多传感器线结构光视觉测量系统全局校准

针对现有多传感器线结构光视觉测量系统全局校准过程中通常需要三维测量设备、校准过程复杂等问题,提出了一种基于一维靶标的多传感器线结构光视觉测量系统全局校准方法。此方法以一维靶标为中介,首先由每个线结构光视觉传感器得到光条与一维靶标相交点在各自测量坐标系下的三维坐标,然后由交比不变性得到相交点在一维靶标坐标系下的坐标,进而...     

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。     

线结构光视觉传感器二维机器人焊缝跟踪系统

提出了一种基于线结构光视觉传感器示教及纠偏的二维机器人焊缝跟踪方法。利用简单快速的系统标定,视觉传感器分别对焊缝上示教特征点和实际特征点坐标进行测量记录,同时采用模板匹配进行图像处理,测出它们之间的偏差,ABB机器人根据得到的偏差实时调整焊枪位置,从而实现自动跟踪。利用线结构光视觉传感器和ABB机器人设计了实验系统,对所提的方法进行了验证。     

基于线扫描的管路三维重建技术研究与实现

针对航空发动机管路装配过程中,装配质量难以保证、检测效率低的问题,提出一种基于线结构光的管路三维重建测量方法。该方法通过线结构光扫描技术,获取管路表面三维轮廓数据,利用三维点云数据提取管路脊线和半径值。针对离散的脊线坐标值,采取NURBS算法对其拟合,利用管路脊线和半径值重建管路三维模型。通过线结构光扫描测量系统,获取管路轮廓点云数据,重构管路三维模型。实验结果证明,该方法和测量系统可以实现管路三维的快速重建,重建数据可用于管路间隙测量。     

基于双线投影与线面约束的3D扫描测量系统研究

将双目传感器和线结构光有机地结合到一起,设计了一套能够对大尺寸被测物进行无导轨三维扫描的测量系统。通过标定实现双目传感器与结构光传感器坐标系的统一。提出了一种双线投影模型,实现了双目标记点的立体匹配和标记点传感器坐标的测量。设计了基于线面约束的结构光测量模型,实现了物体表面光条三维信息的获取。采用空间几何相对不变性原则实现标记点传感器坐标和世界坐标的全局匹配,进而确定在测量位置处传感器坐标系与世界坐标系的转换关系。最终将传感器实时扫描测量的物体表面的三维点云数据转换到世界坐标系下,实现对被测物三维的扫描测量,工作距离下扫描测量精度优于0.08 mm。     

多线结构光视觉传感器测量系统的标定

为实现大尺寸轧钢几何尺寸、形状误差、表面缺陷的实时检测,采用4个激光器和4个CCD摄像机搭建了多线结构光视觉传感器测量系统。针对多视觉传感器全局校准的关键问题,设计了特殊形状的靶标,提出了新的全局标定方法。利用交比不变原理获取光平面上多个标定点,同步实现视觉传感器的局部标定和全局校准。详细阐述了标定的基本原理和系统构建过程,分析了标定中存在的误差,并提出了减小误差的方法。实验验证系统重复测量精度在0.04mm以内,测量相对误差小于0.9%。     

基于平面标靶的线结构光参数一体标定算法

准确地标定系统参数是利用线结构光进行高精度 测量的前提,提出了一种基于平 面标靶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标定的目的。系统标定时,需要将激光线投射到平面标靶上 ,并在不同位置拍摄带有激光线 的标靶图像。首先,计算相机内参数;然后,通过内参数确定标靶平面在相机坐标系下的方 程,并由此计算出激光点在相机坐 标系下的三维坐标;最后,通过线性最小二乘方法拟合得到光平面方程。相对于交比不变方 法,本文算法可以获得更加稠密、 准确的标定点。在一种结构光扫描系统中的应用结果表明,本文算法均实可行,光平面标定 平 均误差为0.024mm,系统扫描平均误差为0.035mm。     

主动三维视觉传感技术的研究

主动三维视觉传感技术主要有飞行时间法、点结构光扫描法、线结构光扫描法和编码面结构光法、莫尔法、相位测量轮廓术、傅里叶变换轮廓术等.介绍了上述各种技术的基本原理和优缺点.提出了一种新的技术,即单幅二维图像不标定自适应三维场景重构技术,给出了它的原理并讨论了其特点.     

结构光传感器在柔性视觉测量系统中的应用研究

针对柔性视觉测量系统的应用需求,根据介绍了基于线结构光视觉传感器实现棱线测量的相关技术,创新性地研究了采用线结构光视觉传感器实现空间圆孔测量的原理、方法,并对空间圆孔中心坐标的测量数学模型进行了详细地推导.基于线结构光视觉传感器实现棱线和空间圆孔测量的相关技术已经在江淮汽车厂C926汽车生产线上得到应用,采用双机器人形式对84个测量点进行了在线测量,取得了很好的测量应用效果.     

