·696· 智能系统学报 第16卷 产。图8(c)、(d)分别为三维扫描重构图和机器人 采用双目三维扫描成像与视觉伺服融合控制的方 加工（机器人切割）路径视觉引导三维空间坐标 式，针对特定应用对象，有利于提高工业机器人 点。通过三维形态特征提取反映工件边界的特征 三维曲面空间的加工柔性。 点，NURBS拟合生成切割轨迹并进行视觉坐标系 转换到机器人基座坐标系的转换，通过逆运动学 求解，得到机器人一系列关节的角度，以此控制 激光切割机器人进行末端位姿修正。 (a)三维模块边界扫描控制点提取 +一1轴角度量() ·一4轴角度量() 。一2轴角度量() ·一5轴角度量(0 (a)注塑件三维扫描 150 一3轴角度量() 一一6轴角度量() 100 50 移+旋转》 0 参考图像 配准结果 浮动图像 50 100 -150 (b)双目图像ICP配准 -200 204056080100 (b)工业机器人关节角度变化量 图9三维模块边界扫描与机器人路径引导关节角度控 100 制曲线 0 8 Fig.9 3D module boundary scanning and robot path guide -300 沙o彩着 joint angle control curve y/pixel 3结束语 pixel (c)三维扫描图 本文以激光切割机器人视觉引导为研究背 景，为克服环境光照干扰、切割工件形状复杂以 及检测和控制精度低等问题，基于工业机器人手 眼协调控制理论，对机器人眼在外(Eye-to-hand) 1 视觉引导系统的设计和控制方法进行了研究，提 1500 2000 号高气汽号汽宫含 出了一种基于双目CCD激光扫描3D成像的眼在 wpixel 外(Eye-to-hand)TCP切割路径在线修正方法。首 (d切割路径提取 先，为提高机器人视觉引导控制点的提取精度， 图8注塑件三维形貌扫描与加工路径提取 研究了双目3D激光扫描成像目标工件空间点云 Fig.8 Three dimensional morphology scanning and ma- 坐标精确检测方法；其次，融合Eye-to-hand控制 chining path extraction on injection modeling object 特点和三维扫描成像系统结构，构建了一种机器 实验3通过FANUC6自由度工业机器人进行 人TCP运动轨迹在线视觉修正方法，并通过实验 了实验测试，基于双目三维扫描方式提取的三维 研究对文中所提方法进行了验证，文中方法同时 模块边界控制点对机器人工具中心点加工路径进 可应用于机器人混合多形状物料的识别、抓取与 行引导。图9所示为机器人完成切割路径引导后 分拣工作，提高机器人的工作柔性程度，对工业 各个关节的角度变化曲线。通过实验研究，证明 实际应用奠定了基础。产。图 8(c)、(d) 分别为三维扫描重构图和机器人 加工 (机器人切割) 路径视觉引导三维空间坐标 点。通过三维形态特征提取反映工件边界的特征 点，NURBS 拟合生成切割轨迹并进行视觉坐标系 转换到机器人基座坐标系的转换，通过逆运动学 求解，得到机器人一系列关节的角度，以此控制 激光切割机器人进行末端位姿修正。 参考图像 配准结果 平移+旋转 浮动图像 (a) 注塑件三维扫描 (b) 双目图像 ICP 配准 100 −100 −200 −300 0 1 800 1 600 1 400 1 200 1 000 800 800 700 600 500 400 300 200 100 0 600 400 200 0 y/pixel x/pixel z/mm (c) 三维扫描图 800 700 600 500 400 300 200 100 0 y/pixel x/pixel z/mm 1 −1 0 0 500 1 000 1 500 2 000 (d) 切割路径提取 图 8 注塑件三维形貌扫描与加工路径提取 Fig. 8 Three dimensional morphology scanning and ma￾chining path extraction on injection modeling object 实验 3 通过 FANUC6 自由度工业机器人进行 了实验测试，基于双目三维扫描方式提取的三维 模块边界控制点对机器人工具中心点加工路径进 行引导。图 9 所示为机器人完成切割路径引导后 各个关节的角度变化曲线。通过实验研究，证明 采用双目三维扫描成像与视觉伺服融合控制的方 式，针对特定应用对象，有利于提高工业机器人 三维曲面空间的加工柔性。 150 100 50 0 50 100 −150 −200 20 40 60 80 100 t/s 1 轴角度量 (θ) 2 轴角度量 (θ) 3 轴角度量 (θ) 4 轴角度量 (θ) 5 轴角度量 (θ) 6 轴角度量 (θ) 轴角度量 (θ)/(°) (b) 工业机器人关节角度变化量 (a) 三维模块边界扫描控制点提取 图 9 三维模块边界扫描与机器人路径引导关节角度控 制曲线 Fig. 9 3D module boundary scanning and robot path guide joint angle control curve 3 结束语 本文以激光切割机器人视觉引导为研究背 景，为克服环境光照干扰、切割工件形状复杂以 及检测和控制精度低等问题，基于工业机器人手 眼协调控制理论，对机器人眼在外 (Eye-to-hand) 视觉引导系统的设计和控制方法进行了研究，提 出了一种基于双目 CCD 激光扫描 3D 成像的眼在 外 (Eye-to-hand)TCP 切割路径在线修正方法。首 先，为提高机器人视觉引导控制点的提取精度， 研究了双目 3D 激光扫描成像目标工件空间点云 坐标精确检测方法；其次，融合 Eye-to-hand 控制 特点和三维扫描成像系统结构，构建了一种机器 人 TCP 运动轨迹在线视觉修正方法，并通过实验 研究对文中所提方法进行了验证，文中方法同时 可应用于机器人混合多形状物料的识别、抓取与 分拣工作，提高机器人的工作柔性程度，对工业 实际应用奠定了基础。 ·696· 智 能 系 统 学 报 第 16 卷