数控机器人制孔离线编程技术研究

为解决飞机前侧壁板自动制孔系统离线编程问题,结合数控机器人制孔系统特点后,提出了一套面向对象的离线编程轨迹规划方法。该方法主要研究并设计了面向对象的离线编程工具进行飞机制孔加工后置处理,着重讨论了数控机器人制孔系统后置处理程序架构设计与开发。通过在Delmia V5R20平台上VB进行二次开发,最终完成了离线编程系统软件开发。结果表明,该离线编程系统在飞机前侧壁板加工任务中编程效率高,生成的NC加工程序代码结构清晰,为飞机柔性装配提供了一种具有高度封装特性、易于快速理解的离线加工程序生成工具。To solve the offline programming problem of the automatic drilling system for the front side panel of an aircraft, a set of object-oriented offline programming trajectory planning methods is proposed based on the characteristics of the CNC robot drilling system. This method mainly studies and designs an object-oriented offline programming tool for post-processing in aircraft drilling, with a focus on the design and development of the post-processing program architecture for CNC robot drilling systems. Through secondary development using VB on the Delmia V5R20 platform, the offline programming system software development was ultimately completed. The results show that the offline programming system has high programming efficiency in the machining task of the front side panel of the aircraft, and the generated NC machining program code structure is clear. It provides a highly encapsulated and easy to understand offline machining program generation tool for flexible assembly of aircraft.

基于机器视觉的飞机铆钉划痕与尺寸检测技术

引言铆钉是飞机装配必不可少且大量使用的紧固件,其质量和尺寸决定了铆钉连接的强度和质量。飞机装配时选用无表面缺陷和尺寸正确的铆钉是保证铆接质量的关键。本文采用机器学习的方法来实现铆钉表面的划痕和轮廓尺寸检测,使用Laplacian算子对采集到的图像进行划痕检测,再通过面积和结构因子参数进行区域筛选,提取铆钉划痕。对经过优化处理的图像进行ROI区域提取,实现铆钉轮廓检测,并计算得到铆钉尺寸。本文使用的方法划痕检测准确,轮廓尺寸计算精度较高,能够满足使用要求。

基于调制度分析的有效测量区域自动分割算法

在面结构光投影三维测量系统中,物体的背景和阴影是不可避免的,必须进行识别和去除。不合理的调制阈值将导致无效测量区域的误匹配以及局部点云空洞等问题,影响单视角重建的精度和效率。与现有的调制度分割方法不同,利用调制度直方图代替灰度直方图进行分析。同时,将Otsu算法和Sauvola算法引入调制度阈值计算中,并提出了一种结合频率矩阵的最大熵自动分割算法。针对反光背景下,单一调制度阈值无法进行分割的情况,提出了一种基于改进的Canny算法实现有效区域自动分割。实验结果表明:改进的自动分割算法在准确率、可靠性方面均优于传统方法,有效地避免调制度阈值选择的不合理导致点云边缘缺失和局部空洞等问题,实现了有效测量区域的自动分割。