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基於機器視覺的中厚板智能焊接路徑規劃技術

作者：劉宗敏//黎傑|責編:金林茹
出版社：化學工業
ISBN：9787122507037

出版日期：2026/08/01
裝幀：平裝
頁數：176

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

本書以電力塔角、壓濾機壓緊板及車廂底板等典型中厚板結構件為對象，針對自動化焊接中的關鍵技術難題，系統開展基於機器視覺的智能焊接技術研究。首先，針對中厚板工件焊縫類型多樣，焊縫形狀、尺寸及空間位置變化複雜等特點，開展中厚板焊縫識別演算法研究，顯著提升焊縫識別的準確性和效率。其次，重點研究中厚板結構三維件的點雲數據濾波方法、端點精確檢測與定位方法，併為所構建的模型建立科學的指標評價體系，為後續研究提供可靠基礎。然後，圍繞焊接機器人自適應焊接路徑規劃展開深入研究，利用焊接路徑關鍵點、端點坐標及焊縫識別結果，生成高效的機器人焊接路徑規劃程序，實現對中厚板的自適應焊接路徑規劃。最後，搭建了中厚板焊接路徑規劃實驗系統，通過實驗系統對本書所提方法與現有方法進行全面對比分析，驗證其有效性和實用性。本書內容為中厚板焊接技術的進一步發展提供了理論支持和實踐指導。
本書可作為焊接領域研究人員和工程技術人員重要的參考資料，也可作為高校機械工程相關專業的參考書。

作者介紹

劉宗敏//黎傑|責編:金林茹

第1章緒論
  1.1 機器人的定義與分類
  1.2 焊接機器人的定義與分類
  1.3 焊接機器人的發展歷程
  1.4 焊接機器人國內外研究現狀
    1.4.1 焊接機器人感測技術研究現狀
    1.4.2 焊縫識別技術研究現狀
    1.4.3 機器人焊接路徑規劃研究現狀
  1.5 本書主要研究內容
  1.6 本書章節安排
  1.7 本章小結
第2章基於機器視覺的中厚板焊縫識別演算法
  2.1 概述
  2.2 圖像識別技術簡介
    2.2.1 傳統方法
    2.2.2 深度學習方法
  2.3 YOLOv8模型簡介
  2.4 基於BoT-YOLOv8的中厚板焊縫識別演算法
    2.4.1 BoT-YOLOv8系統框架
    2.4.2 C2f_Bottleneck_BoT殘差模塊
    2.4.3 ASPP空間池化金字塔
    2.4.4 圖像后處理
  2.5 模型訓練結果評價與分析
    2.5.1 數據準備
    2.5.2 模型訓練
    2.5.3 模型評價與分析
  2.6 本章小結
第3章中厚板焊接路徑端點檢測方法
  3.1 概述
  3.2 焊接端點檢測技術簡介
    3.2.1 焊接端點檢測定義與意義
    3.2.2 焊接端點檢測技術發展歷程
  3.3 三維視覺檢測演算法簡介
    3.3.1 三維視覺檢測演算法發展歷程
    3.3.2 關鍵技術模塊
    3.3.3 主流演算法類型及對比
  3.4 數據採集與預處理
    3.4.1 點雲數據採集
    3.4.2 點雲濾波
    3.4.3 點雲下採樣
  3.5 改進的SA-SSD中厚板焊接路徑端點檢測演算法
    3.5.1 SA-SSD模型概述
    3.5.2 改進的SA-SSD模型
  3.6 模型訓練結果評價與分析
    3.6.1 模型訓練
    3.6.2 模型評價與分析
  3.7 本章小結
第4章中厚板自適應焊接路徑規劃
  4.1 概述
  4.2 中厚板焊接路徑擬合

  4.3 機器人手眼標定
  4.4 機器人運動學
  4.5 機器人運動控制
  4.6 本章小結
第5章實驗結果分析與對比
  5.1 概述
  5.2 實驗平台搭建
    5.2.1 實驗設備
    5.2.2 實驗對象
  5.3 焊縫識別實驗
  5.4 焊接路徑端點檢測實驗
  5.5 焊接路徑規劃實驗
  5.6 本章小結
參考文獻
附錄演算法代碼
  附錄1 中厚板焊縫識別演算法代碼
  附錄2 中厚板焊接路徑端點檢測演算法代碼

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