一、自动弧焊的实时路径修正（论文文献综述）
朱钊伟[1]（2021）在《弧焊增材制造运动系统建模与轨迹跟踪控制算法设计》文中指出
郑德阳[2]（2021）在《基于激光视觉传感机器人控制系统的多层多道智能弧焊》文中研究说明在智能化工业生产中,焊接机器人一直被广泛应用于中厚板多层多道自动化焊接领域。但由于工件定位精度、加工精度以及焊缝余高变化等因素的影响,传统的机器人“示教—再现”方法很难适应焊缝位置、焊道空间尺寸的变化。因此,使焊接机器人能够在示教前提下,根据焊缝位置变化修正焊枪轨迹、根据焊道空间尺寸变化智能调整焊接工艺参数,是保证中厚板多层多道自动化焊接质量的先决条件之一。本文以低碳钢轴与法兰盘单边V形坡口多层多道焊接为例,开发了一套基于激光视觉传感技术的机器人智能弧焊系统。主要工作包括:分析传感器工作原理,设计一款具有检测焊缝位置、测量坡口宽度和深度功能的激光视觉传感器,确定传感器的使用参数和检测精度。分析图像处理方法和不同边缘提取算子的处理结果,设计图像处理算法,实现对焊缝图像特征曲线的有效提取以及焊缝特征点的精准识别。规划焊枪运动轨迹,设计打底焊、填充摆弧焊、盖面焊三种焊接方式。确定焊接速度、送丝速度、电流电压等常规焊接工艺参数,在此基础上,根据焊道空间尺寸变化,为填充摆弧焊接设计不同的摆焊工艺参数、为盖面焊接设计不同的送丝速度。完成激光视觉传感系统与机器人系统之间的I/O通讯,设计机器人焊接程序,使机器人能够根据检测到的焊缝位置偏差进行焊枪轨迹修正;根据检测到的焊缝余高及坡口宽度信息,在摆弧焊接过程中智能调整摆焊工艺参数、在盖面焊接过程中智能调节送丝速度。实验结果得到,传感器距离工件的使用高度范围在60～85 mm之间,分辨率为0.0568 mm/pixel,视野范围为28.4 mm×21.3 mm,检测精度为0.126 mm,系统响应时间在60 ms以内。对比焊缝实际偏差与修正结果、测量焊缝截面尺寸,结合焊缝余高变化的最小修正值,得到该系统的修正误差小于0.4 mm。观察实际焊接工艺参数变化、分析焊缝形貌,最终表明,此智能弧焊系统能够使“示教—再现”型焊接机器人在轴与法兰盘单边V形坡口多层多道焊接中,获得良好的焊缝成型质量。
赵淘[3]（2021）在《基于数控等离子增材制造的复杂结构件路径规划方法研究》文中认为电弧熔丝增材制造技术是通过熔化同步供给的金属丝材,在基板上逐层沉积制造金属零件的一种快速成形技术。与传统制造方法相比,电弧增材制造具有装置简单,生产周期短,材料利用率高,制造成本低的优点,尤其适用于中等复杂程度大尺寸金属构件。采用正交试验法确定了等离子弧增材制造最佳工艺参数区间,通过建立焊缝尺寸预测模型可以得到不同焊接参数下的熔宽及余高,预测余高值可用于STL模型分层算法,预测熔宽值可用于复合路径规划算法;分析了相邻焊缝搭接距对多道焊缝成形质量的影响,搭接不足上表面易出现凹坑,搭接过多上表面为倾斜平面,确定了多道焊缝最佳搭接距;研究发现当相邻焊缝拐点处的夹角度数小于58.65°时,拐点处易出现孔隙缺陷,提出拐点路径修正方法提高成形质量。针对具有复杂几何特征的二维轮廓提出往复直线路径和轮廓偏置路径相结合的复合路径规划方法,该方法克服了单一路径成形质量差的缺点,同时具有往复直线路径成形能力强、轮廓偏置路径几何还原度高的优点。分析了复合路径规划方法中内外轮廓判定方法、凹凸点判定方法、偏置点计算方法及交点坐标计算方法等关键问题数学原理;优化了轮廓偏置路径和往复直线路径之间的搭接距离,可有效避免不同类型路径搭接时出现的孔隙。为了减少反复起熄弧对成形质量的影响,采用不熄弧不送丝且焊接电流小于80A的快速移动方法。分析了边缘焊缝材料短缺区域对多层多道构件成形精度的影响,研究发现材料短缺区域会使多层多道构件的中间部位和边缘部位出现高度差,即塌陷现象。随着沉积层数的增加,塌陷现象逐渐从构件边缘向中间部位延伸,使构件上表面呈现为圆弧形;通过建立边缘焊缝重叠模型得到边缘焊缝高度下降后的实际高度,提出随形边缘高度差补偿法消除材料短缺区域。分别采用不同的路径规划方法和工艺参数进行两组验证试验,试验结果表明,高度差补偿法消除了材料短缺区域对构件成形精度的影响,具有较高的可行性及实用性。分析了STL模型的数据格式,选用ASCII格式进行数据处理,实现了基于STL模型的等厚度分层算法;开发了集STL模型读取、焊缝尺寸预测、等厚度分层、复合路径规划及G代码导出于一体的路径规划软件,并设计了操作便捷的GUI界面;进行了三组复杂构件的成形试验,制件成形质量较好,成形尺寸达到预期目标。
李想[4]（2020）在《基于机器视觉的工件边缘加工轨迹生成与机器人运动规划研究》文中进行了进一步梳理沿工件边缘的加工是制造中一类重要的工艺,典型任务如弧焊,对边缘的打磨,沿边缘的喷涂等,其加工过程均需要加工工具末端沿工件的边缘并与其保持一定的角度运动。对于越来越多的小批量,短周期的生产需求,基于机器人示教的生产方式需要占用大量编程时间,利用传感器对边缘进行笛卡尔跟随的方法受影响于关节极限及避障与奇异等问题,而现有的机器人全局加工路径生成方法则往往对CAD文件有很强的依赖。且对于一些待加工工件的一致性不高的低成本生产场景,直接使用预生成的固定路径会对边缘加工质量产生影响甚至损坏工具,这给机器人自动化生产在这些场景中的应用带来一定困难。本课题针对小批量,短周期,低成本的生产场景,通过采集物体的点云对其形状进行描述,对相关的边缘识别与工具生成,物体姿态估计,机器人运动规划等内容进行了深入研究,构建了一套能够实时适应工件摆放位置及几何形状差异的机器人加工全局路径规划系统。本文的主要研究内容包括:1.基于点云对工件表面几何信息进行描述,通过曲率信息分割边缘区域,并利用局部特征精确提取边缘线,并对物体角点位置进行提取,最终通过图形交互界面生成轨迹模板。在加工时通过工件姿态估计结果,分割出模板邻近区域提取边缘线与角点,并通过模板信息与角点匹配生成实时加工路径。2.基于RGB-D相机对工件进行姿态估计。利用基于自视的标定算法对机器人视觉系统进行快速粗标定,为精标定提供良好初值。在此基础上利用几何信息对工件点云进行匹配,实现6D姿态估计。3.机器人运动规划。为了充分利用加工工具可以绕轴旋转的特性,使用工具空间离散化结合图搜索生成加工路径。对于加工前后机器人往返于拍照姿态的动作,则提出基于机器人自由构形空间估计的规划算法以快速获取结果。
