焊接机器人视觉识别系统分析总结
时间:2017-12-01
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焊接机器人视觉识别系统分析总结
本论文采用Eye-in-Hand的手眼模型建立焊接机器人的双目视觉系统。结合焊接机器人的特殊工作方式和工作环境,选择基于位置的视觉伺服控制作为视觉伺服控制系统的控制方法,实现了焊接机器人对焊缝的很好识别和跟踪。该研究能很好的弥补焊接机器人示教编程和离线编程的不足,促进智能化焊接机器人技术的发展,对我国工业自动化进程具有非常重要的意义。总结本论文的研究和讨论,可以得到以下结论:
1)通过研究分析不同的标定方法,最后采用张正友视觉系统标定原理,使用加州理工大学研发的标定工具箱,得到摄像头内、外参数;在此基础上对双目摄像头参数和手眼参数进行标定,得到双目摄像头参数和Eye-in-Hand手眼参数。针对MATLAB中Calib工具箱在标定过程中手动选取角点,改进角点提取算法并将其融合到Extract grid corners函数中,提高Calib工具箱的标定速率和易操作性。
2)根据BumbleBee2双目摄像头采集的焊缝图像的特点,采用两个一维高斯滤波器来处理图像,得到平滑的图像。然后在此基础上提出一种梯度直方图图像分割方法,此方法无需对梯度方向进行计算,提高了图像处理的速度。采用全局滤波对分割后的图像进行滤波,得到焊缝的边缘。通过扫描每列像素得到焊缝的中心线,结合最小二乘法算出中心线的数学表达式。最后对左右摄像头的二维焊缝中心线图像分析并进行三维重建,得到焊缝在焊接机器人坐标系中的三维空间信息。
3)结合焊接机器人工作的快速性、复杂性、适应性等要求,分析三种经典的视觉伺服控制方法的优缺点,选择了PBVS作为本论文视觉伺服控制系统的控制方法。
4)将经典的PUMA560焊接机器人作为本论文的控制对象,根据PUMA560各连杆的参数建立其连杆关节坐标系,并给出各个运动参数;通过机器人运动学,得到了PUMA560焊接机器人的正运动学和逆运动学解的表达式。在MATLAE中的Robotic_Toolbox_v9.8工具箱里建立PUMA560焊接机器人的笛卡尔空间模型,然后在Simulinl中搭建视觉伺服控制仿真系统,仿真结果显示该视觉伺服控制系统能够很好的跟踪焊缝。
本论文针对焊缝图像提出了一种梯度直方图图像分割方法,对焊缝的图像的分割效果较好,在此基础上采用PBVs系统对焊接机器人进行仿真,仿真结果比较理想。但是本论文研究内容都是理论上的,具有一定的局限性,对于视觉伺服技术也仅仅是初探,因此还需要做进一步的工作,具体工作如下:
1)本论文的图像处理方法效果还需要更多的实际焊缝图像对其进行验证,并结合实际情况对其进行优化,进而来提高它的鲁棒性;
2)由于时间关系未来得及做实验,需要搭建硬件实验平台,通过实验来验证和优化视觉伺服控制系统。
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