第 1 章 绪论
1.1 课题提出的背景和意义
1.1.1 课题提出的背景
采用胶水粘连相应表面来达到固定、成型目的是诸多产品生产中的一个关键工艺，在国民经济的各个领域都有着广泛的应用[1-4]。要达到良好的粘接质量，不仅需要使用优异性能的胶水，还需要对粘接工艺过程（如胶水涂抹位置、厚度、均匀性）进行严格的控制。
目前在眼镜盒生产企业中，主要依靠手工来完成对眼镜盒衬底的喷胶工作，生产效率低，而且难以保证喷涂工艺的要求，极易产生残次品，影响企业的效益，同时挥发在工作环境中的胶水会严重影响工作人员的身体健康。有部分工厂为取代人工作业引入了自动喷胶机，其喷胶轨迹输入方式主要有人工示教、CAD 图形输入、编程输入三种[5-7]。虽然此类自动喷胶机使用较为灵活，能够满足一般零件的涂胶要求，但是要完成对不同外形工件的喷胶还是需要通过工人编写不同的喷胶运动程序来实现。随着客户对产品多样化、个性化的需求，一些待喷涂胶水产品外形也日益复杂，所需喷涂的区域多为复杂的非规则形状，此时人工喷涂就难以胜任，传统的自动喷胶设备也需要根据喷涂轨迹编写复杂的运动程序，对用户提出了很高的要求。
近些年来，以机器视觉和数字图像处理技术为基础发展起来的视觉检测技术得到了快速发展，视觉检测系统使用 CCD 相机、线激光器，并配以光源、滤光镜等辅助工具，通过分析待测物体的特征，可将待测物体与背景检测出来[8-10]。采用视觉检测方法自动生成运动轨迹通常采用模板匹配法[11-12]和边缘检测法[13-14]。模板匹配法生成加工轨迹的原理是先在原始示教工件上示教运动轨迹，然后通过模板匹配找出实时工件位置相对于示教工件位置 X、Y 轴方向的偏移量及旋转量，通过这三个参数计算出工件偏移后的加工坐标，并经由运动控制系统驱动设备进行加工。
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1.2 国内外研究现状
由于视觉检测具有非接触、高精度以及实时性等优点，已在工业生产、医疗卫生、产品检测等多领域得到广泛应用，为其应用到喷胶系统提供必要的理论支持。本课题将机器视觉引入喷胶系统，重点研究了基于机器视觉的智能喷胶系统的系统标定方法和运动轨迹优化方法，并针对系统标定和运动轨迹优化过程中存在的问题，分别提出了相应解决方法。因此，本文主要对本课题所涉及到的喷胶设备、系统标定方法以及运动轨迹优化三个方面的国内外研究现状进行介绍。
1.2.1 喷胶设备的研究现状
喷胶机的功能主要是将液态胶水经喷胶头喷涂在包装盒、纺织品、皮革表面或工件端面上，实现相应区域的粘接从而制成各种生活用品或工业产品。在 20 世纪 70年代早期，涂胶工艺在法国以人工涂胶或涂胶枪涂胶的形式出现。随着不同种类胶水的不断问世以及工业设备的不断发展，自动涂胶机面世，并在汽车制造、航空航天等领域中取代人工得到了广泛应用。与人工涂胶和涂胶枪涂胶相比，自动涂胶机具有更高的喷涂精度，更快的处理能力，同时提高了工作环境的安全性，而且同一设备可以在多种场合应用。
随着计算机、传感技术及工业机器人的广泛应用，喷胶领域也引进了工业机器人来代替恶劣生产环境中人工作业[18]。目前喷胶机器人按坐标形式分类可以分为直角坐标喷胶机器人和多关节喷胶机器人[19-26]。直角坐标喷胶机器人单坐标重复定位精度较高，能从整体上较好的控制喷胶精度，易于自动化控制，其结构形式如图 1-7所示。其缺点是整个装备体积范围较大，由于喷胶头安装位置固定，喷胶头只能沿三个坐标轴方向运动，因此无法对复杂空间曲面进行喷涂，通用性一般[20-23]。多关节喷胶机器人如图 1-8 所示，灵活度多，能对各种复杂的空间曲线喷胶，是未来喷胶机器人的主要发展趋势[24-26]。但机器人本体标定求解过程繁琐，计算结果直接影响后续喷胶精度，同时也需考虑附加供胶系统对机械臂的稳定性的影响。
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第 2 章 智能喷胶原理及系统构成
2.1 智能喷胶系统的组成
根据企业提供的待加工眼镜盒衬底样件以及现有喷胶生产线特点，设计了基于机器视觉的智能喷胶系统。在实验室状态下撘建了基于机器视觉的智能喷胶机，通过对基于机器视觉的智能喷胶系统喷胶过程的分析，确定了本系统需要具备的技术指标：
(1) 对各子系统进行协调、控制的中央控制子系统。
(2) 自动生成喷胶轨迹的视觉检测系统。根据待喷胶工件尺寸选用合适的 CCD相机、镜头保证视野大小，根据加工环境选用外加光源、滤光镜保证视觉检测系统拍摄图像的质量。
