仪器仪表学报

作者：张 龙，赖惠鸽，杨玉坤，李少东，朱学军

单位：张 龙,1.宁夏大学机械工程学院,,赖惠鸽,1.宁夏大学机械工程学院,,杨玉坤,1.宁夏大学机械工程学院,,李少东,1.宁夏大学机械工程学院,,朱学军,1.宁夏大学机械工程学院,

关键词：喷涂生产线;三维视觉引导;深度学习;位姿估计;机器人控制

基金：国家自然科学基金(51765056)、宁夏大学研究生创新项目(CXXM202243)资助

因悬挂链运送喷涂工件难以严格定位,导致其下挂效率低下,提出一种基于3D视觉引导机器人进行喷涂件下挂的控制策略。通过实例分割网络Mask-RCNN进行训练推理,得到喷涂件实例MASK,获取经像素对齐并实例分割后的彩色图和深度图,利用相机内参重建喷涂件三维点云;离线生成喷涂件模板点云,在线生成喷涂件目标点云,经点云初始配准矫正喷涂件的位姿后,进而通过ICP精配准算法实现喷涂件位姿估计;在机器人视觉系统手眼标定之后,进一步通过5次多项式插值设计机器人关节平滑运动轨迹,控制引导机器人进行喷涂件下挂。实验结果表明,喷涂件位姿估计角度平均误差不超过10°,在Z移动方向上误差值平均为6.83mm,最小为0.02mm,且在仿真环境和现场环境可引导机器人实现喷涂件自主下挂。

来源：2023年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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