基于全局位姿评估的条纹反向视觉测量

提出基于全局位姿评估的条纹反向视觉测量。利用带测头的摄像机拍摄二维正弦条纹,根据傅里叶分析提取的平面特征点全局评估摄像机位姿,进而测量测头的球心坐标。摄像机的位姿评估是条纹反向视觉测量的关键技术,在测头标定和坐标测量中均需要进行位姿评估。位姿评估的误差函数包括重投影误差和物空间误差两类,两者在基于平面的位姿评估中均存在两个局部极小值,采用全局位姿评估算法可以避免误差函数陷入局部极小以高精度获取摄像机位姿,完成测头标定和坐标测量。实验结果表明,该方法可以高精度测量物体的三维坐标。     

基于条纹投影的双目结构光成像系统

研究了一种 基于条纹投影 的双目三维成像方法,实现对表面有大梯度或非连续等复杂形貌物体的测量。计算机软件产 生的正弦条纹 经DLP投影仪投射到被测物体表面,左右两个CCD相机同时拍摄经被测物体表面调制的变形条 纹图。通过 四步相移和最佳条纹选择方法分别计算得到折叠相位图和展开相位图。建立绝对相位与深度 之间的关系, 得到两组不同坐标系下的三维点云数据。提出一种改进的最近点迭代(ICP)算法,在每一次 迭代过程中剔除 不可见点和噪声点,将两组点云数据转换到同一坐标系中。三维形貌测量实验证明了所研制 成像系统的可 行性和准确性。视场范围内的最大测量误差为0.072mm。     

基于最佳偏振角的线性位姿测量方法研究

在基于视觉图像的位姿测量中,非线性位姿测量算法的全局收敛存在不确定性,测量结果取决于初值的选取,不能保证位姿测量的鲁棒性。线性位姿测量算法对图像处理的要求比较高,如果定位特征点图像坐标提取不够精确,会导致位姿测量精度降低。在自然光条件下,相机采集定位特征点图像,图像中高亮度区域的存在对定位特征点提取精度产生影响,进而使有效定位特征点数量减少,影响位姿测量精度。针对上述问题,文中提出了一种基于最佳偏振角的线性位姿测量方法:在相机镜头前加装线偏振片,根据Stokes矢量建立偏振片最佳偏振角度求解模型,在使用最佳偏振角度的前提下采集定位特征点图像,提取图像坐标;建立线性位姿求解模型,计算被测物体位姿。实验结果表明,该方法能够有效减少图像中的高亮度区域,改善成像质量,提高线性位姿测量精度,在?60°~+60°的测量范围内,角度测量误差小于±0.16°,在0~20 mm的测量范围内,位移测量误差小于±0.05 mm。     

多特征点拓扑确定位姿测量算法研究

为解决单目视觉位姿测量时,由目标特征点较多导致图像点与目标点拓扑关系未知的问题,提出了一种多特征点拓扑确定位姿测量算法。较多特征点可在目标进行大角度运动时保证足够的特征点进行位姿解算,与较少特征点相比提高测量精度。该算法将拓扑确定的过程和位姿求解的迭代过程进行嵌套,同时进行拓扑确定和位姿计算。位姿计算的迭代过程基于平行透视投影模型,不需要目标重心投影点坐标作为迭代初始值。拓扑确定的过程转化为分配问题的求解过程。每次位姿迭代的过程中进行一次拓扑确定,拓扑确定的结果可以计算更优的位姿估计。通过多位姿测量实验和精度对比实验结果证明:该算法适合大范围、高精度的位姿测量,在-120~120范围内,位姿测量均方根误差为0。272。     

三维小视场成像系统

研究了一套投影正弦光栅条纹,测量表面有大梯度或非连续结构等复杂形貌微小物体的三维测量系统。针对所测量物体大小,通过将体视显微镜、相机和投影仪组合,研制了具有较小视场的条纹投影系统。软件产生具有最佳条纹个数的三组正弦条纹图,每组包含四个彼此间有90相位移动的条纹。根据所测量物体表面颜色和纹理特性,选择投影系统的合适颜色通道投射软件所产生的正弦条纹序列到被测物表面。相机从另一角度获取经被测表面调制的变形条纹图。通过四步相移和最佳条纹选择方法分别计算得到折叠相位图和展开相位图。利用水平精密移动台定位一水平白板到几个已知位置,建立绝对相位和深度之间的关系,获得系统深度方向的数据。微小物体的三维形貌测量实验证明了所研制成像系统的可行性和准确性。     

