具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，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，都属于本发明保护范围。

为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明的目的是依托构架自动化涡流探伤系统，使用三维视觉定位技术，并开发相应的算法，有效避免在传统的二维视觉技术中，相机镜头拍摄方向必须与被检测物体表面垂直等条件限制，实现对立体焊缝结构或构架结构的位置定位功能。

本发明特点在于依托工业机器人及三维视觉定位关键技术实现构架焊缝缺陷的无损探伤。视觉定位技术可以实现对检测对象的精确定位，为工业机器人的检测路径及过程修正提供重要依据。主要原理是基于双目相机(置于工业机器人第五、六轴且与第六轴联动)、结构光，重建被测物体的三维信息，将不同时间段及姿态的物体，通过三维重建其信息，并完成三维配准，获取当前位置相对历史位置的偏移量，最终指导机械手臂移动，实现位置定位及检测。

如图1所示，本发明实施例提供一种自动化涡流探伤系统的焊缝检测定位方法，自动化涡流探伤系统包括机械手臂、搭载于机械手臂上的双目视觉相机和夹持在机械手臂末端的电涡流探头，定位方法包括：

S11：根据预设示教数据将携带双目视觉相机和电涡流探头的机械手臂移动至待检测焊缝区域附近；

S12：通过双目视觉相机采集当前位置的图像数据进行三维重建，获得当前三维信息；

S13：读取预设历史三维信息，将当前三维信息和历史三维信息进行配准求出变换矩阵；

S14：控制机械手臂按照变换矩阵在空间三个方向上的偏移量移动到焊缝区域表面，并按照平行于焊缝长度的方向进行扫查。

具体的，自动化涡流探伤系统中核心模块及功能是利用工业机器人夹持电涡流探头实现对构架焊缝的检测。整个系统的主要硬件有机械臂、双目视觉相机(搭载于机械手臂)、夹持电涡流探头(位于机械手臂末端)、被检测构架等。

具体的，在完成了示教的基础之上进行机械手臂的自动化焊缝检测，即在示教结果的基础之上进行精确定位，其中需要用到历史数据，整个视觉定位的过程如下：

(1)机械手臂末端携带双目相机和夹持探头按照预先的示教结果移动至焊缝的待检区域，完成当前位置的三维信息采集及重构；

(2)算法调出示教过程中拍摄到的历史三维信息，并将当前结果与历史结果进行配准；

(3)配准的目的是求出变换矩阵，根据坐标对示教的结果进行精确修正，误差控制在允许的范围内；

(4)指导机械手臂按照变换矩阵在空间三个方向上的偏移量精确移动至焊缝表面，并平行于焊缝方向进行扫查。

需要说明的是，S11中通过人工示教的方式将机械臂(含前端双目相机和电涡流探头)移动至被检测焊缝区域的大致位置，保证双目相机拍摄的视场范围适宜。

需要说明的是，S12通过双目视觉相机采集当前位置的图像数据进行三维重建，获得当前三维信息的步骤包括：

S121：获取双目视觉相机采集的左图I₁和右图I₂；

S122：定义适用于每幅图中的像素点坐标(x，y)、匹配窗口U、以(x，y)为中心的水平偏移量dx和竖直偏移量dy、以(x，y)为中心的水平距离像素数i和竖直距离像素数j；

S123：进行左图I₁和右图I₂中像素点相位差的绝对值计算：

C_SAD＝∑_(i，j∈U)|I₁(x+i，y+j)-I₂(x+d_x+i，y+d_y+j)|，其中U表示匹配时选择窗口的大小，(x，y)表示当前匹配像素点，I₁(x+i，y+j)表示参考图以当前匹配点(x，y)为中心，水平距离为i个像素，竖直距离为j个像素的窗口范围内的像素点绝对相位值，I₂(x+dx+i，y+dy+j)表示以待配图像素(x+dx，y+dy)为中心，水平距离为i个像素，竖直距离为j个像素窗口范围内的像素点绝对相位值，dx和dy表示左图I₁和右图I₂中相比较的像素点在水平方向和垂直方向的偏移量；

