基于PSO算法的焊接機器人視覺系統(tǒng)標定與初始焊位導引.pdf

1、焊接是制造領(lǐng)域中一種重要的加工手段。自動化、智能化是當前焊接技術(shù)的發(fā)展趨勢，傳感器技術(shù)是實現(xiàn)該目標的關(guān)鍵技術(shù)之一。視覺傳感具有精度高、信息豐富的特點，廣泛應(yīng)用于焊接過程中的焊縫的識別、跟蹤和熔池檢測。這些都建立在攝像機準確標定的基礎(chǔ)之上?；谶@樣的背景，為提高焊接機器人的智能化水平，本文對焊接機器人視覺系統(tǒng)標定和焊縫初始焊位視覺導引進行了研究。
　　本文首先系統(tǒng)分析現(xiàn)有攝像機標定方法，在此基礎(chǔ)上選用張正友標定模型。然后把攝像機標定

2、轉(zhuǎn)化成一個多變量、非線性的全局優(yōu)化求解問題。粒子群算法(Particle swarm optimization，PSO)及其改進形式，在處理這類問題上表現(xiàn)出優(yōu)越的性能。因此本文嘗試將 PSO算法應(yīng)用到焊接機器人視覺系統(tǒng)標定，提出了一種基于改進的混沌粒子群優(yōu)化算法（Improved Chaos particle swarm optimization，ICPSO)的視覺系統(tǒng)標定方法。
　　針對標準PSO算法易早熟和局部收斂的缺陷，通過

3、在原有的算法中引入混沌變異、采用自適應(yīng)慣性系數(shù)以及完善算法邊界條件，提出了改進的混沌 PSO算法——ICPSO。基于該算法的攝像機標定實驗表明：改進后算法在收斂速度和精度上有明顯提高,說明算法改進的必要性。且標定結(jié)果與張正友法十分接近，表明該標定方法是可行的。
　　最后本文對直角焊縫進行了初始焊位的視覺導引實驗。在圖像處理上，針對初始焊位是兩個工件邊緣與焊縫交點的這一特征。通過圖像平滑處理、Canny邊緣檢測、面積濾波和Hough