機(jī)器人焊接初始位置自主視覺(jué)識(shí)別與導(dǎo)引方法研究.pdf

1、機(jī)器人焊接因具有工作效率高、重復(fù)精度準(zhǔn)、連續(xù)工作時(shí)間長(zhǎng)等特點(diǎn)，已逐步成為替代手工焊接的必然趨勢(shì)，因而對(duì)機(jī)器人焊接過(guò)程的智能化和自動(dòng)化要求愈顯重要。本文以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人焊接初始位置的自主識(shí)別與視覺(jué)導(dǎo)引為目標(biāo)，著重研究了視覺(jué)導(dǎo)引的關(guān)鍵技術(shù)和方法。
　　本文以弧焊機(jī)器人為主站，通過(guò)DeviceNet通訊方式搭建基于被動(dòng)視覺(jué)傳感的自主導(dǎo)引平臺(tái)，并由計(jì)算機(jī)控制整個(gè)流程。該平臺(tái)配備具有自動(dòng)裝卸減濾光系統(tǒng)的視覺(jué)傳感器，能實(shí)現(xiàn)視覺(jué)導(dǎo)引和焊縫跟蹤的功能

2、，同時(shí)嵌入水冷模塊保障其在高溫環(huán)境中的持續(xù)工作狀態(tài)，確保圖像采集質(zhì)量。
　　為保證三維信息恢復(fù)的準(zhǔn)確性，對(duì)整個(gè)視覺(jué)導(dǎo)引平臺(tái)進(jìn)行了系統(tǒng)標(biāo)定，將基于圓點(diǎn)靶標(biāo)的改進(jìn)方法（ICDC）應(yīng)用于CCD攝像機(jī)的標(biāo)定，該方法對(duì)圖象畸變不敏感，標(biāo)定結(jié)果穩(wěn)定且準(zhǔn)確。對(duì)攝像機(jī)自標(biāo)定的原理和方法進(jìn)行了分析，提出一套完整的IAC-CPSO自標(biāo)定方法。該方法在絕對(duì)二次曲線（IAC）約束下求得攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)初值，利用混沌粒子群（CPSO）算法優(yōu)化初始值使其具有更好

3、的品質(zhì)易于算法的收斂，同時(shí)將迭代過(guò)程中的局部最優(yōu)值進(jìn)行混沌處理，使具有最佳性能的可行解替代部分局部最優(yōu)值從而繼續(xù)迭代直至尋找到全局最優(yōu)解。該方法既能優(yōu)化初始值的遍歷性又能加快算法收斂性，可提高自標(biāo)定算法的速度和精度。
　　在分析宏觀焊接圖像的基礎(chǔ)上，本文基于視覺(jué)注意的選擇機(jī)制提出了一整套VA-SVDMMM的形態(tài)學(xué)圖像處理算法。采用自頂向下與自底向上相結(jié)合的模型，將傳統(tǒng)圖像處理方法與基于空間可變向結(jié)構(gòu)元素的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法相融合，由整

4、體到局部地逐步提取圖像的特征信息；繼而運(yùn)用自適應(yīng)Harris算子準(zhǔn)確定位初始焊接位置信息，并進(jìn)行閉環(huán)驗(yàn)證。由試驗(yàn)可知，圖像特征提取誤差基本穩(wěn)定在1-2個(gè)像素之內(nèi)。
　　本文通過(guò)移動(dòng)機(jī)器人形成“單目雙位”模式模擬立體視覺(jué)，利用IMCAP方法對(duì)所獲得的立體圖像對(duì)進(jìn)行基于區(qū)域和特征點(diǎn)的面-點(diǎn)組合基元的圖像匹配，即運(yùn)用視差連續(xù)性約束確定目標(biāo)區(qū)域，再根據(jù)極線和唯一性約束在加權(quán)鄰域一致性和結(jié)構(gòu)性信息的Hausdorff距離作為相似性測(cè)度函數(shù)的

5、情況下確定匹配特征點(diǎn)。同時(shí)還分析了機(jī)器人精度、視覺(jué)系統(tǒng)配置以及圖像處理精度等因素對(duì)提高三維信息重建準(zhǔn)確性的影響程度。
　　通過(guò)增加閉環(huán)反饋改變傳統(tǒng)“看-算-動(dòng)”的導(dǎo)引模式，提出CLMLC-M策略，優(yōu)化視覺(jué)導(dǎo)引流程，對(duì)平板對(duì)接、搭接和角接焊縫等進(jìn)行視覺(jué)導(dǎo)引試驗(yàn)。各種不同焊縫初始焊接位置在X、Y兩個(gè)方向上的平均誤差均維持在0.6毫米和0.7毫米之內(nèi)，Z方向上的平均誤差最大值也僅為1毫米左右。經(jīng)驗(yàn)證可知，本文所設(shè)計(jì)的視覺(jué)導(dǎo)引系統(tǒng)適用于多