钢轨焊缝打磨机器人的焊缝激光识别与重构研究

发布时间：2017-07-20 04:13

  本文关键词：钢轨焊缝打磨机器人的焊缝激光识别与重构研究

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【摘要】：随着中国高铁事业的发展,无缝钢轨的普及,人工及低自动化设备对钢轨焊缝的打磨已不能满足要求。近些年来工业机器人发展迅猛,用工业机器人取代人工对钢轨焊缝进行打磨已成为一种趋势与必然。由于钢轨焊缝形貌复杂,机器人要实现对钢轨焊缝的打磨,首先就需要识别钢轨焊缝,并重构得到其模型,再根据模型进行离线编程,规划打磨轨迹。所以,本文就是基于激光位移传感器,研究机器人对钢轨焊缝的识别与对焊缝形貌的重构。相关研究工作包括:(1)建立了机器人的运动学模型。首先介绍了机器人学的空间描述和坐标变换,以及如何建立D-H(Denavit-Hartenberg)运动学模型及获得D-H运动学参数。随后对打磨所使用的机器人Staubli TX200运用D-H建模方法建立了连杆坐标系并分析得到了D-H运动学参数,利用参数得到各个连杆的变换矩阵,最终得到机器人的运动学方程。最后利用MATLAB的机器人学工具箱对机器人运动学进行建模,并通过实验验证了模型建立的正确性。(2)完成了机器人、激光位移传感器间的手眼标定。首先介绍了激光位移传感器的分类及原理并对所使用的传感器做了简单的介绍。随后提出用定点变位姿方法对传感器进行手眼标定,并对其原理、过程及算法推导进行了研究。最后运用该方法通过实验,对传感器进行了手眼标定,得到了机器人、激光位移传感器间位姿变换矩阵。(3)对钢轨焊缝进行了点云重构。首先搭建了实验平台,然后操控机器人运动,使传感器对钢轨焊缝进行扫描,同时记录机器人各个关节的转角和传感器的值。利用前面建立的机器人运动学模型、传感器的标定结果及实验记录得到的值将扫描点的坐标转换到机器人基坐标系下,得到钢轨焊缝的点云数据。为实现点云数据的拟合得到模型,学习并研究了逆向工程软件Geomagic Studio,并将钢轨焊缝点云数据导入其中,经过一系列的处理,最终得到了焊缝的模型。获得钢轨焊缝模型后,就可根据模型规划打磨轨迹,完成对钢轨焊缝的打磨。同时进行了钢轨焊缝打磨实验,并取得了比较好的打磨效果。
【关键词】：钢轨焊缝 打磨机器人 激光位移传感器 识别 重构
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-23
• 1.1 论文研究的背景与意义11-13
• 1.2 钢轨焊缝打磨的现状13-16
• 1.3 工业机器人应用研究现状16-18
• 1.4 曲面重构技术及其研究现状18-21
• 1.5 本文的主要研究内容21-23
• 第2章 机器人的运动学建模23-39
• 2.1 机器人空间描述和变换23-26
• 2.2 D-H建模方法26-29
• 2.3 Staubli TX200机器人运动学分析29-34
• 2.4 机器人三维模型的建立34-36
• 2.5 仿真验证36-37
• 2.6 本章小结37-39
• 第3章 激光位移传感器的手眼标定39-51
• 3.1 激光位移传感器的介绍39-42
• 3.2 激光位移传感器的选取42-43
• 3.3 传感器的手眼标定43-48
• 3.4 标定实验48-49
• 3.5 本章小结49-51
• 第4章 钢轨焊缝的点云重构51-67
• 4.1 钢轨焊缝点云数据的获取51-53
• 4.2 Geomagic Studio的介绍53-59
• 4.3 钢轨焊缝的点云重构59-64
• 4.4 钢轨焊缝打磨实验64-65
• 4.5 本章小结65-67
• 第5章 总结与展望67-69
• 5.1 总结67-68
• 5.2 展望68-69
• 参考文献69-75
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果75-76
• 致谢76

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：566209