發(fā)布時間：2018-06-02 14:25

  本文選題：機器視覺 + 圖像處理　； 參考：《中國礦業(yè)大學》2017年碩士論文

【摘要】：傳統(tǒng)噴涂系統(tǒng)存在噴涂效率低、噴涂環(huán)境惡劣、噴涂質量無法保障等問題,而由噴涂機器人實現的自動噴涂系統(tǒng)不僅解決了傳統(tǒng)噴涂系統(tǒng)存在的問題,而且使用噴涂機器人代替噴涂工人在惡劣環(huán)境中進行工作。然而,目前的自動噴涂系統(tǒng)只適用于一些生產量大、產品單一的大型企業(yè),而對于一些生產量小、產品多樣的中小企業(yè),自動噴涂系統(tǒng)不能得到很好地應用�；�于以上問題,本課題以廣州寧基智能系統(tǒng)有限公司的門板噴涂項目為背景設計了一套基于機器視覺的自動噴涂系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅實現了對不同工件的自動檢測與噴涂,而且大大降低了生產成本。本文根據系統(tǒng)功能將其分成三大模塊:運輸模塊、機器視覺模塊、噴涂機器人模塊。運輸模塊采用兩條輸送鏈、提升機以及光電傳感器等設備,實現了快速、準確地將工件運輸到圖像檢測區(qū)域與噴涂區(qū)域的功能。針對噴涂環(huán)境的特殊性完成了機器視覺模塊硬件設備的選型,并詳細的分析了用于工件類型判斷與尺寸測量的圖像處理算法,如直方圖均衡化、去噪、閾值分割、邊緣檢測以及直線檢測等,最后使用傳統(tǒng)的標定方法對機器視覺系統(tǒng)進行標定。在噴涂機器人模塊中建立了圓錐形噴涂模型以及利用β分布模型建立了涂層累積速率模型,使用涂層的厚度方差作為涂層均勻性的評價函數,根據工件的物理特征提出了一種基于平面梯度的路徑規(guī)劃算法。最后,針對機器視覺模塊設計了一套基于HALCON與WinForm的機器視覺檢測軟件;針對噴涂機器人模塊在RobotStudio應用軟件中使用IRB5500噴涂機器人實現了工件噴涂路徑的仿真與驗證。
[Abstract]:The traditional spraying system has some problems, such as low spraying efficiency, bad spraying environment, and the quality of spraying can not be guaranteed. But the automatic spraying system realized by spraying robot not only solves the problems existing in the traditional spraying system. And spray robots are used instead of spray workers to work in harsh conditions. However, the current automatic spraying system is only suitable for some large enterprises with large production and single product. However, for some small and medium-sized enterprises with small production and diversified products, the automatic spraying system can not be applied very well. Based on the above problems, an automatic spraying system based on machine vision is designed based on the door spraying project of Guangzhou Ningji Intelligent system Co., Ltd. The system not only realizes the automatic detection and spraying of different workpieces, but also reduces the production cost. According to the system function, this paper divides it into three modules: transport module, machine vision module and spray robot module. The transport module uses two conveying chains, hoists and photoelectric sensors to transport the workpiece quickly and accurately to the image detection area and the spraying area. According to the particularity of the spraying environment, the hardware equipment selection of machine vision module is completed, and the image processing algorithms used to judge the type of workpiece and measure the dimension are analyzed in detail, such as histogram equalization, denoising, threshold segmentation, etc. Finally, the traditional calibration method is used to calibrate the machine vision system. In the spray robot module, the conical spray model and the coating accumulation rate model are established by using the 尾 distribution model. The thickness variance of the coating is used as the evaluation function of the coating uniformity. According to the physical characteristics of the workpiece, a path planning algorithm based on plane gradient is proposed. Finally, a set of machine vision detection software based on HALCON and WinForm is designed for the machine vision module, and the simulation and verification of the spraying path of the workpiece is realized by using the IRB5500 spraying robot in the RobotStudio application software for the spray robot module.
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP242;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1969084