视觉引导的带钢卷拆捆带机器人系统与轨迹规划研究

作     者：张红浩 

作者单位：太原科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：马立东

授予年度：2024年

学科分类：080602[工学-钢铁冶金] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0806[工学-冶金工程] 080203[工学-机械设计及理论] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题：拆捆机器人 标定 矩阵变换 轨迹规划 拆捆实验 

摘      要：随着国内钢铁企业进入关键转型期,智能化作业已成为发展趋势。钢卷拆捆是钢铁运输和加工的重要环节,钢卷拆捆的自动化、智能化对钢铁企业转型具有重要意义。目前人工拆捆方式安全风险较大,且相关专用设备兼容性差、维护成本高。部分企业引入搭配激光位移传感器的工业机器人进行捆带识别、定位和拆剪,提高了工作效率,降低了安全风险。然而,激光位移传感器检测易受钢卷表面特征、生产车间光线环境等因素干扰,导致拆捆定位偏移。为解决上述问题,实现钢卷表面捆带高效和稳定拆剪,本文基于线结构光视觉,引导机器人识别、定位捆带位置,同时采用改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)对拆捆过程中的运动轨迹进行优化,实现机器人拆捆过程的平滑运动。本论文的研究内容如下: (1)拆捆机器人标定技术研究。根据相机几何成像原理和畸变模型,采用张正友标定法进行相机标定,结合棋盘格标定板进行光平面标定,获得相机的内外参数和结构光平面方程;研究拆捆机器人手眼标定技术,获得相机和机器人末端坐标系的转换关系,完成视觉引导拆捆机器人的系统标定;后期图像预处理,获取捆带位置信息,便于后续运动规划。 (2)拆捆机器人正逆运动学分析与仿真研究。阐释空间位姿矩阵及其逆矩阵的变换形式,给出运动仿真数学基础;通过拆捆机器人M-D-H建模和正逆运动学仿真分析,仿真结果验证所建模型和运动学方程的准确性及有效性;在MATLAB平台编写仿真程序,设定工作空间范围,输出仿真数据,为进一步的轨迹规划提供基础。 (3)拆捆机器人轨迹规划研究。在拆剪过程中,采用线结构光视觉,基于激光三角测量原理精确定位捆带位置;采用五次多项式插值算法进行运动规划。在回收过程中,基于B样条曲线,建立以时间-能耗-影响平滑为优化目标的NSGA-II算法。该算法通过改进群体初始化选择策略,优化选择、交叉、突变操作,加快获取全局Pareto最优解集合的求解效率。利用MATLAB软件模拟各关节的运动状态,验证算法的正确性。 (4)搭建基于线结构光视觉的机器人拆捆实验平台。选择合适的实验系统所需硬件设备,基于Visual Studio 2022平台开发上位机软件界面程序,实现机器人运动控制、数据采集和末端执行器控制的集成应用。实验结果表明,本文所建立视觉引导的带钢卷拆捆带机器人系统与轨迹规划算法能够平稳完成捆带的拆剪与回收,为实际工程应用提供研究基础。