单目结构光扫描仪的系统标定技术研究

针对单目结构光扫描系统中投影仪难以准确标定的难题,通过分析投影仪的工作原理和投影特性,提出了10参数投影模型。将投影过程看作摄像的逆过程,借助于摄像机建立投影仪栅片图像和CCD像机图像的对应关系,提出了基于外差式多频相移的投影仪栅片图像生成方法。由拍摄和生成得到的标定图像,基于摄影测量原理分步实现了摄像机内参数、投影仪内参数和他们的相对外参数,实现了扫描仪的系统标定。结果表明:标定实验中用标定结果对标定板上的标志点进行重投影,重投影误差在0.08 pixel以下,具有较高的标定精度;经该方法标定出的单目结构光扫描仪测量标准球的绝对误差小于0.07 mm,能满足大多数物体型面的测量要求。     

基于特定平面的单目视觉焊缝起始点导引

为了解决传统采用立体视觉和模板匹配方法实现焊缝起始点自动化导引过程中存在的算法复杂、运算速度慢以及导引精度不高等问题,提出了一种基于特定平面的单目视觉焊缝起始点导引方法。首先,采用"单目双位"和随机一致性算法对放置待焊工件的工作平面进行标定,将导引范围限制在该特定平面上;然后以手持点激光作为主动光源照射到该平面上,在保持摄像机坐标系姿态不变的情况下,导引摄像机至焊缝起始点,进而计算该点在机器人基坐标系下的三维坐标指导机器人运动使焊枪到达焊缝起始点。     

单目视觉的大型零件三维测量方法

以单目视觉为基础,构建一种便携、大量程的在线测量曲面重构系统。当辅助靶标上的刚体测量头与曲面待测点垂直接触时,测头上的开关同步控制摄像机来获取靶标标志点的特征图像信息,进而由计算机进行图像处理得到各标志点的像面坐标,最后再经过坐标转换即可得到被测物体的三维坐标。通过对系统进行标定,提高了测量精度;通过摄像机的转站实现了最优视点规划分析,提高测量范围和自动化程度;另外,对系统测量不确定度进行论并提出了改进措施。     

基于OpenCV的焊缝跟踪系统中摄像机标定方法

针对焊接机器人焊缝跟踪导引系统研制过程中的摄像机标定问题,以摄像机标定技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库(OpenCV)中的摄像机模型,对摄像机的标定过程以及几何模型进行了深入的研究.特别地,充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变的影响及其方程的求解方法,采用Bouguet算法提取角点,实现了基于OpenCV的摄像机标定.结果表明,该算法可以充分发挥OpenCV的函数库功能,能够稳定的成功提取棋盘格角点,提高了标定精度和计算效率,可以满足机器视觉导引系统中摄像机标定的实时性要求.     

基于单神经元自适应PID的精确流量控制

针对某流量标定系统中的精确流量控制问题,对流量对象的动态特性和稳态特性进行实验研究,分析了影响流量控制精度的原因.给出了一种基于改进单神经元自适应PID控制算法的精确流量控制方案.改进算法采用当前时刻之前的所有输出误差和控制增量加权平方和构成新的目标函数,利用牛顿法推导了采用新的目标函数的单神经元自适应PID控制算法的计算公式,并给出了K的自调整策略.对流量对象的控制实验表明,基于改进单神经元自适应PID控制算法的流量控制的动态性能和稳态性能可以达到流量标定的精度要求.     

基于自修正模型的五轴机床RTCP标定方法

针对传统五轴机床回转中心的标定方法的精度和效率问题，提出一种带有自动修正功能的双摇篮式五轴机床RTCP的标定方法。应用最小二乘拟合的粗自动标定和“自校验-自修正”的精自动标定方案，通过引入试切校验思想，使用接触式探头和标准球对现有RTCP参数进行精度自校验，并根据误差反推RTCP参数，然后再次校验，不断迭代优化并逐步逼近最优解，形成闭环标定。经过试切和标准球校验显示，经过自修正精度优化的结果单方向误差在0.01 mm以内，对比粗标定误差0.03～0.06 mm,精度提升66%以上，且多组实验的重复性能良好。     

