论文部分内容阅读
增强现实辅助装配技术应用于复杂工业产品的装配中,可以提高装配操作人员装配效率。在产品增强现实辅助装配过程中,对装配基体及装配零部件的位姿估计是实现场景中增强现实装配引导信息注册的关键技术环节。但是,在装配基体大而装配零件纹理单一且零件较小的手工装配场景中,不易于布置人工标志物,不适宜使用基于人工标志物的位姿估计技术,且装配基体与装配零件在装配过程中所呈现的特点不同,无法使用相同的基于自然特征的位姿估计方法。在增强现实辅助装配技术中引入基于零件实时位姿信息的装配状态检测方法,用于生产实际中辅助装配系统的装配引导信息主动推送,可以提高工人的装配效率及作业质量,减少人工检查时间,从而缩短产品的制造周期。本文针对基于自然特征的位姿组合估计,基于零件实时位姿信息的装配状态检测方法进行了研究和系统集成。主要内容包括:1)提出了面向零件跟踪引导的产品装配信息建模。将装配信息分为基体零件位姿估计及零件识别离线数据信息,装配引导信息以及装配状态检测信息。确定了各信息类别所包含的具体信息内容,信息内容的存储方式以及信息之间的组织关系。2)提出了基于自然特征的装配基体与装配零件位姿组合估计方法。分别采用不同的位姿估计方法:使用SURF特征点匹配和PNP方法对装配基体进行位姿估计;使用LINEMOD算法对装配零部件进行识别,在LINEMOD算法中引入KLT跟踪算法进行装配零部件跟踪,解决LINEMOD算法在装配零部件位姿估计过程中计算速度较慢,且在某些视角下无法获取零部件位姿的问题。最终实现了装配基体局部可视约束下,在同一场景坐标系下基体和零件位姿的组合估计以及零件识别。3)提出了基于零件实时位姿信息跟踪的装配状态检测方法。基于位姿组合估计结果,建立真实零件与三维模型的位姿映射关系,在增强现实场景中实现零件实时位姿处及获取的基准装配位姿处的包围盒构建,并实现增强现实装配场景中基于包围盒的碰撞检测,完成装配状态初步检测;基于零件位置姿态匹配,实现精确装配状态检测。根据装配状态检测结果,触发虚拟装配引导信息。4)基于上述研究成果,开发了增强现实辅助装配系统,并以汽车车门的关键零部件装配案例进行技术验证,验证了本文方法的有效性。