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面向小曲率曲面的喷涂机器人喷涂轨迹规划中三维测量仪

时间:2017-08-28 来源:机器人在线 阅读:7048 原创

喷涂机器人三维测量仪根据三维表面数据信息不同的获取方式分为接触式测量、非接触式测量,如表2.1所示:

光学式中应用最广泛的是结构光三维扫描仪,它集计算机视觉匹配的复合非接触式测量技术、结构光技术以及相位测量技术于一体。基本原理是运用光栅投影装置将编码光栅条纹投影到物体表面,同时在待测物体表面特征处贴上标志点,两个摄像头通过标志点同步采集相应的图像,然后将采集的条纹图像输入到计算机中,计算机根据条纹形状运用匹配技术、三角形测量原理,计算出摄像机与投影仪公共视区内像素点的空间坐标,通过三维扫描仪软件便可观测相机图像以及生成的三维点云数据,我们也称之为光条法。其系统框图如图2.2所示。

非接触式测量可以有效避免接触式带来的系统误差和随机误差,但其致命缺点是不能获取内部型腔的数据。工业CT法简称工业计算机断层扫描成像法(Intercontinental Computed Tomography ),不仅弥补了接触式采集速度慢、效率低的缺点,而且弥补了非接触式不能获取内部型腔数据的缺点。

由于本文研究的对象是小曲率曲面,考虑到采集速度、采集精度等问题,拟选用结构光三维扫描仪,结构光系列的扫描仪能有效、高精度的采集待喷涂工件表面的点云数据信息。因此本文选用华中科技大学的PowerScan系列的面结构光三维扫描仪实现工件表面三维信息的采集,其外形结构如图2.3所示。

三维扫描仪采集得到的点云数据噪声比较大,对喷涂轨迹规划的质量与效率产生了严重的影响,因此本文对点云数据降噪技术进行了研究。
三维扫描仪采集得到的点云数据噪声比较大,对喷涂轨迹规划的质量与效率
产生了严重的影响,因此本文对点云数据降噪技术进行了研究。
2.4基于PCA法向优化的降噪方法
喷涂机器人目前研究者们在研究点云降噪方面大多数采用将噪声点与邻域点的某一特征进行匹配实现点云降噪,但是通过噪声的某种特征来赋予各项异性或同性方程扩散时,由于赋予不同的权重不能明确识别出哪些点是噪声点,而且喷涂轨迹规划对点云法向信息提出了很高要求,因此本文在双边滤波器降噪算法]的基础上提出了一种基于法向优化的降噪算法。这种算法一方面可以准确分辨出小尺度噪声,并予以剔除;另一方面在噪声识别过程中就对法向进行优化,有利于喷涂轨迹规划中喷枪姿态的确定。
降噪流程如下:
①获取点云法向信息;
②点云配准
③对点云法向进行预平滑处理;
④基于预平滑后的点云法向,对采样点的邻域进行优化获取最优邻域,然后重新计算点云法向,同时达到点云降噪目的;

 

喷涂机器人 面向小曲率曲面的喷涂机器人喷涂轨迹规划 技术干货

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