基于视觉的管板机器人焊接三维定位与路径规划
发布时间：2017-09-23 11:30
本文关键词：基于视觉的管板机器人焊接三维定位与路径规划
更多相关文章： 管板焊接 视觉检测 图像处理 神经网络 机器人仿真建模
【摘要】：管板式换热器在生物制药、锅炉、化工等行业具有重要的应用,将板与管按照设计要求进行自动化连接,对于改善工人劳动条件、提高焊接质量和生产率具有重要的意义。目前的管板自动化焊接设备能够满足接缝位置偏差较小的管板换热器的焊接,而对于管板的不平度较大、接缝位置与预设位置偏差较大的场合,则具有较大的难度。本文采用COMS工业相机和线激光发生器搭建了基于视觉的管板机器人自动焊接实验平台。采用小孔成像模型对工业相机进行了标定,根据激光三角测量原理对激光平面进行了标定,获得了激光视觉传感器的参数；采用BP神经网络建立了激光视觉传感器模型,实现了激光视觉传感器的标定。对机器人的手眼矩阵进行了标定,获得了图像坐标系与机器人末端执行器坐标系的关系。实验结果表明,采用BP神经网络的标定结果更准确。利用摄像机拍摄了待焊管板上的激光条纹特征图样,设计了图像处理算法,提取出了激光条纹信息,结合激光视觉传感器标定结果,计算得到了待焊管板上接缝的圆心以及圆所在平面信息。再通过机器人手眼矩阵转化为机器人基坐标系下的坐标,并由固定在在第六轴末端的旋转焊接装置完成了焊接操作,实验结果表明,轨迹偏差最大为0.49mm,能够满足生产要求。针对新松公司生产的SR10C型机器人,计算出了其D-H参数,通过对机器人的正运动学、逆运动学计算求解,建立了机器人模型,并针对管板焊接的实际情况规划了圆形运动轨迹。基于VC6.0和OpenGL,对机器人进行了仿真建模,构建了机器人的三维模型和操作环境,模拟出了其运动轨迹。
【关键词】：管板焊接 视觉检测 图像处理 神经网络 机器人仿真建模
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：
- 摘要9-10
- ABSTRACT10-11
- 第1章 绪论11-21
- 1.1 选题意义11-12
- 1.2 研究现状12-19
- 1.2.1 管板焊接12-13
- 1.2.2 机器视觉13-14
- 1.2.3 摄像机标定以及机器人手眼标定14-16
- 1.2.4 焊接机器人仿真与轨迹规划16-19
- 1.3 本文主要研究内容19-21
- 第2章 激光视觉机器人焊接系统21-33
- 2.1 试验系统21-22
- 2.2 激光视觉检测系统22-28
- 2.2.1 CMOS工业相机及镜头24-27
- 2.2.2 线性激光发生器27-28
- 2.3 焊接机器人28-30
- 2.4 旋转焊接装置30-31
- 2.5 本章小结31-33
- 第3章 激光视觉传感器及手眼标定33-55
- 3.1 工业相机标定基本原理33-36
- 3.2 视觉系统标定36-50
- 3.2.1 传统的视觉系统标定方法36-43
- 3.2.2 基于神经网络的激光视觉传感器标定43-50
- 3.3 机器人手眼标定50-52
- 3.4 误差分析与测量52-54
- 3.5 本章小结54-55
- 第4章 激光图像处理55-69
- 4.1 图像处理软件HALCON55-56
- 4.2 图像处理56-62
- 4.2.1 图像处理方法56-60
- 4.2.2 改进的激光条纹中心提取算法60-62
- 4.3 焊缝信息的提取62-65
- 4.4 焊接模拟测试65-67
- 4.5 本章小结67-69
- 第5章 机器人仿真建模69-79
- 5.1 机器人运动学基本原理69-72
- 5.1.1 机器人的D-H表示法69-71
- 5.1.2 机器人的D-H表71-72
- 5.2 机器人正逆运动学72-75
- 5.2.1 机器人正运动学72-73
- 5.2.2 机器人逆运动学73-74
- 5.2.3 管板焊接轨迹规划74-75
- 5.3 基于OpenGL的机器人仿真建模75-78
- 5.4 本章小结78-79
- 第6章 结论和展望79-81
- 6.1 结论79-80
- 6.2 展望80-81
- 参考文献81-87
- 致谢87-88
- 附件88
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本文编号：905015
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