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基于机器视觉的焊缝识别及轨迹规划的任务书
任务名称：基于机器视觉的焊缝识别及轨迹规划
任务类型：研究型任务
任务目的：
焊接是制造业中常见的生产工艺。在焊接过程中，焊缝的质量和位置对焊接质量有着决定性的影响。传统的焊接方式通常需要人工对焊缝进行认知和判断，效率低下且存在误判的风险。因此，基于机器视觉的焊缝识别和轨迹规划技术能够提高焊接质量和生产效率，具有重要的应用价值。本研究的目的即为探究机器视觉技术在焊接过程中的应用，实现对焊缝的自动识别和轨迹规划。
任务内容：
1.焊缝图像采集与预处理。
采集焊缝图像，利用数字图像处理方法对图像进行预处理，包括噪声去除、图像增强、边缘检测等。
2.焊缝特征提取和定位。
通过图像处理方法对焊缝图像进行特征提取和定位，如色彩分析、形状分析、尺寸分析等，完成对焊缝的自动检测定位。
3.焊接轨迹规划。
根据焊接任务要求和焊缝位置，通过机器学习和算法，为焊接机器人自动生成可行的焊接轨迹。
4.验证测试。
设计实验验证方法，测试所提出的算法和方法的有效性和可行性。
任务成果：
1.实现基于机器视觉的焊缝识别和轨迹规划技术的原型系统。
2.研究焊接轨迹规划的关键技术，提出适合实际应用的焊接轨迹规划策略。
3.为机器视觉在制造业领域的应用提供示范。
任务计划：
1.第一周：了解机器视觉技术的基本原理和相关算法，并查找相关文献。
2.第二周：设计焊缝图像采集和预处理方案，并进行实现和测试。
3.第三周：根据预处理后的图像，设计焊缝特征提取和定位的算法，并进行实现和测试。
4.第四周：研究焊接轨迹规划的关键技术（如分段、插值等），并设计轨迹规划的算法。
5.第五周：根据焊缝位置和焊接任务要求，将焊接轨迹规划算法与机器人控制系统结合起来。
6.第六周：设计焊接试验实验方案，验证所提出的算法和方法的有效性和可行性。
7.第七周：整理研究成果，准备实验报告并撰写论文。
参考文献：
1.陈光荣.基于机器视觉的焊缝自动检测技术研究[D].西安交通大学,2016.
2.赵梦醒,邓亨利,等.工业机器视觉技术在焊接中的应用[J].焊接技术,2014,43(10):60-63.
3.崔福生.基于机器视觉的自动焊接技术及其应用[D].青岛科技大学,2019.
4.李益强,孙军,等.机器人焊接轨迹规划技术研究综述[J].机器人技术与应用,2015,7(1):38-43.