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CN113171913B - 一种基于座椅类家具三维点云的喷涂路径生成方法 - Google Patents

一种基于座椅类家具三维点云的喷涂路径生成方法 Download PDF

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CN113171913B CN202110485514.0A CN202110485514A CN113171913B CN 113171913 B CN113171913 B CN 113171913B CN 202110485514 A CN202110485514 A CN 202110485514A CN 113171913 B CN113171913 B CN 113171913B
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Harbin Institute of Technology Shenzhen
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Abstract

一种基于座椅类家具三维点云的喷涂路径生成方法，涉及一种家具喷涂方法。导入座椅工件的三维点云模型；根据点云特征分布的稀疏性对待喷区域聚类分割；对于分割得到的特征密集区域拓扑为全填充实体，利用点云切片算法生成喷涂路径，特征稀疏区域聚类为单个的细窄梁单元，采用中线提取算法生成喷涂路径；规划路径合并，涂层厚度模拟与仿真；座椅工件表面总喷涂路径生成，导入喷涂机器人控制器中。针对喷涂系统的柔性化程度需求，提供一种基于座椅类家具三维点云的喷涂路径生成方法，所生成的喷涂路径能保证涂层厚度的均匀性，同时能保证较高的喷涂效率并节约涂料。

Description

一种基于座椅类家具三维点云的喷涂路径生成方法
技术领域
本发明涉及一种家具喷涂方法，尤其是一种基于座椅类家具三维点云的喷涂路径生成方法，属于智能喷涂加工技术领域。
背景技术
喷涂机器人由于能将工人与喷涂环境分离，并且连续稳定工作，已经在许多生产场景中得以应用。在喷涂过程中，喷涂机器人的喷枪以设定的喷涂参数按照设定的路径沿着工件表面移动，因此喷涂路径设计的合理性直接影响了喷涂均匀性、喷涂效率和涂料利用率。目前生成喷涂路径的方法主要有人工示教和离线编程两种。人工示教工作效率低而且喷涂的质量依赖于示教人员的经验。因此近年来，针对机器人柔性喷涂系统的要求，基于三维模型的离线编程成为了研究热点。
以往的很多喷涂路径算法研究都是以工件的CAD模型为基础的，这就要求必须提前得到这些工件的精确三维模型，这对提升喷涂系统的柔性是非常不利的。在某些场合，待喷工件的CAD模型不易获得，这时以往的路径规划算法便会受限。而近年来高精度视觉传感器快速发展，基于物体三维点云生成高质量的喷涂路径将成为一个新的研究方向。
近年来出现了一些基于点云生成工件点云喷涂路径的方法，但是这些方法大多不考虑工件特征，将整个工件视为一个全填充的拓扑实体，在此基础上进行规划，该方法生成的喷涂路径虽然能够覆盖工件表面，但是喷涂效率和涂料利用率不高，影响生产效率。
发明内容
针对喷涂系统的柔性化程度需求，本发明提供一种基于座椅类家具三维点云的喷涂路径生成方法，所生成的喷涂路径能保证涂层厚度的均匀性，同时能保证较高的喷涂效率并节约涂料。
为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：一种基于座椅类家具三维点云的喷涂路径生成方法，包括以下步骤：
步骤一：导入座椅工件的三维点云模型：将座椅工件的pcd格式文件导入到基于PCL库的点云读取程序中，采用主成分分析算法计算点云的主特征向量，根据点云的特征向量的旋转和点云质心位置的平移，完成特征方向识别与姿态变换；
步骤二：根据点云特征分布的稀疏性对待喷区域聚类分割：
201、建立各边与对应的特征方向平行且能包含所有点云的最小点云包围盒λ{[xmin,xmax]×[ymin,ymax]×[zmin,zmax]}；
202、在主特征方向z轴建立多个等间距切片平面，切片平面间距大小为喷枪移动间距w，将座椅工件的点云包围盒切割成立方体Yi：
Figure GDA0003551899510000021
其中，i代表切片片面的编号；
