为了实现机器人焊接的免示教路径规划,结合深度学习与点云处理技术,开发了一种高效、稳定的焊缝智能识别算法.首先,采用ETH(Eye-to-hand)构型的工业级3D相机获取焊件周围的二维图像和3D点云模型,利用预先训练的YOLOv8目标检测模型识别...为了实现机器人焊接的免示教路径规划,结合深度学习与点云处理技术,开发了一种高效、稳定的焊缝智能识别算法.首先,采用ETH(Eye-to-hand)构型的工业级3D相机获取焊件周围的二维图像和3D点云模型,利用预先训练的YOLOv8目标检测模型识别焊件所在的ROI区域(region of interest,ROI),模型识别精度为99.5%,从而实现快速剔除背景点云,并基于RANSAC平面拟合、欧式聚类等点云处理算法,对ROI区域的三维点云进行焊缝空间位置的精细识别;最后根据手眼标定结果转化为机器人用户坐标系下的焊接轨迹.结果表明,文中所开发的算法可实现随机摆放的焊缝自动识别和焊接机器人路径规划,生成的轨迹与人工示教轨迹效果相当,偏差在0.5 mm以内.展开更多
准确地估计小型旋翼无人机的微动参数对无人机的识别具有重要意义,针对小型旋翼无人机弱微动特征的提取问题,本文提出了RSP-CFD(Reassigned Spectrogram-Cadence Frequency Diagram, RSP-CFD)的特征提取方法。首先采用高分辨时频分析方...准确地估计小型旋翼无人机的微动参数对无人机的识别具有重要意义,针对小型旋翼无人机弱微动特征的提取问题,本文提出了RSP-CFD(Reassigned Spectrogram-Cadence Frequency Diagram, RSP-CFD)的特征提取方法。首先采用高分辨时频分析方法RSP分析旋翼无人机的微动特性,其次在RSP的基础上利用CFD方法提取旋翼无人机的微动特征,最后通过极大值参数估计方法实现对旋翼转速、叶片长度的估计。结果表明RSP-CFD方法对旋翼无人机微动特征的提取具有较高的准确性,弥补了传统方法的不足,进而为旋翼无人机的分类提供理论基础和技术支撑。展开更多
文摘为了实现机器人焊接的免示教路径规划,结合深度学习与点云处理技术,开发了一种高效、稳定的焊缝智能识别算法.首先,采用ETH(Eye-to-hand)构型的工业级3D相机获取焊件周围的二维图像和3D点云模型,利用预先训练的YOLOv8目标检测模型识别焊件所在的ROI区域(region of interest,ROI),模型识别精度为99.5%,从而实现快速剔除背景点云,并基于RANSAC平面拟合、欧式聚类等点云处理算法,对ROI区域的三维点云进行焊缝空间位置的精细识别;最后根据手眼标定结果转化为机器人用户坐标系下的焊接轨迹.结果表明,文中所开发的算法可实现随机摆放的焊缝自动识别和焊接机器人路径规划,生成的轨迹与人工示教轨迹效果相当,偏差在0.5 mm以内.
文摘准确地估计小型旋翼无人机的微动参数对无人机的识别具有重要意义,针对小型旋翼无人机弱微动特征的提取问题,本文提出了RSP-CFD(Reassigned Spectrogram-Cadence Frequency Diagram, RSP-CFD)的特征提取方法。首先采用高分辨时频分析方法RSP分析旋翼无人机的微动特性,其次在RSP的基础上利用CFD方法提取旋翼无人机的微动特征,最后通过极大值参数估计方法实现对旋翼转速、叶片长度的估计。结果表明RSP-CFD方法对旋翼无人机微动特征的提取具有较高的准确性,弥补了传统方法的不足,进而为旋翼无人机的分类提供理论基础和技术支撑。