基于雙目視覺切割軌跡跟蹤.pdf

1、隨著工業(yè)的發(fā)展，對工業(yè)自動化的程度要求越來越高。高精度、高效率的機器人被廣泛應用工業(yè)生產(chǎn)中。切割機器人也被廣泛應用于核電、造船、化工、汽車等行業(yè)制造加工中。目前切割機器人主要采用示教再現(xiàn)及離線編程的方法，當待加工的工件擺放不同或者其他外部環(huán)境變化時，需要重新編程或者再次示教，而且不能實時監(jiān)測出當前的切割質(zhì)量，本文充分利用離線編程的優(yōu)點，同時采用視覺反饋對切割中質(zhì)量進行實時反饋，這樣有效的提高切割質(zhì)量。本文以實際工程項目為背景，針對大型鋼

2、板切割過程中遇到的軌線跟蹤問題，對所涉及的軌線處理以及軌線信息獲取進行了以下研究：
　　 首先完成對雙目視覺跟蹤系統(tǒng)的硬件選型和搭建，并對主要硬件的選型進行詳細介紹，同時對各個器件在系統(tǒng)中的作用也進行了相關的闡述，從而完成對視覺跟蹤系統(tǒng)的設計，為下一步的研究提供相應的平臺和實驗基礎。
　　 在確定了雙目跟蹤系統(tǒng)后，對立體視覺原理進行講解，講述了攝像機的成像模型，圖像匹配和圖像校正的方法，并給出了在已校正圖像基礎上簡易的計

3、算空間點的三維信息的方法。結合實際項目環(huán)境和精度要求，通過比較選擇張正友標定方法，并對該方法改進。
　　 針對鋼板切割軌跡進行圖像處理算法的設計，在噪聲處理后應用圖像增強提高軌線對比度，對光線差異性提出自適應Otsu分割算法，并給出了形態(tài)學處理處理方法。
　　 經(jīng)過圖像預處理后，給出幾種軌線提取算法，最后我們選取了應用hough變換進行初始定位，再通過最小二乘擬合得到精確的軌線信息。文中對不同情況下軌線進行了相應提取進行

4、試驗，對軌線提取的算法也進行了驗證。最后對鋼板軌線提取過程中遇到的特殊情況，如弧光、鐵銹、邊緣出的鐵渣干擾等情況也進行了相應的分析，然后軌線進行提取。
　　 本文對實際切割過程中的直口、上坡口切割進行了跟蹤實驗。并對鋼板上的校驗線和切割邊緣進行提取后，并對它們進行三維重建，給出重建后的效果圖和軌線參數(shù)，并對一些情況下的軌線偏差進行總結。給出跟蹤調(diào)節(jié)偏差算法，通過串口通信給下位機進行偏差調(diào)節(jié)。
　　 通過實驗表明，本文提出