本发明涉及一种机器人控制系统及其方法，特别是一种焊缝磨抛机器人控制系统及其方法。
背景技术：
随着现代工业制造技术的发展，大量金属构件焊接完成后的焊缝需要后期的磨抛处理去除多余的金属附带。现在许多企业对焊缝处理都是采用传统的人力手工磨抛完成，手工磨抛工作强度大，工作效率低，而且工人工作环境恶劣，长时间工作对工人的身体健康造成影响，而且由于采用手工磨抛方式熟练工人跟非熟练工人效果不一致，磨抛精度难以保证。也有一些大型企业采用数控磨抛机床对焊缝进行磨抛作业，但该方式也有一定的应用局限性，对于结构件形状复杂或体型较大的结构件就难以进行磨抛处理。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是：提供一种焊缝磨抛机器人控制系统及其方法，以便取代人工方式进行磨抛作业，同时克服采用数控磨抛存在的难以对形状复杂或体型较大的结构件进行磨抛处理的不足之处。
解决上述技术问题的技术方案是：一种焊缝磨抛机器人控制系统，包括嵌入式控制核心模块、电源模块、图像采集模块、机器人控制柜、显示模块，所述电源模块的输出端分别与图像采集模块、嵌入式控制核心模块连接，图像采集模块的输出端与嵌入式控制核心模块的输入端连接，嵌入式控制核心模块的输出端分别与显示模块、机器人控制柜的输入端连接,机器人控制柜的输出端与机器人手臂连接。
本发明的进一步技术方案是：所述的嵌入式控制核心模块采用嵌入式arm处理器s5pv210作为控制核心。
本发明的进一步技术方案是：所述的图像采集模块包括ccd摄像头，用于实时采集金属构件焊缝的焊缝图像信息数据，并传输给嵌入式控制核心模块。
本发明的再进一步技术方案是：所述的ccd摄像头采用帧频为20～40fps。
本发明的再进一步技术方案是：所述的显示模块采用彩色lcd屏幕结合触摸电容屏作为信息显示部件；所述的电源模块采用开关电源变压方式。
本发明的另一技术方案是：一种焊缝磨抛机器人控制方法，该方法是通过图像采集模块对金属构件的焊缝进行实时采集，并将采集到的焊缝图像信息数据传输至嵌入式控制核心模块，嵌入式控制核心模块对该焊缝图像信息数据进行识别和处理，最后将焊缝磨抛坐标位置数据输出至机器人控制柜，由机器人控制柜驱动机器人手臂进行磨抛作业。
本发明的进一步技术方案是：该方法包括以下步骤：
s1.初始化ccd摄像头：系统上电，初始化图像采集模块的ccd摄像头；
s2.读取摄像头图像信息：嵌入式控制核心模块开始读取ccd摄像头的焊缝图像信息；
s3.中值滤波处理：对包含有大量干扰噪声的原始焊缝图像信息进行中值滤波处理；
s4.边缘锐化：对焊缝图像信息进行图像边缘锐化处理；
s5.二值化处理：对焊缝图像进行自适应二值化处理；
s6.canny边缘检测：采用canny边缘检测识别焊缝的边缘图像信息；
s7.焊缝中心位置识别：由上往下逐行扫描焊缝边缘亮度图像信息，将两侧边缘图像坐标进行平均作为焊缝中心；
s8.驱动机器人手臂磨抛：嵌入式控制核心模块将识别的焊缝磨抛坐标位置数据输出至机器人控制柜，由机器人控制柜驱动机器人手臂进行磨抛作业。
本发明的再进一步技术方案是：在步骤s3中，中值滤波处理的具体内容是将焊缝图像像素的灰度使用5*5区域相邻的灰度值按小到大排列取中间值为该点的像素值，以消除孤立的图像噪声点，同时保持图像边缘特性。
本发明的再进一步技术方案是：在步骤s5中，自适应二值化处理的具体实现方法为：
设磨抛图像在像素点（x,y）处的像素点灰度值为f(x,y),以像素点(x,y)为中心的5x5像素为像素窗口，将像素窗口内的像素值作排列取最大值maxf(x+s,y+t)和最小值minf(x+s,y+t)的平均值乘以0.9系数,加上0.1系数乘以方差d(x,y),其中q(x,y)为该像素点的自适应二值化计算阈值；s，t的范围为
