一种用于外科手术导航的双目视觉简化系统

针对外科手术导航光学定位仪参数标定过程繁琐和对应点匹配歧异性大的问题,进行了双目立体视觉简化系统的研究.运用坐标变换方法一次性标定系统24个参数;选用黑白棋盘格标记物和运用相似性度量原理,简化立体匹配过程、提高立体匹配准确度.利用标定后的系统对标记物之间的距离进行测量,在距双目视觉传感单元1.5 m范围内误差小于1 mm.交叉韧带重建手术导舷模拟实验表明:该系统具有稳定,可靠,标定方法简单,匹配准确,定位精度高的特点,能够满足外科手术导航的要求.     

基于视觉的机器人在管道检测中的远程控制研究

研究了在管道环境下,基于视觉的机器人管内运动导航问题。提出了一种机器人管道内的视觉导航策略,研究了障碍物识别、弯道识别关键技术;根据管道检测机器人系统的特点,设计了基于C/S模型的网络实时视频传输系统,采用MPEG4视频编码器对图像进行编解码。实验显示所研制的系统不仅能保证机器人图像传输的实时性,而且能实现多信息的同步。     

一种红外被动定位方法的工程实现

被动定位可分为单站被动定位和多站被动定位两种类型。本文在简要分析各种被动定位技术的基础上,提出一种将双目立体视觉和运动立体视觉相结合的单站红外被动定位方法。设计了实验样机,将该被动定位算法进行了工程实现。实验结果表明,单站红外被动定位方法不仅具有±10%的被动定位精度,而且可以同时对多个目标进行被动定位。     

基于视觉辅助定位的机械臂运动学参数辨识研究

标定机器臂的运动学参数可以有效提高机械臂的绝对定位精度。针对一般平面约束标定方法往往通过手动示教获取测量数据,效率低,提出一种基于视觉辅助定位约束平面的机械臂运动学参数辨识方法。为了弥补双目视觉视场范围狭小的弊端,在约束平面上粘贴3个靶点,以此将对平面的定位等效成对靶点的定位。应用双目视觉系统提取靶点中心并进行立体匹配,得到靶点在机械臂基坐标系下的三维位置信息;同时构建靶点坐标系,以此规划出按一定规律分布的约束点;为了进一步提高标定精度,建立双平面约束误差模型,通过两垂直平面上任意非共线的3个点得到一系列法向量,每一对法向量的数量积为0,即增加了约束方程;利用机械臂对相互垂直的两约束平面自动进行接触式测量,通过改进的最小二乘法辨识出真实的运动学参数误差。实验结果表明,基于双平面约束误差模型,修正运动学参数后,机械臂绝对位置精度由1.234 mm提高到了0.453 mm。该方法实现了数据的自动化测量,大大提高了标定效率,为机械臂批量标定提供了参考,具有工程意义。     

基于立体视觉的移动机器人自主导航定位系统

描述了一种基于立体视觉的移动机器人自主导航定位系统。该系统采用双目立体视觉完成环境特征的3D信息提取,实时计算出机器人相对作业目标的位姿（6D）关系,导引移动机器人控制系统按目标异向进行运动。系统在相对位姿计算中采用旋动（Screw）理论,将带约束的多变量函数的非线性优化问题转化为线性方程组的最小二乘问题,简化了计算复杂性。实验表明,这个导航定位系统在定位精度和数据处理速度上均可满足机器人导航的要求。     

微操作中三维运动定位的目标识别误差矫正

根据形状差异和广义图像误差对微操作定位精度的影响,给出了形状差异的矫正算法。 基于光照度影响图像亮度的事实,导出了矫正广义图像误差的识别调节系数。使用精度±2m操作手控制运动,视觉模型的定位精度在5%左右。通过误差矫正,精度可以继续得到提高,提高的程度与识别调节系数的大小有关,而识别调节比达到初始调节比的60%-80%为宜。     

提高大型圆截面形状测量精度的方法

由于难以均布采集坐标点,导致常规最小二乘法拟合的精度低,不适于大型工件.实验结果表明半径和圆心拟合结果之间存在线性依赖关系.因此分别从提高圆心定位精度和半径测量精度两方面提高测量精度.用双目视觉传感器组成配对网络,利用平行弦方法提高圆心定位精度.基于设计半径已知条件,利用半径约束最小二乘法提高测量精度.对大型钢管工件和隧道构件等圆形截面对象进行仿真和实验,采用平行弦方法将圆心偏差由0.005mm降至0.003mm,采用半径约束方法将圆心偏差由25.24mm降至5.06mm.结果表明,两种方法均可有效提高圆拟合精度,对噪声具有较好的鲁棒性.     

