基于机器视觉自动定位折弯机研究

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针对国内钣金折弯工艺和折弯设备,不同尺寸形状的折弯工件须由不同特定的模具进行加工,且具有利用率不高、折弯精度低、效率低等特点。在现有折弯机功能基础上,对传统钣金折弯工艺设备进行技术改造和技术创新,开发出一套基于机器视觉的高精度自动定位折弯机系统,运用机器视觉识别技术实现钣金加工过程中自动定位,去掉繁杂的钣金加工过程中的特定模具,利用视觉图像处理实现钣金加工过程中的精确定位自动加工。具体研究内容如下:(1)通过对比几种常用的钣金折弯方案的优缺点,结合实际要求,设计了一套全自动折弯设备。根据折弯方案完成了折弯机总体结构设计,由折弯机构提供的折弯力计算选型伺服电机作为驱动力。对搭建的机器识别系统,根据折弯机相关的技术参数的完成了视觉系统上相机、镜头、光源等主要设备的选型。(2)对采集的冰箱薄板工件图像进行一系列预处理操作。采用加权平均法对图像进行灰度化处理,根据三种传统滤波算法对得到的灰度化图像进行降噪处理,结果显示中值滤波效果最好。图像结果经二值化变换后结合先闭后开操作得到的冰箱薄板前景和背景分离,有效地解决了被测物件的残影和图像中的暗斑。(3)对经过预处理后的薄板图形进行边缘检测,运用Canny、Sobel、Roberts、Prewitt四种算子分别对图像进行边缘提取,比较几种边缘检测算子分别处理经预处理之后的薄板图像,Canny算子处理后的图像能够更好地反映图像的边缘信息。并将通过边缘检测的图像采用最小二乘法对薄板的边缘直线拟合,找到边缘与模板边缘信息之间的偏差,计算出偏差的角度。(4)为了提高薄板自动定位的精度,对机械手进行手眼标定实验。建立Eye-to-Hand视觉系统手眼标定模型,规划标定板的运动空间,采用张正友标定方法分析相机模型,确定相机标定流程,完成图像像素坐标和机械手的世界坐标之间的相互转换,由相机标定实验得出:将7*5黑白正方形相间连接组成的棋盘标定板以14中不同放置方位组成标定模板作为标定对象,识别出的每幅图中13个内角点总体平均误差像素为0.0962,满足相机标定精度要求。视觉系统手眼标定以两种不同位姿的薄板工件为对象,提取中心点坐标,与经手眼标定后的测量坐标之间的误差小于1mm,满足标定精度要求。(5)结合机器视觉和研发的折弯样机,分别以搭载机器视觉的自动定位折弯样机和未搭载机器视觉的传统折弯机为试验基础,以数量为100,尺寸为600mm×300mm,折边尺寸为50mm的冰箱薄板工件作为对象,分为五组试验,每组20块薄板,试验得样机设备的平均达标率为99.00%,明显高于传统折弯机的成型达标率,满足工业要求。
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