光雷達(dá)與表面的距離記作L，提取凸起于表面的數(shù)據(jù)點(diǎn)，考慮到雷達(dá)的誤差為±0.5mm，所以提取Y軸坐標(biāo)小于等于(L-0.5)的點(diǎn)，即提取Y≤L-0.5的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初次識別后的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

4、掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)的聚類分組

通過數(shù)據(jù)預(yù)處理以后得到的點(diǎn)包含有其它干擾點(diǎn)的信息，所以需要將掃描到的干擾點(diǎn)信息過濾掉。實(shí)現(xiàn)的方法就是對掃描得到的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行聚類分組處理，聚類分組濾波處理算法的原理是通過一系列計(jì)算從而將所有得到的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類，分成不同的組，取得需要得到的數(shù)據(jù)組進(jìn)行接下來的計(jì)算處理。具體的算法流程如下：

S1：根據(jù)得到的每個數(shù)據(jù)包中的兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離值大小設(shè)定一個閾值T1，通過判斷此閾值與相鄰兩點(diǎn)的距離值大小將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組;

S2：如果相鄰的兩點(diǎn)（序號分別記為m和m+1）之間的距離小于之前設(shè)定的閾值T1，則把這兩個點(diǎn)看作為在同一組當(dāng)中，并且將第m+1點(diǎn)看作為此組的最后一個點(diǎn)；

S3：如果相鄰的兩個數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離大于之前設(shè)定的閾值T1，則把這兩個點(diǎn)看作為不同組中的點(diǎn)。

S4：如果S3成立，則建立一個新的數(shù)據(jù)組，將第m+1個數(shù)據(jù)點(diǎn)看作為此組中的第一個數(shù)據(jù)點(diǎn)。

S5：不斷重復(fù)上面S1~S4的步驟，直到全部的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組完成。

5、焊縫點(diǎn)的識別

根據(jù)4中得到的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組信息以及坐標(biāo)信息，計(jì)算組別里點(diǎn)的數(shù)量，由于雷達(dá)多次掃描得到的點(diǎn)的密度比較高，所以選取點(diǎn)數(shù)量最多的一組為焊縫每層的截面信息，將激光雷達(dá)沿垂直于掃描平面的Z方向不斷移動，進(jìn)行下一次掃描聚類分組。

統(tǒng)計(jì)每組的數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過對每組數(shù)據(jù)點(diǎn)的位置坐標(biāo)進(jìn)行解析從而可以確定焊縫的位置。通過計(jì)算每個組別中的第一個數(shù)據(jù)點(diǎn)、最后一個數(shù)據(jù)點(diǎn)、中點(diǎn)坐標(biāo)可以確定焊縫的寬度信息。通過統(tǒng)計(jì)每個組別中Y軸點(diǎn)的坐標(biāo)極值可以確定焊縫截面的高度信息，取每層截面高度信息平均值可以得到焊縫平均高度值，可以評價焊縫質(zhì)量。

綜上，上述技術(shù)方案利用現(xiàn)有的激光雷達(dá)作為傳感器，實(shí)現(xiàn)確定焊縫位置的功能，提出基于激光雷達(dá)的表面焊縫識別算法，不同于通過視覺圖像處理的識別算法，相對來說比較簡單實(shí)用，此外，上述技術(shù)方案可以進(jìn)行不同場合的應(yīng)用，比如用于打磨、拋光等工業(yè)機(jī)器人當(dāng)中進(jìn)行表面處理等方面，用處比較廣泛。

通過說明和附圖，給出了具體實(shí)施方式的特定結(jié)構(gòu)的典型實(shí)施例，基于本發(fā)明精神，還可作其他的轉(zhuǎn)換。盡管上述發(fā)明提出了現(xiàn)有的較佳實(shí)施例，然而，這些內(nèi)容并不作為局限。

對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言，閱讀上述說明后，各種變化和修正無疑將顯而易見。因此，所附的權(quán)利要求書應(yīng)看作是涵蓋本發(fā)明的真實(shí)意圖和范圍的全部變化和修正。在權(quán)利要求書范圍內(nèi)任何和所有等價的范圍與內(nèi)容，都應(yīng)認(rèn)為仍屬本發(fā)明的意圖和范圍內(nèi)。