基于结构光技术的焊接机器人焊点定位系统研究

基于结构光技术的焊接机器人焊点定位系统研究

论文摘要

本文以小型集装箱专用焊接机器人为应用背景,对焊缝结构光图像处理及机器人视觉定位方法进行了深入的研究.准确的检测初始焊点位置信息并将其传送至机器人控制器是实现机器人自动焊接的关键步骤,本文根据集装箱生产环境和加强板的焊接特点,设计了一个简单、实用的加强板初始焊点定位系统。本文首先对机器人视觉系统及结构光技术进行了概述,简要阐述其相关内容的发展、研究现状以及在焊接领域中的应用;重点讨论了机器人视觉定位方法和线结构光图像处理方面的问题,总结了常用的结构光条纹边缘检测和中心提取方法及传统的机器人视觉定位方法;在此基础上,定位系统采用双激光器与单摄像机组成系统的视觉传感器,提出了针对应用于集装箱加强板的焊接机器人初始焊点定位系统的相关算法,并完成了整个定位系统的软件和硬件设计。根据集装箱焊接环境的非结构化和集装箱加强板尺寸一定、焊接范围小、焊接路径固定的特点,在机器人视觉定位方面,分别采用了基于线结构光的固定视觉定位法和改进后的手-眼视觉定位法;在涉及初始焊点图像坐标检测的焊缝特征识别方面,分别采用了基于边缘检测的方法和基于条纹中心提取的方法。实验是在MOTOMAN-SV3机器人平台上进行的,对上述算法进行验证。通过对实验数据的分析及误差计算,本文对两种视觉结构方式的定位方法进行了分析和比较,给出结构光图像处理结果和定位数据。实验证明了本文所提出的方法具有可行性与可靠性,测量精度能够达到实际生产需要。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 课题背景及意义
  • 1.2 机器人视觉系统研究
  • 1.3 结构光技术发展及应用
  • 1.4 课题研究内容
  • 2 结构光图像处理相关问题研究
  • 2.1 引言
  • 2.2 加强板结构光图像处理过程
  • 2.3 线结构光条纹区域的确定
  • 2.4 常用边缘检测及条纹中心提取方法
  • 2.5 基于条纹边缘检测的焊缝特征识别
  • 2.6 基于条纹中心提取的焊缝特征识别
  • 2.7 初始焊点图像坐标检测结果及方法比较
  • 2.8 本章小节
  • 3 机器人视觉定位方法研究
  • 3.1 引言
  • 3.2 传统机器人视觉定位方法
  • 3.3 基于线结构光的固定视觉定位方法
  • 3.4 改进后的手-眼视觉定位方法
  • 3.5 方法比较与分析
  • 3.6 本章小结
  • 4 加强板初始焊点定位系统的设计
  • 4.1 系统结构
  • 4.2 硬件部分
  • 4.3 软件部分
  • 4.4 本章小结
  • 5 初始焊点定位结果及分析
  • 5.1 定位结果
  • 5.2 分析与结论
  • 6 总结与展望
  • 致谢
  • 攻读硕士期间主要成果
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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