203、将立方体Yi内的ni个点作为样本点集，记为Ωi＝{Pi(xi,yi,zi),i＝1,2,,···,ni}，计算Ωi内所有点与Ωi的质心Pci之间的距离，记为
Figure GDA0003551899510000022
计算每个区块内的孔洞率
Figure GDA0003551899510000023
204、求取各区块的孔洞率，取均值作为孔洞率阈值ρave，如果Ωi的计算孔洞率超过ρave，将该区域判定为特征密集区域，合并后的点集记为Ωt，否则将其判定为特征稀疏区域，合并后的点集记为Ωs；
205、对特征稀疏区域Ωs欧式聚类二次分割，当原点集变为空集时，欧式聚类分割完成，第k个新的分割点云子集记为Ωck；
步骤三：对于分割得到的特征密集区域拓扑为全填充实体，利用点云切片算法生成喷涂路径，特征稀疏区域聚类为单个的细窄梁单元，采用中线提取算法生成喷涂路径：
301、对于分割得到的特征密集区域拓扑为全填充实体，点云切片算法生成喷涂路径的实现方法为:在主特征方向z轴生成多个等间距的切片平面，相邻切片平面之间的厚度为喷枪移动间距w；
302、采用求交法计算点云在平面上的轮廓，利用切片附近的点推理出切片上点的位置，用切片上的数据来代表切片附近的点云分布，在切片两侧找到最临近的匹配点对，通过计算点对连接形成的空间直线与切片平面的交点求取轮廓点，直线
Figure GDA0003551899510000031
和切片Ej的交点Psi(xsi,ysi,zsi)计算式：
Figure GDA0003551899510000032
其中，j为切片的序号，δ是相邻切片之间的厚度，t为空间直线的系数；
303、对求取的轮廓路径三次样条插值；
304、特征稀疏区域聚类为单个的细窄梁单元，中线提取算法生成喷涂路径的实现方法为：对点云集合Ωck边缘提取，得到边缘外轮廓；
305、由于边缘点集是无序的，对提取的边缘顺时针排序，然后计算最大特征方向单位向量与排序后的相邻边缘点梯度向量乘积
Figure GDA0003551899510000041
将乘积小于设定阈值的点从点集中删除，即可剔除短边缘上的点；
306、对剩余点集进行欧式聚类，分成最大特征方向的轮廓两侧边线点集，存入集合Ed1k和Edk2中，对集合Edk1和Edk2中的散点三次样条插值，Edk1插值后的点集Edk1'＝{PEdk1_i(xEdk1_i,yEdk1_i,zEdk1_i),Edk1_i＝1,2,,···,nEdk1}，Edk2插值后元素倒序的点集Edk2'＝{PEdk2_i(xEdk2_i,yEdk2_i,zEdk2_i),Edk2_i＝1,2,,···,nEdk2}，对Edk1'和Edk2'中的对应元素坐标取中点PEmk_i：
Figure GDA0003551899510000042
所得路径点为特征稀疏区域喷涂路径点；
步骤四：规划路径合并，涂层厚度模拟与仿真：
401、计算喷枪姿态方向即座椅工件表面法线方向，计算方法为前述的主成分分析法，可通过对所有法线方向一致朝向视点来去除法线的二义性；
402、对上述两种方法得到的座椅工件表面轮廓路径，经过路径点插值，沿着喷枪姿态方向即座椅工件表面法线方向偏移喷枪高度，即可获得喷涂机器人的实际运行路径；
403、利用微元法计算自由曲面上的涂料厚度沉积模型，由投影相似几何关系可推导出自由曲面上一点的涂层累计厚度thw'：
Figure GDA0003551899510000043
其中，h表示喷枪到喷涂实验平面的垂直高度，h'表示喷枪到自由曲面上的垂直高度，γ表示自由曲面上一点与喷枪中心连线在竖直方向的夹角，ψ表示自由曲面上一点与喷枪中心连线在该点法线方向的夹角，thw表示喷涂实验平面上点的涂层累计厚度；
404、代入喷涂模型和喷涂参数，验证喷涂路径导致的喷涂均匀性和喷涂效率；
步骤五：座椅工件表面总喷涂路径生成，导入喷涂机器人控制器中。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的基于三维点云生成机器人喷涂路径的优点是结合外部测量设备直接在点云上进行操作，直接生成喷涂路径，提升喷涂系统的柔性化程度，实现喷涂过程中的自动化，能在保证喷涂均匀性不降低的情况下，降低实际喷涂作业时间，在实际生产中可以大幅提升生产效率，并且减少涂料浪费，有较为广阔的应用前景。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是具体实施方式中座椅工件的椅背的包围盒切割区域孔洞率判别示意图；
