【摘 要】
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随着制造业智能化产业的加速升级,以焊接机器人为代表的工业机器人在生产制造中得到了广泛的应用。为进一步提高焊接机器人在实际工程应用中的智能化程度,本文将焊接机器人与传感技术结合起来,搭建了基于机器视觉的智能焊接机器人实验平台,围绕焊缝识别和焊缝位置提取以及焊接机器人避障路径规划的改进算法进行了研究。本文利用线激光轮廓传感器作为视觉传感系统采集焊缝点云数据,针对焊接中常见的四种接头形式和若干坡口形式的
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随着制造业智能化产业的加速升级,以焊接机器人为代表的工业机器人在生产制造中得到了广泛的应用。为进一步提高焊接机器人在实际工程应用中的智能化程度,本文将焊接机器人与传感技术结合起来,搭建了基于机器视觉的智能焊接机器人实验平台,围绕焊缝识别和焊缝位置提取以及焊接机器人避障路径规划的改进算法进行了研究。本文利用线激光轮廓传感器作为视觉传感系统采集焊缝点云数据,针对焊接中常见的四种接头形式和若干坡口形式的焊缝以及焊缝上有预焊点干扰的情况提出了一种焊缝识别和焊缝位置提取的组合式方法。根据不同接头形式焊缝线激光条纹轮廓几何形状的不同,利用RANSAC算法识别出焊缝的接头形式。随后根据识别出的焊缝接头类型,通过RANSAC算法与数据转折点检测算法提取出焊缝的精确位置,利用TD-TR轨迹压缩算法精简提取出的焊缝轨迹。最后在实验中验证了焊缝识别和焊缝位置提取方法的可行性和精度。在提取出焊缝轨迹后,为完成工件焊接还需对焊接机器人进行避障路径规划。本文针对RRT-Connect路径规划算法在实际应用中易于陷入凹形障碍区域的缺陷进行了改进。在分析了RRT-Connect算法产生缺陷的具体原因后,提出了一种改进的RRT-Connect算法,并且介绍了改进的RRT-Connect算法在焊接机器人避障路径规划任务中的实现过程。通过仿真实验验证了改进的RRT-Connect算法在路径搜索速度以及路径质量上相较于RRT、RRT-Goal Bias以及RRT-Connect算法的显著优势。最后在搭建的智能焊接机器人实验平台上利用改进的RRT-Connect算法对焊接机器人进行避障路径规划实验,证明了改进算法的可行性和在实际应用中的价值,完成了实验工件的焊接。
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