Burr Contour Recognition and Coordinates Sequence Real-Time Generation for Robotic Deburring Efficiency Optimization

毛刺轮廓识别和坐标顺序实时生成下的机器人去毛刺效率优化

熊仁涛¹,赖增亮¹,管贻生¹,杨宇峰²,蔡传武²

（1. 广东工业大学 机电工程学院,广州 510006;

2. 佛山博文机器人自动化科技有限公司,佛山 528237）

创新点说明：

1） 提出一种基于视觉的毛刺轮廓识别方法;

2） 将毛刺轮廓坐标按照标准工件闭环轮廓去毛刺加工顺序实时生成;

3） 通过调整去毛刺速度提高机器人去毛刺的效率。

研究目的：

提供一种高精度和高效率的机器人自动化去毛刺技术和装备,解决现代机械制造行业中存在的加工精度差和去毛刺效率低的问题,包括但不限于机器人去毛刺、抛光打磨、焊缝处理、喷涂等机器人自动化作业。

研究方法：

1）基于局部可变形模板匹配算法,将标准工件轮廓与待加工工件轮廓进行配准;

2）计算两轮廓之间逐点像素距离,基于设定的距离阈值将毛刺大小划分为不同的量级;

3） 将毛刺轮廓坐标映射到标准工件轮廓中,实时生成机器人去毛刺闭环加工路径顺序;

4） 基于毛刺大小量化信息,实时调整机器人去毛刺的速度。

研究结果：

1）针对具有随机形变的工件,基于局部可变形模板匹配算法可以获得高的轮廓匹配度;

2） 在X和Y方向上,对毛刺轮廓坐标进行排序,可以生成与标准工件轮廓去毛刺路径一致的加工顺序;

3） 基于毛刺大小量化信息,可以实时调整机器人去毛刺的速度。

结 论：

基于视觉的提高机器人去毛刺效率的方法,相比传统离线编程去毛刺,去毛刺效率提高了13.53%。

关键词：机器人去毛刺;装配精度;轮廓识别;模板匹配;去毛刺效率

     

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