2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、目前,用于工業(yè)生產(chǎn)的弧焊機(jī)器人主要是示教再現(xiàn)型機(jī)器人。這種機(jī)器人在焊接每一種工件前均需要對(duì)焊接作業(yè)進(jìn)行示教,在小批量生產(chǎn)時(shí)示教將占有大量的生產(chǎn)時(shí)間。應(yīng)用視覺(jué)傳感器使機(jī)器人具備自主獲取焊接路徑的能力有助于提高機(jī)器人的智能化水平,具有很高的應(yīng)用價(jià)值。 在已有的基于視覺(jué)的焊接路徑獲取研究中,視覺(jué)系統(tǒng)大多以開(kāi)環(huán)方式工作,面臨著精度低、可靠性差等問(wèn)題。為了解決這些問(wèn)題,本文將視覺(jué)伺服方法引入到焊接路徑獲取的研究中來(lái),對(duì)所涉及的各項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行

2、了深入的研究。 在建立機(jī)器人焊接路徑自主獲取試驗(yàn)系統(tǒng)時(shí),本文設(shè)計(jì)了伺服視覺(jué)傳感裝置。該裝置使得攝像機(jī)能夠在伺服電機(jī)的驅(qū)動(dòng)下繞焊槍做可控角度的轉(zhuǎn)動(dòng),以增加控制攝像機(jī)取像位置的靈活性,并避免在跟蹤切線方向變化較大的焊縫時(shí)出現(xiàn)的線纜纏繞問(wèn)題。利用該裝置還能夠?qū)崿F(xiàn)濾光片和減光片的自動(dòng)加載和移開(kāi)功能,以滿足攝像機(jī)在室內(nèi)光源和弧光兩種光源下取像的需要。 采用視覺(jué)伺服方法獲取焊縫坐標(biāo)時(shí),需要根據(jù)對(duì)局部焊縫圖像實(shí)時(shí)處理所獲得的焊縫信息實(shí)

3、現(xiàn)對(duì)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的閉環(huán)控制,圖像處理算法的抗干擾性至關(guān)重要。本文根據(jù)焊縫圖像的特點(diǎn)提出了兩套抗干擾性能很高的焊縫圖像處理算法:基于區(qū)域的算法和基于邊緣的算法?;趨^(qū)域的焊縫圖像處理算法包括中值濾波、準(zhǔn)固定像素個(gè)數(shù)的閾值分割、細(xì)化和尺寸濾波等步驟。根據(jù)在跟蹤同一條焊縫時(shí)各幀圖像中的焊縫像素的個(gè)數(shù)基本不變的特點(diǎn),所采用的準(zhǔn)固定像素個(gè)數(shù)的閾值分割算法可以避免過(guò)多或過(guò)少地分割焊縫。采用尺寸濾波去除偽邊緣進(jìn)一步保證了該套算法的抗干擾性能?;趨^(qū)域的

4、焊縫圖像處理算法運(yùn)算量小,能快速處理出焊縫的中心線。@ 在與Cannv等邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行分析比較的基礎(chǔ)上,本文在基于邊緣的焊縫圖像處理算法中,采用SUSAN算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)。利用焊縫圖像中劃痕像素的亮度明顯高于其它像素的特點(diǎn),在邊緣檢測(cè)前先去除圖像中工件上的劃痕?;谶吘壍暮缚p圖像處理算法能處理出焊縫或工件的邊緣,進(jìn)而能夠獲取焊接時(shí)焊縫的寬度信息。 細(xì)化后的圖像中常常存在有用線條上有分支難以提取準(zhǔn)確信息而噪音線條由于分支較多難以

5、使用尺寸濾波器濾除的問(wèn)題。本文采用了先打斷支線條,再用尺寸濾波器去除支線條的思路,提出了一種打斷支線條算法。該算法的功能為在保持主線條上兩個(gè)分支連通的基礎(chǔ)上,打斷支線條與主線條之間的連通性。 打斷支線條算法的基本原理為采用5×5的鄰域運(yùn)算計(jì)算出分叉點(diǎn)處三條分支所在直線之間的夾角,即直線夾角組,根據(jù)其中最小的元素的序號(hào)確定支線條的位置并進(jìn)行打斷。為了更好地設(shè)計(jì)打斷支線條算法,本文根據(jù)直線夾角組的定義對(duì)分支的分布類型進(jìn)行了分類,并討

6、論了對(duì)各種情況的處理措施。利用在邊緣檢測(cè)后焊縫圖像中表示焊縫邊緣的線條為水平線條的概率較大等先驗(yàn)知識(shí)定制了適合本應(yīng)用的打斷支線條算法。為了有效地利用圖像信息控制機(jī)器人持焊槍沿焊縫運(yùn)動(dòng),本文首先進(jìn)行了視覺(jué)傳感系統(tǒng)的標(biāo)定。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)擬合焊槍在圖像中的位置與傳感裝置上伺服電機(jī)的轉(zhuǎn)角之間的映射,解決了在圖像中的無(wú)法確定焊槍位置的問(wèn)題。然后在定義了焊縫的位置偏差和角度偏差的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了焊縫跟蹤控制器,該控制器采用了前饋控制和反饋控制相結(jié)

7、合的復(fù)合控制方法,其中反饋控制部分為PD控制器。針對(duì)視覺(jué)伺服方法在獲取有曲率突變的焊縫的坐標(biāo)時(shí)存在的問(wèn)題,提出了可行的解決方案。 在跟蹤焊縫過(guò)程中,本文通過(guò)使用焊縫偏差修正當(dāng)前焊槍在機(jī)器人基坐標(biāo)系下的坐標(biāo)和傳感裝置中伺服電機(jī)的角度以更加精確地獲取焊縫坐標(biāo)和規(guī)劃攝像機(jī)的取像位置。 在獲取搭接接頭的焊接路徑時(shí),提出了根據(jù)獲取的焊縫坐標(biāo)和工藝要求的焊槍角度來(lái)自動(dòng)規(guī)劃和調(diào)整焊槍和攝像機(jī)姿態(tài)的方法。根據(jù)焊接工藝的特點(diǎn)定義了工具姿態(tài)

8、的幾何約束,包括焊接方向角、焊槍工作角和焊接行進(jìn)角等三個(gè)參數(shù)。在此基礎(chǔ)上確定了工具姿態(tài)的X-Y-Z固定角描述。利用微分運(yùn)動(dòng)矢量方程計(jì)算出從當(dāng)前工具姿態(tài)到達(dá)目標(biāo)工具姿態(tài)所需的姿態(tài)調(diào)整量,然后對(duì)姿態(tài)調(diào)整量進(jìn)行插值計(jì)算出用于機(jī)器人調(diào)整工具姿態(tài)的姿態(tài)增量。針對(duì)當(dāng)姿態(tài)調(diào)整較大時(shí)使用微分運(yùn)動(dòng)矢量方程計(jì)算的結(jié)果存在較大誤差的問(wèn)題給出了解決方案。此外,本文定義了前傾、后傾、左傾、右傾等概念來(lái)描述焊槍的姿態(tài),以便能夠根據(jù)實(shí)際工況快速地確定焊槍角度參數(shù)的符

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