稀疏立体视觉算法在自动包装机器人中的应用

目的为实现包装机器人自动测距的功能,提出将双目稀疏立体视觉算法应用到自动包装机器人视觉系统中。方法为验证算法的实用性,利用深圳市元创兴科技有限公司生产的配备双目视觉系统的REBot-V-6R六自由度机器人进行实验,计算实验台上包装件与摄像机的距离,通过计算值与测量值之间的误差评估算法的精确度。结果实验证明双目稀疏立体视觉算法在600~1000 mm范围内深度计算误差小于7%。结论该稀疏立体视觉算法可以应用于自动包装机器人测距。     

用于室外道路环境综合理解的多种新型视觉传感技术和系统

针对室外智能移动机器人自主导航的要求，提出了基于多种新型视觉传感技术的室外道路环境综合理解方法，其基本原理是综合利用机器人四周360°景物的环视图象信息、机器人前方道路的双目注视图象信息以及机器人运行过程中形成的时空全景图象信息，综合完成实时机器人行驶方向确定、实时路面障碍物检测和机器人全局定位等视觉任务。     

双目视觉摄像机神经网络标定方法

摄像机标定是精密视觉测量的基础。为了描述双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机像面像点坐标间的非线性关系,传统的标定方法需要建立复杂的数学模型。而神经网络可以有效地处理非线性映射问题,笔者介绍了一种BP(ErrorBackPropagation)神经网络,并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。用相同的参考数据,将神经网络标定方法与线性标定方法比较,实验结果表明基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

基于机器视觉的易拉罐打标区域定位方法

目的 为了提高易拉罐打标效率和打标位置精度,降低劳动强度,提出一种基于机器视觉的易拉罐打标区域定位方法。方法 首先建立模板库,获取即将打标的不同图案的易拉罐表面图像,对图像进行柱面反投影,使有一定弧度的图像展开,并利用模板匹配原理对图像进行拼接,得到易拉罐表面完整图像;其次采用ORB算法在模板库中确定易拉罐表面图案种类,利用模板匹配方法确定该种类图案的打标区域在待打标易拉罐上的位置,从而进行定位打标。结果 实验结果表明,该方法能实现直径为40～65 mm易拉罐的打标区域快速定位,定位误差为±2°。结论 基于机器视觉的易拉罐打标区域定位方法能实现易拉罐打标过程的自动化,可以快速、准确地定位出打标区域,且灵活性较高,降低了劳动成本,能满足企业的生产加工需要。     

基于并联机器人的块状食品包装定位方法

目的为提高包装过程中并联机器人定位精度。方法基于自抗扰控制设计一种机器人末端执行器定位方法。在传统并联机器人结构的基础上配置2台工业相机。根据双目立体视觉检测原理来确定块状食品在生产线上具体位置。为避免干扰因素降低机器人末端执行器抓取精度,设计一种自抗扰控制器,主要包括跟踪微分器、非线性反馈器、扩张状态观测器。最后,搭建实验平台并进行相关验证。结果实验结果表明,实际位置与抓取位置之间偏差距离的最大值为0.3 mm;平均误差只有0.20 mm。所设计自抗扰控制器与PID控制器相比,响应时间仅增加了1%,平均抓取精度却大幅提高。结论所述基于并联机器人的块状食品包装定位方法可使末端执行器在非常短的时间内到达指定位置;运动过程稳定、可靠,不会出现振动现象,可确保抓取精度。     

