面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法，S100:测量获得软模、硬模配合表面的点云数据，对所述点云数据进行主成分分析以摆正,对加筋壁板的点云数据拟合表面并取补集，与牺牲层的点云数据匹配，高度方向上取差值得到牺牲层表面的待加工高度图；S200:对待加工高度图提取最大以及最小高度，依据最大高度差、打磨头去除深度模型以及工件表面匹配精度要求规划加工次序和单次加工深度；S300:通过免疫遗传算法对加工次序以及每个区域的打磨路径同时进行优化；S400:将打磨路径与过渡路径依照最大步长要求进行离散，得到一系列刀触点，并依据进给方向与表面法矢计算刀轴矢量、刀位点数据，从而获得刀位轨迹规划路径。得刀位轨迹规划路径。得刀位轨迹规划路径。

【技术实现步骤摘要】
面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法


[0001]本专利技术属于先进制造
，更具体地，涉及一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法。

技术介绍

[0002]在传统的大型复合材料加筋壁板筋条/蒙皮一体化成型和制造过程中，为满足型面配合的精度，常采用硬膜、软膜(多为橡胶材料)模具相配合的技术，其中软模的精准加工是一大难点。目前常采用的方法是人工测量和打磨作业。首先，在硬模表面涂抹红丹粉，并用软模进行贴合，标记待加工区域，进行磨抛加工，重复这一检测、加工过程直到达到两表面精确贴合。由于需要多次磨抛和反复测量，该人工作业的质量和效率难以保证，属于低效能的制造过程，严重影响了加工精度和效率。为了解决上述问题，拟采用高精度非接触式扫描代替红丹粉检测待加工区域，采用机器人磨抛技术代替人工磨抛，实现检测、加工的自动化。软模的待加工区域由于是通过与硬膜配合获取的，具有数量随机、分布随机、形状随机等特性。为了在精确测量待加工区域的基础上，实现机器人的快速测量
‑
磨抛一体自动化作业，需要对配合工况下的软模随机多片待加工区域提出高效的磨抛路径规划方法。
[0003]对于随机形状区域打磨路径规划，专利文献CN112947309A公开了一种基于等残高端面的机器人打磨路径规划方法，构建待加工区域的包围盒，获取包围盒的初始打磨路径并依据给定步长进行离散。依据打磨头半径、工件表面曲率与残留高度限制确定加工行距，对离散刀触点依次外推得到相邻打磨路径的插补点，并对包围盒边界外的插补点进行删除，从而得到所规划打磨路径的插补点坐标。另外，对于随机分布区域打磨路径规划，专利文献CN107932505A公开了一种基于关节臂机器人的最优打磨任务路径规划方法，基于模拟退火算法，依次经过数据输入，路径生成、路径点计算、路径更新、迭代控制、温度控制处理等步骤获得最优的打磨任务路径，相比于枚举法大幅减少计算量，降低计算复杂度，加快处理速度，并提出通过多CPU并行计算以满足对实时处理的要求并降低对软硬件性能要求的方法。专利文献CN111203788A公开了一种墙面打磨路径规划方法，扫描墙面并通过获得的点云数据获取待打磨墙面的凸出点，并通过贪婪算法的变种计算突出点的加工次序。
[0004]但专利文献CN112947309A中的方法仅针对于单个待加工区域，未考虑到存在多区域时，多区域的加工次序与连接过渡等问题，无法应用于多区域的情况。专利文献CN107932505A与专利文献CN111203788A公开的任务路径规划方法均存在将待加工区域抽象为一点而非一个真实区域的问题，当待加工区域较大，区域内加工路径的规划会对空行程长度产生较大影响时文献所提出的方法难以适用。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法，通过简易的图像处理将待加工高度图快速转换为对应各加工深度的待加工区域图，并去除了由测量数据波动引起的待加工区域的细微孔洞与孤岛，通
过免疫遗传算法对加工次序以及每个区域的打磨路径同时进行优化，将打磨路径与过渡路径依照最大步长要求进行离散，得到一系列刀触点，并依据进给方向与表面法矢计算刀轴矢量、刀位点数据，从而获得刀位轨迹规划路径。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法，包括如下步骤：
[0007]S100:测量获得软模、硬模配合表面的点云数据，对所述点云数据进行主成分分析以摆放正确,对加筋壁板的点云数据拟合表面并取补集，与牺牲层的点云数据匹配，高度方向上取差值得到牺牲层表面的待加工高度图；
[0008]S200:对待加工高度图提取最大以及最小高度，依据最大高度差、打磨头去除深度模型以及工件表面匹配精度要求规划加工次序和单次加工深度；
[0009]S300:对每一个待加工区域进行打磨路径规划，通过免疫遗传算法对加工次序以及每个区域的打磨路径同时进行优化；
[0010]S400:将打磨路径与过渡路径依照最大步长要求进行离散，得到一系列刀触点，并依据进给方向与表面法矢计算刀轴矢量、刀位点数据，从而获得刀位轨迹规划路径。
[0011]进一步地，步骤S100中，对于n维随机变量
[0012]X＝(X1,X2,
…
,X
N
)
T
，其协方差矩阵为：
[0013][0014]其中c
ij
