机器人激光扫描系统现场标定技术

针对机器人激光 扫描系统现场标定问题,提出了一种基于交比不变性的线结构光传感器标定方法,允许平 面参 照物在传感器测量空间中自由移动,通过摄像机拍摄多幅平面参照物的图像即可对光平面进 行标定;同时, 提出一种定点变位姿的机器人手眼关系标定方法,采用一个直径已知的标准球作为手眼标定 参照物,控制 机器人分别以纯平移运动和变姿态运动的方式带动视觉传感器对标准球的球心坐标进行测量 ,根据固定点 约束标定手眼关系。实验结果表明,本文标定方法有效、快速,可以用于机器人激光扫 描系统现场标定。     

激光再制造机器人待加工零件形貌三维重建

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。     

便携式组合测量系统坐标统一的标定方法

针对便携式结构光测量系统和光学三 坐标测量系统的测量坐标系的全局统一问题,提出了一种基于手眼标定模型的标定方法 。利用 在全局坐标系下固定的平面标靶以及与便携式结构光测量系统具有刚性约束关系的 主动光立体标 靶作为中介坐标系,分别估计便携式结构光测量系统与平面标靶的位姿参数以及光学三 坐标测量系统 与主动光立体标靶之间的位姿参数,然后基于手眼标定模型标定出主动光立体标靶与便携式 结构光测量系 统之间的刚性位姿关系,进而完成便携式结构光测量系统和光学三坐标测量系统的坐标统一 。实验结果表 明,本文方法标定结果相对误差标准差约为0.151mm,标定精度合理 有效,可以实现便携式组合测量系统坐标统一的快速标定。     

基于平面靶标的线结构光视觉传感器机器人手眼标定方法

为确定线结构光视觉传感器与工业机器人法兰中心的位姿关系，设计了一种只有单个圆的平面靶标及标定方法。调整机器人姿态，使激光线经过平面靶标上实心圆的圆心，通过图像处理，得到圆心的像素坐标，转换后得到圆心在传感器坐标系下的坐标；多次调整姿态，获取多组图像，得到多组传感器坐标系下圆心坐标；结合对应机器人位姿关系，采用最小二乘法直接解算出手眼矩阵。实验结果表明，所提方法与采用标准球为靶标的手眼标定方法对比，反求得到的三维坐标的标准差由0.3893 mm降为0.2145 mm，以同一目标的不同间距为测量对象，均方根误差均有效减小。该方法提高了标定精度，不需要采用昂贵的靶标，适合于现场标定。     

正交约束下的机器人线结构光手眼标定

为了将传感器局部坐标系下的测量数据转化为机器人坐标系下的全局三维数据,需要确定机器人法兰盘与传感器之间的关系,即手眼标定。为实现机器人与线结构光传感器的现场手眼标定,提出一种正交约束条件下的新方法,该方法标定过程无需人工参与,仅需一块具有空间正交约束关系的平面靶标。标定过程中任意变换机器人位置与姿态,控制激光线与靶标两直角边分别相交,并记录传感器测量坐标值以及对应的机器人姿态数据,再基于空间正交约束建立非线性优化模型,最后采用内点法迭代求得最优解。实验结果表明：该标定方法快速、稳定且精度较高,系统整体测量精度优于0.3 mm,可满足常规测量需求。     

基于共面法的结构光自扫描测量系统参数标定方法

针对结构光自扫描测量系统参数标定问题,提出了一种基于共面法的高精度标定方法,能够同时标定系统的内外参数。建立了相机和系统模型,采用张正友方法标定相机和平面棋盘靶标内外参数,针对系统标定需求完成了靶标位置规划,在同一光平面下变换靶标位姿获取共面光条中心点,利用多组中心点数据分别求解各光平面方程。由于多个平面交线不唯一,定义了优化目标函数对振镜转轴在相机坐标系下的表达进行优化求解,求得振镜坐标系与相机坐标系的转换矩阵完成标定。该方法标定过程简单,算法运算量小,便于现场标定。结果表明,标定方法具有较高精度,能够满足测量要求。     

