本文選題：焊縫磨拋 + 焊縫視覺跟蹤��； 參考：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：當(dāng)前,我國已進(jìn)入高鐵建設(shè)的黃金時(shí)代。軌道車輛車體表面一般由分塊的構(gòu)件通過拼接后焊接成形,焊接過程中會產(chǎn)生很大的焊接應(yīng)力,存在較大焊接應(yīng)力會使構(gòu)件焊接部位的強(qiáng)度和抗疲勞強(qiáng)度降低。為了消除焊接應(yīng)力,提高服役壽命和表面美觀度,為后續(xù)工藝提供高質(zhì)量的焊接表面,焊接結(jié)束后,一般需對焊縫進(jìn)行磨拋處理以消除內(nèi)應(yīng)力和實(shí)現(xiàn)焊縫區(qū)域表面光滑一致。目前,絕大多數(shù)大型結(jié)構(gòu)件焊縫磨拋處理都是靠人工磨拋完成的,對焊接后的焊縫采用手工磨拋處理,生產(chǎn)效率低、勞動強(qiáng)度大,對工人的技術(shù)水平要求高,加工精度一致性難以保證,還會經(jīng)常磨傷基本表面。本文以焊縫磨拋處理為背景,基于移動式磨拋機(jī)器人機(jī)械本體,開發(fā)磨拋機(jī)器人的基于位置的視覺伺服控制系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的焊縫跟蹤、焊縫特征點(diǎn)三維測量和機(jī)器人自動作業(yè)控制功能。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)搭建了機(jī)器人雙目視覺測量系統(tǒng)平臺,對雙目攝像機(jī)立體標(biāo)定,建立特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)視覺測量模型。為實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人工具系統(tǒng)導(dǎo)航,需將特征點(diǎn)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到機(jī)器人坐標(biāo)系中,設(shè)計(jì)了一種基于三目標(biāo)點(diǎn)的手眼變換關(guān)系標(biāo)定方法,該標(biāo)定方法可以簡單、快速獲取機(jī)器人手眼變換關(guān)系矩陣。(2)使用濾波片和濾波算法對圖像處理,消除噪點(diǎn)干擾,得到高質(zhì)量焊縫圖像。提出一種基于灰度閾值提取的方法,實(shí)現(xiàn)對激光線區(qū)域的提取。對提取后激光區(qū)域使用形態(tài)學(xué)運(yùn)算處理,填補(bǔ)了激光線區(qū)域的缺陷并平滑激光線區(qū)域邊界。針對激光線中心線提取問題,應(yīng)用區(qū)域骨架化處理算法提取激光中心線,獲得準(zhǔn)確、平滑的中心線,同時(shí)避免了中心線間斷問題。對焊縫特征點(diǎn)搜尋方法改進(jìn),使搜尋路徑沿中心線搜尋,提高雙目特征點(diǎn)匹配的速度。對搜尋匹配到的特征點(diǎn)三維坐標(biāo)重構(gòu),實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對焊縫的識別、跟蹤、測量功能。(3)設(shè)計(jì)了機(jī)器人控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),確定上、下位機(jī)二級分布式結(jié)構(gòu)。其中PC機(jī)作為上位機(jī),負(fù)責(zé)整個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)管理、各軸運(yùn)動量計(jì)算以及焊縫圖像處理等。下位機(jī)由運(yùn)動控制卡與圖像采集卡組成,分別控制機(jī)器人的運(yùn)動系統(tǒng)和視覺系統(tǒng)圖像采集。這種結(jié)構(gòu)能明顯提高控制系統(tǒng)工作速度和控制性能。設(shè)計(jì)了機(jī)器人多模式控制策略,編寫機(jī)器人控制軟件,使軟件具有工藝參數(shù)設(shè)置、手動模式、自動模式控制功能。實(shí)驗(yàn)研究證明機(jī)器人視覺伺服控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和精度較高,滿足磨拋機(jī)器人樣機(jī)要求,為后續(xù)磨拋工藝制定提供有力支撐。
[Abstract]:At present, our country has entered the golden age of high-speed railway construction. Rail vehicle body surface is usually welded by spliced components, which will produce great welding stress during welding process, and the strength and fatigue strength of the welded parts will be reduced by the existence of large welding stress. In order to eliminate welding stress, improve service life and surface aesthetics, and provide high quality welding surface for subsequent process, it is generally necessary to grind and polishing weld seam after welding to eliminate internal stress and achieve smooth and consistent weld area surface. At present, most of the welding seam grinding and polishing treatment of large structural parts is accomplished by manual grinding and polishing. The welding seam after welding is treated by manual grinding and polishing. The production efficiency is low, the labor intensity is large, and the technical level of the workers is high. Processing accuracy consistency is difficult to ensure, but also often wear the basic surface. In this paper, the position based visual servo control system of the grinding and polishing robot is developed based on the mechanical body of the mobile grinding and polishing robot under the background of welding seam grinding and polishing. The welding seam tracking, the 3D measurement of weld characteristic point and the automatic operation control function of robot are realized. The main contents of this paper are as follows: (1) the platform of robot binocular vision measurement system is set up, the stereo calibration of binocular camera is carried out, and the 3D coordinate vision measurement model of feature points is established. In order to realize navigation of robot tool system, the coordinate of feature points should be transformed into robot coordinate system. A calibration method of hand-eye transformation relationship based on three-objective points is designed. The calibration method is simple. Fast acquisition of robot hand-eye transform matrix. 2) using filter slice and filter algorithm to process the image, eliminate noise interference, and get high quality weld image. A method based on gray threshold is proposed to extract laser line region. Morphological operation was used to deal with the extracted laser region, which filled the defects of the laser line region and smoothed the boundary of the laser line region. Aiming at the problem of laser centerline extraction, the region skeleton processing algorithm is applied to extract the laser centerline to obtain accurate and smooth centerline, while avoiding the problem of centerline discontinuity. The method of seam feature point search is improved to make the search path search along the center line, and the matching speed of binocular feature points is improved. The structure of the robot control system is designed to reconstruct the 3D coordinates of the matching feature points to realize the identification, tracking and measuring functions of the welding seam. The upper and lower level distributed structure of the robot control system is determined. PC, as the host computer, is responsible for the management of the whole robot system, the calculation of the motion of each axis and the image processing of the weld. The lower computer consists of a motion control card and an image acquisition card, which respectively controls the motion system and the visual system of the robot. This structure can obviously improve the working speed and control performance of the control system. The multi-mode control strategy of robot is designed, and the robot control software is written. The software has the functions of setting process parameters, manual mode and automatic mode control. The experimental results show that the robot visual servo control system has high stability and precision, which meets the requirements of the grinding and polishing robot prototype and provides a strong support for the subsequent grinding and polishing process development.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP242

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