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复杂工况机器人切割视觉引导系统研究

发布时间:2020-05-01 12:50
【摘要】:随着制造业的日益发展,以人工切割和半自动切割的传统坡口切割方式已经越来越难以满足工业需要。同时,人工切割与半自动切割难以保证切割精度与切割效率,难以完成复杂形状切割。因此亟需研究能够在工厂环境下实现全景图像获取、工件自动识别、自动精确获取工件切割路径并进行切割的复杂工况机器人切割视觉引导系统,实现坡口切割自动化智能化。论文从实际工厂切割环境出发,搭建实验平台,模拟真实切割环境,使用较大尺寸的工作平台,实验中选用不同厚度的切割工件。使用KUKA机器人加外部轴的方式作为外部执行器,相机以eye-in-hand的方式固定在机器人上。结合二维图像与三维点云的优势,使用二维相机进行图像拼接与模板匹配,完成工件识别与质心位置获取;利用三维相机进行点云拼接获取工作平台中工件点云轮廓,并根据二维工件识别结果匹配目标工件点云,提取目标工件机器人切割路径,实现复杂工况机器人视觉引导切割。论文的主要工作如下:(1)在二维图像处理方面,重点研究了针对于论文所述实验环境的图像拼接算法。针对论文研究的实验环境的特点,选用了基于ROI区域的ORB特征的图像拼接算法进行图像拼接。采用Fast角点主方向识别特征点,使用Brief特征描述与汉明距离实现对应点匹配,通过随机抽样一致性算法对匹配结果提纯,根据提纯后的特征点实现图像配准,最终使用加权融合实现图像的两两拼接。并且利用此算法对多幅工作平台进行拼接,获得满足精度与时间要求的工作平台全景图像。在完成拼接后,使用基于HSV颜色分割的轮廓提取与模板匹配进行目标识别,得到工件质心位置,为三维点云处理做准备。(2)在三维视觉方面,重点研究了针对于本实验环境的点云拼接算法。以论文的实验环境为基础,对AT相机采集得到的点云进行点云滤波与点云去噪,再进行点云分割,得到工件上表面点云面片。接着,研究了基于协方差矩阵的点云粗拼接方法和基于ROI区域的kd-tree数据结构的ICP点云精拼接算法。在ICP算法原有基础上,使用基于ROI区域的图像分割减小待迭代点云数量,使用kd-tree数据结构对ICP算法进行加速,最终实现点云的精确拼接。经过实验验证,论文所述图像拼接算法在拼接时间小于2.5s,拼接误差小于0.1mm,满足后续处理要求。(3)提出了使用二维相机和三维相机相结合的方式实现机器人视觉引导。利用各自优势,使用二维视觉进行图像拼接、目标识别,得到目标工件质心位置。使用三维相机进行点云拼接,根据二维图像识别结果提取目标工件切割路径,实现复杂工况视觉引导切割。本系统最终视觉引导误差小于2mm,满足工件坡口切割精度要求。论文通过二维视觉与三维视觉相结合的方式实现满足精度要求的复杂工况机器人视觉引导坡口切割路径获取,在工业生产中具有一定的可行性与实用价值。
【学位授予单位】:北京石油化工学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP242

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本文编号:2646664


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