基于激光扫描数据的超声扫查路径规划研究

发布时间：2021-01-19 19:21

　　弧焊技术在现代制造业中应用广泛,焊后焊缝质量检测具有十分重要的作用。目前,焊缝质量检测主要采用人工方式进行,这个检测过程容易受到主观因素的影响导致误检或漏检且检测效率低下。将现代机器人技术与视觉传感技术相结合,实现焊缝的自动化检测技术能够很好地解决这个问题。为了实现焊缝的自动化检测,本文搭建了一个由六自由度关节式机器人和三维激光扫描测头组成的三维焊缝测量系统,研究并实现了一种基于线扫描数据的焊后焊缝边缘点的识别方法,并基于识别出的边缘点进行超声扫查路径的规划,实现了焊缝的超声自动检测。本文主要研究内容如下:（1）实现了机器人编码器与激光扫描测头数据的同步采集。通过D-H建模方法,将局部坐标系下的焊缝三维扫描数据转化至机器人全局坐标系下。（2）提出并实现了一种基于线扫描数据的焊后焊缝边缘点提取算法。焊缝部分在工件上的凸起不明显,且数据中的噪声明显,没有成熟的算法可以借鉴。本文对离散曲率的累加和进行分析,提出并实现了一种焊后焊缝边缘点提取算法。（3）实现了超声扫查机器人路径规划。基于焊缝三维扫描数据及边缘线提取结果,实现了超声扫查机器人路径规划,并将扫查路径转化为机器人可执行的语言,然后输... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

常见的焊接表面缺陷

感器、电磁传感器和视觉传感器[22]。其中快、抗光抗电磁干扰和无接触等优点成为。在焊缝跟踪过程中，视觉传感器连续采算法提取焊缝几何特征。采集焊缝图像信息的方法分为主动光视觉两种方法之间的区别在于可选光源的使用光源，通过相机设备直接拍摄焊缝在普通主动光视觉中，使用相机设备和辅助光源光束，接着 CCD 相机拍工件表面的焊接图息，主要基于三角测量原理[24][25]。由于具有精度高、速度快、抗光抗电干扰雾和光照波动较大的不良环境下，相对于能力而成为焊缝跟踪领域里的热点与重点研发的 scanCONTROL 系列的 2D 激光轮廓程可达 25mm，X 轴量程可达 143.5mm，

射激光线 (b) 感光成像矩阵 (c) 经过校准得到 结果图 1.3 激光扫描测头工作原理Fig 1.3 Working principle of laser scanning probes公司的 scanCONTROL 传感器提供了进行二次开发需要的应口[12]，不仅能够支持包括 C/C++、C#、和 VB 在内的当前的，而且还提供了人机交互界面，能够对传感器的一些参数进 地址、端口号、运行模式等，同时也可以观察实时采集到的所示。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于激光结构光的视觉传感器的图像处理技术研究应用及展望[J]. 孙博文,朱志明,郭吉昌,于英飞.  焊接. 2018(09)
[4]UR机器人运动学控制与视觉抓取算法研究[J]. 张臻,邹小金,冯洋.  机械设计与制造. 2017(08)
[5]UR机器人远程控制研究[J]. 刘宇航,顾营迎,乔冠宇,刘宏伟,吴清文.  自动化技术与应用. 2017(05)
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硕士论文
[1]超声检测在多形态焊缝缺陷识别中的应用研究[D]. 陈朝雷.上海应用技术大学 2018
[2]弧焊机器人焊缝跟踪系统的研究和实现[D]. 刘念.哈尔滨工业大学 2016
[3]基于激光视觉的焊缝跟踪系统的研究[D]. 郑定根.南京理工大学 2007
[4]基于CCD图像处理的焊缝跟踪控制系统的研究[D]. 孔德杰.山东大学 2005



本文编号：2987570