＝COV(X
i
,X
j
),i,j,＝1,2,
…
,n表示为X的分量X
i
和X
j
的协方差。
[0015]进一步地，步骤S100中，软模、硬模配合表面的点云法向量旋转至垂直于yoz平面的旋转矩阵R为：
[0016][0017]其中，n＝(n
x
,n
y
,n
z
)为点云所在平面的法向量，等于协方差矩阵最小奇异值对应特征向量的单位向量。
[0018]进一步地，步骤S200还包括：
[0019]S201：对所述待加工高度图以每次加工时的目标高度为阈值进行灰度二值化处理，所述灰度二值化的处理过程为：
[0020][0021]其中Binary(i,j)表示灰度二值化后图像对应位置的灰度，Gray(i,j)表示原灰度图像对应位置的灰度，Threshold表示灰度二值化过程所使用的阈值。
[0022]进一步地，步骤S200还包括：
[0023]S202：通过膨胀腐蚀合并靠近待加工区域边缘处的孤岛，并消除边界的细微抖动，再进行腐蚀膨胀消除独立的细小噪点；
[0024]所述膨胀腐蚀处理过程为：
[0025][0026]其中，A表示二值图像中的非零像素集合，B表示结构元，即结构元素。
[0027]进一步地，步骤S200还包括：
[0028]S203：对所有灰度二值图像进行边界提取，得到所有待加工区域的边界曲线，将这些边界曲线放置于同一坐标系中，判断各曲线的包含关系。
[0029]进一步地，所述判断各曲线的包含关系包括：
[0030]S204：令所取的点为P
c
，对于边界点集{P
e
}中的点P
i
、P
i+1
求夹角，记P
c
P
i
与P
c
P
i+1
之间的夹角为θ
i
，逆时针为正，顺时针为负，则累积角度增量α为：
[0031][0032]S205：当α接近
±
360
°
时，则该点在曲线内，接近0
°
时，则该点在曲线外。
[0033]进一步地，步骤S300包括：
[0034]S301：对每个待加工区域点集的协方差矩阵计算其所有特征值与特征向量，取本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S100:测量获得软模、硬模配合表面的点云数据，对所述点云数据进行主成分分析以摆正,对加筋壁板的点云数据拟合表面并取补集，与牺牲层的点云数据匹配，高度方向上取差值得到牺牲层表面的待加工高度图；S200:对待加工高度图提取最大以及最小高度，依据最大高度差、打磨头去除深度模型以及工件表面匹配精度要求规划加工次序和单次加工深度；S300:对每一个待加工区域进行打磨路径规划，通过免疫遗传算法对加工次序以及每个区域的打磨路径同时进行优化；S400:将打磨路径与过渡路径依照最大步长要求进行离散，得到一系列刀触点，并依据进给方向与表面法矢计算刀轴矢量、刀位点数据，从而获得刀位轨迹规划路径。2.根据权利要求1所述的一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法，其特征在于，步骤S100中，对于n维随机变量X＝(X1,X2,
…
,X
N
)
T
，其协方差矩阵为：其中c
ij
＝COV(X
i
,X
j
),i,j,＝1,2,
…
,n表示为X的分量X
i
和X
j
的协方差。3.根据权利要求2所述的一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法，其特征在于，步骤S100中，软模、硬模配合表面的点云法向量旋转至垂直于yoz平面的旋转矩阵R为：其中，n＝(n
x
,n
y
,n
z
)为点云所在平面的法向量，等于协方差矩阵最小奇异值对应特征向量的单位向量。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法，其特征在于，步骤S200还包括：S201：对所述待加工高度图以每次加工时的目标高度为阈值进行灰度二值化处理，所述灰度二值化的处理过程为：其中Binary(i,j)表示灰度二值化后图像对应位置的灰度，Gray(i,j)表示原灰度图像
对应位置的灰度，Threshold表示灰度二值化过程所使用的阈值。5.根据权利要求4所述的一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法，其特征在于，步骤S200还包括：S202：通过膨胀腐蚀合并靠近待加工区域边缘处的孤岛，并消除边界的细微抖动，再进行腐蚀膨胀消除独立的细小噪点；所述膨胀腐蚀处理过程为：其中，A表示二值图像中的非零像素集合，B表示结构元，即结构元素。6.根据权利要求5所述的一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法，其特征在于，步骤S200还包括：S203：对所有灰度二值图像进行边界提取，得到所有待加工区域的边界曲线，将这些边界曲线放置于同一坐标系中，判断各曲线的包含关系。7.根据权利要求6所述的一种面向配合工况下的随机多区域高效打磨路径规划方法，其特征在于，所述判断各曲线的包含...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小俭，吴毅，陈巍，严思杰，丁汉，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：