坡口特征提取方法、装置、设备和存储介质与流程

本技术涉及焊接，尤其涉及一种坡口特征提取方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、坡口是指在焊接前，为保障焊缝熔透和焊接质量，在工件的待焊部位加工出的具有一定几何形状的沟槽或斜面。在多层多道焊接过程中，由于坡口存在加工和对接偏差，理论的焊接路径规划难以直接应用，需要提取坡口特征作为新的焊接路径基础。

2、现有技术中，主要通过图像识别方式对坡口特征进行提取。例如：获取坡口图像，对坡口图像进行边缘检测，提取坡口轮廓，然后通过特征拟合方式计算得到坡口角度、间隙等信息。

3、然而，通过图像识别提取坡口特征，边缘检测精度不足，容易受到环境光、坡口表面污渍等因素的干扰而丢失信息，且无法对结构复杂的坡口进行精确识别，提取到的坡口特征的准确度低，无法满足焊接路径的规划需求。

技术实现思路

1、本技术的目的在于提供一种坡口特征提取方法、装置、设备和存储介质，提高了坡口特征提取的精度。

2、为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：

3、第一方面，本技术提供一种坡口特征提取方法，方法包括：

4、获取坡口对应的目标点云。

5、沿坡口的焊缝方向，将目标点云截取为至少两个点集合。

6、将点集合中的点投影至与坡口的截面平行的平面上，得到点集合对应的平面点云。

7、基于平面点云，确定坡口的特征点信息。

8、其中，目标点云是对坡口对应的三维点云数据预处理得到的三维点云。

9、本技术实施例提供的技术方案，通过对目标点云的截取和投影处理，在保留目标点云信息的同时，提高了特征点信息的计算效率。且分别提取不同平面点云上的特征点信息，共同构成坡口的特征点信息，精确定位坡口在各个平面上对应的特征点信息，坡口特征提取更加精确，有效满足焊接路径的规划需求。

10、在一些实施例中，对坡口的三维点云数据预处理，得到目标点云，可具体实现为：对三维点云数据进行聚类分组，确定点数符合坡口聚类条件的聚类作为目标聚类。选取目标聚类中曲率高于曲率阈值的点，组成目标点云。通过聚类分组筛选得到描述坡口特征的目标点云，筛选过程中过滤离群点，提高对坡口特征的识别精度，进而增加坡口特征提取的精确性。

11、在一些实施例中，对三维点云数据进行聚类分组，可具体实现为：将三维点云数据中，直线距离属于预设范围内的点分到同一聚类中。通过直线距离约束聚类分组情况，过滤离群点的同时，最大程度地保留描述坡口特征的点。

12、在一些实施例中，本技术实施例提供的方法还包括：获取坡口对应的原始三维点云数据，以及原始三维点云数据所在的坐标系与标准坐标系之间的位姿变换矩阵。基于位姿变换矩阵，将原始三维点云数据配准到标准坐标系中，得到三维点云数据。通过位姿变换矩阵实现多视角三维点云数据的精确对齐和空间一致性，配准精度高，降低了配准计算量和后续对三维点云数据计算的复杂程度。

13、在一些实施例中，基于平面点云，确定坡口的特征点信息，可具体实现为：对平面点云中的点进行分割，得到至少两个分割曲线。基于分割曲线所在直线的交点，确认坡口的特征点信息。通过分割曲线所在直线的交点确认特征点信息，能够直接定位到坡口的核心位置，减少特征漂移或冗余特征。

14、在一些实施例中，对平面点云中的点进行分割，得到至少两个分割曲线，可具体实现为：确定平面点云的起始点和结束点。基于起始点和结束点确定直线。计算平面点云中的点与直线之间的距离。以距离超过距离阈值的点作为分割点，对平面点云中的点进行分割，得到至少两个分割曲线。通过分割点实现曲线分割，剔除了冗余点，减少了平面点云计算数据量，保留了坡口几何特征的关键节点(如边缘、拐点)等，进一步提高坡口特征的提取精度。同时可分别对分割曲线进行计算，提高计算效率减少计算复杂程度。

15、在一些实施例中，基于平面点云，确定坡口的特征点信息，可具体实现为：分别确定每个平面点云对应的特征点。基于特征点，在相邻的两个平面点云之间创建特征平面。基于相邻的两个平面点云的特征点之间的连线，与特征平面之间的交点，确定坡口的特征点信息。通过相邻的两个平面点云的特征点计算坡口的特征点信息，增加新的特征点信息的同时，计算得到的特征点信息更加精确。

16、第二方面，提供一种坡口特征提取装置，该装置包括：获取模块和处理模块。

17、上述获取模块，用于获取坡口对应的目标点云。

18、上述处理模块，用于沿坡口的焊缝方向，将目标点云截取为至少两个点集合。

19、上述处理模块，还用于将点集合中的点投影至与坡口的截面平行的平面上，得到点集合对应的平面点云。

20、上述处理模块，还用于基于平面点云，确定坡口的特征点信息。

21、其中，目标点云是对坡口对应的三维点云数据预处理得到的三维点云。

22、在一些实施例中，上述获取模块，还用于：对三维点云数据进行聚类分组，确定点数符合坡口聚类条件的聚类作为目标聚类。选取目标聚类中曲率高于曲率阈值的点，组成目标点云。

23、在一些实施例中，上述处理模块，还用于：将三维点云数据中，直线距离属于预设范围内的点分到同一聚类中。

24、在一些实施例中，上述获取模块，还用于：获取坡口对应的原始三维点云数据，以及原始三维点云数据所在的坐标系与标准坐标系之间的位姿变换矩阵。基于位姿变换矩阵，将原始三维点云数据配准到标准坐标系中，得到三维点云数据。

25、在一些实施例中，上述处理模块，还用于：对平面点云中的点进行分割，得到至少两个分割曲线。基于分割曲线所在直线的交点，确认坡口的特征点信息。

26、在一些实施例中，上述处理模块，还用于：确定平面点云的起始点和结束点。基于起始点和结束点确定直线。计算平面点云中的点与直线之间的距离。以距离超过距离阈值的点作为分割点，对平面点云中的点进行分割，得到至少两个分割曲线。

27、在一些实施例中，上述处理模块，还用于：分别确定每个平面点云对应的特征点。基于特征点，在相邻的两个平面点云之间创建特征平面。基于相邻的两个平面点云的特征点之间的连线，与特征平面之间的交点，确定坡口的特征点信息。

28、第二方面中任意一种实现方式所对应的技术效果，可参见上述第一方面中任意一种实现方式所对应的技术效果，此处不再赘述。

29、第三方面，提供一种计算机设备，计算机设备包括：处理器和存储器，存储器中存储有至少一条计算机程序，至少一条计算机程序由处理器加载并执行以实现上方面的坡口特征提取方法。

30、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有至少一条计算机程序，至少一条计算机程序由处理器加载并执行以实现上方面的坡口特征提取方法。

31、第五方面，提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序或指令，当计算机程序或指令被处理器执行时，实现上方面的坡口特征提取方法。

32、上述第三方面至第五方面提供的方案，用于实现上述第一方面提供的方法，其具体实现不再一一赘述。上述第三方面至第五方面提供的方案中任意一种实现方式所对应的技术效果，可参见上述第一方面中任意一种实现方式所对应的技术效果，此处不再赘述。

33、需要说明的是，上述各个方面中的任意一个方面的各种可能的实现方式，在方案不矛盾的前提下，均可以进行组合。