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摘要：本发明公开了一种基于DLP结构光视觉系统的焊缝区域提取方法，本发明的目标对象是具有多条不同类型焊缝分布的工件，这些工件的尺寸、形状、焊缝空间分布均存在着一定的变化。首先，利用结构光视觉系统中的相机采集工件的二维图像，设计焊缝目标检测算法完成二维图像上的多条不同类型焊缝区域的检测；然后，将焊缝检测区域结果融入结构光视觉系统点云重建的计算过程，生成多个不同的焊缝区域点云，且识别出每个点云上的待焊接焊缝的类型；下一步，基于机器人坐标变换完成背景干扰的剔除，从而生成相互独立、不受其他区域干扰的各焊缝目标区域点云；后续可基于获取的各条焊缝类型及其区域结构特征，设计相应的焊缝提取算法，从而极大地降低后续焊缝提取算法的难度。

主权项：1.一种基于DLP结构光视觉系统的焊缝区域提取方法，其特征在于，DLP结构光视觉系统与焊接机器人配合工作，其中DLP结构光视觉系统被安装在焊接机器人末端；DLP结构光视觉系统包括相机和DLP投影仪；通过手眼标定获取相机相对于机器人末端工具坐标系的位姿其中，Cam为相机，Tool为机器人末端工具坐标系；通过机器人控制器，获取机器人末端工具相对于机器人基坐标系的位姿其中Tool为机器人末端工具坐标系，Base为机器人基坐标系；包括以下步骤：1、提供工件图像数据集，在工件图像数据集上进行焊缝区域的标注；2、标注的工件图像数据集送入目标检测网络中进行训练，生成基于深度学习的焊缝区域目标检测器；3、在对工件进行焊缝区域检测前，首先使用DLP结构光视觉系统对背景工作台进行拍摄和点云重建，并对重建的工作台点云进行平面拟合，所拟合的平面表示为Planewb，然后通过以下公式，将Planewb其变换到机器人基坐标系中得到机器人基坐标系下的工作台所在平面Planewb′；4、将待测工件放置于工作台上，通过相机采集工件的二维图像，通过所述焊缝区域目标检测器完成工件上焊缝区域的检测，其中焊缝区域以二维边界框的形式表达，所检测到的二维边界框集合表示为{B1,B2,...,Bn}，其中n表示所检测到的焊缝目标区域数量；5、投影仪向被测工件依次投影相移码条纹序列和互补格雷码条纹序列，相机同步采集到一系列受工件轮廓调制的变形条纹，其中采集到的正弦条纹序列表示为{I1,I2,...,Is}，s表示所投影正弦条纹图像的张数；采集到的互补格雷码图案序列表示为{G1,G2,...,Gt}，t表示所投影互补格雷码图像的张数；6、遍历焊缝目标区域集合{B1,B2,...,Bn}，对于焊缝目标区域集合中的每一区域Bi，遍历区域Bi中的每一个像素点uc,vc，将该像素点的坐标值映射到正弦条纹序列{I1,I2,...,Is}和互补格雷码图案序列{G1,G2,...,Gt}中的每一幅图片上，即正弦条纹序列{I1,I2,...,Is}和互补格雷码图案序列{G1,G2,...,Gt}中每幅图像上坐标为uc,vc的像素点被标记；7步骤6获取的正弦条纹序列{I1,I2,...,Is}相位位置处的像素点被标记，对于某一被标记的像素点uc,vc进行解码求解出该像素点uc,vc对应的包裹相位φuc,vc；基于互补格雷码条纹序列{G1,G2,...,Gt}，求解出该像素点uc,vc所在的条纹级次k1uc,vc和k2uc,vc；利用条纹级次k1uc,vc和k2uc,vc，对包裹相位进行解包裹，以获得全局展开的绝对相位Φuc,vc；8、通过绝对相位Φuc,vc，利用相位映射算法获取该像素点在投影仪投影面上对应的列坐标；构建相机成像矩阵Mc和投影仪投影矩阵Mp，通过三角映射原理得到该像素点在三维空间上的坐标Pxyz，将焊缝目标区域中所有像素点的三维坐标共同组成了该焊缝目标区域的点云PCi；9、重复步骤6至步骤8完成所有目标焊缝区域的点云重建，重建的焊缝区域点云集表示为{PC1,PC2,...,PCn}；10、对于步骤9中所述焊缝区域点云集{PC1,PC2,...,PCn}中的任意一个焊缝区域点云PCi变换到机器人基坐标系中，得到在机器人基坐标系下所采集的该焊缝区域点云PC′i；11、对于步骤10中获取的每个焊缝区域点云PCi′，计算其中的每个点到拟合平面Planewb′的距离，如果此距离小于设定的阈值Tdistance，则将该点视为背景点予以剔除，最终得到不受工作台区域干扰的各个焊缝目标区域点云。

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