为了使机器人准确高效地完成复杂形貌零件修复，开发了一套基于三维视觉的激光再制造机器人离线自动编程系统。系统主要包含6个功能模块：机器视觉测量、三维建模、再制造规划、自动编程、仿真优化和通信模块。基于HALCON软件采用标准标定板进行视觉系统的标定，应用梯度重心法对采集到的激光光条图像进行光条中心提取，依据极限几何理论进行特征匹配，根据三角原理获取零件表面点云数据。然后逆向重建零件三维模型并提取出修复区域，根据工艺规划参数，自动进行再制造路径规划和机器人加工程序编制，并通过机器人主控方式实现多个设备之间的联动和时序控制。试验表明，该方法能提高激光再制造机器人编程效率和精度，且机器人动作连贯，修复路径与设计吻合，满足零件修复要求。

机器视觉系统对于提高激光机器人再制造质量有重要作用。针对浅斑类缺陷无法在点云数据中定位的问题，开发了专用识别系统，将二维图片和三维点云结合起来实现该类缺陷的三维检测。对灰度图片进行处理，包括图像频域增强、区域标记和区域合并等，实现了二维图片中的缺陷定位；利用双目立体视觉系统对再制造零件表面进行扫描，获取零件表面三维点云数据，同时将二维缺陷边界转换为三维缺陷边界，实现了点云数据中缺陷的定位。实验结果表明，该系统能有效识别浅斑类缺陷，并且再制造精度高。

针对复杂自由曲面零件激光再制造中在线示教加工路径存在的问题，进行了三维激光熔覆再制造修复路径的研究，提出了基于等距平行截面法的修复轨迹自动生成算法。利用任意等距平行截面与三角网格模型求交确定激光束扫描点位置；估算出三角网格中每个顶点法矢后，通过对交点所在边的两顶点法矢插值得到交点的法矢，确定了在加工点激光束的姿态。应用实例表明，该算法取得了良好的加工效果，能够达到实用化要求。

损伤零件缺陷区域的三维形貌检测对于激光机器人加工过程的智能化具有重要作用。系统实现了激光加工中损伤零件的缺陷识别，并提出损伤零件缺陷边界检测的高精度算法。利用基于点特征面积累加的法矢法识别出缺陷边界点，生成初始缺陷边界，针对初始缺陷边界具有不连续、多分支、锯齿状边界等问题，提出了三步优化处理方法，最终得到封闭、高精度的损伤零件的缺陷边界。系统运行处理速度快，精度高，可完全满足工业零件智能化激光再制造的要求。

针对激光再制造技术自动化、柔性化和智能化的发展方向，开发了一种符合工业应用的集成化大功率柔性激光再制造系统，该系统利用机器人和激光器现有的接口，进行了系统集成的软硬件设计。开展了激光同轴送粉系统和温度检测视觉系统研究，实现了三维激光熔覆以及激光熔池温度检测。应用该系统对钻铤和大型车床导轨进行了激光再制造，取得了良好的效果。

为了提高激光再制造的质量和效率，结合逆向工程和激光再制造的特点，介绍了缺损工件的激光再制造路径规划。阐述了扫描缺损工件的表面以得到点云数据，采用逆向工程重构修复区三维形貌，再配以激光再制造工艺进行路径规划。加工控制点矢量算法为加工头姿态提供了一种行之有效的方法。

机器视觉技术对激光机器人加工过程检测与控制具有主要作用。基于CCD/CMOS光电视觉技术，开展了激光再制造机器人零件三维几何形貌重建、激光熔池温度场、同轴送粉粉末流浓度场等3种机器视觉系统研究。3D形貌机器视觉系统：扫描宽度200 mm,扫描速度10~50 mm/s，最大误差小于1 mm。温度场机器视觉系统:测温范围700 ℃~2400 ℃，精度50 ℃。粉末流场机器视觉系统：粉末流量检测范围1~100 g/min。3种系统均可进行实时检测,且体积小，能方便地与机器人安装、耦合。

采用双目摄像机结合结构光组成主动视觉测量系统, 并与机器人耦合, 构建了一种具有视觉功能的智能激光加工机器人, 能够感知各种复杂曲面轮廓, 重建三维形貌。系统由六自由度机器人、双目摄像机和结构光发射器组成。机器人带动双目摄像机和结构光发射器运动, 既实现多视角测量, 消除测量中的“死角”, 重建工件的完整三维形貌, 又将测量到的点云数据转换到机器人坐标系。阐述了测量原理和数学模型, 进行了单摄像机内外参数的标定, 双目摄像机相对关系的标定, 双目摄像机与机器人之间的手眼关系标定, 得到摄像机内参数矩阵, 手眼关系矩阵, 机器人与世界坐标系关系矩阵。对双目图像进行大步距图像分割, 提取目标区域, 平滑降低图像噪声, 重心法提取亚像素级结构光条纹中心, 根据极线约束进行左右条纹配准, 三维算法得到空间点坐标, 可方便地转换到世界坐标系, 实现全局坐标的统一。

逆向工程模型重建过程中在曲面和实体转换时常会出现曲面缝隙过大难以缝合成实体的情况, 而且不同的造型软件系统精度不同, 经常存在转换失败的现象, 因此, 在某些应用上用网格化模型代替实体模型能简化造型过程, 获得较高的效率。获取高质量的三角网格模型是逆向重建的关键。但是目前空间点云数据得到的网格化模型的形状无法控制,细节特征表现也不足,不能很好地指导机器人加工, 故在基于体算法的基础上提出了法矢量过滤法。实验证明,改进后的算法极大地提高了空间点云网格化的精度, 能保证最终生成的三角网格与原型的拓扑结构一致,并能很好地用于激光再制造中指导机器人的加工。

提出了一种基于光电视觉技术, 运用VC++及Matlab等工具的机器人末端的姿态测量方法。通过机器人单目或双目立体视觉技术, 获得机器人作业路径图像, 根据摄像机成像原理, 建立相机及图像的标定方法。详细描述了由光电视觉技术得到空间点的位置坐标, 确定其空间曲面法向向量及机器人末端姿态。针对机器人离线编程技术中, 离线规划时实现实际作业对象与机器人末端的特殊姿态要求, 达到理想的加工要求及效果。