李文飞[5]（2020）在《机器人相贯线焊缝焊接轨迹规划方法研究》文中研究表明焊接机器人已逐渐成为自动化生产线上的重要组成部分,现今应用的焊接机器人以点焊为主,依靠人工示教及离线编程完成焊接任务。由于复杂轨迹的机器人弧焊示教编程较为困难,且存在焊枪末端抖动、速度波动以及轨迹规划过程中出现的奇异点等问题,使得弧焊机器人应用的广泛性相对较低。开展弧焊机器人轨迹规划和优化方法的研究对机器人弧焊的实际应用具有较大的现实意义。本文以圆管相贯线焊缝为研究对象,开展下列研究:（1）根据给出的相贯线焊缝原始点数据,使用NURBS曲线拟合焊缝曲线,并采用迭代的方法确定满足轮廓误差的最少控制点个数。提出一种低速度波动率的插补点参数求解方法,采用一阶泰勒公式求解下一个插补点,通过牛顿法迭代减小速度波动率,避免了复杂的高阶求导并满足给定速度波动率要求。给出一种焊枪姿态规划方法,利用理论相贯线模型进行焊枪姿态插补,根据理论相贯线与实际焊缝的偏差对求得的焊枪姿态进行了修正。使用Matlab软件对所提方法进行仿真验证。结果表明,该方法得到的焊缝曲线可以满足轮廓误差,插补点及焊枪姿态也均满足要求。（2）根据所研究ABB IRB1410型机器人的结构及尺寸,使用D-H法建立机器人运动学模型,同时推导出机器人逆运动学封闭解的求解方法。在此基础上,针对机器人关节角活动范围、奇异点位置等逆解限制条件,设计机器人的逆解筛选方法。在Matlab中建立IRB1410机器人运动学模型,并编写机器人逆运动学封闭解法以及逆解筛选方法的Matlab程序,利用Robotic Toolbox工具箱验证方法的正确性。（3）考虑机器人焊接作业的实际条件,进行机器人相贯线焊缝焊接工件布局问题的求解。以机器人能耗及机器人可操作性为优化目标,以机器人关节运动范围、关节速度范围、奇异点、机器人工作空间范围为约束条件,建立工件布局问题的数学模型。基于遗传算法设计工件布局问题的求解方法流程,在Matlab中编写相关程序,完成工件布局问题的求解,验证工件布局优化问题数学模型及求解方法的正确性。（4）在Robot Studio软件中建立模拟实际的机器人工作单元,根据前文中获取的机器人逆解数据编写Rapid程序并运行,记录运行时机器人六轴位移数据和TCP轨迹。仿真结果表明焊缝曲线构建、机器人建模和求解工作的正确性。在对管件进行预处理的基础上,进行机器人焊接实验。实验结果表明本文所设计的机器人相贯线焊缝焊接轨迹规划方法可用于实际的机器人焊接任务中。
夏楠[6]（2020）在《刀盘部件焊接机器人工作站设计与实现》文中认为刀盘部件作为盾构机的重要组成部分,是复杂结构厚板焊接工艺产品。近年来,随着我国轨道交通事业的快速发展,盾构机及其刀盘部件的市场需求日益增大。针对目前刀盘部件人工焊接效率低下、质量难以保证、自动化焊接生产实际应用较少等问题,本文根据济南重工省级重点研发项目《盾构机超厚板复杂大型结构件焊接机器人系统》,设计和研发刀盘部件焊接机器人工作站。论文的主要工作如下:1.焊接工作站机械结构整体设计。针对刀盘部件由人工焊接改为机器人焊接的设计需求与工作流程,研究并制定了 6自由度弧焊机器人、2自由度U型变位机与3自由度旋转吊臂构成的1 1自由度焊接工作站机械结构方案,给出了焊接工作站整体布局。2.焊接工作站焊接方案设计。针对刀盘部件焊接质量要求进行焊接工艺选择,采用MAG焊实现厚板多层多道焊接,通过焊接配套设备及DeviceNet通信研究,合理规划了焊接工艺时序,保证焊接质量可靠。3.焊接工作站控制系统设计。结合集散控制系统（DCS）理念,设计了一套完备的焊接工作站控制系统硬、软件及上位人机交互界面方案:以西门子S7-1200PLC作为控制器,规划并配置了控制系统的通信架构,研究了焊接工作站I/O点分配及电气原理图,编写了 PLC、机器人端的控制程序,完成了 HMI、PC端的上位人机交互界面的设计。4.焊接工作站基于视觉的焊接自适应控制。本文研究的焊接自适应控制是闭环焊缝传感、开环焊道规划相结合的复合控制。首先,建立了基于主动视觉技术的焊接工作站焊缝传感精确数学模型;其次,为获取焊接特征点三维坐标,通过研究PnP问题直接线性变换求解算法,提出了一种逆PnP问题的线结构光立体视觉算法,该算法无需借助标定工具便可实现焊接视觉二维图像坐标至机器人三维基坐标的解算,同时给出了提升算法精度的三个具体实施方式;再次,研究并提出了一种焊道规划自适应控制策略,实现了刀盘部件分层焊接自适应控制:最后,对基于斜率法的焊接特征点识别算法进行优化,提升了焊接自适应控制精度。刀盘部件焊接机器人工作站实现了以刀盘部件为代表的厚板自动化焊接作业,经过长期运行及反复测试,本文设计的焊接工作站现已通过企业内部验收:整体运行稳定、焊接质量可靠、用户反馈良好,有望在近期投入生产使用。
李鹏[7]（2020）在《基于激光位移传感的六轴机器人焊缝跟踪关键技术研究》文中认为焊接的自动化程度对智能制造的发展起重要影响,基于焊缝跟踪技术搭载弧焊机器人完成焊接自动化是近年来的热门研究课题。本文针对激光视觉传感图像处理困难和三轴焊接机器人焊接路径单一等问题,基于激光位移传感器搭载六轴弧焊机器人完成焊缝跟踪,具体研究内容如下:对智能化机器人焊接系统硬件组成进行设计并选型,利用Hampel算法进行异常点的识别,基于Ljung L方法做异常点的替换,并采用MATLAB的集成函数smooth作滤波后采样数据集的平滑处理。基于刚体运动学理论,以齐次阵变换过程替代刚体位姿变换过程,建立了波纹板拐点弧长数学模型,并在6轴机器人建模时,利用D-H法表示了6轴机器人关节坐标系,在上述内容的基础上,分析了6轴机器人运动学正向、运动学逆向运动过程,进行了求解运算。