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喷雾机器人喷射轨迹规划中小曲面喷射轨迹的优化

* 来源: * 作者: * 发表时间: 2019-07-11 5:03:36 * 浏览: 7
5.4小曲率曲面优化喷涂机器人喷涂轨迹本章选择的切割方法为平行平面组,优化薄膜厚度叠加厚度d和喷涂速度v,以漆膜厚度均匀性为优化目标。首先,建立双程喷涂过程中喷涂薄膜厚度分布的模型,如图5.3所示。 5.5本章小结本章以小曲率曲面小曲率曲面的厚度分布模型为研究对象。点云切割技术用于研究小曲率曲面轨迹规划和优化技术,切片算法用于小曲率。表面涂有轨迹规划,提高了轨迹规划的效率。优化模型用于优化涂膜速度和漆膜的重叠宽度,以确保膜厚度分布的均匀性。 6汽车油箱喷涂实验汽车油箱表面具有平坦的圆柱面和小曲面特征。因此,本文以汽车油箱为研究对象,利用本文研究的喷雾轨迹规划相关技术对喷涂实验进行了验证。 6.1采集燃料箱点云模型6.1.1燃料箱表面点云模型的收集物理燃料箱如图6.1所示。使用第2章中提到的PowerScan系列表面结构光3D扫描仪收集罐表面的3D点云模型。扫描过程按照以下过程进行:1将标记点粘附在燃料的表面特征上坦克,如图6.1所示,系统地校准2对3D扫描仪,以找到扫描对象表面上每个点云的空间几何位置,并在图像中对应点之间的对应关系。系统校准的准确性直接影响系统的扫描精度,这会影响点云模型的准确性。因此,必须在校准过程中找到对应关系。 3确定罐点云模型的拼接方法。如果单次扫描不符合预期要求,则需要多次扫描。汽车油箱表面的点云数据采集过程如图6.2所示。在多次扫描之后,获得了罐表面的多个单件模型,其需要被集成和拼接。在本文中,Geomagic提供的标记点的自动拼接功能用于完成单件模型的拼接。最后,通过3D扫描仪获得燃料箱点云模型,如图6.3所示。 6.1.2油箱表面点云数据的降噪和特征识别第2章提出的基于PCA方法的降噪方法用于对油箱表面的点云数据进行去噪。降噪后的罐点云模型如图6.4所示。 。在获得降噪点云后,通过计算点云误差矢量幅度的平均方差来识别燃料箱的表面特征,如图6.5所示。喷漆机器人如图6.5所示。浅蓝色,黄色和部分绿色区域是平面,紫色和部分绿色区域是圆柱形,手柄红色和红色边缘区域是小曲率表面。