遙控焊接機器人任務(wù)空間的三維重建研究.pdf

1、核電站的維修、空間結(jié)構(gòu)的建造以及海洋工程的建設(shè)大量用到了焊接技術(shù)，機器人遙控焊接技術(shù)是代替人進(jìn)入這類危險、極限環(huán)境中執(zhí)行焊接操作的最佳選擇。在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的遙控焊接中，通過機器人任務(wù)空間的三維重建，發(fā)揮機器人自動化功能可以避免對操作者的過分依賴、提高系統(tǒng)的效率和安全性。此外，焊接機器人全自主焊接的發(fā)展也需要提高機器人感知環(huán)境的能力。本文基于立體視覺技術(shù)，針對遙控焊接機器人任務(wù)空間的三維重建進(jìn)行了深入研究，實現(xiàn)了無紋理焊接環(huán)境的三維建模。

2、
　　本文建立了用于遙控焊接機器人任務(wù)空間三維重建的立體視覺系統(tǒng)，并完成了系統(tǒng)標(biāo)定和極線校正。系統(tǒng)標(biāo)定建立了機器人坐標(biāo)系中空間點與攝像機圖像上像素點的映射關(guān)系。極線校正算法通過對圖像進(jìn)行重采樣，將對應(yīng)極線變換到圖像掃描線上，降低了立體匹配算法復(fù)雜度。
　　焊接場景中紋理的缺乏導(dǎo)致立體匹配尤為困難，本文采用主動光源向場景添加紋理，采用基于單圖像對的特征匹配和基于圖像序列的時空立體視覺算法完成立體匹配。
　　在單圖像對的立

3、體匹配中，使用角點特征和線特征兩種特征。采用亞像素檢測算法提取角點特征，以人機交互或者自動匹配算法完成了外圍設(shè)備和簡單工件圖像對的立體匹配。本文提出一種焊縫線特征檢測算法，用于焊縫圖像的立體匹配。該算法通過底帽變換形態(tài)學(xué)預(yù)處理，突出焊縫區(qū)域，用Canny邊緣檢測和閉操作獲得初始的像素級焊縫邊緣點；依據(jù)焊縫的連續(xù)性和寬度有限對初始邊緣點進(jìn)行篩選，剔除錯誤點；然后用三次平滑樣條擬合獲得了光滑的亞像素精度的焊縫邊緣點。在極線約束下完成焊縫特征

4、的立體匹配。
　　本文設(shè)計了一種鋸齒式多級對偶灰度光源序列向場景中添加紋理，并提出了歸一化 SSSD匹配算法，對時空立體視覺技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，解決了焊接無紋理環(huán)境的立體匹配問題。歸一化 SSSD匹配算法通過對不同時刻圖像對SSD的歸一化處理提高了匹配精度。采用曲線擬合的方法求解亞像素視差，通過左右一致性檢驗和圖像序列的灰度跟蹤，去除了視差圖中的錯誤區(qū)域，并引入了各向異性擴(kuò)散濾波對視差圖進(jìn)行保留深度突變的平滑處理。
　　本文進(jìn)一步

5、對從視差圖或者點云數(shù)據(jù)獲得任務(wù)空間的三維模型進(jìn)行了研究。根據(jù)視差圖的特點可以直接從視差圖生成場景的三角網(wǎng)格模型；另外，通過視差圖的分割和曲面擬合也可獲得焊接工件的標(biāo)準(zhǔn)幾何模型。本文改進(jìn)了 USF距離圖平面分割算法，增加了區(qū)域合并步驟，使其能夠用于含有圓柱面的視差圖的分割。對于分割后的屬于不同表面的點云，通過曲面擬合的算法建立模型，這里對平面、一般二次曲面和圓柱面擬合進(jìn)行了研究。其中，平面擬合采用特征向量分解法，一般二次曲面采用正則化最小

6、二乘法擬合，而圓柱面擬合提出一種主成分分析法與非線性最小二乘迭代結(jié)合的新算法。針對焊縫，采用 NURBS曲線擬合算法從焊縫點云數(shù)據(jù)建立了焊縫曲線模型。
　　針對典型的焊接任務(wù)空間，進(jìn)行了外圍設(shè)備、焊接工件和焊縫的三維重建實驗，并對系統(tǒng)標(biāo)定誤差和重建結(jié)果誤差進(jìn)行了分析。標(biāo)定的絕對誤差在X、Y、Z方向上絕對值的平均數(shù)為[0.260.180.74]mm，最大誤差的絕對值為[0.420.402.15]mm。外圍設(shè)備頂點的絕對定位誤差為6.

7、53mm；在焊接工件的重建實驗中，平面工件擬合誤差為0.92mm，邊長平均偏差3.43mm；馬鞍形工件的擬合誤差為1.35mm，高度和圓柱半徑平均偏差2.25mm。焊縫的重建結(jié)果中，S型焊縫的重建焊縫與真實測量數(shù)據(jù)的平均距離誤差為1.10mm，圓柱對接焊縫的平均距離誤差為1.33mm。重建實驗結(jié)果和誤差實驗結(jié)果顯示，本文基于立體視覺的三維重建算法可以克服焊接場景無紋理的缺點，獲得精度較高的重建結(jié)果，能夠滿足遙控機器人任務(wù)空間的建模需要。