压电移相器的空间旋转误差建模与实验分析

通过对压电移相器在微位移过程中端面旋转的数学建模,对其空间旋转误差进行了理论分析;基于该数学模型,利用泰曼一格林干涉系统对两种不同工艺制作的移相器进行了在线检测,根据干涉条纹的旋转及间距变化,可以定量分析高精度移相器在微位移移相过程中其端面的旋转角度以及空间任意点的位移误差,并给出了相关实验结果.表明:用该方法在线检测各种不同工艺制作的移相器,对其端面上任意点由于端面旋转引起的空间位移误差检测灵敏度达到pm量级.在0～100 V驱动电压范围内进行在线移相检测,实验测量移相器的位移精度优于λ/200,对应相移精度高于0.06 rad.     

基于双目视觉的硅棒直径测量方法

提出了一种在实验室环境下模拟工业现场在线测量多晶硅还原炉内硅棒直径的检测系统。该系统采用双目立体视觉测量的方法,首先采用双CCD获取硅捧模型的实时图像,并依次进行摄像机的标定、特征点的提取、立体匹配、然后通过特征点的三维坐标计算硅棒模型的直径。实验结果表明,硅棒直径的测量结果达到了还原炉工艺参数自动化控制所需的精度,并且该测量系统有效地避免了人工长时间目测造成的劳动强度大以及由于主观因素造成误差较大的缺点。     

基于能量中心的电力机车接触导线几何参数视觉检测方法

传统的电力机车接触导线几何参数检测方法存在若干不足。根据检测要求和磨损后接触线的图像特征,提出了基于双目视觉技术的在线、非接触、多参数综合测量方法。对基于LOG 算子的线条边缘图像处理方法的误差进行了深入的理论分析,在此基础上提出了采用图像能量中心算法的边缘定位新方法,并进行了数值模拟。仿真结果表明:能量中心算法的抗干扰和抗模糊能力更强,定位精度更高。以不同高度、拉出值和磨损宽度的圆钢为检测对象进行了验证实验,并与激光测距仪和数显式游标卡尺检测的结果进行了比对。实验表明,能量中心算法的边缘检测精度优于LOG 算法,同时,提出的测量方法示值误差小、重复性较好,能够满足接触线在线、非接触综合检测的需要。     

三维空间中线结构光与相机快速标定方法

针对结构光立体视觉系统快速标定问题,本文提出了一种多线结构光单目视觉测量系统的快速标定方法,该方法可以同时完成多个线结构光的标定,不必每一个线结构光单独标定,从而实现相机与线结构光的快速标定。具体为相机内参采用张氏标定法提前标好,外参标定采用设计的三维阵列立柱靶标配合实现。在已知三维阵列立柱靶标各立柱端面中心点对应物像坐标后,可得到二者间的旋转和平移矩阵;在线结构光投射到对应不同高度立柱端面上后,根据以上物像关系可得到端面光条坐标,利用该坐标可拟合出激光平面方程,进而可建立起各激光面与相机之间的变换关系,完成系统标定。     

用于测量孔轴装配参数的双目视觉方法

孔轴装配是工业制造领域的一个重要基础问题，针对空间狭窄视觉困难、容易碰撞损坏、人工装配效率低等问题，提出一种基于双目视觉的监测方案，将图像叠加融合，扩大监测视野，并通过轴与孔的截交线来测量装配参数。此外，根据重投影误差，对不同位置的双目数据的融合权重进行优化，使误差降低10%左右，在实现快速检测的同时保证了测量精度。实验结果表明，所提算法可以对间隙为0.25 mm的小直径和小间隙孔轴的装配过程进行实时监测，平均误差约为0.015 mm。同时，所提算法对摄像机的倾斜角度不敏感，在不同的摄像机安装位置具有良好的鲁棒性。     

