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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种人形焊接机器人智能焊接方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118023798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410367050.7，技术领域涉及：B23K37/02；该发明授权一种人形焊接机器人智能焊接方法是由王振民;迟鹏;谢文鹏;朱彬;张芩设计研发完成，并于2024-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人形焊接机器人智能焊接方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动化焊接技术领域，具体提供了一种人形焊接机器人智能焊接方法，包括如下步骤：录制焊接工作台区域图像数据，运行三维测量算法，确定待焊工件的待焊区域位置及轮廓三维点集；控制人形焊接机器人沿设定行走路线运动至焊接工作台；基于焊接工艺参数库，根据待焊工件材料确定工艺参数；根据待焊区域位置、轮廓三维点集及人形焊接机器人位置，分别规划人形焊接机器人的两侧焊接机械臂运动轨迹；控制人形焊接机器人的两侧焊接机械臂沿规划轨迹运动，进行焊接工作。该方法可实现待焊区域高精度识别与三维测量，可显著提高焊接系统的自动化和智能化程度，可大幅提高焊接智能化程度，降低焊接的时间成本，从而提高焊接产量。

本发明授权一种人形焊接机器人智能焊接方法在权利要求书中公布了：1.一种人形焊接机器人智能焊接方法，其特征在于：通过机器人焊接系统实现；机器人焊接系统包括人形焊接机器人和用于固定待焊工件的焊接工作台；人形焊接机器人搭载机器人双目相机和两侧焊接机械臂；两侧焊接机械臂的末端各设有一把焊枪，两侧焊接机械臂分别包括左焊接机械臂和右焊接机械臂； 人形焊接机器人智能焊接方法包括如下步骤： S1、使用固定于焊接工作台上方的RGB-D相机录制焊接工作台区域图像数据，运行三维测量算法，确定待焊工件的待焊区域位置及轮廓三维点集P=p1p2p3…pn-1pn； S2、控制人形焊接机器人沿设定行走路线运动至焊接工作台； S3、基于焊接工艺参数库，根据待焊工件材料，确定工艺参数； S4、根据待焊区域位置、轮廓三维点集P及人形焊接机器人位置，分别规划两侧焊接机械臂运动轨迹； S5、控制两侧焊接机械臂沿规划轨迹运动，进行焊接工作； S6、焊接工作结束，控制两侧焊接机械臂回到原点； 所述步骤S1中，使用固定于焊接工作台上方的RGB-D相机录制焊接工作台区域图像数据是指，录制校正畸变后的RGB-D相机图像数据用于待焊区域三维测量，包括二维RGB图像和深度图像； 所述三维测量算法是指，通过对RGB-D相机录制得到的图像数据对待焊区域进行识别和高精度三维测量，包括基于二维RGB图像的待焊区域识别、基于二维RGB图像和深度图像的三维点云生成和基于三维点云的待焊区域轮廓输出； 所述基于二维RGB图像的待焊区域识别是指，包括以下步骤：对RGB彩色图像进行灰度化处理，提取出黑色和灰色像素点；对灰度化处理后的图像进行二值化处理，通过待焊区域与焊接工作台的颜色差异，利用二值化处理来分离出待焊区域；执行区域生长算法，从二值化处理后的图像中选择一个起始像素点视为一个区域的种子，然后扩展种子周围像素点，直到达到预设的相似度值或边界；对扩展结果进行处理，在得到待焊区域轮廓后，通过形态学运算优化待焊区域轮廓，消除噪点和空洞，保存待焊区域在二维RGB图像上的大小和位置信息； 所述基于二维RGB图像和深度图像的三维点云生成是指，分别获取RGB-D相机的二维RGB图像和深度图像，标定二维RGB图像和深度图像，以统一在同一坐标系下；利用所述基于二维RGB图像的待焊区域识别获取到的待焊区域在二维RGB图像上的大小和位置信息，读取待焊区域轮廓像素值所对应的在深度图像中的深度值；利用位置信息和深度值，依靠RGB-D相机内参信息生成具备颜色信息的三维点集合： ； 