在6轴机器人运动学模型的基础之上建立了激光位移传感器扫描波纹板拐点后焊枪位姿纠偏的数学模型,并求解了跟踪纠偏后6轴机器人焊枪坐标系相对于基坐标系的变换矩阵,结合波纹板拐点的特点,根据传统BA算法,提出了新型全局导向反向自适应算法（Globally-oriented backward adaptive bat optimization algorithm,GBABOA）,并通过LABVIEW结合新型全局导向反向自适应算法对该模型求解,得出了焊缝跟踪整体偏差仿真图,基于整体偏差仿真图依次向坐标系平面正投影分别得到了焊缝跟踪左右偏差仿真图与高低偏差仿真图,仿真结果表明波纹板相邻两波段焊缝的横向偏差结果为±0.34mm,纵向偏差结果为±0.16mm,并对波纹板的偏转角度进行采样结果为-1.15°～﹢0.92°。针对该系统设计了波纹板相邻波段焊缝轨迹与直线焊缝轨迹的跟踪试验,利用同等试验条件系统是否正常运行作对比,试验结果表明该系统可以实现波纹板相邻波段与直线焊缝的自动跟踪焊接试验,系统运行稳定、精度高、焊缝成型好满足了试验预期效果。
何磊[8]（2020）在《面向船厂管子车间柔性制造的生产控制优化方案研究》文中研究指明船舶在建造过程中需要生产成千上万根管子,且管子的材质或形状各异,工艺要求也不尽相同,因此管加工车间生产资源的规划和调配具有很大的柔性,很难对其进行统一化批量生产。船用管子的加工过程实际上是一种柔性制造过程。柔性制造的核心内涵是对柔性生产资源的高效配置,使生产力的利用率达到最大化,从而避免在生产过程的各个环节中出现不必要的浪费。这就需要对管子在多道工序上加工及车间生产各环节的协调运作进行有效而合理的安排。一般来说,调度排产是对柔性生产资源优化配置的最主要手段;生产控制系统是控制生产节拍,保障柔性制造过程顺畅运作的生产管理方式。本文结合船厂管子车间柔性制造的特点,从船厂管子混合流水线车间调度系统优化和生产控制系统优化两方面考虑,构建一体化的生产控制优化方案,以实现生产资源的优化调配、生产过程的高效运作。论文主要工作内容如下:（1）分析了柔性生产环境下船厂管子车间调度问题以及生产控制系统的理论意义和研究方法。从船厂管子车间实际运用的角度探究了调度排产系统与生产控制系统现状,并在此基础上提出采用一体化的生产控制优化方案以协调船厂管子车间各生产环节,对生产资源进行优化配置,对生产流程进行优化控制,从而实现对各生产性能指标的优化;（2）针对船厂管子混合流水线车间管件最大完工时间最小化和管件总流经时间最小化的调度需求设计了一种Memetic算法优化管件的调度排序。分析了管件总流经时间最小化对加快完工管件的分拣以及压力试验等后序工作的实际意义。采用C++语言编程,对不同规模的实例进行仿真测试,验证了算法的有效性;（3）分析了管子车间调度过程的实际需求,针对管子车间柔性制造的特点,围绕系统需求分析、系统总体架构、功能模块设计以及数据库结构设计四个方面构建并开发了一款能满足管加工静态调度和动态调度需求的船厂管子车间调度系统。改善了以往管子车间调度系统针对性不足、功能单一以及可操作性不强等典型问题;（4）分析了CONWIP控制系统的优缺点,以船厂管子混合流水线车间为例,对CONWIP控制系统进行了改进,并结合DOE理论运用仿真软件验证了新控制系统在降低产品平均生产周期、提高产品产出速率以及维持各工位负荷平衡等方面的有效性。
胡泊[9]（2020）在《集箱管座自动焊的焊道轨迹规划系统的研究》文中研究指明在电站锅炉制造过程中存在大量管管相焊的马鞍型焊缝。因其结构的特殊性多由手工焊接方式焊接,难以满足企业质量和效率对焊接的需求。因此,开发适用于此类焊缝的自动化焊接系统并实现焊接作业的自动化,对于制造企业提高生产效率和产品质量、降低能耗有着重要的意义。本文设计了集箱管座机器人自动焊接系统,并重点研究了集箱管座自动化焊的马鞍型焊道轨迹规划算法。通过对集箱管座焊接需求和工艺特点分析,进行产线功能设计,构建了以焊接机器人为核心,辅以现场各种传感器和信息管理系统的集箱管座智能焊接系统。系统地研究了相应6轴工业机器人的数学模型、正逆运动学算法、轨迹插补算法,并在此基础上构建了机器人路径仿真平台。运算结果与真实机器人进行了对比分析,最大误差满足企业精度要求。结合集箱管座焊接的工艺特点和坡口结构特点,论文研究了机器人多层多道焊接路径和工艺规划的算法。通过对坡口三维路径规划,从而实现多层多道焊的焊道轨迹规划的功能,并在此基础上应用于机器人焊接多层多道自动规划软件系统。系统可根据坡口的参数和工艺要求自动计算出焊接参数、焊枪路径等信息,并生成机器人可执行的程序,提升编程的效率。最后搭建了焊接机器人试验工作站,并进行多组集箱管座焊接试验。试验结果表明,该套规划系统可以很好地完成集箱管座马鞍型焊缝自动焊接任务,焊接质量良好,焊接效率提升,具有应用价值。
贾振威[10]（2020）在《基于结构光立体视觉的相贯线焊缝实时跟踪焊接》文中提出管道焊接件被广泛地应用于现代工业制造和国家支柱性产业中,自然而然地,组成管道焊接件重要组成部分的相贯管道也被得到大量应用。然而,由于空间相贯管道焊接时焊缝难以定位及焊枪姿态难以规划等问题,依然依靠于手工焊和传统的机器人示教-再现和离线编程等存在诸多弊端的焊接方式。因此,对相贯线焊缝的自动化及智能化焊接的研究,具有较大的科学研究及工程应用价值。本文利用单目线结构光立体视觉传感器与工业机器人相结合的方法,对相贯线焊缝实时跟踪焊接技术进行研究。首先,针对相贯线焊缝定位问题,对机器人Eye-in-Hand立体视觉传感器系统中摄像机标定、手眼标定和线结构光平面标定等方案进行研究。通过对视觉系统的设计及现有标定方法的研究,组合选取出一种以“棋盘格&激光条纹”混合图像为基础的整体视觉系统标定方案,相对减少了标定耗时,且较大程度上避免了操作误差、随机误差以及手眼标定和结构光平面标定之间的累计误差,具有较高精度。其次,针对相贯线焊缝激光条纹图像中焊缝特征点提取问题,对计算机图形学和图像处理算法等进行研究。在无弧光环境下,通过RGB颜色空间识别、二值化、连通域滤波、形态学膨胀和骨架化等传统图像处理算法提取出激光条纹的中心线特征,再利用提出的拟旋转特征点检测算法识别出焊缝特征点图像坐标信息。