本技术介绍了一种飞机肋板工业机器人视觉定位与抓取方法。该方法涉及采集飞机肋板的左右视觉图像,并通过预训练的YOLOV5-SEG模型识别肋板类别及特征圆,实现特征圆掩膜分割。随后,对掩膜进行轮廓像素点分离、骨骼细化、平滑处理和椭圆拟合,以定位肋板特征椭圆轮廓及圆心。通过双目深度估计重建肋板特征圆的三维空间点,并估计其空间法向量。最后,建立机器人基坐标系下的飞机肋板工件坐标系,视觉引导工业机器人进行精确定位抓取。该技术有效提高了飞机肋板特征识别的准确率和定位精度,增强了装配过程的自动化和精确性。
背景技术
飞机装配是决定飞机制造效率和质量的核心步骤,其过程工艺繁复且质量要求非常高,而肋板作为飞机结构的关键组成部分,其精确定位抓取装配对飞机性能和安全性具有至关重要的影响。传统的定位方法往往依赖于人工操作,不仅成本高效率低下,而且易受人为因素影响,导致装配精度不足。
随着工业机器人的广泛发展,其灵活性和高重复精度的优点使其能够在复杂的生产环境中实现自动化装配,因此利用工业机器人进行飞机肋板自动化抓取装配是航空领域智能化装配的重要手段。
实现思路