裝配機械臂進行3D鞋底自動噴膠是近年來逐漸發(fā)展起來的一項技術,主要用以替代人工噴膠,以解決用工短缺及環(huán)境污染的問題。利用3D視覺及機械臂實現(xiàn)了鞋底自動化噴膠,在不犧牲精度的前提下速度更快,效果更好。首先,通過線激光傳感器掃描得到鞋底的點云信息,基于KNN點云濾波算法過濾噪聲點及異常點;其次,結合鞋底點云的分布特點提出一種基于雙邊極大值的算法用于提取鞋底的邊緣輪廓線,然后基于法向量的偏置算法獲取鞋底的內輪廓線,即噴膠軌跡。最后,基于軌跡坐標及法向量生成機械臂的6維控制向量實現(xiàn)噴膠路徑控制。為基于點云數據的鞋底3D路徑規(guī)劃方法提供了新的思路。 

【文章來源】：齊齊哈爾大學學報(自然科學版). 2020,36(05)

【文章頁數】：5 頁

【部分圖文】：

鞋底噴膠路徑規(guī)劃方法總體流程

點云濾波結果圖

嘶?贙NN的點云濾波算法以進一步過濾水平面點云、噪聲點及異常點，濾波效果如圖2（c）所示。KNN濾波算法的流程可概括為：1）針對整個點云，構建KDTree；2）在KDTree結構基礎上，提取點云上每個點的k個最近鄰居點；3）計算點云上每個點與其k個最近鄰居點的距離；4）若某個點的第k個最近鄰點的距離大于某一閾值，則將其判定為異常點或噪聲點，否則判定為鞋底點。2.2外輪廓線提取由于線激光傳感器以線的掃描方式獲取點云，因此整體點云可以分割為若干條不同的掃描線，如圖3所示。每條掃描線具有一定的分布，圖4是某條掃描線的截面分布情況。圖13D鞋底噴膠路徑規(guī)劃方法總體流程（a）原始鞋底點云（b）使用高度閾值過濾后的點云（c）使用KNN距離濾波后的點云圖2點云濾波結果圖圖3點云的掃描線分割圖4掃描線的截面分布圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]智能噴膠機器人的姿態(tài)控制與軌跡規(guī)劃[J]. 吳拱星.  中原工學院學報. 2019(04)
[2]基于機器視覺的鞋模噴膠系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J]. 陳俊仁,高鳳強,熊魁.  物聯(lián)網技術. 2019(05)
[3]基于圖像處理的自動噴膠系統(tǒng)的研究[J]. 賈明峰,胡國清,呂成志.  制造業(yè)自動化. 2017(06)
[4]基于CAD模型的鞋底噴膠軌跡生成方法[J]. 武傳宇,賀磊盈,李秦川,胡旭東.  計算機輔助設計與圖形學學報. 2008(05)

碩士論文
[1]面向制鞋噴膠的機器人運動控制研究及其系統(tǒng)開發(fā)[D]. 鐘允暉.浙江工業(yè)大學 2012
[2]基于結構光的鞋底信息提取與機器人噴膠軌跡生成方法的研究[D]. 汪安國.浙江理工大學 2010



本文編號：3417990