在弧光环境下,由于激光条纹被弧光及飞溅噪声所遮挡,传统图像处理算法无法提取出激光条纹特征点信息,因此提出自适应扩展卡尔曼滤波与时空上下文目标跟踪相结合的算法对弧光环境下焊缝特征点进行有效提取。然后,针对相贯线焊缝实时跟踪焊接时焊炬的路径规划和焊枪的姿态控制等问题进行研究。通过提出的扩圆弧长算法提取出激光条纹上的姿态控制点,结合提取出的焊缝特征点,再利用提出的三点原则实时建立相贯线焊缝焊接时的焊枪坐标系,建立机器人与相贯工件的联系。在多分段焊接方案下,再通过实时规划控制移动焊枪的步长及其姿态,保证焊枪焊接时的平稳性和精度,完成对焊枪运动路径及其姿态的实时规划,实现“实时扫描处理规划焊接”的焊接方案。最后,针对相贯线焊缝跟踪系统焊接实时性问题,对摄像机-计算机-机器人之间的数据通信传输方案及整个系统架构进行研究。通过利用TCP/IP Socket套接字通信原理,提出“三线程”式架构设计方案,通过线程间CPU周期的微细划分,对焊缝特征点的提取及机器人末端位姿的数据进行并行处理,保证了跟踪焊接时某一时刻机器人末端位姿数据与所采集到的焊缝图像的一致性,确保了机器人Eye-in-Hand立体视觉系统实时定位测量的精确性。除此之外,为了方便整个相贯线焊缝跟踪系统的操作性,开发出了人机交互的图形用户界面。最终,对相贯线焊缝跟踪系统进行了焊接实验,并对实验结果进行了分析验证,表明该相贯线焊缝实时跟踪焊接系统具有较好实时性、平稳性、精确性和适应性。
二、自动弧焊的实时路径修正（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、自动弧焊的实时路径修正（论文提纲范文）
（2）基于激光视觉传感机器人控制系统的多层多道智能弧焊（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 焊缝跟踪技术的发展及研究现状 |
| 1.2.1 发展概况 |
| 1.2.2 焊缝跟踪传感器的作用及分类 |
| 1.2.3 激光视觉传感器的发展现状 |
| 1.2.4 焊缝图像处理的研究现状 |
| 1.2.5 焊缝跟踪的实现方法 |
| 1.3 中厚型结构件自动化焊接的研究现状 |
| 1.3.1 多层多道焊接轨迹规划的研究现状 |
| 1.3.2 多层多道焊接工艺规划的研究现状 |
| 1.3.3 多层多道激光视觉传感技术的研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 实验流程设计与智能弧焊系统组成 |
| 2.1 实验流程设计 |
| 2.1.1 打底焊实验流程设计 |
| 2.1.2 填充摆弧焊实验流程设计 |
| 2.1.3 盖面焊实验流程设计 |
| 2.2 智能弧焊系统组成 |
| 2.3 激光视觉传感系统的组成与设计 |
| 2.3.1 传感器结构设计 |
| 2.3.2 工控机设计 |
| 2.3.3 图像采集卡 |
| 2.4 焊接机器人系统的组成 |
| 2.4.1 安川机器人 |
| 2.4.2 焊接设备 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 传感器标定与焊缝图像处理 |
| 3.1 激光视觉传感器的工作原理 |
| 3.2 视觉标定 |
| 3.2.1 传感器标定 |
| 3.2.2 机器人手眼标定 |
| 3.3 焊缝图像处理 |
| 3.3.1 图像二值化处理 |
| 3.3.2 图像后处理 |
| 3.4 像素差标定 |
| 3.5 传感器精度检测 |
| 3.5.1 焊缝横向位置检测 |
| 3.5.2 焊缝纵向位置检测 |
| 3.5.3 坡口宽度检测 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多层多道智能弧焊控制设计 |
| 4.1 机器人I/O通讯 |
| 4.2 焊接轨迹规划 |
| 4.3 打底焊的控制设计 |
| 4.3.1 确定打底焊接工艺参数 |
| 4.3.2 焊枪轨迹修正的程序设计 |
| 4.4 填充摆弧焊的控制设计 |
| 4.4.1 填充摆弧焊的焊前检测 |
| 4.4.2 确定摆弧焊接工艺参数 |
| 4.4.3 调整摆焊参数的程序设计 |
| 4.5 盖面焊的控制设计 |
| 4.5.1 盖面焊的焊前检测 |
| 4.5.2 确定盖面焊接工艺参数 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 智能焊接实验 |
| 5.1 焊前准备 |
| 5.2 打底焊接实验 |
| 5.3 填充摆弧焊接实验 |
| 5.4 盖面焊接实验 |
| 5.5 焊缝分析 |
| 5.5.1 焊缝形貌分析 |
| 5.5.2 焊缝截面分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士期间研究成果 |
（3）基于数控等离子增材制造的复杂结构件路径规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 电弧熔丝增材制造国内外研究现状 |
| 1.2.1 工艺参数优化 |
| 1.2.2 路径规划方法 |
| 1.2.3 熔丝增材装备研发 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 等离子增材制造工艺参数优化 |
| 2.1 数控等离子增材制造系统 |
| 2.2 成形工艺试验 |
| 2.3 熔宽余高神经网络预测模型 |
| 2.3.1 BP神经网络的数学原理 |
| 2.3.2 焊缝尺寸预测模型的建立 |
| 2.4 多道焊缝最佳搭接距 |
| 2.5 拐点搭接路径修正方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 单层多道复合路径规划方法 |
| 3.1 单一路径规划方法 |
| 3.2 复合路径规划方法 |
| 3.2.1 内外轮廓的判定 |
| 3.2.2 偏置点的计算方法 |
| 3.2.3 往复直线路径生成方法 |
