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打磨机器人-abb打磨机器人-华茂致远

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Moravec提出了用于双目视觉图像匹配的角点检测器,而Harris提出了用于图像匹配的Harris角点算子。21世纪初,出现了大量的相关方法。2001年,提出了一种数字相移阴影技术,它只拍摄一幅图像:参考光栅线在变形物体表面上的投影。通过在其平面内移动虚拟参考光栅来计算相移.2010年,穆罕默迪提出在物体表面投射莫尔光栅;物体表面形状的变化引起光栅条纹的相位变化,并且可以提取相位的特定变化以获得物体表面的三维信息.近年来,在工业机器人和打磨相关领域也有许多应用。













为了获得实际的材料去除量,主要的方法是采用离线或在线测量,建立数学预测模型。近年来,研究人员利用图像视觉对材料去除的估计进行了大量的研究。Joshi等人使用机器视觉方法来获取和识别抛光表面上的表面图像的纹理特征,并使用基于机器视觉参数的回归模型来评估表面粗糙度.王等采用二维卷积神经网络学习算法对材料去除方法进行监控,从视觉信号中提取颜色、纹理、形状等特征。这些特征构成二维特征矩阵作为输入参数,砂带打磨过程中的材料去除率作为输出参数。该方法可用于预测不同砂带规格和不同打磨参数的材料去除率,适用于典型工况下材料去除率的回归预测。







表示由传感装置获得的待抛光工件的数据模板;待抛光工件的局部模板特征;通过精细配准显示B在A中的位置。配准后便于磨具规划工件的加工路线,可以大大提高加工精度。高精度匹配对于自动打磨至关重要。

上述基于2.5D局部特征信息的打磨方法,深度方向精度较低,可用于加工精度要求不高的零件。使用局部信息抛光的缺点是需要额外的步骤来获得表面信息,并且像2D方法一样,这需要从单独的特定视点进行表示。