【摘 要】
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现代钢铁冶金行业中,连铸坯在生产过程中由于工艺影响,底部边缘将产生板坯毛刺,若不及时清除将对产品质量与经济效益产生不良影响。目前传统板坯去毛刺工序主要使用刮刀式与锤刀式等机械去除方法,但存在毛刺去除鲁棒性不足、维护成本高等问题。因此,本文依托特种重载机器人安徽重点实验室开放基金项目（TZJQR005—2021）与安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2020A0259）,研究基于双目视觉定位的机器人去
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现代钢铁冶金行业中,连铸坯在生产过程中由于工艺影响,底部边缘将产生板坯毛刺,若不及时清除将对产品质量与经济效益产生不良影响。目前传统板坯去毛刺工序主要使用刮刀式与锤刀式等机械去除方法,但存在毛刺去除鲁棒性不足、维护成本高等问题。因此,本文依托特种重载机器人安徽重点实验室开放基金项目（TZJQR005—2021）与安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2020A0259）,研究基于双目视觉定位的机器人去除板坯毛刺轨迹规划方法,并在ROS（Robot Operating System,机器人操作系统）中完成仿真测试。本文主要工作包括:（1）ROS仿真环境搭建。首先根据切割作业所需进行等离子割炬与机械臂的选型,并据此利用SolidWorks软件完成板坯去毛刺工作站的三维模型建立;接着生成URDF文件,导入ROS中进行可视化显示后添加相关传感器与运动仿真插件;最终利用ROS中的MOVEIT架构建立机械臂控制系统后,链接GAZEBO完成联合仿真环境搭建。（2）双目立体视觉系统搭建。首先分析视觉系统中的相关坐标系与相机模型;接着介绍双目视觉原理;然后在ROS中选择张正友标定法对真实相机进行标定,并将所得内外参数写入仿真相机配置文件;最后利用仿真相机通过信息类型转换在ROS中获得可供OpenCV处理的板坯图像。（3）板坯角点定位程序。首先为了减少特征点检测的冗余现象并提高描述子的匹配准确率,提出一种改进的ORB算法。在特征点检测部分,提出一种改进四叉树方法,利用该方法改善特征点冗余现象。在描述符计算方面,提出一种基于二维高斯函数加权的点对灰度值比较方法,提高匹配准确率;然后对改进算法所得匹配点对通过设定感兴趣区域、筛选角点、坐标聚类、视差计算等步骤获得轨迹规划所需三维角点坐标;最后通过实验验证改进算法相比传统算法在算法效率与正确匹配率方面均有一定提升。（4）机器人轨迹规划。依据所得板坯角点坐标,在ROS中编写相关坐标转换与直线轨迹规划节点。通过节点间通讯,并基于RRTConnect算法进行切割作业的直线轨迹规划,最终在仿真环境中对所规划轨迹进行仿真。本文基于ROS仿真平台,通过设计双目视觉定位与机械臂直线轨迹规划等程序,验证了双目视觉用于引导机器人进行轨迹规划去除板坯毛刺的可行性与稳定性。
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