本发明的再进一步技术方案是：在步骤s8中，驱动机器人手臂磨抛的具体步骤是：
s81.设置焊缝磨抛区域：通过在触摸电容屏上设置焊缝磨抛区域；
s82.输出焊缝磨抛坐标位置数据：嵌入式控制核心模块将识别的焊缝磨抛坐标位置数据输出至机器人控制柜；
s83.驱动机器人手臂进行磨抛作业：机器人控制柜利用接收到的焊缝磨抛坐标位置数据驱动机器人手臂进行磨抛作业；
s84.完成设定区域焊缝磨抛；
s85.声光报警提醒任务完成。
由于采用上述结构，本发明之焊缝磨抛机器人控制系统及其方法与现有技术相比，具有以下有益效果：
1.可取代人工方式进行磨抛作业
本发明包括嵌入式控制核心模块、电源模块、图像采集模块、机器人控制柜、显示模块，所述的电源模块、图像采集模块的输出端分别与嵌入式控制核心模块的输入端连接，嵌入式控制核心模块的输出端分别与显示模块、机器人控制柜的输入端连接,机器人控制柜的输出端与机器人手臂连接。使用时通过图像采集模块对金属构件的焊缝进行实时采集，并将采集到的焊缝图像信息数据传输至嵌入式控制核心模块，嵌入式控制核心模块对该焊缝图像信息数据进行识别和处理，最后将焊缝磨抛坐标位置数据输出至机器人控制柜，由机器人控制柜驱动机器人手臂进行磨抛作业。因此，本发明结合机器人手臂进行焊缝磨抛，能够完全取代人工方式进行磨抛作业，不仅降低了工人的劳动强度，改善了工作环境，提高了工作效率，保证了磨抛精度，大幅度提高了企业产品的质量和经济效益。
2.可方便对结构件复杂或体型较大的结构件进行磨抛处理
由于本发明结合机器人手臂进行焊缝磨抛，其中机器人手臂可采用多自由度比如六自由度、八自由度的机器人手臂，其移动灵活，焊缝跟踪准确，通过机器人控制柜的控制可实现对任意结构件进行焊缝磨抛，其适用范围比较广泛，解决了采用数控磨抛机床难以对结构件形状复杂或体型较大的结构件就进行磨抛的难题。
3.处理速度快，识别准确
本发明采用嵌入式arm处理器s5pv210作为嵌入式控制核心模块，该处理器为四核处理器主频高达1.0ghz，双通道512mbddr2内存ram；512mb高速emmc闪存，能够快速处理图像数据信息；
本发明的图像采集模块采用ccd摄像头，该ccd摄像头的帧频为20～40fps，可实现白平衡调节，能够为嵌入式控制核心模块提供清晰图像信息。
本发明的方法中，对传统的图像识别算法进行了优化和创新并提出了适合焊缝图像识别的自适应二值化阈值算法，该算法能够准确快速识别焊缝图像信息，能准确识别磨抛焊缝轨迹。
4.功耗低、生产成本低、体积小
本发明使用s5pv210嵌入式处理器作为嵌入式控制核心模块，结合机器人手臂进行磨抛，对于目前现有的机床式磨抛设备，具有低功耗、生产成本低、体积小的优点。
5.方法适应性强，受外界光源亮度影响较少
本发明提出了一种新的焊缝局部自适应二值化阈值算法，该方法适应性强，能够有效准确识别焊缝信息，受外界光源亮度影响较少，同时运算量少，有利于处理器快速进行数据处理，大大提高了工作效率。
下面，结合附图和实施例对本发明之焊缝磨抛机器人控制系统及其方法的技术特征作进一步的说明。
附图说明
图1：实施例一所述本发明之焊缝磨抛机器人控制系统的结构框图，
图2：实施例二所述本发明之焊缝磨抛机器人控制方法的流程图，
图3：实施例二所述本发明之焊缝磨抛机器人控制方法中步骤s8的流程图。
具体实施方式
实施例一：
一种焊缝磨抛机器人控制系统，包括嵌入式控制核心模块、电源模块、图像采集模块、机器人控制柜、显示模块，所述电源模块的输出端分别与图像采集模块、嵌入式控制核心模块连接，图像采集模块的输出端与嵌入式控制核心模块的输入端连接，嵌入式控制核心模块的输出端分别与显示模块、机器人控制柜的输入端连接,机器人控制柜的输出端与机器人手臂连接。
