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DSP在机器人焊接中应用系统的开发 总被引:2,自引:2,他引:0
本文介绍了ADI公司生产的ADSP21160芯片的一种加载方法,即EPROM加载,同时介绍了这类芯片的应用开发流程,硬件的连接图,包括单片和多片两种情况,然后在该方法下采用单片ADSP21160利用其实时性、高速性的特点对机器人焊接过程中的图像进行处理,并进行了仿真,结果证明采用了ADSP21160进行图像处理的爬行式智能机器人焊接系统加快焊接进程,相应的也改善了焊接效果,这对减小焊接机器人的体积以及智能化、高集成化有很重要的意义,同时提高了焊接机器人的抗干扰性能。 相似文献
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设计了一种视觉传感器同时采集熔池和焊缝轮廓, 并提出一种基于视觉注意机制的机器人厚板焊接焊缝轮廓的提取方法. 该方法以图像的亮度信息和方向信息作为初级视觉特征,并以焊缝图像作为亮度特征图,把对焊缝图像进行膨胀处理再进行Gabor滤波的结果作为方向特征图. 对上述两种特征图进行显著性度量,然后对度量结果进行自适应特征融合获取综合显著图,并对其进行阈值分割和最近邻聚类. 结果表明,最后在所有类别中以成员数最多的类所覆盖的区域作为最先被注意的区域,而其包含的数据即为焊缝轮廓信息. 相似文献
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遍历经阈值处理后的焊缝图像,搜索第一个样本数据作为第一个聚类的初始元素.以欧氏距离作为阈值距离T,计算以后搜索到的样本与当前聚类最后一个元素的距离t.如果该距离t<T,则计算其与之前所有聚类的最短距离t’,同时记下所在的类c.如果t’<T,则一方面合并当前聚类和聚类c;另一方面用最近邻法对该样本归类;如果t>T,则计算其与所有类的最短距离t”,同时记下所在的类c',如果t"<T,则把该样本归为c’类,否则就开新类.该算法对机器人水下焊接焊缝图像的数据进行分类,可以准确提取V形焊缝数据,有助于自动获取待焊位置的坐标. 相似文献
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机器人自动化焊接中焊枪三维偏差的提取是实现自动纠偏的前提.薄板机器人MAG对接焊接中对试件开坡口,试验中利用被动视觉传感器采集焊缝图像.通过调整滤、减光组合使得同一帧图像中出现稳定的电弧区域、坡口边缘线和缝隙接头线.设计有效算法直接提取缝隙接头线.以电弧区域的几何中心反馈焊枪位置,设计有效算法在缝隙接头线上确定焊枪当前跟踪位置,并借助视觉标定技术将其转换为世界坐标.利用用户软件系统从机器人控制系统中获取焊枪在世界坐标系下的坐标及转换后的坐标.结果表明,文中算法可以有效获取焊枪的三维偏差. 相似文献
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介绍了V型焊缝图像识别中一种阂值自动选取的算法及其实现.该算法选取一个5x5窗口区域.在这个窗口中制作4个五边形、4个六边形、1个正方形共9种形状的滑动窗口模板.5x5窗口以列的形式在图像上滑动时分别计算每个窗口区域内灰度值的方差,然后找出最大方差,同时获取方差最大区域内的平均灰度值.依此方式获取每列方差最大的区域,相应的便可获得每列方差最大处的灰度平均值,最后选取所有灰度平均值中最大的一个作为阈值.通过对陆地上焊接各种焊缝图像和水下焊接V型焊缝图像的处理效果表明,该算法可用于V型焊缝中心点的提取. 相似文献
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利用贝叶斯最小概率决策寻找V形焊缝左右边的数据点,即以一个特征观测量x1表示从左向右连续的高度位置逐渐降低的25个以上的白点,满足这一特征数据的概率大约为0.3,且以W1表示V形焊缝左边数据的类.连续扫描高度为20个像素、宽度为30个像素的小区域,为简单起见,以该区域内获得的白点数除以30作为x1的类条件概率密度,通过计算x1关于w1的后验概率,如果大于0.8,则把这些点归为V形焊缝的左边这一类别,从而对左边采用最小二乘法进行拟合,同理对V形焊缝右边的数据进行识别,并进行拟合. 相似文献
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设计了一套基于激光器的视觉系统,该系统利用激光器作为辅助光源,同时利用复合滤光片进行滤光,由CCD采集图像.设计了一种基于最大灰度平均值及其改变量的二维输入、一维输出模糊处理器,能自动获取每个3×3列区域的局部阈值,二值化后单独求取焊缝图像中每个光斑的平均高度,提出基于贝叶斯最小概率模式识别对V形焊缝的左右边进行分类,通过准确分类获得V形焊缝左右边的平均高度,以此高度为基准,结合焊缝深度的特征可以在空域上最大限度去除强光斑形成的干扰数据;最后用分类获得的数据对焊缝的左右边采用最小二乘法进行拟合,可以准确获取焊缝中心位置的坐标. 相似文献
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焊缝跟踪是机器人自动化焊接的核心技术,而厚板焊接中准确提取用于检测焊缝轮廓的激光条纹技术是实现自动跟踪的关键技术之一。根据同一帧焊缝图像中同时采集了熔池区域和激光条纹的特点,提出采用多区域多方向Gabor滤波的方法获取焊缝图像多方向特征图,然后采用基于局部区域灰度均值最大法消除背景干扰,最后利用连通域法消除因激光条纹轮廓检测缺口而产生的干扰。通过图像处理试验验证了算法的有效性,为厚板焊接的实时跟踪打下基础。 相似文献