【摘 要】
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在汽车钣金车间中,大多数的汽车钣金件需要经过剪切、焊接、铆接、折弯扣边、弯曲成型等复杂的工艺加工成型,在此期间,工件需要在不同的加工工位之间转移,从而导致花费大量时间和人力来重复工件上下料过程,造成车间的生产效率不高且成本不断攀升。目前,虽然已逐步利用工业机器人代替人工完成上下料任务,但大部分依旧通过机器人“示教”的方法来引导机器人抓取工件,该方法只能按照规定路径发生动作,没有自主识别和定位的能力
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在汽车钣金车间中,大多数的汽车钣金件需要经过剪切、焊接、铆接、折弯扣边、弯曲成型等复杂的工艺加工成型,在此期间,工件需要在不同的加工工位之间转移,从而导致花费大量时间和人力来重复工件上下料过程,造成车间的生产效率不高且成本不断攀升。目前,虽然已逐步利用工业机器人代替人工完成上下料任务,但大部分依旧通过机器人“示教”的方法来引导机器人抓取工件,该方法只能按照规定路径发生动作,没有自主识别和定位的能力,自动化水平有待提升。为解决上述问题,本文基于机器视觉设计出了一套低成本、高精度、智能化且实用的工件位姿测量系统,辅助机器人实现精准快速的上下料,控制成本的同时提升机器人的智能化水平。本文的主要研究内容如下:（1）完成了系统软硬件的选择和工件三维点云采集平台的搭建工作,对相机模型原理及坐标之间的转换关系进行研究,完成了相机标定并验证其重建精度。通过对点云滤波算法和精简算法的研究,实现了相机采集到的场景点云在不丢失特征前提下去除噪点、减少点数。（2）实现了场景点云中的目标工件分割和识别。为提高后续配准算法的高效性和准确性,利用分割算法将工件从场景点云中分割出来,并采用模板匹配的方法完成识别,即通过建立离线模板库和点云识别算法识别出场景中的目标工件。（3）对汽车钣金件的三维点云位姿估计技术进行了研究。通过对多种点云配准算法的研究,初步确定了先由粗配准得到初始位姿,再由精配准得到精确位姿的配准方案,并针对传统的ICP算法中的不足做出了改进,最后通过完成配准实验,得到了本研究中最优的粗配准加上精配准的组合配准方案。（4）设计并完成了汽车钣金件的位姿测量实验。利用已搭建的实验平台进行多组重复实验,证明了该位姿测量方法的精度和实时性均能满足应用场景需求。本文基于汽车钣金车间的实际情况提出了一种利用深度相机实现钣金件位姿测量的新方法,利用Ensenso N10-304-18相机获取工件三维点云,对点云进行滤波和精简化处理后,利用改进的随机采样一致性算法和欧式聚类算法分割出工件点云,利用基于对应点分类的对象识别的模板匹配方法对零部件进行识别,在有遮挡情况下识别成功率达到71.7%,在无遮挡情况下识别成功率达到96.7%,最后通过Super4PCS的粗配准算法组合改进后的ICP精确配准算法得到目标工件位姿。利用该方法重复多组位姿测量实验得到:在有无遮挡的情况下测量结果均能达到位置误差Δd<4 mm,角度误差Δ<4.5°,计算时间t<6 s,能够满足工件的实际生产需求,对减少不断攀高的人工成本,加快实现汽车生产线完全自动化具有重要意义。
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