面向喷涂件下挂的机器人3D视觉引导策略研究

因悬挂链运送喷涂工件难以严格定位,导致其下挂效率低下,提出一种基于3D视觉引导机器人进行喷涂件下挂的控制策略。通过实例分割网络Mask-RCNN进行训练推理,得到喷涂件实例MASK,获取经像素对齐并实例分割后的彩色图和深度图,利用相机内参重建喷涂件三维点云;离线生成喷涂件模板点云,在线生成喷涂件目标点云,经点云初始配准矫正喷涂件的位姿后,进而通过ICP精配准算法实现喷涂件位姿估计;在机器人视觉系统手眼标定之后,进一步通过5次多项式插值设计机器人关节平滑运动轨迹,控制引导机器人进行喷涂件下挂。实验结果表明,喷涂件位姿估计角度平均误差不超过10°,在Z移动方向上误差值平均为6.83 mm,最小为0.02 mm,且在仿真环境和现场环境可引导机器人实现喷涂件自主下挂。

基于焊件识别与位姿估计的焊接机器人视觉引导

为实现智能化柔性化焊接,并解决焊件本身立体结构遮挡焊缝影响视觉引导的问题,提出一种基于物体识别与位姿估计思想的焊接机器人视觉引导方法.首先,通过焊件的CAD模型离线建立焊接模型库;然后,在线计算焊件点云的VFH特征,与焊接模型库进行比对实现焊件识别,计算FPFH特征实现SAC-IA和ICP结合的两步位姿估计,并通过假设验证优化结果;最后,利用焊接模型库的焊接信息结合焊件位姿生成焊接轨迹,为焊接机器人提供视觉引导.实验结果表明,所提方法可以利用目标整体三维信息准确识别焊件并估计其姿态,进而引导机器人完成智能柔性的焊接操作.