基于双目视觉的构件自动焊接关键技术研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于双目视觉的构件自动焊接关键技术研究吴建国二○一八年五月分类号：学校代号：11845UDC：密级：学号：2111504082广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）基于双目视觉的构件自动焊接关键技术研究吴建国指导教师姓名、职称：彭世国教授学科(专业)或领域名称：控制科学与工程学生所属学院：自动化学院论文答辩日期：2018年5月28日ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster（M

2、asterofEngineeringScience）ResearchonKeyTechniqueofAutomaticWeldingofStructureBasedonBinocularVisionCandidate:WuJianguoSupervisor:Prof.ShiguoPengMay2018SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou，Guangdong，P.R.China，510006摘要摘要随着科技的不断发展，焊接方式已由传统的手工

3、焊接逐渐过渡到机器人焊接。目前，国内外的自动焊接作业基本上都采用人工示教和离线编程两种方式。人工示教方式，操作简单但智能性差，难以保证焊接质量和效率；离线编程虽然较好地解决了人工示教存在的缺点，但主要适用于结构稳定的小部件焊接。对于焊缝类型多样、多工件拼接的构件，经常发生工件偏离的现象，由于离线编程不能实时与外界交流，则会出现误焊或缺焊等问题。因此，需要开发一套能够实时感知并纠正工件偏差，无需示教编程，适用于构件的自动焊接系统。本文针对以上问题，设计了适用于构件的自动焊接方案，并针对其关键技术进行深入的研究。首先，本

4、文利用Matlab标定工具箱进行双目标定实验，求取相机的内外参数及相对位置矩阵，通过SGM半全局立体匹配算法求取视差图，并基于视差原理，实现了构件的三维点云数据的获取，即实物模型；然后，本文利用点云配准技术，将图纸模型与实物模型进行对齐，从而实时地判断出工件的摆放情况，实现机器人对焊前的焊缝位置定位和导引。在点云配准过程中，针对传统的配准方法存在精度差或者效率低的问题，本文创新地提出一种基于特征点的配准方法，并分别与传统的PCA和SAC-IA配准算法进行实验对比，证明了本文提出的算法精度和效率相对较高。最后，本文通过

5、引入蚁群算法，对焊接的三维路径进行规划，重新定义图纸模型的输出编号，从而缩短了机器人的焊接路径长度，有效地提高了机器人焊接的效率。本文以鹅颈槽及鹅背梁为实验对象，分别设计并提取该构件的图纸模型和实物模型，进行验证分析。实验结果表明：图纸模型与实物模型的两片点云完全重叠，完成了坐标统一，并求出了转换矩阵（R，T）。关键词：双目立体视觉；立体匹配；点云配准；路径规划；I广东工业大学硕士学位论文ABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentofscienceandtechnology,weldin

6、gmethodshavegraduallytransitionedfromtraditionalmanualweldingtorobotwelding.Atpresent,therearetwomethodsintheautomaticwelding,whicharemanualteachingandoff-lineprogramming.Themanualteachingthatisasimpletechniquelacksintelligence,whichisdifficulttoguaranteethewel

7、dingqualityandefficiency.Theoff-lineprogrammingcomesovertheshortcomingsofmanualteaching,butitismainlyapplicabletotheweldingofsmallcomponents.Becausetheoff-lineprogrammingcan’tcommunicatewiththeoutsideworldinrealtime,therewillbeproblemsthataremis-weldingorlack-w

8、eldingforthecomponentwhichoftenoccurstodeviatethepositionwhatwewant.Therefore,itisnecessarytodevelopanautomaticweldingsystemthatcanperceiveandcorrectdeviationswithoutprogram