| 3.3 偏置距离优化方法 |
| 3.4 确定过渡路径工艺参数 |
| 3.5 试验验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 多层多道成形路径优化方法 |
| 4.1 材料短缺区域对成形质量的影响 |
| 4.1.1 建立多层多道理想搭接模型 |
| 4.1.2 求解边缘焊缝高度下降值 |
| 4.1.3 随形边缘高度差补偿法 |
| 4.2 高度差补偿法试验验证 |
| 4.2.1 块体成形试验结果与分析 |
| 4.2.2 环状构件成形试验结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 增材制造路径规划软件及成形试验 |
| 5.1 路径规划软件总体设计 |
| 5.1.1 三维模型的建立与读取 |
| 5.1.2 基于STL模型的等厚度分层算法 |
| 5.1.3 输出数控加工程序 |
| 5.1.4 图形用户界面 |
| 5.2 复杂结构件成形试验 |
| 5.2.1 平衡结构件成形试验 |
| 5.2.2 多边形实体结构件成形试验 |
| 5.2.3 张紧器结构件成形试验 |
| 5.3 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）基于机器视觉的工件边缘加工轨迹生成与机器人运动规划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 点云边缘提取 |
| 1.2.2 基于机器视觉的物体 6D姿态估计 |
| 1.2.3 机器人运动规划 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 研究目标与内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 基于点云的工具轨迹生成 |
| 2.1 离线模板生成 |
| 2.1.1 交互界面设计 |
| 2.1.2 点云的预处理 |
| 2.1.3 边缘点提取 |
| 2.1.4 边缘点连接 |
| 2.1.5 加工轨迹生成 |
| 2.2 在线轨迹生成 |
| 2.2.1 目标区域分割 |
| 2.2.2 自动轨迹生成 |
| 2.3 验证性测试 |
| 2.3.1 轨迹参数调整 |
| 2.3.2 多种物体边缘识别测试 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于 3D视觉的工件位姿估计 |
| 3.1 相机的手眼标定 |
| 3.1.1 基于自视的机器人外参粗标定 |
| 3.1.2 基于点云的无模型外参精标定 |
| 3.2 待加工区域的三维重建 |
| 3.3 物体 6D姿态估计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 机器人运动规划 |
| 4.1 机器人加工路径规划 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 机器人的运动学分析 |
| 4.1.3 加工路径生成 |
| 4.2 机器人往返路径规划 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 基于构形空间估计的机器人快速运动规划 |
| 4.3 验证性测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验验证 |
| 5.1 边缘提取精度实验 |
| 5.1.1 识别精度随边缘线弧度变化实验 |
| 5.1.2 识别精度随支撑面夹角变化实验 |
| 5.2 运动规划实验 |
| 5.2.1 实验环境与数据集生成 |
| 5.2.2 实验数据分析 |
| 5.3 边缘轨迹跟随实验 |
| 5.3.1 实验环境搭建 |
| 5.3.2 相机手眼标定 |
| 5.3.3 工具轨迹生成 |
| 5.3.4 运动规划 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 |
（5）机器人相贯线焊缝焊接轨迹规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 曲线插补技术研究现状 |
| 1.2.2 机器人轨迹规划研究现状 |
| 1.2.3 机器人轨迹优化方法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容与结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 基于NURBS曲线的相贯线焊缝焊枪位姿插补 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 NURBS曲线拟合 |
| 2.2.1 NURBS曲线的定义 |
| 2.2.2 NURBS曲线构建 |
| 2.3 插补点参数计算 |
| 2.3.1 插补点参数的泰勒公式求解 |
| 2.3.2 插补点参数修正 |
| 2.4 焊接机器人姿态插补 |
| 2.4.1 焊枪理论位姿 |
| 2.4.2 焊枪实际位姿 |
| 2.5 实例仿真验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 IRB1410机器人运动学建模及逆解筛选 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 IRB1410焊接机器人简介 |
| 3.3 运动学方程 |
| 3.3.1 空间位姿描述 |
| 3.3.2 运动学建模 |
| 3.3.3 逆运动学求解 |
| 3.4 机器人逆解选取及仿真验证 |
| 3.4.1 逆运动学解的选取 |
