面向小曲率曲面的喷涂机器人喷涂轨迹规划

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在自动化喷涂作业中经常会遇到小曲率曲面(汽车表面、飞机表面、箱体表面等),而目前对小曲率曲面喷涂轨迹规划方面的研究仍存在某些不足。因此,本文对喷涂机器人喷涂轨迹规划方面展开了研究,主要从工件表面CAD模型的自动获取,平面、圆柱表面以及小曲率曲面漆膜厚度分布模型的建立,喷涂轨迹规划与优化算法三方面进行了研究。采集平板实验喷涂数据拟合喷涂区域截面轮廓,建立平面漆膜厚度分布模型,并给出了平面喷涂轨迹规划及优化算法;分析影响涂层厚度因素,建立以涂层均匀性为优化目标的适应度函数,采用MATLAB对适应度函数进行计算求解,验证了平面漆膜厚度分布模型和轨迹规划及优化算法。采用投影法修正平面漆膜厚度分布模型,在修改后的模型基础上建立圆柱表面和小曲率曲面的漆膜厚度分布模型;结合切片算法与修正后的漆膜厚度分布模型对工件表面进行喷涂轨迹规划及优化的研究。在对点云切片算法的研究中,提出了基于PCA法向优化的降噪方法对点云模型降噪,并采用误差向量幅度的平均方差识别点云特征;引入了冒泡算法对切片轮廓数据进行排序处理,在轨迹规划研究中将喷涂行程间距作为切片厚度,不仅提高了切片算法的精度,而且提高了点云切片与喷涂轨迹规划的效率。以汽车油箱为实验对象,采用三维扫描仪获取油箱表面的点云模型,运用本文建立的漆膜厚度分布模型与轨迹规划及优化算法进行喷涂实验,经过分析油箱表面的漆膜厚度验证了漆膜厚度分布模型与喷涂轨迹规划及优化算法。
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