S124：代入左图I₁和右图I₂的极限约束条件dy＝0，使得左图I₁和右图I₂中只存在水平方向上的偏移量dx，则输出立体匹配中需求的视场值，即当前三维信息。

具体的，采用双目相机在示教过程中获得每条焊缝区域的原始图像数据及在实际检测过程中获取当前图像数据，这些图像数据都是成对保存的，即每一次双目相机针对同一个位置的拍摄都会生成左、右两幅图像。该步骤的核心目的就是将二者进行相位匹配，最终实现被拍摄目标的三维信息。

首先，会输入双目相机拍摄的两幅图：Left和Right。(以下用I1和I2分别定义)；其次，是定义适用于每幅图中的像素点坐标(x，y)、匹配窗口U、以(x，y)为中心的水平竖直偏移量dx和dy、以(x，y)为中心的水平竖直距离像素数i和j；然后，完成上述定义后则进行两幅图中便利像素点相位差的绝对值计算：

C_SAD＝∑_(i，j∈U)|I₁(x+i，y+j)-I₂(x+d_x+i，y+d_y+j)|，其中U表示匹配时选择窗口的大小，(x，y)表示当前匹配像素点，I1(x+i，y+j)表示以参考图以当前匹配点(x，y)为中心，水平距离为i个像素，竖直距离为j个像素的窗口范围内的像素点绝对相位值。I2(x+dx+i，y+dy+j)表示以待配图像素(x+dx，y+dy)为中心，水平距离为i个像素，竖直距离为j个像素窗口范围内的像素点绝对相位值。dx和dy表示两幅图中相比较的像素点在水平方向和垂直方向的偏移量。最后，需要代入左右两幅图的极限约束条件dy＝0，使得两幅图中只存在水平方向上的偏移量dx，即输出立体匹配中需求的视场值，并实现三维目标重建。

需要说明的是，S13读取预设历史三维信息，将当前三维信息和历史三维信息进行配准求出变换矩阵的步骤包括：

S131：利用基于区域生长点云分割算法对当前三维信息的点云进行分割获得当前分割点云；

S132：将当前分割点云与历史三维信息的点云进行配准，使用ICP配准算法去除掉异常点的干扰，同时融合全部点云配准结果；

S133：对各个配准结果进行投影，按照预设投影规则分别投影到X，Y，Z平面，形成三个平面的二值化结果；

S134：按照前面的三个步骤获取多次当前三维信息的点云与历史三维信息的点云的配准结果，选择三个平面的投影面积之和最小的配准结果，作为最终计算变换矩阵的配准结果；

S135：将当前三维信息的点云与历史三维信息的点云求差，获得当前三维信息的点云与历史三维信息的点云三维偏差矩阵(x，y，z)，即变换矩阵。

具体的，在S12的三维重构结果的基础之上，完成当前与历史的配准，目的是输出变换矩阵，最终指导机械手臂在示教的结果之上精确定位到焊缝局部位置，从而完成缺陷扫查。由于S12中的重建三维点云信息本身存在分层现象，且与历史三维信息的点云分布并不是一一对应的，这对于配准来说误差极大，所以提出了分层配准并融合实现整体配准的思路。具体的步骤包括：(1)利用基于区域生长点云分割算法对目标点云进行分割，分割的目的是把层与层分离出来；(2)将当前分割点云与历史点云进行配准(使用ICP配准算法在一定程度上去除掉异常点的干扰)，同时融合全部点云配准结果；(3)对各配准结果进行投影，分别投影到X，Y，Z平面，投影规则是保证每3mm(根据项目精度要求设定)内点的投影个数为1，形成三个平面的二值化结果(黑白图)；二值化投影这个步骤是在配准过程中衡量效果及检验重合一致性的，若当前和历史的点云重合一致性较高，则投影的重合度较好。(4)循环(1)-(3)得到多次的当前和历史配准结果，选择匹配最好的作为最终计算变换矩阵的结果，思路是分别计算(3)中三个平面的投影面积之和，取最小。(5)最后计算当前和历史的偏差矩阵(x，y，z)，将结果传递给机械臂并按照偏差值进行姿态调整，将探头移动至精确位置，完成平行于焊缝方向的扫查。