图3是具体实施方式中根据稀疏性对座椅工件的椅背的喷涂区域分割结果示意图；
图4是具体实施方式中点云切片求交法确定截面轮廓点示意图；
图5是具体实施方式中座椅工件的椅背点云切片算法生成的截面路径点示意图；
图6是具体实施方式中座椅工件的椅腿中线提取示意图；
图7是本发明的方法规划的表面喷涂路径示意图；
图8是具体实施方式中自由曲面上涂料沉积模型示意图；
图9是本发明的方法规划的喷涂路径造成的工件表面涂层厚度分布情况示意图；
图10是使用本发明的方法对座椅工件四个表面生成的表面喷涂路径示意图。
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，所描述的实施例仅是发明的一部分实施例，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。
如图1所示，一种基于座椅类家具三维点云的喷涂路径生成方法，包括以下步骤：
步骤一：导入座椅工件的三维点云模型，具体为：将座椅工件的pcd格式文件导入到基于PCL库的点云读取程序，采用主成分分析(PCA)算法计算点云的主特征向量，根据点云的特征向量的旋转和点云质心位置的平移，完成特征方向识别与姿态变换；
实施例中采用三维点云模型，数据格式为pcd格式，三维点云模型是通过视觉传感器对座椅工件表面扫描测量得到的，应用场合广泛，易于获取，以座椅工件的椅背做详细描述，点云数据表示为：M＝{Pi(xi,yi,zi),i＝1,2,,···,n}，其中Pi表示组成座椅工件表面的第i个点，n表示点的总数。
101、利用主成分分析(PCA)算法计算点云的主特征向量的流程为：通过计算点云去中心化后的半正定协方差矩阵：
Figure GDA0003551899510000061
其中，(x,y,z)为pcd格式下三维点云模型的坐标，对半正定协方差矩阵分解即可以得到3×1的特征值矩阵Ua和3×3的特征向量矩阵Uc；
102、实现特征方向对齐的坐标变换矩阵为：
Figure GDA0003551899510000071
其中，Uc T是特征向量矩阵的转置矩阵，P是质心坐标列向量(xc,yc,zc)T，特征方向变换完的结果参照图2坐标轴所示；
步骤二：根据点云特征分布的稀疏性对待喷区域聚类分割，具体为：
201、参照图2所示，建立各边与对应的特征方向平行且能包含所有点云的最小点云包围盒λ{[xmin,xmax]×[ymin,ymax]×[zmin,zmax]}；
202、参照图2所示，在主特征方向z轴建立多个等间距的切片平面，切片平面间距大小为喷枪移动间距w，将座椅工件的点云包围盒切割成立方体Yi：
Figure GDA0003551899510000072
其中，i代表切片平面的编号；
203、将立方体Yi内的ni个点作为样本点集，记为Ωi＝{Pi(xi,yi,zi),i＝1,2,,···,ni}，计算Ωi内所有点与Ωi的质心Pci之间的距离，记为
Figure GDA0003551899510000073
计算每个区块内的孔洞率
Figure GDA0003551899510000074
204、求取各区块的孔洞率，取均值作为孔洞率阈值ρave，如果Ωi的计算孔洞率超过ρave，将该区域判定为特征密集区域，否则将其判定为特征稀疏区域，对被判定为椅背特征密集区域的点集进行合并，合并后的点集记为Ωt，对被判定为椅腿特征稀疏区域的点集进行合并，合并后的点集记为Ωs；
205、对椅腿特征稀疏区域欧式聚类二次分割，任意选取特征稀疏区域合并的点集Ωs中的一点，使用KdTree搜索小于设定距离阈值的采样点r邻域，再将所有的邻域点作为采样点，搜索他们的r邻域，直到原点集中找不到符合要求的r邻域点,此时已经分离完成一个聚类点云集合Ωs1，将聚类完成的点从原点集中删除，对剩余的点继续进行上述操作，当原点集变为空集时，所有点的欧式聚类分割完成，第k个新的分割点云子集记为Ωck，分割结果参照图3所示；
步骤三：对于分割得到的椅背特征密集区域拓扑为全填充实体，利用点云切片算法生成喷涂路径，特征稀疏区域聚类为单个的细窄梁单元，采用中线提取算法生成喷涂路径，具体为：
301、对于分割得到的椅背特征密集区域拓扑为全填充实体，参照图4所示，点云切片算法生成喷涂路径的实现方法为:在主特征方向z轴生成多个等间距的切片平面，相邻切片平面之间的厚度为喷枪移动间距w；
302、参照图4所示，采用求交法计算点云在平面上的轮廓，利用切片附近的点推理出切片上点的位置，用切片上的数据来代表切片附近的点云分布，在切片两侧找到最临近的匹配点对，通过计算点对连接形成的空间直线与切片平面的交点求取轮廓点，直线
