基于PSO算法的焊接機(jī)器人視覺系統(tǒng)標(biāo)定與初始焊位導(dǎo)引.pdf

1、焊接是制造領(lǐng)域中一種重要的加工手段。自動(dòng)化、智能化是當(dāng)前焊接技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，傳感器技術(shù)是實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)之一。視覺傳感具有精度高、信息豐富的特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于焊接過程中的焊縫的識(shí)別、跟蹤和熔池檢測(cè)。這些都建立在攝像機(jī)準(zhǔn)確標(biāo)定的基礎(chǔ)之上?；谶@樣的背景，為提高焊接機(jī)器人的智能化水平，本文對(duì)焊接機(jī)器人視覺系統(tǒng)標(biāo)定和焊縫初始焊位視覺導(dǎo)引進(jìn)行了研究。
　　本文首先系統(tǒng)分析現(xiàn)有攝像機(jī)標(biāo)定方法，在此基礎(chǔ)上選用張正友標(biāo)定模型。然后把攝像機(jī)標(biāo)定

2、轉(zhuǎn)化成一個(gè)多變量、非線性的全局優(yōu)化求解問題。粒子群算法(Particle swarm optimization，PSO)及其改進(jìn)形式，在處理這類問題上表現(xiàn)出優(yōu)越的性能。因此本文嘗試將 PSO算法應(yīng)用到焊接機(jī)器人視覺系統(tǒng)標(biāo)定，提出了一種基于改進(jìn)的混沌粒子群優(yōu)化算法（Improved Chaos particle swarm optimization，ICPSO)的視覺系統(tǒng)標(biāo)定方法。
　　針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO算法易早熟和局部收斂的缺陷，通過

3、在原有的算法中引入混沌變異、采用自適應(yīng)慣性系數(shù)以及完善算法邊界條件，提出了改進(jìn)的混沌 PSO算法——ICPSO?；谠撍惴ǖ臄z像機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)表明：改進(jìn)后算法在收斂速度和精度上有明顯提高,說明算法改進(jìn)的必要性。且標(biāo)定結(jié)果與張正友法十分接近，表明該標(biāo)定方法是可行的。
　　最后本文對(duì)直角焊縫進(jìn)行了初始焊位的視覺導(dǎo)引實(shí)驗(yàn)。在圖像處理上，針對(duì)初始焊位是兩個(gè)工件邊緣與焊縫交點(diǎn)的這一特征。通過圖像平滑處理、Canny邊緣檢測(cè)、面積濾波和Hough