3D形貌测量中一种基于主成分分析的单帧投影栅算法

将主成分分析(PCA)引入投影栅形貌测量中,提出 了一种基于PCA的单帧投影栅算法。由计算机生成正弦条纹图,利用DLP投影仪投影到 被测物体表面,由CCD相机采集受物体 形貌调制的畸变条纹图并保存在计算机中进行处理。首先由采集的变形条纹图构成5帧 空域相移图;然后将多帧相移条纹图分解成不相关的主成分,由第1和第2主成分利用反正 切函数计算得到变形条纹相位信息;最后根据条纹相位的单调性,采用聚类分析法确定相位 全局符号。实验结果表明,本文算法无需确定相移量就可直接解调出与物体形貌对应的相位 数据,运算速度快,测量精度高,适用于在线三维形貌测量。     

激光雷达IMU紧耦合的室内大范围SLAM方法

针对激光雷达SLAM算法在室内大范围场景中建图与定位精确度低、鲁棒性差的问题，提出一种激光雷达IMU紧耦合的SLAM方法。该方法基于LeGO-LOAM算法，在点云去畸变环节引入惯性测量单元（IMU）数据，将IMU预积分的结果作为初始位姿，消除点云畸变；在点云配准环节，将IMU预积分的结果作为迭代优化时的初始位姿，提升点云配准精度，从而提高机器人位姿估计的准确性；在后端优化环节，通过构建因子图的方式引入激光里程计因子、IMU预积分因子及回环因子，得到全局最优解，进一步提升建图与定位的精度。为验证所提方法的可行性，设计不同场景下LeGO-LOAM算法与改进SLAM算法的对比实验。实验结果表明，在室内大范围场景下，改进的SLAM算法能够减少轨迹波动，提升建图效果及轨迹精度，增强算法的鲁棒性。     

基于动态特征剔除的图像与点云融合的机器人位姿估计方法

针对动态物体影响传感器进行机器人位姿估计的问题,本文提出了一种基于动态特征剔除点云与图像融合的位姿估计方法。首先,YOLOv4和PointRCNN分别被用于识别图像和点云中的潜在运动目标并提取候选框。其次,在视觉定位方面,双目视觉与稀疏光流被用于路标点的构建与追踪,并根据候选框剔除动态特征点,随后构建重投影误差函数,通过基于RANSAC剔除的非线性优化方法求解相机位姿;在激光定位方面,提取前后帧的直线与平面特征点,并根据候选框进行筛选,基于特征点到直线或平面的距离构建误差函数,进而求解激光雷达位姿。为使系统不再局限于单一传感器的使用环境限制,通过自适应加权方法,有效融合了两种位姿结果。最后,通过KITTI数据集和动态场景采集的数据进行定量实验对比,验证了剔除动态特征后的位姿估计的精确性以及融合算法的有效性。     

面向直线顶管机的双屏视觉标靶标定方法与精度评价

针对双屏视觉标靶前、后感光成像屏位姿关系难以标定的问题,提出一种基于坐标点云的感光成像屏位姿标定方法。该方法分别将前、后感光成像屏划分为n行n列的网格阵列,通过全站仪测量感光成像屏上每个网格角点的空间三维坐标,并利用工业相机实时获取感光成像屏上每个网格角点的图像二维坐标,结合图像二维坐标和空间三维坐标获得2D-3D映射关系,从而得到坐标点云数据。根据三公共点坐标系转换算法将坐标点云数据中的三维坐标统一到标靶坐标系下,进而确定相机与前、后感光成像屏的位姿关系,再通过网格索引方法对前、后感光成像屏的位姿关系进行求解。为评价标靶位姿测量精度,设计了静态测量重复性精度评定实验和绝对测量精度评定实验。实验结果表明:该标定方法的坐标静态测量重复性精度为0.13 mm、绝对测量精度为0.93 mm;方位角静态测量重复性精度优于0.01°、绝对测量精度优于0.05°。因此,该标定方法可以实现两个空间平面位姿关系的精确标定,且具有操作简便、精度高等特点,可用于双屏视觉标靶的标定。     