需要说明的是，如图2所示，本发明实施例还提供一种自动化涡流探伤系统的焊缝检测定位方法，在前述实施例的基础上，在S11根据预设示教数据将携带双目视觉相机和电涡流探头的机械手臂移动至待检测焊缝区域附近步骤前，还包括：S10：生成预设示教数据和预设历史三维数据；

S10生成预设示教数据和预设历史三维数据的步骤包括：

S101：通过人工示教的方式将机械手臂移动至待检测焊缝区域位置附近，获取预设示教数据；

S102：利用双目视觉相机配合结构光对焊缝区域进行图像采集，获取原始的三维图像数据，即预设历史三维信息；

S103：重复前面两个步骤获取机械手臂到达各个焊缝区域的预设示教数据和各个焊缝的预设历史三维信息。

需要说明的是，S101通过人工示教的方式将机械手臂移动至待检测焊缝区域位置附近，获取预设示教数据的步骤包括：通过手眼标定获取机械手臂坐标系与双目视觉相机坐标系的位置关系；具体步骤包括：

以当前机械手臂为原点，移动机械手臂，通过双目视觉相机拍照重建物体；

通过三维配准计算出物体当前位置与原点位置的位置变换关系，即记录B；

记录机械手臂移动前和移动后的位置变换关系，即记录A；

求解矩阵方程：AX＝XB，A是移动机械手臂前和移动机械手臂后双目视觉相机两次空间变换的齐次矩阵，B是移动机械手臂前和移动机械手臂后机械手臂坐标系两次变换的齐次矩阵，X为待求解的手眼矩阵，通过标定多组数据求解X，得到双目视觉相机相对机械手臂的位置关系。

具体的，这里用到的是手眼标定技术，通常，机械臂坐标系与相机坐标系之间的关系需要通过标定得到。手眼标定本质上是求解矩阵方程：AX＝XB；A是摄像机(单目或双目)前后两次空间变换的齐次矩阵；B是机械臂末端坐标系前后两次变换的齐次矩阵；X为待求解的手眼矩阵；通过多次求解该方程，即可解出X。具体工作流程为：以当前机械臂为原点，移动机械臂，拍照重建物体。通过三维配准计算出物体当前与原点的位置变换关系，记录下来即记录B。同时记录机械臂前后移动的位置变换关系，即记录A。标定多组数据求解X，得到最终的相机相对机械臂末端的位置关系。

需要说明的是，S102中每进行一次示教确定双目相机大致的拍摄范围后，利用双目视觉相机(配合结构光)对焊缝区域进行图像采集，获取原始的三维图像信息；

需要说明的是，S103中重复S101和S102直至完成机械手臂到达焊缝区域的示教及所有焊缝三维信息的历史数据获取。

本申请与现有技术相比，包括如下的有益效果和创新点：1.对构架焊缝缺陷进行电涡流无损探伤过程中：利用双目相机拍摄焊缝区域的当前与历史三维信息，并实现三维重构和配准，精确指导工业机器人取代人工手持电涡流探头的探伤方式，提高自动化效率；2.在三维配准的过程中为降低传统的整体配准法带来的误差较大影响，采用分层分割三维点云信息，并局部分层配准并融合的方式，能够优先保证分层配准精度，从而达到整体配准的较高质量，极大提升配准精度，对于指导机械臂相关动作起到重要作用。

如图3所示，本发明实施例还提供一种自动化涡流探伤系统的焊缝检测定位装置，自动化涡流探伤系统包括机械手臂、搭载于机械手臂上的双目视觉相机和夹持在机械手臂末端的电涡流探头，定位装置包括：

机械手臂移动模块21，用于根据预设示教数据将携带双目视觉相机和电涡流探头的机械手臂移动至待检测焊缝区域附近；

三维信息获取模块22，用于通过双目视觉相机采集当前位置的图像数据进行三维重建，获得当前三维信息；

变换矩阵获取模块23，用于读取预设历史三维信息，将当前三维信息和历史三维信息进行配准求出变换矩阵；

机械手臂控制模块24，用于控制机械手臂按照变换矩阵在空间三个方向上的偏移量移动到焊缝区域表面，并按照平行于焊缝长度的方向进行扫查。

需要说明的是，三维信息获取模块22通过双目视觉相机采集当前位置的图像数据进行三维重建，获得当前三维信息的步骤包括：

获取双目视觉相机采集的左图I₁和右图I₂；

定义适用于每幅图中的像素点坐标(x，y)、匹配窗口U、以(x，y)为中心的水平偏移量dx和竖直偏移量dy、以(x，y)为中心的水平距离像素数i和竖直距离像素数j；

