裝配作為工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中的重要組成部分,其工作強度大、重復(fù)性高,在特定環(huán)境下具有一定的危險性。該過程多年來主要依靠手動分揀完成,生產(chǎn)成本高、準確性低且速度慢,將工業(yè)機器人應(yīng)用于裝配領(lǐng)域,實現(xiàn)零部件的自動抓取、組裝,可以顯著地提高工業(yè)生產(chǎn)力以及自動裝配的智能化程度。自動裝配的難點在于目標檢測,基于3D視覺的隨機箱體抓取技術(shù)因其巨大的應(yīng)用潛力,逐漸成為解決該問題的有效方法,也是目前國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點。本文提出基于三維點云處理的散亂零部件識別與定位方法,使用三維視覺測量系統(tǒng)獲取箱體內(nèi)散亂零部件表面的點云數(shù)據(jù),結(jié)合三維點云處理算法得到零件位姿信息。課題深入研究了識別與定位過程中場景分割和配準兩個關(guān)鍵問題。針對機器人隨機箱體抓取過程中場景分割困難的問題,提出基于改進歐式聚類的散亂零部件點云分割方法。預(yù)處理階段,提出迭代半徑濾波方法去除離群點,得到去除干擾點后的零部件點云;通過基于法線夾角的邊緣檢測方法去除點云中的邊緣點,使相互碰撞的零件在空間上分離;采用改進的搜索半徑自適應(yīng)歐式聚類方法進行點云分割,得到多個零件點云子集;根據(jù)基于距離約束的方法將去除的邊緣點補齊到點云子集之中,從而完成點云分割。此... 

【文章來源】：江南大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

場景點云法線

圖 3-4 半徑濾波 圖 3-5 迭代半徑濾波圖 3-4、3-5 分別表示上述場景點云在鄰域搜索半徑 r 3m m, TH 5時，單次濾波和迭代半徑濾波后的結(jié)果，濾波后點云數(shù)目如表 3-1 所示，表中去除率表示去除離群點后的點云數(shù)目相對于去除前數(shù)目的減少率，分析表中數(shù)據(jù)可得，本章算法相對于改進前點云去除率提高了 3.40%，結(jié)合圖 3-4、3-5 實驗結(jié)果，可以看出改進后濾波算法更能有效的去除點云中離群點。表 3-1 兩種離群點去除算法效果對比原始點云 去除冗余點 去除離群點 去除率/%半徑濾波器濾波 56184 13259 11624 12.33迭代半徑濾波器濾波 56184 13259 11174 15.733.2 基于改進歐式聚類的散亂零部件點云分割3.2.1 點云分割概述在實際工業(yè)應(yīng)用中，使用最廣泛的是聚類分割，聚類分割是根據(jù)對象的某一特征(如

圖 3-4 半徑濾波 圖 3-5 迭代半徑濾波圖 3-4、3-5 分別表示上述場景點云在鄰域搜索半徑 r 3m m, TH 5時，單次濾波和迭代半徑濾波后的結(jié)果，濾波后點云數(shù)目如表 3-1 所示，表中去除率表示去除離群點后的點云數(shù)目相對于去除前數(shù)目的減少率，分析表中數(shù)據(jù)可得，本章算法相對于改進前點云去除率提高了 3.40%，結(jié)合圖 3-4、3-5 實驗結(jié)果，可以看出改進后濾波算法更能有效的去除點云中離群點。表 3-1 兩種離群點去除算法效果對比原始點云 去除冗余點 去除離群點 去除率/%半徑濾波器濾波 56184 13259 11624 12.33迭代半徑濾波器濾波 56184 13259 11174 15.733.2 基于改進歐式聚類的散亂零部件點云分割3.2.1 點云分割概述在實際工業(yè)應(yīng)用中，使用最廣泛的是聚類分割，聚類分割是根據(jù)對象的某一特征(如

【參考文獻】：
期刊論文
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[9]平滑度歐式聚類算法分割點云數(shù)據(jù)[J]. 吳燕雄,李峰,劉芳,程麗娜,郭麗麗.  測控技術(shù). 2016(03)
[10]基于法向量直方圖特征描述的點云ICP拼接[J]. 秦緒佳,徐菲,王建奇,鄭紅波,陳勝男.  小型微型計算機系統(tǒng). 2016(03)

碩士論文
[1]基于編碼結(jié)構(gòu)光的立體視覺定位技術(shù)的研究與開發(fā)[D]. 石愛軍.江南大學(xué) 2017
[2]面向機器人抓取的散亂零件自動識別與定位技術(shù)研究[D]. 佐立營.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[3]結(jié)構(gòu)光測量點云數(shù)據(jù)配準研究[D]. 彭仲濤.哈爾濱工程大學(xué) 2015



本文編號：3351995