工业机器人是先进制造业的关键支撑设备,世界各工业发达国家纷纷将机器人发展上升为国家战略,我国的“十三五”发展规划也将机器人产业作为重点发展对象。喷涂机器人作为工业机器人中一种,具有喷涂质量好、效率高、绿色安全等诸多优点,然而目前喷涂机器人只能在结构化环境下实现喷涂轨迹循环重现,造成喷涂机器人调试周期长、生产灵活性差,降低了其经济效益。基于此,本文提出一种自动喷涂方法,搭建自动喷涂系统提升喷涂机器人智能化水平,避免人工示教过程。系统通过三维扫描仪获取喷涂对象的点云模型,根据点云模型自动规划出基于点云空间的喷涂轨迹,结合视觉匹配将生成的喷涂轨迹转化到机器人坐标系,实现对产品自动喷涂,使得喷涂机器人具有自主识别喷涂对象、规划喷涂轨迹并进行喷涂的能力。本文主要开展以下研究工作:(1)喷涂对象点云的降噪及法向优化研究。通过三维扫描仪获取喷涂对象三维点云,运用PCA方法计算其初始法向并对法向进行双边滤波预平滑,建立基于法向差异的邻域,在此基础上优化点云法向并提出将噪点与邻域几何中心法向距离作为噪声指数的计算方法去除点云噪点。(2)摄像机的标定及标定流程改进。采用Matlab标定工具箱进行基于平面标定算法的摄像机标定,利用标定过程中的先验知识改进标定工具箱角点检测算子的探测窗口选取,增强其在不同图像尺度空间下检测的准确性,简化标定过程,减少人为误差。(3)点云与图像的配准研究。借鉴图像匹配方法实现点云数据边缘点与图像边缘点匹配,用栅格化方法将点云投影转换为二值图,提出图像曲率链配准方法,拍摄喷涂对象图像并将其边缘曲率展成曲率链实现点云投影二值图与拍摄图像的配准,从而获取点云坐标系与机器人坐标系转化关系,将喷涂轨迹从点云坐标系转换到机器人坐标系。