进行左图I₁和右图I₂中像素点相位差的绝对值计算：

C_SAD＝∑_(i，j∈U)|I₁(x+i，y+j)-I₂(x+d_x+i，y+d_y+j)|，其中其中U表示匹配时选择窗口的大小，(x，y)表示当前匹配像素点，I₁(x+i，y+j)表示参考图以当前匹配点(x，y)为中心，水平距离为i个像素，竖直距离为j个像素的窗口范围内的像素点绝对相位值，I₂(x+dx+i，y+dy+j)表示以待配图像素(x+dx，y+dy)为中心，水平距离为i个像素，竖直距离为j个像素窗口范围内的像素点绝对相位值，dx和dy表示左图I₁和右图I₂中相比较的像素点在水平方向和垂直方向的偏移量；

代入左图I₁和右图I₂的极限约束条件dy＝0，使得左图I₁和右图I₂中只存在水平方向上的偏移量dx，则输出立体匹配中需求的视场值，即当前三维信息。

需要说明的是，变换矩阵获取模块23读取预设历史三维信息，将当前三维信息和历史三维信息进行配准求出变换矩阵的步骤包括：

利用基于区域生长点云分割算法对当前三维信息的点云进行分割获得当前分割点云；

将当前分割点云与历史三维信息的点云进行配准，使用ICP配准算法去除掉异常点的干扰，同时融合全部点云配准结果；

对各个配准结果进行投影，按照预设投影规则分别投影到X，Y，Z平面，形成三个平面的二值化结果；

按照前面的三个步骤获取多次当前三维信息的点云与历史三维信息的点云的配准结果，选择三个平面的投影面积之和最小的配准结果，作为最终计算变换矩阵的配准结果；

将当前三维信息的点云与历史三维信息的点云求差，获得当前三维信息的点云与历史三维信息的点云三维偏差矩阵(x，y，z)，即变换矩阵。

需要说明的是，自动化涡流探伤系统的焊缝检测定位装置还包括预设数据获取模块，用于生成预设示教数据和预设历史三维数据；

预设数据获取模块生成预设示教数据和预设历史三维数据的步骤包括：

通过人工示教的方式将机械手臂移动至待检测焊缝区域位置附近，获取预设示教数据；

利用双目视觉相机配合结构光对焊缝区域进行图像采集，获取原始的三维图像数据，即预设历史三维信息；

重复前面两个步骤获取机械手臂到达各个焊缝区域的预设示教数据和各个焊缝的预设历史三维信息。

需要说明的是，通过人工示教的方式将机械手臂移动至待检测焊缝区域位置附近，获取预设示教数据的步骤包括：通过手眼标定获取机械手臂坐标系与双目视觉相机坐标系的位置关系；

所述通过手眼标定获取机械手臂坐标系与双目视觉相机坐标系的位置关系的步骤包括：

以当前机械手臂为原点，移动机械手臂，通过双目视觉相机拍照重建物体；

通过三维配准计算出物体当前位置与原点位置的位置变换关系，即记录B；

记录机械手臂移动前和移动后的位置变换关系，即记录A；

求解矩阵方程：AX＝XB，A是移动机械手臂前和移动机械手臂后双目视觉相机两次空间变换的齐次矩阵，B是移动机械手臂前和移动机械手臂后机械手臂坐标系两次变换的齐次矩阵，X为待求解的手眼矩阵，通过标定多组数据求解X，得到双目视觉相机相对机械手臂的位置关系。

图3所对应实施例中特征的说明可以参见图1-图2所对应实施例的相关说明，这里不再一一赘述。

以上对本发明实施例所提供的一种自动化涡流探伤系统的焊缝检测定位方法及定位装置进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。