基于 PSO 的机器人线扫描仪 3C 组件表面缺陷检测最优覆盖路径规划
机器人学
2024-07-30 v3
摘要
表面缺陷自动检测是计算机、通信和消费电子（3C）行业质量控制的重要任务。传统的缺陷检测设备（即线扫描传感器）视场有限，因此机器人辅助缺陷检测系统需从多个视角扫描物体。最优选择机器人视角并规划路径被视为覆盖路径规划（CPP），该问题可在减少扫描时间并避免缺陷漏检的同时实现物体完整表面的检测。然而，针对机器人线扫描仪的 CPP 策略尚未被研究者充分研究。为填补文献中的这一空白，本文提出一种新方法，使机器人线扫描仪自动检测 3C 自由曲面物体的表面缺陷。我们提出的方案包括通过新的混合区域分割方法与自适应规划算法生成局部路径，以确保完整物体表面的覆盖。并开发了全局路径序列的优化方法以最大化扫描效率。为验证所提方法，我们在多种自由曲面工件上进行了详细的基于仿真与实验的研究，并与一种最先进的方案比较性能。所报告结果证明了我们方法的可行性与有效性。
引用
@article{arxiv.2307.04431,
title = {PSO-Based Optimal Coverage Path Planning for Surface Defect Inspection of 3C Components with a Robotic Line Scanner},
author = {Hongpeng Chen and Shengzeng Huo and Muhammad Muddassir and Hoi-Yin Lee and Anqing Duan and Pai Zheng and David Navarro-Alarcon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.04431},
year = {2024}
}