基于图模型的小尺寸飞行器地面试验中位姿估计方法

在多飞行器地面试验位姿估计中,由于跟踪算法导致的跟踪轨迹不连续会使得位姿估计产生累积误差,为了实现位姿的精确估计,提出了一种基于图模型的全局位姿估计非线性优化方法。首先,建立了一个飞行器地面视觉位姿估计系统。然后根据飞行器上特征点的数目提出了一种向量交叉式的飞行器位姿解算方法,求解得到数据已关联飞行器位姿估计值。利用中介坐标系法求解得到轨迹段初始位姿节点在测量坐标系下的值,最后,在图模型基础上下,对整个量测过程中飞行器的位姿估计结果进行非线性全局优化减小线性算法的累积误差,并通过仿真与实际实验对飞行器位姿估计算法的可行性与精度进行验证。实验结果表明:在测量范围为6 000 mm×6 000 mm×3 000 mm的范围内,飞行器尺寸约为400 mm,特征点三维定位精度为2.9 mm的条件下,基于非线性优化的飞行器位姿估计算法的理论精度分别可达0.5°(3σ)与3 mm (3σ),实际绝对测量精度分别可达1.3°(3σ)与4 mm (3σ),基本满足地面试验对多飞行器编队算法开发以及制导控制系统性能长时间评估稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。     

An accurate pose measurement method of workpiece based on rapid extraction of local feature points

Ceramic sanitary products with complex curved surfaces are generally fragile and difficult to clamp. If the industrial robot is utilized to realize the automatic grinding of such products, the precise positioning of the product is required firstly. In this paper, an accurate pose measurement system for complex curved surface parts is designed by point cloud registration algorithm. In order to improve the stability of the system, this paper combines the advantages of normal vector features and fast point feature histogram (FPFH) features, and proposes a point cloud registration algorithm based on the rapid extraction of local feature points. Experimental results verify that the improved algorithm has improved both efficiency and accuracy, and the system can effectively achieve accurate positioning of products.     

智能激光3D投影空间定位精度分析

为了解决激光3D投影定位无法兼顾高精度、实时性、智能补偿定位的问题,搭建了一种基于激光跟踪定位技术的智能激光3D投影系统,并进行空间精度分析。首先,建立激光3D投影系统数学模型;其次对激光3D投影系统进行光学中心标定,再利用投影承接部件基准点对部件坐标系进行标定,从而完成智能激光3D投影系统的标定及搭建;最后,建立智能激光3D投影定位精度模型。仿真结果显示,激光3D投影仪投影区域中间部分精度最佳,由激光跟踪测量精度引起的投影承接面投影点误差小于投影仪引起的投影承接面投影点误差。实验结果显示:在3~4 m的投影距离上,所研制的智能激光3D投影系统的投影形状及位置准确度可以优于0.3 mm。与传统的激光投影系统相比,该系统解决了大尺寸投影承接部件不能大量安装合作目标问题,使工作中无需目标反射头及校准工装,省略校准过程,当投影系统或被测部件移动或漂移时,智能化识别、解算、补偿相对位移量,保证实时、精确投影至正确位置,极大提高了投影定位系统的工作精度和定位效率。     

深孔内表面检测点云拼接技术研究

深孔内表面检测系统获取的单视角点云无法体现深孔零件内表面全貌,为实现深孔内表面完整面形的三维重建,提出了一种深孔内表面检测系统的位姿标定技术,用于提供深孔内表面重建的点云拼接初值。首先,介绍了深孔内表面检测技术原理,分析并建立了深孔零件测量点云的坐标变换模型,确定了坐标变换模型中需要标定的系统位姿参数;然后,分析了系统在内表面上的测量轨迹,以旋转轴转角描述测量轨迹,并对点云逆向重建;之后以系统参数的求解误差作为损失函数优化测量轨迹模型,实现了系统位姿参数标定;最后,对直圆筒和凹槽部分的点云拼接实验表明:该方法适用于深孔内表面检测,易于操作,拼接误差不大于0.08 mm,与其他方法相比均有一定优势。     

