视觉引导的焊接机器人焊缝跟踪控制技术的研究与开发

发布时间：2017-07-05 09:25

  本文关键词：视觉引导的焊接机器人焊缝跟踪控制技术的研究与开发

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【摘要】：随着计算机、人工智能等科学技术的迅猛发展，工业现场对焊接技术的自动化、智能化水平的要求不断增加。为了提高工厂作业效率、提高焊接作业质量，结构光视觉被拿来解决焊接机器人对焊缝的自动跟踪问题。结构光视觉引导机器人焊缝跟踪控制，是机器人根据结构光视觉对焊缝进行感知，自行预测规划出精准的焊枪轨迹，在伺服控制下高效完成焊接作业。而焊接机器人实现自动焊接的重要环节包括通过视觉引导进行焊缝初始点自动识别定位以及焊缝的自动跟踪控制。 针对机器人滑模控制中存在的由较大初始位置偏差导致的大力矩和速度跳变问题，提出双模糊自适应滑模控制算法。采用一自适应模糊控制器，根据滑模到达条件对滑模切换增益进行估算，消除滑模控制中输出力矩的抖振现象，增强其对不确定性因素的适应能力；采用另一自适应模糊控制器对调整控制系数进行修正。实验表明，此方法改善了由于较大初始位置产生的偏差而导致的大力矩和速度跳变问题。 针对结构光视觉通过图像处理无法获取焊缝初始点的三维信息而无法实现初始点自动定位的问题，提出采用激光条扫描焊缝的方法自动识别定位初始点。将焊缝点切线方向作为机器人平移方向，分为粗扫描阶段和细扫描阶段，在提高扫描速度的同时增加初始点定位精度；同时在平移过程中通过上下层结构的模糊控制器控制末端轴旋转，保证焊缝点的图像坐标在期望图像坐标的可接受范围内，同时确保焊缝方向与激光条所成角度接近90度。实验结果表明，该方法可以快速精确的定位到焊缝初始点，并保证焊缝图像的连续。 针对视觉跟踪与焊接机器人位姿调整之间的不协调问题，提出将焊接机器人运动分解为旋转部分和平移部分的策略。平移运动保证焊枪精度，旋转保证焊接机器人姿态良好；用视觉伺服控制反馈视觉图像，结和焊枪坐标系建模方法，获得机器人的旋转量，实时调整机器人位姿。实验表明，该策略在不影响焊缝跟踪精度的情况下，提高焊缝跟踪位姿柔顺程度与跟踪的连续性。 最后，采用延迟跟踪策略，对给定焊缝进行跟踪。在VS2010平台下编写控制程序，实验证明，，焊枪可自动定位到焊缝初始点，并对焊缝自动跟踪；跟踪过程中实时调整位姿，可获得连续图像，确保跟踪完成；确保焊枪精确地跟踪焊缝。
【关键词】：焊接机器人 位姿调整 初始点识别 焊缝跟踪 视觉伺服控制
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP242;TG409
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-15
• 1.1 课题研究的背景及意义7-8
• 1.2 国内外研究动态8-13
• 1.2.1 焊接机器人研究动态8-9
• 1.2.2 机器人控制算法动态9-10
• 1.2.3 视觉伺服控制动态10-11
• 1.2.4 曲线焊缝跟踪动态11-13
• 1.3 课题的研究内容13-15
• 第二章 视觉引导焊接机器人的数学模型15-26
• 2.1 视觉引导焊接机器人系统结构15-16
• 2.2 激光视觉传感器三维测量模型16-20
• 2.2.1 相机模型16-18
• 2.2.2 结构光线面测量模型18-20
• 2.3 手眼运动模型20-21
• 2.4 视觉引导机器人数学模型21-22
• 2.5 机器人动力学模型22-25
• 2.5.1 重力矩计算及简化22-24
• 2.5.2 惯性力矩计算及简化24-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第三章 焊接机器人运动控制算法26-36
• 3.1 空间 n 关节机器人动力学模型26-27
• 3.2 双模糊自适应滑模控制27-31
• 3.2.1 滑模控制器设计27-28
• 3.2.2 调整控制系数调整28
• 3.2.3 滑模增益自适应调整28-30
• 3.2.4 稳定性证明30-31
• 3.3 实验测试与分析31-35
• 3.3.1 二关节机器人模型仿真31-33
• 3.3.2 SCARA 机器人模型仿真33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 焊接机器人初始焊缝点识别与定位36-42
• 4.1 图像处理方法初始点识别36-38
• 4.1.1 边缘线相交定位起始焊位36-37
• 4.1.2 初始点角点精确定位37-38
• 4.2 结构光扫描方法初始点识别38-40
• 4.2.1 识别流程38-39
• 4.2.2 机器人末端轴旋转角计算39-40
• 4.2.3 初始点识别定位结果40
• 4.3 本章小结40-42
• 第五章 焊缝的视觉伺服控制42-55
• 5.1 机器人期望位姿的数学计算43-45
• 5.1.1 机器人调整旋转矩阵计算43-44
• 5.1.2 机器人期望位姿计算44-45
• 5.2 直线焊缝的视觉伺服控制器设计45-48
• 5.2.1 机器人混合视觉伺服控制模型45-46
• 5.2.2 图像 Jacobian 矩阵46-48
• 5.3 曲线焊缝的视觉伺服控制器设计48-50
• 5.3.1 模糊控制器的基本架构49-50
• 5.3.2 机器人末端运动量计算50
• 5.4 实验测试与分析50-54
• 5.4.1 直线焊缝跟踪51-52
• 5.4.2 曲线焊缝跟踪过程焊枪姿态调整仿真52-54
• 5.4.3 焊缝点图像特征的像素坐标54
• 5.5 本章小结54-55
• 第六章 视觉引导焊缝跟踪控制系统实现55-63
• 6.1 视觉引导焊缝跟踪控制系统的建立55-56
• 6.2 焊缝跟踪实验56-61
• 6.2.1 曲线焊缝自动跟踪流程56-57
• 6.2.2 实验结果57-61
• 6.3 本章小结61-63
• 结论与展望63-65
• 主要总结63
• 展望63-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-69
• 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：521417