基于Kinect V2图像传感设备的智能喷漆系统*

林 森, 李文涛, 丁乃达, 唐延东

(1.中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室,辽宁 沈阳 110016；2.中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁 沈阳 110016；3.辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛 125105)

0 引 言

随着汽车维修业的快速发展,车漆表面维护及修理逐渐成为常见的汽车车身维修种类。漆面修复过程中需要多次喷漆,工作量繁重,因此具有图像传感设备的智能喷漆机器人系统研发工作显得极其重要。

近年来,国内外研究者致力于研发喷漆机器人轨迹优化方法。Chen H等人[1]在CAD模型基础上首次提出基于网络的喷漆轨迹规划方法,但对于复杂曲面,网络化的CAD模型很难识别数据特征。之后Chen H等人[2]再次利用CAD模型对工件表面网络化的喷枪平面进行分片处理,提出并验证片与片之间的有效连接算法。Andulkar M V等人[3]在离线喷漆轨迹规划的基础上提出增量式算法,对喷漆速度进行优化。张鹏等人[4]利用分片造型技术对大曲率曲面进行喷漆轨迹规划,并分析轨迹优化组合中存在的问题,奠定自动化喷漆系统的基础。虽然对不同表面特征的喷漆轨迹规划问题研究取得了一定成果,但喷漆系统仍存在目标区域点云数据不够准确,轨迹规划方法适用性较差等问题。

本文以Kinect V2相机为喷漆系统的图像传感设备,提出基于Sampson加权算子的随机抽样一致性算法(random sample consensus,RANSAC),剔除错误匹配点对,获得精度更高的车身划痕区点云；提出高效的点云切片生成算法,利用处理后的点云计算切片的数据坐标与法矢量,并通过插补算法将轨迹中各点连接起来,形成连续平滑的喷枪运动轨迹,实现喷漆作业。……