發(fā)布時(shí)間：2019-02-26 20:41

【摘要】：我國(guó)制造業(yè)未來(lái)十幾年要向自動(dòng)化、智能化的方向發(fā)展。焊接技術(shù)在現(xiàn)代制造業(yè)中占據(jù)非常重要的地位,因此焊接過(guò)程的自動(dòng)化和智能化是焊接技術(shù)未來(lái)發(fā)展的方向。目前,焊接機(jī)器人大多通過(guò)示教再現(xiàn)的方式進(jìn)行焊接作業(yè),當(dāng)外部環(huán)境發(fā)生變化時(shí)就需要對(duì)機(jī)器人進(jìn)行重新示教,效率低下,自動(dòng)化程度也達(dá)不到要求。把視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用到焊接中,利用視覺(jué)傳感器識(shí)別焊縫路徑,再對(duì)焊縫路徑進(jìn)行軌跡規(guī)劃,可以在一定程度上提高焊接機(jī)器人的自動(dòng)化程度。本文采用CMOS攝像機(jī)與6自由度機(jī)器人形成“Eye-to-hand”的手眼關(guān)系,搭建圖像采集實(shí)驗(yàn)平臺(tái)獲取平面曲線焊縫圖像。對(duì)視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行建模,介紹了攝像機(jī)的標(biāo)定模型和標(biāo)定方法以及手眼標(biāo)定原理,利用平面棋盤(pán)格作為靶標(biāo)對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行了標(biāo)定實(shí)驗(yàn)和手眼標(biāo)定實(shí)驗(yàn),得到了攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)和手眼關(guān)系矩陣。對(duì)采集到的平面曲線焊縫進(jìn)行圖像預(yù)處理和特征信息提取,提出了一種基于局部閾值分割的圖像二值化方法,并利用求平均值的方法得到了焊縫路徑中心線的坐標(biāo),最后經(jīng)過(guò)擬合得到了焊縫路徑中心線在圖像坐標(biāo)系下的方程,再經(jīng)過(guò)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到了焊縫路徑中心線在世界坐標(biāo)系下的方程。介紹了一種焊縫特征坐標(biāo)系建立的方法,并建立了平面曲線焊縫的特征坐標(biāo)系;介紹了6自由度機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,分析了其正運(yùn)動(dòng)學(xué)方程和逆運(yùn)動(dòng)學(xué)方程;提出了一種改進(jìn)的等間距直線逼近法并利用該方法生成了平面曲線焊縫路徑軌跡,并進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真。開(kāi)發(fā)了基于視覺(jué)的焊縫路徑識(shí)別與軌跡規(guī)劃的系統(tǒng)軟件,進(jìn)行了焊接實(shí)驗(yàn),并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了誤差分析。
[Abstract]:China's manufacturing industry in the next ten years to automation, intelligent direction of development. Welding technology occupies a very important position in modern manufacturing industry, so the automation and intelligence of welding process is the direction of future development of welding technology. At present, the welding robot mostly carries on the welding operation through the teaching and reappearance way, when the external environment changes, it needs to teach the robot again, the efficiency is low, and the degree of automation is not up to the requirement. The application of vision technology to welding can improve the degree of automation of welding robot to a certain extent by using vision sensor to identify weld path and then carry on trajectory planning of weld path. In this paper, the CMOS camera and the 6-DOF robot are used to form the "Eye-to-hand" hand-eye relationship, and an image acquisition experiment platform is set up to obtain the plane curve weld image. The model of vision recognition system is modeled, the calibration model and method of camera and the principle of hand-eye calibration are introduced. The camera calibration experiment and hand-eye calibration experiment are carried out by using plane chessboard as target. The inner and outer parameters of the camera and the hand-eye relation matrix are obtained. After image preprocessing and feature information extraction, a binary image segmentation method based on local threshold segmentation is proposed, and the coordinates of the weld path centerline are obtained by means of the average value method, which is based on the image pre-processing and feature information extraction of the plane curve weld seam collected from the image, which is based on the local threshold segmentation. Finally, the equation of weld path centerline in image coordinate system is obtained by fitting, and then the equation of weld path centerline in world coordinate system is obtained by coordinate transformation. This paper introduces a method of establishing the characteristic coordinate system of weld seam, and establishes the characteristic coordinate system of plane curve weld, introduces the kinematics model of 6-DOF robot, analyzes its forward kinematics equation and inverse kinematics equation, and analyzes its forward kinematics equation and inverse kinematics equation. In this paper, an improved linear approximation method with equal spacing is proposed and used to generate the path trajectory of planar curve weld, and the kinematics simulation is carried out. The system software of welding path recognition and trajectory planning based on vision is developed. The welding experiment is carried out and the error analysis of the experimental results is carried out.
【學(xué)位授予單位】：山東科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TG441.7