| 3.4.2 机器人模型的matlab仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于遗传算法的机器人布局问题优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机器人工件布局问题的数学模型 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 优化目标 |
| 4.2.3 约束条件 |
| 4.3 工件布局问题的遗传算法求解 |
| 4.3.1 遗传算法 |
| 4.3.2 工件布局问题的遗传算法流程设计 |
| 4.4 工件布局问题的matlab仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 机器人相贯管焊接仿真及实验分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 机器人相贯管焊接的Robot Studio仿真 |
| 5.2.1 Robot Studio软件简介 |
| 5.2.2 创建机器人系统 |
| 5.2.3 RAPID程序编辑 |
| 5.2.4 焊接仿真验证 |
| 5.3 机器人相贯管焊接实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）刀盘部件焊接机器人工作站设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 工业机器人发展及应用现状 |
| 1.2.2 焊接自动化技术国内外研究现状 |
| 1.3 焊接工作站面临的问题 |
| 1.4 论文的主要内容和结构 |
| 1.4.1 论文的主要研究内容 |
| 1.4.2 论文的结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 焊接工作站机械结构设计与实现 |
| 2.1 机械设计需求与工作流程 |
| 2.1.1 机械设计需求 |
| 2.1.2 机械工作流程 |
| 2.2 系统机械方案设计 |
| 2.2.1 弧焊机器人选型 |
| 2.2.2 安装方式选择 |
| 2.2.3 变位机设计 |
| 2.2.4 旋转吊臂设计 |
| 2.3 运动控制集成 |
| 2.4 整体布局 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 焊接工作站焊接方案设计与实现 |
| 3.1 焊接工艺选择 |
| 3.2 焊接配套设备设计 |
| 3.2.1 焊接工艺设备 |
| 3.2.2 焊接视觉装置 |
| 3.3 焊接坐标系选取 |
| 3.4 工艺系统的通信 |
| 3.5 焊接工艺时序 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 焊接工作站控制系统设计与实现 |
| 4.1 控制系统设计整体架构 |
| 4.2 控制系统硬件设计 |
| 4.2.1 PLC控制单元 |
| 4.2.2 控制系统通信网络设计 |
| 4.2.3 I/O点分配及电气原理图 |
| 4.3 控制系统软件设计 |
| 4.3.1 PLC控制程序编写 |
| 4.3.2 机器人控制程序编写 |
| 4.4 上位人机界面 |
| 4.4.1 HMI端上位界面 |
| 4.4.2 PC端上位界面 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于视觉的焊接自适应控制 |
| 5.1 焊接视觉装置研究 |
| 5.1.1 焊接视觉装置选型与安装方案 |
| 5.1.2 摄像机的数学模型 |
| 5.1.3 线激光三角测量模型 |
| 5.2 线结构光立体视觉研究 |
| 5.2.1 PnP问题的求解 |
| 5.2.2 逆PnP问题的求解 |
| 5.2.3 立体视觉标定实验 |
| 5.3 焊道规划自适应控制 |
| 5.4 特征点识别算法优化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 焊接工作站实现效果及测试分析 |
| 6.1 焊接工作站实现效果 |
| 6.2 焊接工作站运行测试 |
| 6.2.1 焊接工作站硬件功能测试 |
| 6.2.2 焊接工作站软件及通信测试 |
| 6.2.3 刀盘部件焊接测试 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间科研成果 |
| 附件 |
（7）基于激光位移传感的六轴机器人焊缝跟踪关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外弧焊机器人焊缝跟踪系统研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 视觉传感技术及其在工业领域的应用 |
| 1.3.1 机器视觉技术 |
| 1.3.2 视觉传感在工业领域的应用 |
| 1.3.3 激光位移传感器的介绍 |
| 1.4 论文研究思路与方法 |
| 第二章 智能化6轴弧焊机器人焊缝跟踪系统 |
| 2.1 系统构成 |
| 2.2 弧焊机器人 |
| 2.3 焊接设备 |
| 2.4 激光传感系统 |
| 2.4.1 激光位移传感器 |
| 2.4.2 数据采集卡 |
| 2.4.3 主控计算机 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据采集与处理 |
| 3.1 Hampel滤波处理 |
| 3.2 确定模型的阶数 |
| 3.2.1 模型辨识运算 |
| 3.2.2 预期误差求解 |
| 3.3 数据平滑处理 |
| 3.3.1 5点移均平滑处理法 |
| 3.3.2 设置窗宽值平滑处理法 |
| 3.3.3 指定移均平滑处理法 |
| 3.3.4 loess和 lowess方式平滑处理法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 六轴机器人运动学分析及建模 |
