基于K最近邻的3D鞋底喷胶路径规划方法

发布时间：2021-10-02 04:16

　　装配机械臂进行3D鞋底自动喷胶是近年来逐渐发展起来的一项技术,主要用以替代人工喷胶,以解决用工短缺及环境污染的问题。利用3D视觉及机械臂实现了鞋底自动化喷胶,在不牺牲精度的前提下速度更快,效果更好。首先,通过线激光传感器扫描得到鞋底的点云信息,基于KNN点云滤波算法过滤噪声点及异常点;其次,结合鞋底点云的分布特点提出一种基于双边极大值的算法用于提取鞋底的边缘轮廓线,然后基于法向量的偏置算法获取鞋底的内轮廓线,即喷胶轨迹。最后,基于轨迹坐标及法向量生成机械臂的6维控制向量实现喷胶路径控制。为基于点云数据的鞋底3D路径规划方法提供了新的思路。 

【文章来源】：齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2020,36(05)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

鞋底喷胶路径规划方法总体流程

点云滤波结果图

嘶?贙NN的点云滤波算法以进一步过滤水平面点云、噪声点及异常点，滤波效果如图2（c）所示。KNN滤波算法的流程可概括为：1）针对整个点云，构建KDTree；2）在KDTree结构基础上，提取点云上每个点的k个最近邻居点；3）计算点云上每个点与其k个最近邻居点的距离；4）若某个点的第k个最近邻点的距离大于某一阈值，则将其判定为异常点或噪声点，否则判定为鞋底点。2.2外轮廓线提取由于线激光传感器以线的扫描方式获取点云，因此整体点云可以分割为若干条不同的扫描线，如图3所示。每条扫描线具有一定的分布，图4是某条扫描线的截面分布情况。图13D鞋底喷胶路径规划方法总体流程（a）原始鞋底点云（b）使用高度阈值过滤后的点云（c）使用KNN距离滤波后的点云图2点云滤波结果图图3点云的扫描线分割图4扫描线的截面分布图

【参考文献】：
期刊论文
[1]智能喷胶机器人的姿态控制与轨迹规划[J]. 吴拱星.  中原工学院学报. 2019(04)
[2]基于机器视觉的鞋模喷胶系统设计与实现[J]. 陈俊仁,高凤强,熊魁.  物联网技术. 2019(05)
[3]基于图像处理的自动喷胶系统的研究[J]. 贾明峰,胡国清,吕成志.  制造业自动化. 2017(06)
[4]基于CAD模型的鞋底喷胶轨迹生成方法[J]. 武传宇,贺磊盈,李秦川,胡旭东.  计算机辅助设计与图形学学报. 2008(05)

硕士论文
[1]面向制鞋喷胶的机器人运动控制研究及其系统开发[D]. 钟允晖.浙江工业大学 2012
[2]基于结构光的鞋底信息提取与机器人喷胶轨迹生成方法的研究[D]. 汪安国.浙江理工大学 2010



本文编号：3417990