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基于图像和激光轮廓传感器数据相结合的特征位置识别算法

截止时间: 2021-07-31 行业分类: 电子信息 发布时间:2020-07-31 投入预算:30 万元 联系人:庞猛 江苏南京
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需求简介

为解决自动焊接作业中(机械臂或专机)对夹具、靠山、示教等软硬件的依赖程度,实 现全过程的自动化作业,进一步减少人工干预,提升效率,旨在实现【作业前】能自动定位 作业目标,发现上料偏差、零件本体偏差等,并在能力范围内进行修正;【作业中】对焊接 过程中的热变形进行补偿,提高焊接良品率;【作业后】能对焊接成型状态进行检测等目标。实现这些目标的核心是通过对传感器釆集数据进行处理,识别出与作业相关的位置、偏 差等并反馈给设备进行后续调整。目前市场上虽有公司能够实现部分要求,但是几乎都是基于特定工况或者是特定设备的 情况下去实现,并且边界条件过多,使用和配置复杂,通用性不够好,且解决方案价格普遍 较高,造成关法大面积的推广和普及。若想降侯技术使用的门槛,则需要贴近用户需求,在核心算法上下功夫,实现能适应大 部分情况、更为通用、容错能力更强的算法。【特征位置识别算法】在自动化焊接过程中,由于零件个体差异导致了焊接质量不稳定,目前需要通过图像视觉或 激光扫描等技术手段快速的实现以机器人等自动化执行机构的柔性纠偏,受限于目前工厂的 工作环境等外界干扰较多,实际过程中只能根据特定工况满足特定条件的定制软件及算法, 未能开发出满足适应多种工况的算法及软件,造成现有的设备无法批量生产。a. 二维平面内拟合最优圆的算法b. 二维空间内的一组点找特征点一组总数固定的点,描述了一种轮廓,需要识别出轮廓中明显的拐点,可以提供标准的 参考形式,但是轮廓出现的角度不是固定的,也就是,同样的一组轮廓点,在坐标系中的位 置关系不是固定的,需要能准确的识别出轮廓中的特征点,右侧所示意的情况只是几种常见 的情况,实际生产中可能遇到更多形式的轮廓,也存在轮廓的转折没有理想的锐利的情况(图 4),则需要计算出那个引申的点,识别出的点并不要求一定是轮廓点钟的一个,用坐标表示就可以。

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