裝配機(jī)械臂進(jìn)行3D鞋底自動(dòng)噴膠是近年來(lái)逐漸發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)技術(shù),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(wèn)題。利用3D視覺(jué)及機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)了鞋底自動(dòng)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(guò)線激光傳感器掃描得到鞋底的點(diǎn)云信息,基于KNN點(diǎn)云濾波算法過(guò)濾噪聲點(diǎn)及異常點(diǎn);其次,結(jié)合鞋底點(diǎn)云的分布特點(diǎn)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(nèi)輪廓線,即噴膠軌跡。最后,基于軌跡坐標(biāo)及法向量生成機(jī)械臂的6維控制向量實(shí)現(xiàn)噴膠路徑控制。為基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的鞋底3D路徑規(guī)劃方法提供了新的思路。 

【文章來(lái)源】：齊齊哈爾大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,36(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

鞋底噴膠路徑規(guī)劃方法總體流程

點(diǎn)云濾波結(jié)果圖

嘶?贙NN的點(diǎn)云濾波算法以進(jìn)一步過(guò)濾水平面點(diǎn)云、噪聲點(diǎn)及異常點(diǎn)，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(duì)整個(gè)點(diǎn)云，構(gòu)建KDTree；2）在KDTree結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，提取點(diǎn)云上每個(gè)點(diǎn)的k個(gè)最近鄰居點(diǎn)；3）計(jì)算點(diǎn)云上每個(gè)點(diǎn)與其k個(gè)最近鄰居點(diǎn)的距離；4）若某個(gè)點(diǎn)的第k個(gè)最近鄰點(diǎn)的距離大于某一閾值，則將其判定為異常點(diǎn)或噪聲點(diǎn)，否則判定為鞋底點(diǎn)。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(diǎn)云，因此整體點(diǎn)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(diǎn)云（b）使用高度閾值過(guò)濾后的點(diǎn)云（c）使用KNN距離濾波后的點(diǎn)云圖2點(diǎn)云濾波結(jié)果圖圖3點(diǎn)云的掃描線分割圖4掃描線的截面分布圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智能噴膠機(jī)器人的姿態(tài)控制與軌跡規(guī)劃[J]. 吳拱星.  中原工學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(04)
[2]基于機(jī)器視覺(jué)的鞋模噴膠系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 陳俊仁,高鳳強(qiáng),熊魁.  物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2019(05)
[3]基于圖像處理的自動(dòng)噴膠系統(tǒng)的研究[J]. 賈明峰,胡國(guó)清,呂成志.  制造業(yè)自動(dòng)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(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào). 2008(05)

碩士論文
[1]面向制鞋噴膠的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制研究及其系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[D]. 鐘允暉.浙江工業(yè)大學(xué) 2012
[2]基于結(jié)構(gòu)光的鞋底信息提取與機(jī)器人噴膠軌跡生成方法的研究[D]. 汪安國(guó).浙江理工大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3417990