随着工业自动化生产的发展,机器视觉技术扮演着重要角色,其中将视觉系统与机械手结合是提高工业生产智能化程度的有效手段。因此,目标工件的识别和定位是机器视觉的主要研究方向。例如在高速列车轮对装配中,需将符合装配尺寸公差的车轮或制动盘与车轴组装,利用单目视觉可以获得目标工件的二维信息,双目线激光位移传感器可以获得三维点云数据,这两者可以结合来实现机械手抓取目标工件。本文基于此提出了轮对配盘机械手定位关键技术研究,设计出合理的定位方案,主要内容如下:首先,本文简要介绍了选题的背景以及研究的目的和意义,并分析总结了机械手定位、模板匹配算法、点云配准算法的国内外研究现状,在此基础上根据工业装配要求提出了本文主要研究内容。之后设计了轮对配盘定位系统总体方案,主要包括系统机械结构设计、相机、传感器、光源等硬件的选型及安装方式。其次,本文针对图像处理系统研究了图像处理技术和手眼标定技术。相机采集图像时难免会受到复杂的工业现场影响,本文采用图像预处理、模板匹配等算法实现目标工件的识别。采用Eye-to-hand的方式建立手眼系统,利用九点标定法实现在相机采集图像的像素坐标转换到机械手基坐标系下的坐标,确定抓取目标工件在系统中X、Y两个方向的初始位置。接着,本文介绍了目标工件空间中心夹取坐标点的计算。利用双目线激光位移传感器对目标工件采集点云数据,先采用点云去噪和精简算法对点云数据进行预处理,然后基于粒子群算法和改进ICP算法实现点云粗、精配准,通过实验结果验证改进的点云配准算法精度高、耗时短、收敛速度快等特点,基于最小二乘法迭代拟合圆方法实现三维重构,将得到的所有空间圆的中心点拟合空间轴线,计算定位抓取精确的三维坐标,最终借助激光跟踪仪实现传感器与机械手的坐标转换关系。最后,通过对不同类型、不同摆放位置工件进行实验验证,本文所提出的视觉引导的机械手粗、精定位结合抓取目标工件的定位系统具有快速识别定位、定位精度高,并能够满足工业实际要求等优点。