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基于点云切片技术的喷涂机器人自编程技术研究结论
在工业4.0和国家智能化发展战略的背景下,喷涂工业对机器人的智能化要求越来越高,而衡量喷涂机器人智能化水平的一个重要指标就是能够实现自动喷涂路径规划,喷涂自编程技术也因此成为智能化喷涂机器人研究领域的一个热点,在航空航天、汽车和军事领域等有着广泛的应用前景,尤其是在多品种柔性喷涂生产线上的应用更为突出,而且对于改善喷涂工作环境,提高生产效率和智能化水平有着重要的意义。 本文基于逆向工程中的点云技术,针对喷涂机器人的自动路径规划问题,展开喷涂自编程技术的研究。喷涂自编程技术融合了工艺参数分析对喷涂机器人进行自动路径规划,即喷涂机器人根据待喷涂工件的几何特征进行自动路径规划,同时考虑喷涂工艺参数对喷涂效果的影响来对喷涂路径进行优化。本课题的研究目标是解决基于逆向工程技术获取工件点云模型的喷涂机器人路径规划自编程的问题。本文的研究成果有以下创新点: 1.针对迭代最近点算法处理速度较慢的缺陷,本文提出了基于特征点粗匹配的改进ICP算法,以解决点云快速配准以及求解坐标变换关系的问题,并通过面轮廓度检测的实验研究,表明该方法具有较高的准确性。 2.针对复杂曲面自动路径规划效果较差的问题,提出了基于曲面分片算法和点云切片技术结合的方法进行喷涂路径规划。 此外,本文还完成了以下研究工作: 1.基于对喷涂工艺参数的分析,分别建立了喷涂理论模型和实验模型,然后利用高斯和函数的普遍性建立了高斯和动态喷涂模型,再选取期望的涂层厚度和最大允许涂层厚度偏差作为约束条件、涂层分布的均匀性作为优化目标,对喷涂参数进行优化。 2.完成了Kinect 2.0的标定与配准,并使用Kinect来获取工件的点云模型,再利用点云库的点云处理算法对工件点云数据进行处理,主要包括点云数据的去噪、平滑、精简、配准等,然后通过快速贪婪三角化算法进行曲面重建,最后融合优化的喷涂参数,对简单曲面模型直接采用点云切片算法进行喷涂路径规划。 3.通过对自编程系统的功能分析,在Visual Studio 2013的开发环境下,利用MFC的设计框架,采用OpenCV, PCL以及C++和Matlab的混合编程技术,开发了本文的自编程系统软件,实现了对多品种工件的喷涂路径规划,并生成喷涂路径点文件和喷涂机器人可直接执行的程序,最后进行了涂层厚度的仿真实验。
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