基于角点检测的双目视觉测距新方法

为解决双目视觉中立体匹配困难、效率低的问题,提出了一种基于角点检测的人工匹配方法实现双目视觉测距。首先介绍了双目测距基本原理,对摄像机进行了标定,并采用Bouguet 立体校正算法对双目视觉系统进行立体校正;然后采用J．Shi 和C．Tomasi提出的角点方法对立体校正后的左右摄像机图像中被测目标上的同一特征点进行了亚像素级角点提取,并利用提取的匹配角点坐标结合双目视觉测距公式实现距离测量。     

基于角点检测的双目视觉测距新方法

为解决双目视觉中立体匹配困难、效率低的问题,提出了一种基于角点检测的人工匹配方法实现双目视觉测距。首先介绍了双目测距基本原理,对摄像机进行了标定,并采用Bouguet立体校正算法对双目视觉系统进行立体校正;然后采用J.Shi和C.Tomasi提出的角点方法对立体校正后的左右摄像机图像中被测目标上的同一特征点进行了亚像素级角点提取,并利用提取的匹配角点坐标结合双目视觉测距公式实现距离测量。     

基于线结构光旋转扫描和光条纹修复的三维视觉测量技术研究

非接触式三维视觉测量广泛应用在工业制造质量检测中。针对工业金属零部件检测的应用场景,提出了一种基于线结构光旋转扫描和光条纹修复的三维视觉测量方案。首先,通过基于线结构光投影的计算机视觉技术,设计了线结构光旋转扫描视觉子系统,并对工业相机、线结构光平面和旋转扫描中心轴进行标定;然后,针对采集到的光条纹图像存在低灰度区域缺失数据的问题,提出了基于缺失区域自适应灰度增强的光条纹中心线提取算法,有效修复了被测零部件的线结构光投影条纹;同时,利用文中提出的线结构光三维视觉测量方案,通过重建标准球棒的表面点云计算两球直径和球间距来评价测量系统的精度,测量系统精度优于0.06 mm;最后,进行金属轮毂外轮廓形貌测量,通过重复性实验计算轮毂外轮廓最大半径,验证重复性误差优于0.03%。实验结果表明:该方法可以无损伤、高效率、高精度地实现工业金属零部件三维测量,弥补了接触式三维测量方法的缺陷。     

基于海天线的双目视觉图像对校准方法研究

结合海空背景下图像特点与双目视觉测量的需求,提出一种基于海天线的双目图像校准方法,采用Sobel算子对图像进行边缘检测并做二值化处理,利用Hough变换算法提取和定位海天线,根据参数空间返回的参数值对图像进行旋转和平移变换。实验结果表明,该方法能够有效地实现双目图像对的行对准,可操作性强,对计算机视觉技术的进一步应用具有促进作用。     

大口径光学透镜表面疵病机器视觉检测技术研究

针对目前大口径精密光学透镜表面疵病检测方法的不足,提出了一种基于线阵CCD的机器视觉检测技术。研究了疵病明场检测原理并设计了图像采集器,通过工作台旋转和图像采集器的运动实现了旋转扫描成像,探讨了采集图像的无缝拼接算法。该技术能检测到检测Φ500mm的透镜表面直径1μm的麻点和宽度0．8μm的划痕,满足了大口径透镜表面疵病检测的工程实际需要。     

基于双目视觉机器人TCP校准方法研究

工业机器人末端执行器位置参数(TCP)是机器人离线编程及机器人末端工具误差校正的基础,研究快速、准确的TCP校准方法对保证工业现场环境下机器人系统顺利正常工作至关重要。以双目视觉测量为基础,结合空间坐标变换理论与机器人运动学,提出了一种应用于工业制造现场的机器人TCP参数快速自动校准方法。此方法具有非接触测量、校准速度快、精度高等优点,减少了传统接触式TCP校准过程中误差因素,并且克服了其标定速度慢,标定精度不足等缺点。结合ABB工业机器人对该方法进行验证实验,实验结果表明:对于直径为10 mm的末端工具,提出方法校准精度相对于传统接触式标定有很大的提高,可以满足工业现场高精度的、快速的TCP校准要求。     