【參考文獻(xiàn)】

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1 劉霖;陳祥;劉娟秀;羅穎;凌云;黃田;易茂麗;;二維光電影像測(cè)量?jī)x系統(tǒng)攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)[J];中國(guó)科技信息;2016年11期

2 徐洋洋;鄒敏;何新江;;攝像機(jī)標(biāo)定的研究與實(shí)現(xiàn)[J];工業(yè)控制計(jì)算機(jī);2015年12期

3 楊永波;崔彤;秦偉濤;李遠(yuǎn);趙文;;焊接機(jī)器人工作站系統(tǒng)中焊接工藝的設(shè)計(jì)[J];焊接;2015年08期

4 呂超榮;;焊接機(jī)器人技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)的研究[J];機(jī)械工程師;2015年05期

5 王秀平;白瑞林;劉子騰;陳晶;;基于小波變換和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊接接頭類(lèi)型識(shí)別[J];光學(xué)技術(shù);2015年02期

6 洪波;劉湘;何榮拓;陽(yáng)佳旺;;基于薄板搭接的互感式焊縫跟蹤傳感器的分析[J];焊接學(xué)報(bào);2014年09期

7 王秀平;白瑞林;;雙隊(duì)列控制的激光視覺(jué)焊縫跟蹤系統(tǒng)研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2015年02期

8 李萍萍;;淺談單面焊雙面成型焊接工藝[J];民營(yíng)科技;2014年07期

9 王恩浩;;焊接機(jī)器人技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)[J];中國(guó)高新技術(shù)企業(yè);2014年17期

10 張黎爍;趙志梅;;基于主動(dòng)視覺(jué)的結(jié)構(gòu)光手眼系統(tǒng)自標(biāo)定方法[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2014年09期

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1 許燕玲;基于視覺(jué)及電弧傳感技術(shù)的機(jī)器人GTAW三維焊縫實(shí)時(shí)跟蹤控制技術(shù)研究[D];上海交通大學(xué);2013年

2 許海霞;機(jī)器視覺(jué)標(biāo)定與目標(biāo)檢測(cè)跟蹤方法及其應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2011年

3 蔡廣宇;弧焊機(jī)器人運(yùn)動(dòng)位姿精度與焊縫圖像處理技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2009年

4 沈鴻源;鋁合金弧焊機(jī)器人視覺(jué)實(shí)時(shí)焊縫跟蹤與成形控制方法研究[D];上海交通大學(xué);2008年

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1 鄔亞蘭;6R焊接機(jī)器人的軌跡規(guī)劃與仿真研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2014年

2 周強(qiáng);基于被動(dòng)視覺(jué)傳感的焊接路徑獲取與軌跡規(guī)劃[D];中南大學(xué);2013年

3 李林雷;基于彈性帶理論的機(jī)器人路徑規(guī)劃算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

4 郭海;六自由度焊接機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制精度的分析與研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2011年

5 林琳;機(jī)器人雙目視覺(jué)定位技術(shù)研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年

6 宋慶國(guó);焊縫圖像缺陷提取與識(shí)別系統(tǒng)研究[D];武漢理工大學(xué);2008年

7 李坤;鉆機(jī)減速器箱體專(zhuān)用焊接機(jī)器人的研究與仿真[D];華中科技大學(xué);2007年

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本文編號(hào)：2431130