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。     

线激光器的手眼标定方法

为解决线激光器与多轴式机器人组成测量系统时,激光器与机器人位置关系不确定的问题,提出一种适用于线激光器的手眼标定方法,以空间定点在基坐标系下的坐标不变为基础,通过多姿态测量固定点,求解出手眼标定矩阵。同时设计了以标准球为靶标,以标准球球心为定点的寻点方案,提高了测量精度与可靠性。     

超大尺度线结构光传感器三维测量系统外参数标定

为了满足大型自由曲面工件高精度实时三维测量的需求,设计了一种超大尺度线结构光传感器三维测量系统,并提出一种基于一维靶标的传感器外参数的现场标定方法。实验结果表明,该方法的标定精度与基于平面靶标的方法相当,且其一维靶标的高精度制作更容易,外参数的现场标定过程操作更方便,更适合超大尺度线结构光传感器的现场标定。     

最小化重投影误差的手眼标定优化算法

为了减小图像噪声对手眼标定精度的影响,在传统的手眼标定算法的基础上,利用基于最小化重投影误差优化算法求解手眼标定方程。以基于矩阵直积参数化方法计算出的手眼关系矩阵为初值,以摄影测量光束平差为优化模型,最小化重投影误差为代价函数,获得最优的手眼关系标定值。实验结果证明了该方法的具有较好的稳定性和精确性,算法求解了10次实验结果,手眼标定矩阵的最大重投影误差为1.037个像素,波动值为0.007像素。与最小化代数误差的优化方法和线性优化分步估计方法相比,提高了手眼标定的求解精度。     

任意位姿平面靶标实现立体视觉传感器标定

提出一种基于任意位姿平面靶标的立体视觉传感器标定新方法。利用平面标定参照物，并允许其在测量空间内自由移动，结合镜头畸变的摄像机标定数学模型，实现传感器中摄像机标定；在立体视觉传感器三维测量模型基础上，引入特征点约束优化传感器结构参数，同时实现了传感器现场标定。该方法降低了标定设备的成本，灵活方便，切实可行。实验结果表明，该方法标定精度高，已标定传感器测量空间距离的相对误差优于0．3％。     

利用立体视觉的线结构光参数标定

准确标定系统参数是利用线结构光进行高精度测量的前提,文中提出了一种基于双目立体视觉的线结构光参数标定算法,以期达到在工业现场进行高精度、强鲁棒性标定的目的。算法首先采用Tsai两步法标定摄像机内参数和双目相机坐标系间的刚体变换,然后利用立体视觉极线约束条件匹配双目激光条纹点,并将其重构到三维空间以进行光平面标定。相对于...     

三线结构光视觉传感器现场标定方法

三线结构光视觉传感器由于获取信息量大、测量速度快等特点被广泛应用于工业现场测量。为了实现传感器高精度、快速的现场标定,提出了一种基于支持向量机的三线结构光视觉传感器标定方法。首先,设计标定靶标;其次,采集靶标图像后提取特征点亚像素坐标值;再次,基于支持向量机方法建立特征点的图像坐标和三维空间坐标的映射模型;最后,将待标定点图像坐标输入映射模型,即可得到三维空间坐标,实现对三线结构光视觉传感器的直接标定。实验验证,Y轴、Z轴方向上的测量绝对误差均值分别为0.021 1 mm和0.015 0 mm,具有较高的标定精度,且该标定方法标定过程简单、快速,适合现场标定。     

基于折射补偿的水下结构光三维测量系统

针对结构光技术在水下三维测量中的应用,提出了一种基于折射补偿的水下结构光三维测量方法。考虑到水下三维测量时,由于光线在不同介质交界处发生折射,采用平面网格靶标对系统进行陆上标定的结果不能直接应用,必须进行折射补偿,补偿被测物体在CCD摄像机靶面上成像点的像素坐标,按所建立的水下三维测量模型进行测量。通过实验证明,本文的折射补偿方法有效地克服了折射对水下三维测量的影响,实现了水下结构光高精度三维测量。     

