点云曲面重建算法的研究现状(下）

2002年，Andreas Pichler等针对工业自动化喷涂局限于大体积和喷涂机器人轨迹是由离线编程和手动示教编程的背景提出使用范围图像数据，来获得一个未知物体的几何形状和自动生成机器人喷漆轨迹的方法。激光带测距传感器安装在涂料展台的前面用来获取物体的一个范围图像。利用过程知识(包含特定的喷涂应用约束几何库)检测几何图元的范围数据。从几何图元中产生一个法向量场来提取主面。主面设在三维空间和涉及每个几何图元的过程知识被用于获得喷枪轨迹，并给出了一个车镜和驾驶杆的喷涂结果，如图1-3所示。

随着IT技术的传感器和处理能力的进步使得在工业任务完全自动化的机器人编程成为可能。在欧盟项目F1exPaint的背景下，M. Vincze等于2002年设计了一种自动生成对于未知物体的机器人喷漆程序的方法，如图1-4所示。其解决方案有四个步骤:激光三角测量传感检测、几何特征检测、工具路径规划以及无碰撞可执行机器人程序的生成。

2011年，Ming J. Tsai等基于机器视觉技术的路径规划方法，构建了一个高尔夫球杆头的机器人焊接系统。该系统使用三维机器视觉技术来识别焊缝并为机器人产生一个焊接路径。该焊缝的位置通过对捕获的数据施加索贝尔掩膜来获得，拉普拉斯掩膜对于过滤由于散射光折射焊点的噪声点也是很有用的。然后通过B样条曲线补充和平滑拟合焊缝。该焊缝的任务帧是通过找出曲线的正切线、法线和副法线的曲线计算得到的。根据焊接姿态的要求，由沿着任务帧的轴进一步旋转和平移获得机器人焊接路径。发达的机器视觉技术和关于焊接任务帧的生成的数学框架可应用于各种三维焊接任务。

2013年，Wei Chen等提出了一种新的喷涂机器人生成工件表面喷涂路径规划的优化算法，根据实验数据首次提出了在一个平面上的涂料沉积速率的函数，并对表面上的薄膜厚度模型进行了讨论，然后制定了多目标约束优化问题，来获得最佳的时间和薄膜数量偏差的最佳工具路径。一种具有自由形式表面的工件被用来测试该方案，实验结果表明，路径优化算法能够实现令人满意的性能，并且该算法也可以扩展到其他的应用中。如图1-5所示。

2007年，王其红等通过寻找喷枪沿指定路径的最优时间序列，对喷涂路径进行了最优规划，如图1-6所示。

2009，周峰等基于点云切片技术通过三维测量设备扫描待喷涂工件来获取工件的三维信息，然后对点云数据进行处理得到一系列采样点，从而得到机器人的喷涂路径点，如图1-7是利用点云切片技术对汽车发动机罩的喷涂路径规划。该方法运用点云切片技术实现了机器人的喷涂路径规划，并能够得到较准确的喷涂路径点位置及其姿态，提高了工件表面的喷涂质量。

2013年，缪东晶等借鉴数控加工中生成刀位路径的方法来规划喷涂路径，该方法能够对喷涂速度进行优化从而实现曲面上的喷涂效果最均匀，提高了喷涂产品的质量和性能。

2014年，邵君奕等针对冗余度机器人的轨迹规划问题进行研究，以实现航空工业中特定空间弯曲管道内表面的自动化喷涂作业，如图1-8所示。通过仿真得到了不同情况下冗余度机器人的无碰撞喷涂轨迹。在喷涂应用中使用此方法，冗余度机器人完成了无碰撞的喷涂作业，经检测涂层的厚度和均匀度满足工艺要求。

2015年，缪东晶等在CATIA的开发环境下针对大型产品如飞机等设计了一套机器人喷涂系统，并且通过大量的实验证明了其稳定可靠的性能，能够大大提高飞机、轮船等大型产品的喷涂质量。

总之，喷涂机器人的喷涂路径自动规划问题是机器人学与图像处理相结合的交叉研究领域，国外的研究学者在这方面取得了诸多不错的成果，如采用激光三角测量传感检测对于未知模型的物体自动生成喷涂路径。而国内的喷涂机器人路径规划还主要局限于人工示教编程、离线编程和基于工件表面CAD模型的自动编程，相对于国外的研究成果而言，国内在喷涂路径自编程技术方面的研究十分欠缺。