单螺杆式挤出机主要用于挤出聚氯乙烯、聚乙烯等热塑性塑料,可加工多种塑料制品,也可用于熔融造粒。挤出机的螺杆是挤出机的关键部件,因此,对于螺杆的质量和精度要求也随之提高。但长期暴露在高温和较强的化学环境下,且在机筒内连续运转,导致螺杆螺纹面出现腐蚀、磨损、剥落等不规则表面缺陷。螺杆螺纹面的磨损不仅会降低挤出机的寿命,甚至在生产过程中会产生安全隐患。近些年来,我国通常采用传统的修复技术对损坏的螺杆螺纹面进行修复,但这些传统的修复技术对螺杆的尺寸、螺杆的材料以及精度要求较高的螺杆来说,都会受到限制,难以达到一定的精度要求。为了弥补传统的修复技术的不足,本文利用机器视觉技术和机械臂控制系统,对挤出机的螺杆螺纹面磨损进行检测并确定出修复量,最终实现螺杆螺纹面的修复。本文首先根据机器视觉技术对挤出机的螺杆螺纹面磨损的自动检测精度要求,选择照明装置、图像采集卡、线阵CCD相机、计算机等一系列硬件设备,建立了适合螺杆检测的机器视觉系统。在此过程中,对相机进行了标定,并通过MATLAB,对图像进行了预处理,接着运用SIFT算法对预处理后的图像进行特征提取和特征匹配,通过点云数据重构出螺杆的三维模型,将重构的三维模型与标准件进行对比,得出螺杆螺纹面磨损的状况并确定出修复量。然后利用激光熔覆技术对磨损螺纹面进行修复,并介绍了修复装置的结构。接着采用运动控制卡对机械臂的控制系统进行实时控制,针对机械臂的控制系统,选用了ABB公司生产的IRB7600系列六轴智能机器人,先从机械臂的正运动学分析,绘制出机械臂的三维模型及连杆的结构简图,求出末端坐标系相对于机座坐标系的变换矩阵,从而得出机械臂的位置坐标和姿态坐标。又从机械臂的逆运行学分析,求出机械臂末端手臂的位置和姿态的解,选取了最为接近的一组解。最后利用三次样条插值算法和S曲线加减速控制算法相结合,确定出机械臂的运动轨迹。