改进型点云数据融合的多站组网SVD算法

在大型结构的加工与装配过程中激光雷达的多站组网测试十分常见,但由于点云数据拼接过程需要统一的坐标系,故环境干扰、站位布局导致的转站误差大幅降低了系统的整体测量精度。为了提高多站组网后点云数据融合的面型测量精度,提出了一种改进型奇异值分解算法。该算法在分析站位布局的基础上,通过在多站之间匀差的方式抑制粗大偏差。对目标函数进行了奇异值分解,并通过最优值完成站位的优化布置。实验采用单点精度001mm的MV350型激光雷达,并对6组不同布站情况进行对比分析。结果显示,本算法的点最大误差为00824mm,点平均误差为00214mm,点测量不确定度为00122mm,均优于未规划的测量结果。其测量综合不确定度最接近单机测量综合不确定度,可见,采用本算法对提升转站精度具有一定价值。     

双光纤点衍射干涉投影系统误差校正及优化

条纹投影测量技术为复杂曲面提供了一种大动态范围的非接触式三维形貌检测方式。在基于双光纤点衍射干涉的条纹投影检测系统中,系统结构参数对最终面形检测精度影响较大。通过建立系统结构几何分析模型,对系统结构参数进行了优化。针对双光纤点衍射探头投射角标定误差的影响,传统基于零级亮条纹定位的投射端投射角标定方法由于临近级次条纹光强较为接近难以区分而导致存在较大误差,为此提出了一种基于基准平面的投射角迭代校正方法,在原标定方法的基础上进一步提高了其标定精度,进而有效提高了面形检测精度。为验证所提出方法的可行性,搭建实验系统对不同斜率动态范围的待测物测量比对,结果表明校正前后的测量系统与三坐标测量机的测量结果偏差从0.418 2 mm减小至0.021 1 mm,实现了微米级的检测精度,为各类复杂曲面的高精度检测提供了一种可行的方法。     

改进的双频几何约束条纹投影三维测量方法

双频条纹投影已经广泛应用于三维形貌测量,然而其相位展开的准确性受噪声影响较大。文中提出了一种改进的双频几何约束条纹,通过提高低频相位的频率,有效地提升了相位展开的鲁棒性。在三维测量过程中,首先,利用五步相移算法计算出双频条纹的高频相位和低频相位。然后,利用几何约束方法展开低频相位。最后,采用双频算法展开高频相位,进而重建出物体的三维形貌。仿真和实验结果均表明,相对于传统双频条纹,改进的双频条纹具有更高的鲁棒性和适用性。     

基于双目视觉和散斑投射的快速形貌测量

针对现有三维扫描设备存在的体积较大,测量速度较慢以及对环境光照敏感等问题,利用双目立体视觉和散斑结构光,开发了一种小型的形貌测量装置。首先对该装置的投射模块,硬件结构进行了设计,其次对涉及到的主要算法,采用数字图像相关法进行像点坐标匹配进行了研究,最后对系统的测量效果和精度进行了初步验证。实验表明,对于单幅点云,该扫描装置测量过程迅速,数据采集可在2 ms内完成。并且在保证生成点的数目较多的同时,精度可达到0.1 mm。因此,本文提出的小型散斑投射装置可在确保测量精度的前提下,实现工件的快速测量。     

基于标志点的多视点云优化拼接方法

针对基于标志点序列扫描点云拼接过程中出现的累积误差问题,提出一种利用光束法平差方法计算最优全局点位的拼接优化算法。该方法以扫描特征点在全局坐标系下的位置为初始值,以反投映残差最小化为目的,构建优化代价函数,通过迭代的方法计算特征点的全局最优点位,最后以该最优点位为基准,对序列点云进行空间位置调整。实际测量结果表明,该方法可以明显减少拼接过程中所产生的累积误差,具有提高拼接精度的作用。