随着制造业规模的持续扩大,智能制造技术与系统得到了广泛而迅速的应用,特别是工业机器人作为“机器代人”的典型自动化设备被应用到各个领域。铸件清砂作业劳动强度大,粉尘污染严重,采用人工作业来操作完成无法保证工人的身体健康和清砂的生产效率。因此,研究基于视觉的铸件清砂机器人系统技术具有重要意义。本文重点围绕铸件清砂机器人系统中的铸件清理视觉处理技术与铸件清砂的机器人轨迹规划技术展开研究。首先,以铁路货车车钩铸件为研究对象,分析车钩铸件的结构特点,采用视觉图像处理技术,提取车钩铸件的位置与大小及形状信息,为机器人进行清砂操作进行轨迹规划提供数据。在图像处理中主要采用图像增强、阈值降噪以及特征信息提取等算法,提取车钩铸件表面的特征信息。同时,针对传统边缘算法对车钩铸件图像处理较弱,其连续性不足的问题,提出对传统边缘算法的改进方法,用以分析车钩外部轮廓特点,并将轮廓算法与边缘算法形成的车钩外部轮廓形状进行对比分析,提高轮廓算法的连续性。在此基础上,提出了铸件空间几何优化方法。先对铸件图像特征点进行提取和配准,再根据几何特征对其进行优化,去除干扰信息,使得特征点集中于铸件表面。根据特征点匹配得到视差图,再将视差图转化为三维坐标,并形成相应点云。依据点云数据对车钩进行三维重建,即重建带砂车钩模型和部分带砂车钩模型。将部分带砂车钩进行二次扫描,得到完整的车钩模型,通过重建三维模型能够清晰的反映清砂过程。采用最小二乘法拟合轮廓线与轮廓面的方式,还原铸件清砂特征附近本体轮廓,再根据还原的轮廓线与轮廓面进行分析,利用分段策略对车钩冒口、孔洞、表面以及飞边进行轨迹规划,标记出清砂位置与轨迹。最后,通过软件仿真,验证车钩清砂处理轨迹规划是否满足车钩铸件清理工艺要求。通过研究与分析,认为这种基于视觉的机器人系统能够完成车钩铸件的清砂作业,所采用的图像处理方法及轨迹规划方法可行。