改进的双向结构光编解码算法

双向相移结构光三维成像具有更高鲁棒性，但在两个方向上使用相同数量的多频相移编码，增加了扫描时间。利用极线几何，提出一种改进的双向结构光编解码算法，在保证精度的前提下能有效减少一个方向的编码图像的数量。首先，在纵向进行多频相移结构光扫描，得到纵向相位。利用极线几何，将纵向相位映射为横向临时相位。然后，在横向使用最高频结构光扫描，得到横向的高频缠绕相位。利用横向临时相位，对横向的缠绕相位进行解缠绕，得到最终的横向相位。最后，建立相机和投影机间的直线模型，在计算三维点云时，计算相机视线和投影机视线的交点，避免了传统的矩阵求逆方法，提高了点云计算速度。实验结果表明：1)最终横向相位的均方根误差为4.89×10^-3 rad;2)双向扫描和单向扫描后的三维点云计算速度分别提升了6.08倍和4.10倍；3)与传统的方法相比，所提针对单向扫描三维重建方法的误差在10^-11 mm以内。     

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。     

线结构光三维测量系统扫描方向的标定

提出一种基于平面标靶的线结构光三维传感器扫描方向的标定方法。利用平面标靶对摄像头进行标定,得到摄像头的内部参数,将棋盘格平面标靶固定在空间某一位置,测量系统沿着扫描方向移动并采集一系列图像。根据这一系列图像求出摄像机的外部参数,并结合已经求出的摄像机内部参数计算出标靶上同一特征点在摄像机坐标系下的坐标值,对这些点进行直线拟合得到一直线方程,直线的方向就是测量系统的扫描方向。实验表明,该方法测量精度高,操作简单,无需辅助的调整设备,降低了标定设备的成本和系统校准的难度,适合现场标定。     

结构光内参数和机器人手眼关系的同时标定

为实现对复杂工件的快速在线测量,构建了基于结构光的机器人视觉测量系统,提出一种该系统中结构光测头内参数和手眼关系同时标定的方法。标定时,在机器人工作空间内固定一个平面靶标作为参考物,精确控制机器人末端带动结构光测头做平移运动和变位姿运动,获取不同位姿下的靶标图像。通过平移运动,同时标定结构光测头内参数和手眼关系中的旋转矩阵;通过变位姿运动,同时标定摄像机内参数和手眼关系中的平移向量。考虑到旋转矩阵和平移向量分离标定会存在误差累积,采用非线性优化方法对手眼关系做进一步优化。对标准球及工件进行扫描测量实验,实验结果表明该标定方法简单高效,能保证测量系统具有较高的测量精度,适用于工业现场。     

基于神经网络的焊缝跟踪系统视觉标定方法

文中提出一种基于深度神经网络的焊缝跟踪系统机器人视觉标定方法，实现了机器人的简单快速标定。将焊缝跟踪传感器安装在机械臂末端，使用线激光器对被检测角点进行定位，工业相机拍摄对应的标定棋盘图像，用角点提取算法获取到相应棋盘格点的数字图像坐标，并通过示教器读取机械臂的各个关节角，利用神经网络极强的非线性映射能力，将其传入训练好的BP神经网络进行三维空间坐标的预测。此方法能够实现机器人的快速标定，避开传统标定方法中复杂的非线性运算，并减少坐标转换间的累积误差。实验结果表明，基于神经网络的标定方法具有较高的精度，且标定过程简单，为机器人视觉标定提供了一种新的方法。     

线结构光三维轮廓测量系统的标定方法

在线结构光360°三维轮廓测量方法中,采用多图像传感器系统可实现物体整体轮廓及局部形貌细节同时高精度测量.为了实现测量系统多传感器同时标定,提出一种线结构光多传感器三维轮廓测量系统的标定方法.以直接线性变换法为系统标定模型,设计含有多特征点的靶标控制场来解算系统模型参数,应用二元全区间插值误差校正方法对物方坐标计算误差进行校正,实现对整个测量系统的标定.并提出了一种基于二维离散傅里叶变换的多分辨率标定靶标特征点提取的新方法.论述了线结构光四传感器测量系统的标定过程.实验结果表明这种标定方法可实现多传感器测量系统高精度同时标定.     

基于激光位移传感器圆径测量的角度安装误差研究

基于激光位移传感器的工件圆径和圆度测量被广泛应用于工业现场的产品质量检测过程中。文中研究了激光位移传感器的角度安装误差对工件圆径测量结果的影响,并提出校准方法。首先,将定量分析位移传感器的角度安装误差与计算得到的圆径结果的误差之间的关系。其次,提出了一种位移传感器角度安装误差校准方法,该方法可在标准圆圆径未知的情况下,根据不同位置下的3个位移传感器的测量值,精确计算出传感器的角度安装误差。详细说明了该校准方法的建模过程,通过仿真确认角度安装误差校准方法的有效性。最后,利用三坐标测量仪对角度安装误差进行校准。实验结果表明,校准后的圆径测量误差从20 μm提高到1.5 μm。     

基于大景深三维扫描仪的机器人"手-眼"标定

针对机器人视觉对便携式三维扫描系统的大景深要求，利用Scheimpflug条件对像平面进行偏转，扩大了扫描系统的景深，并采用了一种将系统整个景深范围分段及进行分段校准的方法，提高了大景深三维扫描系统的测量精度；利用半径已知的球体作为参照工具，提出了一种新的机器人视觉“手-眼”关系标定方法，将姿态关系Rs与位置关系Ts解耦，使用线激光与球体的交线拟合圆恢复球心以及扫描球面拟合球心的方法，分别标定了扫描系统与机器人的旋转和平移关系，从而使机器人能够与扫描仪一起完成扫描任务，扫描精度可以达到0．2mm。实验结果表明，该方法具有精度高及稳定性好的特点。     

基于16位SAR模数转换器的误差校准方法

为了实现较高精度(16位及更高)的逐次逼近(SAR)ADC,提出了一种误差自动校准技术。考虑到芯片面积、功耗和精度的折中,采用了电荷再分配分段电容DAC结构,并采用准差分输入方式提高ADC的信噪比。为了消除电容失配引入的误差,提出了一种误差自动校准算法,利用误差校准DAC阵列对电容失配误差进行量化并存储在RAM中,在AD转换过程中实现误差消除。     

光表面安装技术

光表面安装技术是光电子器件实现小型化、高速、高组装密度、高可靠性的重要技术。本文介绍了光表面安装技术的基本结构与特点、关键技术及低成本的光表面安装技术。     

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。