焊接機器人是工業(yè)中較為常用的機器人,它能夠幫助人類從復雜的作業(yè)環(huán)境中解放出來,提高勞動生產率,縮短生產準備周期。在焊接生產過程中,焊接的精度受到前道工序工件加工精度,待焊接工件的擺放位置以及焊接形變等因素的影響,因此焊縫的定位是極其重要的一個環(huán)節(jié)。在焊縫的定位中,一般需要完成粗定位和精定位兩次定位。焊縫粗定位是機器人進行三維感知的過程,通過感知環(huán)境確定物體的大致位置,為后續(xù)的視覺引導焊縫跟蹤做好準備;焊縫的精定位則是使用圖像確定焊縫的具體位置。三維重建和點云分割是焊縫粗定位中三維感知重要的技術組成,前者的精度會受到累積誤差的影響,而后者常用的學習方法分割網絡在點云的局部特征提取上受到不均勻采樣,特征提取網絡不夠深等問題的影響。焊縫精定位中,目前已有的特定結構光平面視覺系統(tǒng)引導的焊接機器人的標定方法誤差較大且存在標定時需要制作高精度的標定板。為了解決上述焊縫定位的問題,本文分別對焊縫粗定位中的三維重建、點云分割以及視覺引導精定位中機器人手眼標定進行研究,主要內容如下:1.針對稠密三維重建中累計誤差帶來的漂移問題,引入差異系數(shù)矯正的回環(huán)檢測詞袋模型進行軌跡校正,提升圖像相似度計算的性能。另... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１?２０１４－２０２丨年我國工業(yè)機器人銷售額及增長率⑴??

浙江大學碩士學位論文?１緒論??３０?ＣＥＰＷ?ＳＹＳＯＰＳ??ｍａｍ?｜＾?１??ＭＰＷ＾ｅｉ＞Ｍ．Ｔ??（ａ）微軟?Ｋｉｎｅｃｔ?（ｂ）華碩?Ｘｔｉｏｎ?（ｃ）因特爾?Ｒｅａｌｓｅｎｓｅ??圖１．３各種品牌的消費者級深度相機??離。該方法一般由結構光發(fā)生器和相機配套使用，發(fā)射的結構光在物體表面形成光散斑，??通過相機捕捉光散斑，利用三角測量法計算得到物體表面的深度信息。一般來說，根據(jù)散??斑圖案分為點、線、面三種結構光圖案。其中，線結構光中的多線結構光和面結構光被稱??為編碼結構光，編碼結構光能在一次測量中識別多個點的深度，因此效率較高，應用更加??廣泛。??隨著三維重建數(shù)據(jù)獲取技術不斷完善，三維重建的方法也逐漸受到了關注。學者們在??這一領域進行了一系列的科學研究，也取得了重大的成功。１９７０年Ｈ〇ｒｅｉｎｉ提出了從陰影??恢復形狀（Ｓｈａｐｅ?ｆｒｏｍ?Ｓｈａｄｉｎｇ，?ＳｆＳ）方法，根據(jù)給定的表面光度學，光源的位置和某些解??決歧義的輔助信息的知識，從單目圖像中恢復平滑的無齒物體的形狀。ＳｚｅｌｉｓｋｉｌＭ于１９９３??年提出了從運動恢復結構（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｆｒｏｍ?Ｍｏｔｉｏｎ，?ＳｆＭ）方法，該方法由一系列不同的圖像??特征得到物體的三維特征離散點模型，從而進行重建。后來：９叩？￥１３］在１９９４年提出曲面??估算、柵格優(yōu)化、分段光滑曲面的三階段重建方法重建了無結構點云的光滑曲面。在三維??重建技術中，稠密的三維重建是一種比較重要的方法，它能夠對整個圖像或者圖像中的大??部分像素進行重建，進而恢復物體本身的空間結構，為下一步的分割提供較好的物體點云??摸型。??ｚ??、幽、論八應Ｊ??

浙江大學碩士學位論文?１緒論??３０?ＣＥＰＷ?ＳＹＳＯＰＳ??ｍａｍ?｜＾?１??ＭＰＷ＾ｅｉ＞Ｍ．Ｔ??（ａ）微軟?Ｋｉｎｅｃｔ?（ｂ）華碩?Ｘｔｉｏｎ?（ｃ）因特爾?Ｒｅａｌｓｅｎｓｅ??圖１．３各種品牌的消費者級深度相機??離。該方法一般由結構光發(fā)生器和相機配套使用，發(fā)射的結構光在物體表面形成光散斑，??通過相機捕捉光散斑，利用三角測量法計算得到物體表面的深度信息。一般來說，根據(jù)散??斑圖案分為點、線、面三種結構光圖案。其中，線結構光中的多線結構光和面結構光被稱??為編碼結構光，編碼結構光能在一次測量中識別多個點的深度，因此效率較高，應用更加??廣泛。??隨著三維重建數(shù)據(jù)獲取技術不斷完善，三維重建的方法也逐漸受到了關注。學者們在??這一領域進行了一系列的科學研究，也取得了重大的成功。１９７０年Ｈ〇ｒｅｉｎｉ提出了從陰影??恢復形狀（Ｓｈａｐｅ?ｆｒｏｍ?Ｓｈａｄｉｎｇ，?ＳｆＳ）方法，根據(jù)給定的表面光度學，光源的位置和某些解??決歧義的輔助信息的知識，從單目圖像中恢復平滑的無齒物體的形狀。ＳｚｅｌｉｓｋｉｌＭ于１９９３??年提出了從運動恢復結構（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｆｒｏｍ?Ｍｏｔｉｏｎ，?ＳｆＭ）方法，該方法由一系列不同的圖像??特征得到物體的三維特征離散點模型，從而進行重建。后來：９叩？￥１３］在１９９４年提出曲面??估算、柵格優(yōu)化、分段光滑曲面的三階段重建方法重建了無結構點云的光滑曲面。在三維??重建技術中，稠密的三維重建是一種比較重要的方法，它能夠對整個圖像或者圖像中的大??部分像素進行重建，進而恢復物體本身的空間結構，為下一步的分割提供較好的物體點云??摸型。??ｚ??、幽、論八應Ｊ??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于對偶四元數(shù)的機器人方位與手眼關系同時標定方法[J]. 李巍,呂乃光,董明利,婁小平.  機器人. 2018(03)
[2]基于手眼系統(tǒng)的線結構光焊縫跟蹤系統(tǒng)設計[J]. 陳天元,宋光明,王富林,何杏興,宋愛國.  儀器儀表學報. 2017(10)
[3]Design of Robot Welding Seam Tracking System with Structured Light Vision[J]. LIU Suyi1, WANG Guorong2, ZHANG Hua1, and JIA Jianping1 1 Provincial Key Lab of Robot and Weld Automation, Nanchang University, Nanchang 330031, China 2 School of Mechanical and Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China.  Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2010(04)

博士論文
[1]基于深度攝像機的三維場景表面重建關鍵技術研究[D]. 李陽.浙江大學 2015

碩士論文
[1]面向工業(yè)應用的機器人手眼標定與物體定位[D]. 程玉立.浙江大學 2016



本文編號：3447400