【摘 要】
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钢构连接件是焊接的一个重要应用领域,但随着越来越多小批量多种类钢构连接件的出现,采用传统的离线编程技术,编写好的焊接程序无法进行批量生产,只能依赖人工完成,而恶劣的焊接环境会危害人体健康,因此实现小批量多种类钢构连接件的智能化焊接意义重大。本课题从钢构连接件智能焊接出发,通过3D相机获取钢构连接件的三维点云,与CAD模型库中模型点云进行识别与配准,根据理论模型数据完成焊缝轨迹提取。本课题主要在以下
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钢构连接件是焊接的一个重要应用领域,但随着越来越多小批量多种类钢构连接件的出现,采用传统的离线编程技术,编写好的焊接程序无法进行批量生产,只能依赖人工完成,而恶劣的焊接环境会危害人体健康,因此实现小批量多种类钢构连接件的智能化焊接意义重大。本课题从钢构连接件智能焊接出发,通过3D相机获取钢构连接件的三维点云,与CAD模型库中模型点云进行识别与配准,根据理论模型数据完成焊缝轨迹提取。本课题主要在以下几个方面展开研究:1.钢构连接件点云获取及预处理:通过RealSense深度相机获取钢构连接件的场景点云,利用VS2019与PCL软件平台对点云进行预处理。首先用条件滤波去除大面积背景噪声,然后用统计滤波去除离群点噪声,最后用体素滤波对场景点云进行精简。2.钢构连接件类型识别:分别对SIFT关键点与均匀采样关键点进行提取,实验表明均匀采样关键点较好体现点云的轮廓特征,因此本课题采用均匀采样关键点结合SHOT特征描述子作为点云的特征描述,基于3D霍夫空间投票策略对相似的特征描述进行筛选聚类识别,实验结果表明基于此类特征描述的霍夫投票识别算法不管是对于不同角度还是多模型场景中,都表现了较好的性能且识别成功率均在80%以上。3.钢构连接件模型配准:设计基于SAC-IA+ICP配准组合与SAC-IA+P-ICP配准组合方法的实验,将工件实际摆放位姿点云与模型点云配准,实验表明,SAC-IA+P-ICP配准组合迭代次数更少,耗时更短,误差更小。
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