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基于点云切割技术的喷漆机器人自编程技术研究

* 来源: * 作者: * 发表时间: 2019-08-20 0:09:32 * 浏览: 65
摘要涂装机器人自编程技术是近20年来智能涂装机器人研究的热点和难点,也是实现智能化的核心技术之一。所谓的喷雾自编程技术将喷雾机器人的自动路径规划与喷雾参数分析相结合。也就是说,喷雾机器人根据待喷涂工件的几何特征进行自动路径规划,并通过考虑喷涂参数对喷涂效果的影响来优化喷涂路径。 。在传统的手动喷涂和教学喷涂操作中,不仅难以控制喷涂质量,而且对操作者具有较高的技术水平要求。喷涂自编程技术可以显着改善喷涂工作环境,提高生产效率和智能水平。航空航天,汽车和军事领域具有广阔的应用前景,特别是在多品种柔性喷涂生产线上。因此,本文基于逆向工程中的点云技术,研究了喷涂机自动编程技术在喷雾机器人自动路径规划中的应用。首先,根据喷涂过程中涂层厚度分布的问题,在分析喷涂参数和多约束单目标优化算法的基础上,进行喷涂过程建模和喷涂参数优化。通过对喷涂现场的调查,完成喷涂参数分析,在分析喷涂参数的基础上,对涂装工艺进行精确建模,建立涂装沉积速率模型。基于所建立的喷涂模型选择所需的涂层厚度和最大可允许的涂层厚度。偏差是约束条件和涂层分布的均匀性作为优化目标。优化喷涂参数,将优化方案得到的结果整合到喷涂路径规划算法中。其次,基于点云减少技术的聚类分析方法解决了表面重建算法以较慢的速度处理海量数据的问题。 3D传感器Kinect2.0用于扫描工件的点云模型,点云库(PCL)用于处理原始数据,包括点云数据的去噪,平滑和流线化,然后通过J-speed贪心三角测量算法。表面重建,获得三角形表面模型。第三,针对复杂曲面自动路径规划的难点,提出了一种基于曲面分割算法和点云切片技术的喷涂路径规划方法。对于简单的表面,点云切片技术用于直接规划喷涂路径。如果表面更复杂,则使用表面分割算法获得一系列切片,然后使用点云切片算法完成每个切片上的喷雾路径规划。最后,为了满足智能喷涂机器人在该领域的灵活喷涂要求,在VisualStudio2013的开发环境中,利用MFC的设计框架,采用OpenCV,PCL和C ++以及Matlab混合编程技术,实现了自编程系统软件。本文的开发。喷雾路径点文件和可以由喷雾机器人直接执行的程序通过实验来生成和验证,其中机器人沿着计划路径移动。关键词:绘画机器人,自编程,喷雾参数优化,点云切片,喷雾路径规划,表面分割