| 4.1 波纹板拐点弧长数学模型的建立 |
| 4.2 6轴机器人的位姿描述和坐标变换 |
| 4.2.1 6轴机器人的位姿表示 |
| 4.2.2 6轴机器人的坐标变换 |
| 4.3 6轴机器人的运动学建模分析 |
| 4.3.1 标准D-H参数法 |
| 4.3.2 六轴机器人运动学的正向推导变换过程 |
| 4.3.3 六轴机器人运动学的逆向推导变换过程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 焊枪位姿纠偏与仿真 |
| 5.1 波纹板拐点跟踪纠偏的数学模型 |
| 5.2 弧长位姿仿真 |
| 5.3 参数优化 |
| 5.3.1 蝙蝠算法 |
| 5.3.2 全局导向反向自适应优化算法 |
| 5.4 仿真效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 6轴机器人焊缝跟踪试验与分析 |
| 6.1 试验流程 |
| 6.2 试验结果与分析 |
| 6.2.1 焊缝跟踪验证试验与分析 |
| 6.2.2 波纹板拐点焊缝验证试验与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）面向船厂管子车间柔性制造的生产控制优化方案研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车间调度问题 |
| 1.2.2 生产控制系统 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文组织结构 |
| 第2章 生产控制方案综述 |
| 2.1 柔性制造的理论分析 |
| 2.2 车间调度问题概述 |
| 2.2.1 混合流水线车间调度问题 |
| 2.2.2 车间调度问题的研究方法 |
| 2.3 生产控制系统概述 |
| 2.3.1 看板控制系统 |
| 2.3.2 CONWIP控制系统 |
| 2.4 生产控制方案优化设计 |
| 2.4.1 调度排产系统现状与优化方案 |
| 2.4.2 生产控制系统现状与优化方案 |
| 2.4.3 一体化的生产控制优化方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 管子混合流水线车间调度问题研究 |
| 3.1 管子车间柔性制造的特征分析 |
| 3.1.1 车间布局分析 |
| 3.1.2 加工工艺特征 |
| 3.1.3 生产流程特征 |
| 3.2 管子混合流水线车间调度问题 |
| 3.2.1 车间调度问题分析 |
| 3.2.2 车间调度问题的数学描述 |
| 3.3 求解管子车间调度问题的MEMETIC算法 |
| 3.3.1 Memetic算法概述 |
| 3.3.2 适应度函数 |
| 3.3.3 编码与解码方式 |
| 3.3.4 NEH算法优化初始种群 |
| 3.3.5 选择、交叉和变异 |
| 3.3.6 局部搜索算法 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.4.1 参数设置 |
| 3.4.2 实例测试与对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 管子车间调度系统设计与开发 |
| 4.1 系统开发技术 |
| 4.1.1 系统开发工具 |
| 4.1.2 系统开发环境 |
| 4.2 系统总体方案设计 |
| 4.2.1 系统需求分析 |
| 4.2.2 系统总体架构 |
| 4.2.3 功能模块设计 |
| 4.2.4 数据库结构设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 管子车间控制系统仿真研究 |
| 5.1 车间生产控制系统分析 |
| 5.2 新控制系统描述 |
| 5.2.1 基于混合流水线车间的CONWIP控制系统改进方案 |
| 5.2.2 考虑工位负荷平衡的CONWIP控制系统 |
| 5.3 管子混合流水线车间仿真分析 |
| 5.3.1 车间建模及环路设定 |
| 5.3.2 仿真试验设计 |
| 5.3.3 各控制系统的对比与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）集箱管座自动焊的焊道轨迹规划系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 马鞍型接缝焊接研究现状 |
| 1.3 相关传感技术研究现状 |
| 1.4 相关控制系统研究现状 |
| 1.5 机器臂控制研究现状 |
| 1.6 课题研究内容 |
| 第二章 集箱管座机器人自动焊接系统设计 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.2 马鞍型焊缝工艺特点 |
| 2.2.1 结构特点 |
| 2.2.2 焊接工艺特点 |
| 2.3 机器人工作站设计 |
| 2.4 功能设计 |
| 2.5 软件系统架构 |
| 2.6 数据库设计 |
| 2.7 软件各功能模块 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 机器人运动学建模与仿真 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 空间坐标 |
| 3.3 齐次变换 |
| 3.4 机器人坐标系 |
| 3.5 正向运动学求解 |
| 3.6 逆向运动学求解 |
| 3.7 轨迹插补 |
| 3.7.1 点到点插补 |
| 3.7.2 直线插补 |
| 3.7.3 圆弧插补 |
| 3.8 仿真模型的建立 |
| 3.8.1 机器人模型的建立 |
| 3.8.2 算法验证 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 多层多道规划算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 坡口模型的建立 |
