基于机器视觉的机器人焊接工件定位技术研究

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对目标的精准实时定位是机器视觉在工业生产中的一项关键技术。视觉定位是从工件出现在相机视野内开始,瞬间抓拍并进行一系列图像处理,得出目标的精准坐标。课题来源于赣州某公司项目“空调底板智能制造生产”,在真实项目的背景下展开对空调底板自动定位的研究。系统通过对图像的采集和处理,通过与搬运和焊接机器人的实时通讯,实现了空调底板的智能化定位焊接。首先,设计了工件视觉采集系统的结构,根据项目要求完成硬件选型,搭建了视觉检测系统平台,完成了相机的标定,得出了相机内参和畸变参数。其次,在图像预处理方面,对常见的算法进行了仿真对比分析。依据灰度分布直方图的对比结果,选择了伽马校正算法用于图像增强。仿真对比不同滤波的峰值信噪比指标,导向滤波最高,滤波效果最好。综合分析经典的边缘检测算子,其中Canny算子可以完整的提取出边缘特征,利于后期进一步处理。再次,在目标粗定位阶段,提出一种改进的算法来解决基于灰狼优化的模板匹配算法的早熟收敛现象。对比两种相似性度量方法,基于边缘的SSDA算法的计算速度比NCC算法快3倍,选择基于边缘的SSDA作为改进算法的适应度函数。将改进后的算法、经典灰狼优化算法和粒子群算法进行对比实验,实验结果表明:改进后的算法可以更早的收敛,并且不易陷入局部最优,体现了改进算法的有效性。最后,在目标精定位阶段对随机Hough圆变换进行实验分析,实验结果表明圆心坐标和半径的精度满足项目要求。统计了所用算法的平均运行时间的总和,达到了所研究的项目要求。本项目已成功应用于国内某龙头家电企业空调底板智能制造生产上。图43幅;表11个;参55篇。
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