单目结构光测量中参数自适应标定方法

针对结构光测量时手工调节相机参数易导致图像质量的随机性,进而导致标定精度的下降及调参环节重复繁琐的问题,提出了一种结构光测量的相机标定自适应调参方法。首先,设计了一套相机自动调参装置,根据三个调参环调节时的图像变化机理,选取标定板面积占比、图像清晰度及图像对比度三个参数,分别定义焦距调节环、对焦环及光圈调节环。其次,为实现相机的高精度标定自适应参数调节,针对传统Brenner函数的缺陷,通过一种改进的Brenner自动阈值函数,实现对图像清晰度的精确快速对焦,并对标定板图像感兴趣区域的前景与背景进行分割,计算图像对比度,根据标定的重投影误差,确定标定相机的最优调节区间,以自适应调参搜索控制方法进行标定参数调节。最后,为提高自适应标定调参时电机的搜索定位速度,建立了调参函数模型,并通过物距及像素长度自适应计算焦距。三维测量调参实验表明,相比于手工标定,基于提出的调参方法能在5 s内实现自动调参,且重投影误差减少66.57%。     

一种新的深度传感器内部参数标定方法研究

针对双镜头深度传感器(以Kinect为例)出厂标 定参数精度不高的问题,提出一种新的标定方法。 对于Kinect 2.0深度镜头,利用空间线定长约束,通过间接平差方法求解待求参数;根据求 解参数,将深度图 像坐标转转换值Kinect坐标并将其与对应的彩色影像坐标点进行关联,基于中心投影方程标 定彩色镜头。实 验结果表明,本方法将深度影像点转换到Kinect坐标时精度优于2.5 mm,深度影像坐标转换至彩色影像坐标 时精度优于1pixel,高于Kinect微软开发包内置参数的计算精度,对一些需要较高参 数精度的应用,本文算法解算的参数更优。     

基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统研究

针对传统机器人视觉测量系统中测量精度受机器人绝对定位精度限制的问题,构建了基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统并研究其标定技术。通过全局空间测量定位系统实现机器人末端工具的高精度实时控制,可以突破机器人自身定位精度的限制,充分发挥其高度柔性的运动特性。为实现系统高精度测量,提出一种基于单应性矩阵的视觉传感器外参标定方法,该方法仅需对所设计的平面靶标进行一次成像,结合激光跟踪仪进行坐标转换即可实现传感器坐标系与外部参考坐标系之间坐标转换关系的精确标定。实验结果表明,基于全局空间控制的机器人视觉测量系统在其工作空间中距离测量精度优于0.2/mm,较传统的机器人视觉测量系统得到显著提高。     

飞行时间深度相机和彩色相机的联合标定

飞行时间（TOF）深度相机等深度传感器可以实时、准确地获取深度信息,在计算机视觉领域受到广泛关注。本文以获取同一视野下场景的纹理信息和深度信息为目的,在传统的棋盘格标定方法基础上,针对TOF深度相机的低分辨率和较大的径向畸变的特点,采用角点稀疏的棋盘格作为标定板以提高角点检测的精度,提出一种TOF深度相机和彩色相机的联合标定方法。首先对彩色相机和深度相机单独标定,使用传统的棋盘格标定方法获得彩色相机的内部参数,对使用深度相机所拍的强度图进行畸变校正后再求得深度相机的内部参数。然后,固定两相机内参,多次实验获得两相机之间的相对位置关系,并使用最小二乘法进行优化。实验结果表明,该方法标定精度高,彩色相机的重投影误差最多可减小0.15个像素,深度相机的重投影误差最多可减少0.09个像素,根据标定结果将深度相机所得的深度图投影到彩色相机的视野下所得的投影深度图能和彩色图像精确对齐。