多传感器融合的智能车定位导航系统设计

车辆定位导航系统实时、准确获取车辆位置对实现智能驾驶具有重要意义。针对传统定位导航系统存在的精度低、成本高、鲁棒性差等问题，基于GPS/INS(global positioning system /inertial navigation system,全球定位系统/惯性导航系统)、机器视觉和超声波雷达技术，设计了一种多传感器融合的智能车定位导航系统，旨在实现智能车在简单、结构化道路环境下的自动驾驶。利用GPS/INS技术实现智能车地理坐标获取，利用机器视觉技术实现智能车前方车道线检测，利用超声波雷达技术实现道路边沿检测，并对地理坐标、车道线和道路边沿数据进行深度融合，实现车道级定位导航。最后，进行了智能车定位导航现场测试，结果表明该系统满足车道级定位导航性能要求。研究结果表明，在简单、结构化道路环境下，多传感器融合的智能车定位导航系统结构简单，实际运行状况良好，可极大提高定位导航精度。     

基于曲率自适应的航空零件法矢量测量研究

现有的法矢量测量技术无法满足测量准确度和实时性的双重要求,法矢量计算方法不能适用于不同曲率的曲面。利用双目立体视觉,本文提出了一种基于曲率自适应的法矢量测量方法。首先,在双目立体视觉的基础上,基于变曲率曲面特征建立制孔区域曲面模型,提出投影点的布局方法;然后,基于三维重建的投影点数据,提出了基于曲面曲率自适应识别的法矢量计算方法;最后,针对小曲率曲面样件的测量结果,与三坐标测量仪测得的法矢量进行对比,用以验证本双目视觉测量方法的精度。实验结果表明:该方法测量法矢量误差为1.6°。该方法可有效提高法矢量测量的准确度,满足大型航空零件现场测量的工程要求。     

基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法

目的为提高玻璃瓶口缺陷检测精度,确保生产线包装效率。方法基于机器视觉设计一种瓶口缺陷检测方法,并简要介绍检测系统的整体框架。分别论述基于最大熵值法的图像分割方法、瓶口定位方法以及图像特征提取方法,其中图像特征主要包括周长、圆形度、相对圆心距离。利用BP神经网络实现瓶口缺陷的准确识别,将瓶口破损程度转换为具体数值,最后进行实验验证。结果文中检测方法对破损瓶口的检测成功率为99%,对于不同的破损类型均有较高的检测准确度。结论基于机器视觉的玻璃瓶口缺陷检测方法能够满足生产线对准确性和实时性的要求。     

三目视觉测头在自由曲面测量中的应用

自由曲面的逆向工程是先进制造技术中的一个关键技术．开发了一种线结构光三目视觉测头，这种包括3个CCD摄像机在内的测量系统具有许多优点，避免了双目视觉中存在的匹配现象．它不但具有高效率、高精度和高可靠性的特点，而且适用于复杂自由曲面的在线测量．针对工作原理以及相关问题，对其进行了详细的讨论，其中包括系统优化、摄像机标定、采样策略、特征提取、图像匹配和数据重构．实验证明三目视觉测头在精度和可靠性方面都优于双目测头．首次研制测头的精度达到了0．02mm．     

基于小波变换的高精度测距系统设计及DSP实现

目的为了解决传统物流行业机器人避障系统中存在的测距精度低、抗干扰性差等问题。方法提出一种基于DSP的温补与小波阈值滤噪的高精度超声测距系统,包括DSP最小系统、超声波传感器、LCD显示模块、温度补偿电路和报警电路等。超声波测距系统通过实时采集环境温度来修正声速值,采用小波阈值变换算法对回波信号进行处理,以提升回波信号的信噪比和起始点锐度。结果应用CCS4.2软件与DSP芯片进行调试、实验,实验表明在距离0～1200 mm内,系统的测量误差为±4 mm。结论采用小波阈值变换算法和温补电路,提高了传统物流机器人避障系统的测距精度。     

基于视觉标定的包装搬运机器人定位方法

目的为了提高包装搬运机器人的定位精度,提出一种基于机器视觉的末端执行器定位方法。方法基于OpenCV设计一种视觉标定算法,该算法包括摄像机标定和位姿标定,可实现待码放物体图像坐标和机械手坐标之间的变换。结合工控机和运动控制卡设计其控制系统,同时给出硬件设计和软件设计方法。最后进行实验研究,包括原点定位和重复定位。结果实验结果表明,所述控制方法能够提高搬运机器人的定位精度,原点定位误差约为0.14 mm,重复定位误差约为0.6 mm。结论该搬运机器人定位方法能够满足包装码垛要求。