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工件3D点云特征识别与工业机器人运动跟踪

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工业机器人在制造业已得到广泛应用,快速、准确、自动获得目标运动点位和轨迹可以大幅提升工业机器人编程与作业效率,并可应对变化的作业环境.以自动化制造常见的平面类工件角接结合缝自动识别与跟踪为应用场景,提出基于3D点云的工件特征识别与工业机器人运动跟踪系统.通过结构光相机获得3D点云,对点云数据进行预处理、滤波、工件平面拟合、平面交叉获得结合缝点云,以及对结合缝点云进行必要的插值和顺滑处理,最终获得结合缝空间分布轨迹.再把该轨迹信息经过坐标变换和姿态补齐后,提供给工业机器人实现轨迹跟踪.实验结果表明,系统可以实现结合缝作为工件特征的自动识别与工业机器人自动运动跟踪功能.结合缝识别的路径点与实际结合缝轨迹平均误差不超过1.62 mm.目标特征的自动识别与跟踪可以大幅提升工业机器人适应多品种小批量生产的能力.
3D Point Cloud Feature Recognition of Workpieces and Motion Tracking of Industrial Robots

王凤伟、虞增益、薛坤斌、吴海彬

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西安中兴新软件有限公司,陕西 西安 710114

福州大学 机械工程及自动化学院,福建 福州 350116

工业机器人 点云数据处理 特征识别 轨迹规划

科技部国家重点研发计划

2018YFB1308605

2024

10.3969/j.issn.1009-0134.2024.10.028

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(10)