Figure GDA0003551899510000081
和切片Ej的交点Psi(xsi,ysi,zsi)计算式：
Figure GDA0003551899510000082
其中，j为切片的序号，δ是相邻切片之间的厚度，t为空间直线的系数，轮廓计算的结果参照图5所示；
303、对求取的轮廓路径三次样条插值；
304、特征稀疏区域聚类为单个的椅腿细窄梁单元，中线提取算法生成喷涂路径的实现方法为：对点云集合Ωck边缘提取，得到边缘外轮廓；
305、由于椅腿边缘点集是无序的，对提取的边缘顺时针排序，然后计算最大特征方向单位向量与排序后的相邻边缘点梯度向量乘积
Figure GDA0003551899510000091
将乘积小于设定阈值的点从点集中删除，即可剔除短边缘上的点；
306、对剩余椅腿点集进行欧式聚类，分成最大特征方向的轮廓两侧边线点集，存入集合Ed1k和Edk2中，对集合Edk1和Edk2中的散点三次样条插值，Edk1插值后的点集Edk1'＝{PEdk1_i(xEdk1_i,yEdk1_i,zEdk1_i),Edk1_i＝1,2,,···,nEdk1}，Edk2插值后元素倒序的点集
Edk2'＝{PEdk2_i(xEdk2_i,yEdk2_i,zEdk2_i),Edk2_i＝1,2,,···,nEdk2}，对Edk1'和Edk2'中的对应元素坐标取中点PEmk_i：
Figure GDA0003551899510000092
所得路径点为特征稀疏区域喷涂路径点，参照图6所示；
步骤四：规划路径合并，涂层厚度模拟与仿真，具体为：
401、计算喷枪姿态方向即座椅工件表面法线方向，计算方法为前述的主成分分析法，可通过对所有法线方向一致朝向视点来去除法线的二义性；
402、参照图7所示，对上述两种方法得到的座椅工件表面轮廓路径，经过路径点插值，沿着喷枪姿态方向即座椅工件表面法线方向偏移喷枪高度，即可获得喷涂机器人的实际运行路径；
403、参照图8所示，利用微元法计算自由曲面上的涂料厚度沉积模型，由投影相似几何关系可推导出自由曲面上一点的涂层累计厚度thw：
Figure GDA0003551899510000101
其中，h表示喷枪到喷涂实验平面的垂直高度，h'表示喷枪到自由曲面上的垂直高度，γ表示自由曲面上一点与喷枪中心连线在竖直方向的夹角，ψ表示自由曲面上一点与喷枪中心连线在该点法线方向的夹角，thw表示喷涂实验平面上点的涂层累计厚度；
404、参照图9所示，代入喷涂模型和喷涂参数，验证喷涂路径导致的喷涂均匀性和喷涂效率；
步骤五：座椅工件表面总喷涂路径生成，导入喷涂机器人控制器中，将本发明提出的方法应用到四个侧面座椅工件喷涂路径规划中，得到的规划结果参照图10所示，能够满足工程实际的需要。
针对柔性喷涂系统的需求，本发明提出了一种在三维模型未知的情况下针对具有复杂几何特征的座椅工件低涂料浪费的喷涂路径生成方法。本发明的创新之处在于提出了一种喷涂区域点云自动分割方法，具体为步骤201-306，一种根据特征密集程度采用不同的路径规划策略，具体为步骤301-306，以及建立涂层厚度模型对提出的路径规划效果定量模拟验证，具体为步骤401-404。本发明中的方法能在保证喷涂均匀性不降低的情况下，降低实际喷涂作业时间，在实际生产中可以大幅提升生产效率，并且减少涂料浪费。
此外，本发明的方法也可以扩展到其他木材、砖石、钢铁等喷涂场景的自动路径规划。
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，能够以其他的装体形式实现本发明。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条件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
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。

Claims (1)

1.一种基于座椅类家具三维点云的喷涂路径生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：导入座椅工件的三维点云模型：将座椅工件的pcd格式文件导入到基于PCL库的点云读取程序中，采用主成分分析算法计算点云的主特征向量，根据点云的特征向量的旋转和点云质心位置的平移，完成特征方向识别与姿态变换；