所述的嵌入式控制核心模块采用嵌入式arm处理器s5pv210作为控制核心，该处理器为四核处理器，主频高达1.0ghz，能够快速处理图像数据信息；双通道512mbddr2内存ram；512mb高速emmc闪存。嵌入式控制核心模块主要负责从图像采集模块读取图像信息数据，对焊缝图像数据进行识别和处理，将焊缝磨抛坐标位置输出驱动机器人手臂进行磨抛作业。
所述的图像采集模块包括ccd摄像头，用于实时采集金属构件焊缝的焊缝图像信息数据，并传输给嵌入式控制核心模块。该ccd摄像头采用帧频为30fps，具有白平衡调节，能够为嵌入式控制核心模块提供清晰图像信息。
所述的显示模块采用彩色lcd屏幕结合触摸电容屏作为信息显示部件，实时显示摄像头采集的图像信息数据、开始磨抛按钮、停止磨抛按钮、磨抛时间等信息。
所述的电源模块采用开关电源变压方式，为嵌入式控制核心模块提供3.3v和图像采集模块提供5v电压。
本实施例一所述的焊缝磨抛机器人控制系统的工作原理：
工作时，将金属构件放置磨抛机器人的工作台上，启动焊缝磨抛机器人控制系统，嵌入式控制核心模块实时从ccd摄像头读取焊缝数据，识别焊缝图像信息数据，控制机器人手臂进行磨抛作业，直到磨抛工作完成。
实施例二
一种焊缝磨抛机器人控制方法，该方法是通过图像采集模块对金属构件的焊缝进行实时采集，并将采集到的焊缝图像信息数据传输至嵌入式控制核心模块，嵌入式控制核心模块对该焊缝图像信息数据进行识别和处理，最后将焊缝磨抛坐标位置数据输出至机器人控制柜，由机器人控制柜驱动机器人手臂进行磨抛作业。
该方法包括以下步骤：
s1.初始化ccd摄像头：系统上电，初始化图像采集模块的ccd摄像头；
s2.读取摄像头图像信息：嵌入式控制核心模块开始读取ccd摄像头的焊缝图像信息；
s3.中值滤波处理：对包含有大量干扰噪声的原始焊缝图像信息进行中值滤波处理，具体方法为将焊缝图像像素的灰度使用5*5区域相邻的灰度值按小到大排列取中间值为该点的像素值，以消除孤立的图像噪声点，同时保持图像边缘特性；
s4.边缘锐化：对焊缝图像信息进行图像边缘锐化处理，以便能够准确对焊缝图像进行边缘识别；
s5.二值化处理：对焊缝图像进行自适应二值化处理，焊缝图像二值化处理是指将焊缝的灰度图像变为黑白图像，本发明提出一种新的自适应二值化方法进行计算二值化的阈值，具体实现方法为：
设磨抛图像在像素点（x,y）处的像素点灰度值为f(x,y),以像素点(x,y)为中心的5x5像素为像素窗口，像素窗口如表1所示；将像素窗口内的像素值作排列取最大值maxf(x+s,y+t)和最小值minf(x+s,y+t)的平均值乘以0.9系数,加上0.1系数乘以方差d(x,y),其中q(x,y)为该像素点的自适应二值化计算阈值；s，t的范围为
s6.canny边缘检测：采用canny边缘检测识别焊缝的边缘图像信息；
s7.焊缝中心位置识别：由上往下逐行扫描焊缝边缘亮度图像信息，将两侧边缘图像坐标进行平均作为焊缝中心；
s8.驱动机器人手臂磨抛：嵌入式控制核心模块将识别的焊缝磨抛坐标位置数据输出至机器人控制柜，由机器人控制柜驱动机器人手臂进行磨抛作业；具体步骤是：
s81.设置焊缝磨抛区域：通过在显示模块的触摸电容屏上设置焊缝磨抛区域；
s82.输出焊缝磨抛坐标位置数据：嵌入式控制核心模块将识别的焊缝磨抛坐标位置数据输出至机器人控制柜；
s83.驱动机器人手臂进行磨抛作业：机器人控制柜利用接收到的焊缝磨抛坐标位置数据驱动机器人手臂进行磨抛作业；
s84.完成设定区域焊缝磨抛；
s85.声光报警提醒任务完成。