基于机器视觉的钢结构工件识别及定位系统设计与研究
作者单位:燕山大学
学位级别:硕士
导师姓名:赵延治
授予年度:2022年
学科分类:08[工学] 081402[工学-结构工程] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 0814[工学-土木工程]
主 题:钢结构 数据处理 数据库 机器视觉 工件识别 工件定位
摘 要:目前国内的装配式建筑中,装配式钢结构建筑所占比例高、需求量大。建筑钢结构作为装配式钢结构建筑的主要组成部分,其产量和质量要求也在逐年提高。智能数据处理技术和机器视觉技术是目前传统制造业升级改造的热点技术,其中智能数据处理技术可以保证整条生产线的数据需求,维持整体的完整性和生产的准确性。而机器视觉技术则可以提高工件识别的准确率和效率同时节约人力成本。本文以钢结构生产方式改造为技术背景,开发了基于机器视觉的钢结构工件识别及定位系统。主要研究内容为:首先,根据建筑钢结构生产方式和结构特点,确定系统的功能需求,对整个系统所需模块和功能进行了设计。融合数据处理及数据库技术和机器视觉技术设计出了一套基于机器视觉的钢结构工件识别及定位系统。其次,利用MySQL数据库工具完成钢结构工件数据库的创建,并利用Python编程语言编写了钢结构三维数据XML文件解析程序,成功得到钢结构工件的特征信息、定位信息和利用模拟相机所拍摄的工件轮廓信息,将工件的最终定位信息转换成姿态矩阵、欧拉角和四元数存储进数据库内。然后,结合数据库数据和实际工件开发出基于机器视觉的自动识别和定位系统。利用Python连接工业相机完成了图像采集,针对实际工件图像设计了图像处理流程,实现了实际工件轮廓提取和特征信息提取;使用Python编程语言编写工件识别及定位算法,完成了待焊接工件的识别和定位。最后搭建了基于机器视觉的钢结构工件识别及定位实验系统。所搭建系统可以正确识别实验工件得到工件信息,确定工件位姿并传输至工业机器人进行抓取,同时得到该工件所在钢结构中的最终位姿。本文研究内容可为机器视觉在钢结构工件识别及定位的应用提供参考。