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1、隨著人工智能的飛速發(fā)展,工業(yè)機(jī)器人的廣泛運(yùn)用使具有復(fù)雜曲面的零件(如汽輪機(jī)葉片)的磨削加工逐步走向了自動(dòng)化。然而實(shí)際磨削過(guò)程中,工件的表面質(zhì)量卻不僅僅取決于機(jī)器人的路徑規(guī)劃精度,砂輪輪廓特征參數(shù)對(duì)其也有著直接的影響。在機(jī)器人路徑規(guī)劃中,需要充分考慮砂輪的徑向磨損量以進(jìn)行實(shí)時(shí)地補(bǔ)償,通過(guò)在線(xiàn)獲取砂輪表面的曲率和輪廓度以避免磨削過(guò)程中砂輪與工件表面產(chǎn)生干涉。由于國(guó)內(nèi)外對(duì)砂輪工作時(shí)的外徑、曲率和輪廓度等特征參數(shù)的變化關(guān)注較少,導(dǎo)致適用于砂輪輪
2、廓參數(shù)測(cè)定的系統(tǒng)較為罕見(jiàn)。而且,能夠進(jìn)行測(cè)量的系統(tǒng)又由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、龐大,單純用于砂輪輪廓特征參數(shù)的分析,往往會(huì)造成資源的浪費(fèi),增加生產(chǎn)成本,降低檢測(cè)效率。本文設(shè)計(jì)了一種基于結(jié)構(gòu)光視覺(jué)的砂輪輪廓三維測(cè)量系統(tǒng),通過(guò)對(duì)砂輪輪廓的實(shí)際測(cè)量,證明了該測(cè)量系統(tǒng)的可行性,可應(yīng)用于自動(dòng)化磨削加工過(guò)程中砂輪輪廓參數(shù)的快速提取。
本文首先研究了激光光條紋中心線(xiàn)的高效提取方法。在對(duì)光條紋原始圖像進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,針對(duì)光平面標(biāo)定過(guò)程靶標(biāo)圖像中的直
3、線(xiàn)光條紋,提出了一種直線(xiàn)光條紋中心線(xiàn)的快速提取算法;針對(duì)曲率呈隨機(jī)變化的砂輪輪廓光條紋中心線(xiàn),對(duì)高斯擬合法進(jìn)行了改進(jìn),保證了光條紋中心線(xiàn)的提取精度和速度。其次對(duì)砂輪輪廓測(cè)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)的標(biāo)定進(jìn)行了研究。在張正友標(biāo)定原理的基礎(chǔ)上,建立了一種攝像機(jī)成像非線(xiàn)性模型,實(shí)現(xiàn)了攝像機(jī)幾何參數(shù)的高精度標(biāo)定;結(jié)合基于平面靶標(biāo)的光平面標(biāo)定特征點(diǎn)提取方法,實(shí)現(xiàn)了光平面結(jié)構(gòu)參數(shù)的簡(jiǎn)單高效標(biāo)定;根據(jù)載物回轉(zhuǎn)臺(tái)繞回轉(zhuǎn)中心圓周轉(zhuǎn)動(dòng)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于棋盤(pán)靶標(biāo)的回轉(zhuǎn)中
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