步骤二：根据点云特征分布的稀疏性对待喷区域聚类分割：
201、建立各边与对应的特征方向平行且能包含所有点云的最小点云包围盒λ{[xmin,xmax]×[ymin,ymax]×[zmin,zmax]}；
202、在主特征方向z轴建立多个等间距切片平面，切片平面间距大小为喷枪移动间距w，将座椅工件的点云包围盒切割成立方体Yi：
Figure FDA0003551899500000011
其中，i代表切片片面的编号；
203、将立方体Yi内的ni个点作为样本点集，记为Ωi＝{Pi(xi,yi,zi),i＝1,2,,…,ni}，计算Ωi内所有点与Ωi的质心Pci之间的距离，记为
Figure FDA0003551899500000012
计算每个区块内的孔洞率
Figure FDA0003551899500000013
204、求取各区块的孔洞率，取均值作为孔洞率阈值ρave，如果Ωi的计算孔洞率超过ρave，将该区域判定为特征密集区域，合并后的点集记为Ωt，否则将其判定为特征稀疏区域，合并后的点集记为Ωs；
205、对特征稀疏区域Ωs欧式聚类二次分割，当原点集变为空集时，欧式聚类分割完成，第k个新的分割点云子集记为Ωck；
步骤三：对于分割得到的特征密集区域拓扑为全填充实体，利用点云切片算法生成喷涂路径，特征稀疏区域聚类为单个的细窄梁单元，采用中线提取算法生成喷涂路径：
301、对于分割得到的特征密集区域拓扑为全填充实体，点云切片算法生成喷涂路径的实现方法为:在主特征方向z轴生成多个等间距的切片平面，相邻切片平面之间的厚度为喷枪移动间距w；
302、采用求交法计算点云在平面上的轮廓，利用切片附近的点推理出切片上点的位置，用切片上的数据来代表切片附近的点云分布，在切片两侧找到最临近的匹配点对，通过计算点对连接形成的空间直线与切片平面的交点求取轮廓点，直线
Figure FDA0003551899500000021
和切片Ej的交点Psi(xsi,ysi,zsi)计算式：
Figure FDA0003551899500000022
其中，j为切片的序号，δ是相邻切片之间的厚度，t为空间直线的系数；
303、对求取的轮廓路径三次样条插值；
304、特征稀疏区域聚类为单个的细窄梁单元，中线提取算法生成喷涂路径的实现方法为：对点云集合Ωck边缘提取，得到边缘外轮廓；
305、由于边缘点集是无序的，对提取的边缘顺时针排序，然后计算最大特征方向单位向量与排序后的相邻边缘点梯度向量乘积
Figure FDA0003551899500000023
将乘积小于设定阈值的点从点集中删除，即可剔除短边缘上的点；
306、对剩余点集进行欧式聚类，分成最大特征方向的轮廓两侧边线点集，存入集合Ed1k和Edk2中，对集合Edk1和Edk2中的散点三次样条插值，Edk1插值后的点集Edk1'＝{PEdk1_i(xEdk1_i,yEdk1_i,zEdk1_i),Edk1_i＝1,2,,…,nEdk1}，Edk2插值后元素倒序的点集Edk2'＝{PEdk2_i(xEdk2_i,yEdk2_i,zEdk2_i),Edk2_i＝1,2,,…,nEdk2}，对Edk1'和Edk2'中的对应元素坐标取中点PEmk_i：
Figure FDA0003551899500000031
所得路径点为特征稀疏区域喷涂路径点；
步骤四：规划路径合并，涂层厚度模拟与仿真：
401、计算喷枪姿态方向即座椅工件表面法线方向，计算方法为前述的主成分分析法，可通过对所有法线方向一致朝向视点来去除法线的二义性；
402、对上述两种方法得到的座椅工件表面轮廓路径，经过路径点插值，沿着喷枪姿态方向即座椅工件表面法线方向偏移喷枪高度，即可获得喷涂机器人的实际运行路径；
403、利用微元法计算自由曲面上的涂料厚度沉积模型，由投影相似几何关系可推导出自由曲面上一点的涂层累计厚度thw'：
Figure FDA0003551899500000032
其中，h表示喷枪到喷涂实验平面的垂直高度，h'表示喷枪到自由曲面上的垂直高度，γ表示自由曲面上一点与喷枪中心连线在竖直方向的夹角，ψ表示自由曲面上一点与喷枪中心连线在该点法线方向的夹角，thw表示喷涂实验平面上点的涂层累计厚度；
404、代入喷涂模型和喷涂参数，验证喷涂路径导致的喷涂均匀性和喷涂效率；
步骤五：座椅工件表面总喷涂路径生成，导入喷涂机器人控制器中。
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