其中，[XYZ]为三维点的位置坐标，sd为深度因子，d为深度，[uv]为二维RGB图像中的像素点，fx,fy分别代表像素在X轴和Y轴方向上的焦距的长度，u0,v0代表图像坐标系原点在像素坐标系中的坐标；三维点的完整信息为[XYZRGB]，[RGB]为三维点的红色、绿色、蓝色三通道的颜色信息； 基于三维点云的待焊区域轮廓输出是指，根据待焊区域在二维RGB图像上的大小和位置信息和三维点云，输出待焊区域轮廓三维点集： =pp…pn-1p，=[YZRGB] 输出的待焊区域轮廓三维点集处在RGB-D相机坐标系下； 所述步骤S4中，待焊区域位置、轮廓三维点集是指所述步骤S1中输出的待焊区域位置、轮廓三维点集 所述人形焊接机器人位置通过固定于焊接工作台上方的RGB-D相机识别焊枪获得；包括以下步骤：控制左右焊接机械臂移动到RGB-D相机视野中；对RGB-D相机采集的二维RGB图像进行灰度化处理，提取出黑色和灰色像素点；设置感兴趣区域ROI；对灰度化处理后的图像进行二值化处理，通过焊枪与焊接工作台的颜色明显差异，利用二值化处理来分离出左右焊接机械臂的焊枪；执行区域生长算法，扩展焊枪周围像素点，直到达到预设的相似度值或边界；通过形态学运算优化焊枪轮廓，消除噪点和空洞，保存左右焊接机械臂的焊枪在二维RGB图像上的大小和位置信息；将左焊接机械臂的焊枪位置信息转换为三维点=[Y]，右焊接机械臂的焊枪位置信息转换为三维点=[YZ] 所述分别规划两侧焊接机械臂运动轨迹是指，将待焊区域轮廓三维点集=pp…pn-1pn分解为两段均匀的、连续的三维点集： P l =p1p2p3…pm-1pm，Pr=pm+1pm+2pm+3…pn-1pn； 设定左焊接机械臂路径为：以Tl为起始位置、三维点集Pl的p1为终止点，p1处为最优焊枪角度，通过三维点集Pl=p1p2p3…pm-1pm的路径；设定右焊接机械臂路径为：以Tr为起始位置、三维点集Pr的pm+1为终止点，pm+1处为最优焊枪角度，通过三维点集Pr=pm+1pm+2pm+3…pn-1pn的路径；三维点集Pl和Pr的路径受最优焊枪角度和焊接速度约束；其中，三维点集Pl和Pr的路径规划方法，是指：分别用圆柱体包络两侧焊接机械臂，同时用长方体包络空间中的障碍物；将障碍物包络映射到左焊接机械臂的避障空间中；将障碍物包络和左焊接机械臂包络一起映射到右焊接机械臂的避障空间中； 以起始位置为随机树的根节点，以三维点集的第一个三维点为终止点，生成随机树；随机树的生成方法是：在空间中利用随机采样的方式生成新节点；若新节点与避障空间不发生碰撞，则将新节点加入到随机树上，作为随机树的节点；随机树在空间中扩展，为每个节点记录对应的父节点，并计算从起点到每个节点的代价，直至找到终止点和最优焊枪角度；在随机采样过程中，重新检查和重新连接随机树中的节点，以找到最小代价路径； 之后，以当前三维点集的三维点为起点，以三维点集的下一个三维点为终止点，生成随机树；重复执行，直至到达三维点集的最后一个三维点；从终止点反向溯源到起始位置，得到规划的路径； 所述步骤S5中，控制两侧焊接机械臂沿规划轨迹运动是指，控制两侧焊接机械臂同时沿所述步骤S4中规划的运动轨迹运动，从而完成焊接工作； 所述步骤S2中，人形焊接机器人沿设定行走路线运动至焊接工作台是指，在工厂环境下规划人形焊接机器人行走路线，并在地面以黄线布设；通过机器人双目相机识别黄线运动至焊接工作台，所述双目相机识别黄线包括以下步骤：对鸟瞰图视角的双目相机进行二值化；将图像BGR颜色通道转换成HSV颜色通道，并对黄色设置上下限值；设置感兴趣区域ROI，用滑窗法检测黄线像素点；拟合曲线并输出黄线位置。

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