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基于PSO算法的焊接机器人视觉系统标定与初始焊位导引本文研究背景及主要内容

时间：2017-09-07 来源：机器人在线阅读：6478

1.6本文研究背景及主要内容

机器人智能化焊接机器人焊接技术己成为焊接领域的发展趋势，传感器技术是柔性焊接、智能加工的关键技术之一。视觉传感具有精度高、信息丰富特点，被广泛应用在焊缝识别、跟踪、熔池检测等方面，这些都依赖于焊接机器人视觉系统的精确标定。基于这种需求背景，本文在焊接机器人视觉系统标定和初始焊位视觉导引方面开展了研究工作。

本文主要内容:

1.标定方法研究。系统分析了各类摄像机标定方法的利弊，结合焊接对标定精度的要求，选择张正友标定模型。把摄像机标定转化成一个多变量、非线性的全局优化求解问题，并采用改进的PSO算法处理这个优化问题。

2. PSO算法的改进。研究了PSO算法理论模型及应用情况，针对摄像机标定过程的非线性、复杂性，提出了采用粒子群算法优化的标定方法。为改善标准PSO算法易早熟和局部收敛的缺陷，提高其性能，引入了混沌操作、自适应惯性系数及反弹衰减的边界条件，形成ICPSO算法。在Matlab软件中实现该算法功能，验证其可行性。通过与标准PSO算法对比表明:本文提出的ICPSO算法在收敛速度和精度上有明显提高。

3.视觉系统标定实验。估算摄像机内参数范围，利用ICPSO算法优化求取精确值。通过控制机器人运动状态、结合手眼模型及工具坐标系与机器人世界坐标系的转换矩阵，完成焊接机器人手眼标定。实验结果与传统标定方法接近，说明了该标定算法的可行性。

4.直角焊缝初始焊位视觉导引实验。针对直接焊缝初始焊位“三线交叉”的特点，通过图像平滑预处理处理、Canny边缘检测、面积滤波和Hough变换这些处理方法，得到了清晰的工件边缘和焊缝直线，并提取了初始焊位点的像素坐标值。利用通用型双目立体视觉模型重建特征点三维坐标，进行导引实验。