| 4.3 坡口截面的离散化 |
| 4.4 焊道截面的规划 |
| 4.4.1 0°截面的焊道规划 |
| 4.4.2 其余截面的映射 |
| 4.5 焊枪姿态的规划 |
| 4.5.1 焊枪工作角 |
| 4.5.2 前后倾角 |
| 4.6 焊枪摆动规划 |
| 4.7 焊接顺序的规划 |
| 4.8 焊道规划的步骤 |
| 4.9 焊道规划系统开发 |
| 4.9.1 对象化封装 |
| 4.9.2 规划算法与流程设计 |
| 4.9.3 多层多道模块功能设计 |
| 4.10 本章小结 |
| 第五章 焊接试验验证 |
| 5.1 试验环境搭建 |
| 5.2 软件系统应用 |
| 5.2.1 焊接信息录入 |
| 5.2.2 焊道规划 |
| 5.2.3 运动仿真 |
| 5.2.4 机器人程序生成 |
| 5.2.5 工艺流程 |
| 5.3 机器人焊接试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 主要工作与创新点 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表的学术论文 |
（10）基于结构光立体视觉的相贯线焊缝实时跟踪焊接（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 焊缝跟踪技术研究现状 |
| 1.2.1 机器人焊接发展现状 |
| 1.2.2 焊缝跟踪技术发展现状 |
| 1.3 基于视觉传感器的焊缝跟踪发展现状 |
| 1.3.1 视觉传感器分类 |
| 1.3.2 基于视觉传感器的焊缝跟踪发展现状 |
| 1.3.3 相贯线焊缝智能化跟踪焊接发展现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 智能化机器人相贯线焊接系统 |
| 2.1 实验系统的整体构成 |
| 2.2 弧焊机器人系统 |
| 2.2.1 弧焊机器人 |
| 2.2.2 自动化焊接设备 |
| 2.3 结构光立体视觉传感器系统 |
| 2.3.1 结构光立体视觉传感器结构 |
| 2.3.2 光学元件的选择 |
| 2.4 智能化焊缝跟踪原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 机器人立体视觉系统标定 |
| 3.1 摄像机标定 |
| 3.1.1 摄相机模型 |
| 3.1.2 摄像机标定原理 |
| 3.2 手眼标定 |
| 3.2.1 手眼标定原理 |
| 3.2.2 手眼关系求解 |
| 3.3 结构光平面标定 |
| 3.3.1 线结构光标定原理 |
| 3.3.2 激光条纹特征点提取 |
| 3.4 结构光立体视觉系统标定实验 |
| 3.4.1 标定实验过程 |
| 3.4.2 标定实验结果 |
| 3.4.3 标定结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 相贯线焊缝位置视觉提取与定位 |
| 4.1 无弧光环境下焊缝位置视觉提取 |
| 4.1.1 激光条纹类型 |
| 4.1.2 无弧光噪声下焊缝特征点提取 |
| 4.1.3 焊缝图像特征点提取流程 |
| 4.2 弧光环境下焊缝位置视觉提取 |
| 4.2.1 弧光噪声下焊缝特征点提取 |
| 4.2.2 焊缝特征点提取位置修正 |
| 4.3 相贯线焊缝实时定位 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 相贯线焊缝焊接实时路径规划 |
| 5.1 焊枪坐标系建立 |
| 5.1.1 焊枪坐标系模型 |
| 5.1.2 姿态控制点图像坐标提取 |
| 5.2 相贯线焊缝分段焊接方案 |
| 5.3 焊枪实时路径规划 |
| 5.3.1 移动焊枪的步长控制 |
| 5.3.2 移动焊枪的姿态控制 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 相贯线焊缝实时跟踪焊接系统 |
| 6.1 焊缝跟踪通信传输系统设计 |
| 6.1.1 数据通信传输方案 |
| 6.1.2 实时通信跟踪焊接方案 |
| 6.2 焊缝跟踪人机交互系统设计 |
| 6.2.1 总系统架构设计 |
| 6.2.2 图形用户界面设计 |
| 6.3 相贯线焊缝实时跟踪焊接实验 |
| 6.3.1 跟踪焊接实验过程 |
| 6.3.2 焊接结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
四、自动弧焊的实时路径修正（论文参考文献）
- [1]弧焊增材制造运动系统建模与轨迹跟踪控制算法设计[D]. 朱钊伟. 南京师范大学, 2021
- [2]基于激光视觉传感机器人控制系统的多层多道智能弧焊[D]. 郑德阳. 长春工业大学, 2021(08)
- [3]基于数控等离子增材制造的复杂结构件路径规划方法研究[D]. 赵淘. 天津工业大学, 2021(01)
- [4]基于机器视觉的工件边缘加工轨迹生成与机器人运动规划研究[D]. 李想. 上海交通大学, 2020(01)
- [5]机器人相贯线焊缝焊接轨迹规划方法研究[D]. 李文飞. 江西理工大学, 2020(01)
- [6]刀盘部件焊接机器人工作站设计与实现[D]. 夏楠. 山东大学, 2020(02)
- [7]基于激光位移传感的六轴机器人焊缝跟踪关键技术研究[D]. 李鹏. 湘潭大学, 2020(02)
- [8]面向船厂管子车间柔性制造的生产控制优化方案研究[D]. 何磊. 江苏科技大学, 2020(03)
- [9]集箱管座自动焊的焊道轨迹规划系统的研究[D]. 胡泊. 上海交通大学, 2020(01)
- [10]基于结构光立体视觉的相贯线焊缝实时跟踪焊接[D]. 贾振威. 天津工业大学, 2020(02)