(3) 完成喷胶动作所需的自动喷胶机器人。根据所需的喷胶范围、运动速度、重复定位精度等参数，选用合适的喷胶机器人。
(4) 具有工件转移、输送功能的自动上料子系统。通过气动抓手，自动将工件从待加工区中取出并放置于传送带的固定区域，再经传送带送至喷涂区域。
(5) 具有连续供胶功能的的自动供胶子系统。 基于机器视觉的智能喷胶系统组成如图 2-1 所示，系统主要由上位机控制子系统、视觉检测子系统、喷胶运动子系统、自动上料子系统、自动供胶子系统五部分构成。现对智能喷胶系统各子系统主要功能进行介绍。
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2.2 基于机器视觉的智能喷胶系统喷胶基本流程
基于机器视觉的智能喷胶系统喷胶基本流程如下：
加工时由自动上料子系统中的气缸带动真空吸盘吸住工件，然后移动到指定位置，真空吸盘松开零件，工件经输送带传送到加工区域等待加工，实现自动上料；视觉检测子系统控制 CCD 相机釆集待加工工件图像，并将采集的数据传递给上位机控制子系统；通过对采集的图像进行处理，将待加工工件从图像中分离出来并检测工件特征，生成喷胶轨迹；接下来上位机控制子系统控制喷胶运动子系统带动喷胶头移动完成喷胶。加工完当前工件后，由输送带将其送至下一工位，同时将上料子系统所上工件传送至加工区域。
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3.1 相机标定模型 .................................. 19
3.1.1 相机标定坐标系 .................... 19
3.1.2 非线性投影模型 ..............21
第 4 章 运动轨迹优化 ............................. 39
4.1 优化方法选取 .......................... 39
4.1.1 曲线拟合对比分析 ...................... 39
4.1.2 三次 B 样条拟合 ....................... 41
第 5 章 系统软件开发 ............................... 51
5.1 智能喷胶系统软件的开发 ......................... 51
5.2 智能喷胶系统软件系统调试 ........................ 54
第 5 章 系统软件开发
5.1 智能喷胶系统软件的开发
Visual Studio 2010 与多数工业相机和运动控制卡均有成熟的接口函数，能够在程序开发时根据软件功能需要灵活调用，因而本系统以 Visual Studio 2010 为开发平台，使用 C++语言将相机图像采集、图像处理、喷胶轨迹的自动生成和喷胶时运动轴的运动控制集成在了软件系统当中，对不同工件可自动生成喷胶轨迹，同时，还可灵活设置相机参数、喷胶参数和运动参数，具有图形显示、坐标位置显示等功能。
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结论
本文主要是基于机器视觉、数字图像处理及曲线拟合技术，研究了喷胶过程中平面工件轨迹生成及轨迹优化方法，对所做工作及研究成果总结如下：
(1) 在现有喷胶机的基础上添加视觉检测系统，搭建了基于机器视觉的智能喷胶系统，解决了喷胶运动轨迹生成普遍需要人工参与的问题；
(2) 改进的张氏系统标定法通过建立相机坐标系分别与传送带坐标系及运动坐标系之间的关系，完成了传送带坐标系与运动坐标系的转换。针对无法在相机坐标系直接求喷胶头中心位置的问题，提出了一种同一靶标圆心绕喷胶头中心旋转不同角度下的相机坐标进行椭圆拟合计算旋转中心坐标的方法；
(3) 改进的两步系统标定法直接建立世界坐标与运动坐标的转换关系。针对相机标定所用 Tsai 两步标定法只考虑径向畸变而引起标定误差偏大的问题，提出了一种标定参数优化方法和一种相机标定误差补偿模型，减小标定误差。重新设计了标定板，建立了相机标定靶标与运动坐标系标定靶标的联系；
(4) 针对加工轨迹不光顺的问题，提出了一种基于三次均匀 B 样条的喷胶轨迹优化方法，通过添加、替换、移动控制点可使优化轨迹在加工约束误差范围内光顺。
(5) 最后介绍了基于 Visual Studio 2010 软件开发的“基于机器视觉的智能喷胶系统”工业控制界面，该界面简洁，操作简单，满足加工过程要求，实现了智能化喷胶。
参考文献（略）