工業(yè)機(jī)器人在工業(yè)自動(dòng)化中的應(yīng)用十分廣泛,其中噴涂機(jī)器人的出現(xiàn)帶動(dòng)了自動(dòng)噴涂領(lǐng)域的快速發(fā)展�，F(xiàn)有的自動(dòng)噴涂主要通過(guò)軌跡示教和固定工裝,實(shí)現(xiàn)軌跡的獲取和工件的定位。但隨著柔性制造的發(fā)展,針對(duì)小批量多類(lèi)型以及無(wú)固定工裝工件的出現(xiàn),傳統(tǒng)的自動(dòng)噴涂方法不能適應(yīng)生產(chǎn)要求,只能依賴人工作業(yè)完成。而惡劣的噴涂作業(yè)環(huán)境會(huì)危害人體健康,因此實(shí)現(xiàn)無(wú)工裝工件的柔性噴涂意義重大。針對(duì)上述無(wú)工裝工件噴涂存在的問(wèn)題,本文采用環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)的線結(jié)構(gòu)光傳感器和六自由度工業(yè)機(jī)器人,通過(guò)對(duì)基于三維視覺(jué)技術(shù)的工件識(shí)別和位姿估計(jì)方法研究,實(shí)現(xiàn)了不同種類(lèi)工件位姿的自動(dòng)識(shí)別,配合離線編程技術(shù),可實(shí)現(xiàn)柔性噴涂自動(dòng)化。本文首先根據(jù)項(xiàng)目的需求分析,提出了實(shí)現(xiàn)工件識(shí)別和位姿估計(jì)的系統(tǒng)方案,分析了系統(tǒng)方案的主要結(jié)構(gòu)和工作流程,并基于SVD分解理論提出了系統(tǒng)的標(biāo)定算法。其次,針對(duì)工件點(diǎn)云的背景、噪聲等干擾,研究了有效的工件點(diǎn)云提取、濾波和精簡(jiǎn)預(yù)處理算法�；邳c(diǎn)云特征提取算法,建立了工件CAD模型的離線模型特征庫(kù)。提出了包圍盒邊長(zhǎng)之比的閾值識(shí)別和關(guān)鍵點(diǎn)幾何特征匹配識(shí)別與位姿估計(jì)算法,實(shí)現(xiàn)了工件的識(shí)別和位姿粗估計(jì)。而后通過(guò)P-ICP點(diǎn)云配準(zhǔn)算法,獲...

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來(lái)源及背景意義
        1.1.1 課題來(lái)源
        1.1.2 課題研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于視覺(jué)的自動(dòng)噴涂研究現(xiàn)狀
        1.2.2 三維數(shù)據(jù)獲取技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 三維識(shí)別和位姿估計(jì)研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
第2章 工件識(shí)別與位姿估計(jì)系統(tǒng)方案
    2.1 引言
    2.2 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)
        2.2.1 需求分析
        2.2.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
        2.2.3 系統(tǒng)工作流程
    2.3 系統(tǒng)的標(biāo)定算法
        2.3.1 系統(tǒng)標(biāo)定的數(shù)學(xué)模型
        2.3.2 基于SVD的系統(tǒng)標(biāo)定算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 點(diǎn)云的獲取及預(yù)處理
    3.1 引言
    3.2 點(diǎn)云的獲取
        3.2.1 工件點(diǎn)云的獲取
        3.2.2 CAD模型點(diǎn)云的獲取
    3.3 工件點(diǎn)云提取算法
        3.3.1 基于范圍濾波的工件點(diǎn)云提取
        3.3.2 基于平面擬合的工件點(diǎn)云提取
        3.3.3 工件點(diǎn)云提取算法分析
    3.4 點(diǎn)云濾波算法
        3.4.1 點(diǎn)云的濾波算法
        3.4.2 濾波算法實(shí)驗(yàn)及分析
    3.5 點(diǎn)云精簡(jiǎn)算法
    3.6 本章小結(jié)
第4章 工件的識(shí)別與位姿估計(jì)
    4.1 引言
    4.2 點(diǎn)云的特征提取
        4.2.1 關(guān)鍵點(diǎn)提取
        4.2.2 法向量提取
        4.2.3 幾何特征提取
    4.3 特征匹配識(shí)別與位姿估計(jì)
        4.3.1 模型庫(kù)建立
        4.3.2 識(shí)別與位姿估計(jì)算法
        4.3.3 識(shí)別與位姿估計(jì)結(jié)果及分析
    4.4 基于ICP的精確位姿估計(jì)
        4.4.1 ICP配準(zhǔn)算法
        4.4.2 ICP改進(jìn)算法
        4.4.3 配準(zhǔn)結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)搭建與驗(yàn)證
    5.1 引言
    5.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)搭建
        5.2.1 硬件平臺(tái)搭建
        5.2.2 系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
    5.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        5.3.1 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        5.3.2 識(shí)別與位姿估計(jì)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3790235