基于螺纹中径直接测量仪的设计研究

在机加工过程中,外螺纹的加工及检测是一个非常普遍的工序。为了达到准确测量外螺纹深度的目的,就必须准确确定有效螺纹的位置,去掉无效螺纹长度。因此,外螺纹主要检测两个方面：外螺纹中径和外螺纹深度。目前测量螺纹中径的方法一般操作都比较繁琐,且需要经过一系列的计算,误差较大且效率较低,针对以上问题,本文设计出了一种螺纹中径直接测量仪,把机械装置和弱电控制相结合,采用高精度直线位移传感器,根据大量实验证明,测量结果准确,能满足工程需要。     

双目视觉及其在全自动换电机器人中的应用

介绍了双目立体视觉原理,并利用该技术解决了电动汽车自动换电过程中对电池表面三维信息的定位要求。采用张正友标定法完成相机标定,利用区域匹配原则进行特征点匹配,完成电池的三维重建。实验结果表明,双目视觉的定位精度满足换电要求。     

基于MATLAB的柑橘图像预处理及识别系统研究

柑橘的识别方法目前主要还是采用劳动强度大、工作效率低、随意性大、客观性不强、不符合当前标准化要求的人工检测方法。文中运用计算机视觉和模式识别技术,研究了柑橘图像的实时采集与识别技术以及分析软件系统。借助MATLAB图像处理工具箱给出了柑橘品质检测中的图像预处理方法,实现了农副产品的品质科学分级的目的。     

基于动物饲料称量PLC控制技术应用

动物饲料称量是动物饲料各种含量检测前处理阶段一个重要环节,传统机械杠杆称重方法有较大的机械误差,影响称量速度和精度。介绍用PLC控制技术作为动态称量测控设备的支撑核心,这个控制方案在硬件和软件设计中采取相应措施和动态控制方法。满足了在线快速动态重量计量的要求、大大提高了测量数据精度,同时也提高了工作效率。     

扫描镜非接触式检测系统的位置误差分析

为了满足非接触式扫描镜检测系统的位置检测精度要求,分析系统各误差源对扫描镜位置检测精度的影响,制定详细的系统总体误差分配方案。分析系统的主要误差源,根据系统相关参数,利用齐次坐标转换法,建立系统引入误差量的数学模型,计算各误差源的误差传递系数;参考误差传递系数,根据加工、装调和检测水平相关数据,应用蒙特卡罗法分析计算,进行误差分配。结果表明,目前的加工、装调能力无法达到该系统的精度要求,提出了一种依据目前的检测水平进行误差分配的方法,最终应用误差补偿实现扫描镜位置检测极限误差优于2.5。采用一字线激光器作为光源,通过0.5莱卡经纬仪和千分表进行检测,达到系统要求的检测精度。     

基于Matlab图像处理的果核分拣系统

针对传统的果核产品分拣主要采用目测法进行人工分拣,而这种分拣方法存在分拣效率低、耗费大量人力物力、检测结果主观性强、检测不稳定等缺点。文中研究采用一种新的分拣方法来代替传统人工分拣的方法。利用机器视觉技术、Matlab图像处理技术和模式识别技术,设计了果核的分拣系统和机械结构,实现了果核产品的自动化分拣。     

实时自适应的立体匹配网络算法

立体匹配是一个经典的计算机视觉问题。采用传统方法或卷积神经网络（CNN）方法的立体匹配,其精确度和实时性不能满足实际的在线应用。针对该问题,本文提出一种实时自适应的立体匹配网络算法,通过引入一种新的轻量级的、有效的结构模块自适应立体匹配网络（Modularly Adaptive Stereo Network,MASNet）,在网络中嵌入无监督损失模块和残差细分模块,使立体匹配的准确性和实时性得到提高。实验结果表明,本文方法相比具有相似复杂度的模型,精确度更高,并且能以平均约25帧每秒的处理速度达到在线使用的要求。