超塑性非球面自由胀形的测量

超塑性胀形是成形薄壁壳形件的重要技术, 已经在航空技术领域占有重要地位. 由于超塑性自由胀形是建立超塑胀形力学解析理论的重要依据, 又是超塑胀形成形的必经阶段,而超塑自由胀形的轮廓曲面为轴对称旋转曲面, 本文针对精确测量轴对称旋转曲面的几何参数尚存在的一些问题, 提出了测量方法及基本原理, 介绍了基于单目成像的图像采集系统及摄像机参数的标定方法, 并对旋转体试件的成像测量进行分析, 给出了误差补偿公式; 对于实验中极点高度测量和实验后轮廓测量采用不同算法, 以保证系统的实时性; 为提高测量精度, 采用亚像素算法, 同时分析了误差产生的原因.     

一种提高机器人视觉系统参数标定精度的方法

镜头径向畸变影响着GRB-3044机器人视觉系统精度。根据距离畸变中心越远的点,畸变量越大和过畸变中心的直线不发生形变的特征,提出了一种单独求解畸变中心和畸变系数的径向畸变校正方法。对标定点进行校正后,使用Faugeras的标定方法进行摄像机内外参数的标定。实验表明,文中所提出的算法能有效校正图像径向畸变,相比未加入径向畸变的视觉系统,目标定位的准确度得到明显提高。     

基于视觉的SCARA机器人抓取平台与实验研究

为了提高自动化装配任务中高节拍机器人抓取工件的位置精度与效率要求,提高工作节拍时间,搭建了基于视觉的SCARA机器人抓取平台,同时开展了抓取工件的实验研究。使用Open CV完成摄像机标定,运用改进的霍夫变换算法进行工件轮廓检测,根据抓取平台的机械结构和运动特点,完成抓取作业;最后,对多次抓取实验结果进行研究分析。结果表明,该抓取平台具有较高的工业生产应用价值,其定位误差在0.5mm范围内。     

基于自动力觉传感器力控策略的遥控焊接虚拟环境标定

利用T形管试件,采用自动力觉传感器力控策略的遥控焊接虚拟环境标定法来降低试件虚拟环境标定的误差。该方法主要通过自动力觉传感器直角系切面轮廓线的力控策略和轨迹跟踪最小二乘拟合算法、试件标定算法,实现对试件表面接触点空间坐标的精确定位和试件的虚拟环境标定。实验证明,该方法可以大大提高虚拟环境标定的精度,满足大多数遥控焊接接触的要求。     

基于图像处理的数字刀具测量仪实验研究

研究了一种基于数字图像处理技术的高精密刀具测量仪。仪器使用红色LED光源垂直照射被测刀具,CCD数码相机采集刀具图像并转换成数字信号,通过通用串行总线接口传入计算机并由数字图像处理软件进行处理。图像处理软件采用一种改进的自动调焦算法实现大范围快速调焦,采用一种新的相机标定方法求解精确的标定参数,采用一种复合型亚像素边缘检测算法提取刀具边缘。仪器具有精度高和自动化程度高等优点,为数控加工中心的高精密加工提供了保证。实验结果证明:仪器的重复性测量精度可达3μm。     

全自动影像测量仪中双相机精确定位方法研究

为了实现影像测量仪双相机的精确定位,以满足批量多种类零件自动化测量需求。在现有的影像测量仪上引入由大视野相机构成的视觉引导模块,文中以改进后的影像测量仪为平台,利用大视野相机得到标定板的角点位置信息,结合小视野相机获得的实际位置信息,通过仿射变换建立两者之间的坐标转换关系,确定双相机之间的位置关系,实现双相机之间的相互精确定位。定位实验结果表明了文章所提方法的有效性,相对于传统定位方法其定位精度提高了16%,能够满足批量多种类零件自动化测量的需求,为后续的自动测量工作奠定了基础。     

基于LMI优化的对偶四元数手眼标定算法

针对相机标定误差和机器人正运动学求解的误差对手眼标定精度的影响以及传统对偶四元数法用奇异值分解求解手眼标定时易受到外界干扰产生较大误差的问题，提出一种基于LMI优化的对偶四元数手眼标定算法。该方法以对偶四元数的形式将手眼标定方程分解成两部分，简化问题模型，分别估计旋转矩阵和平移向量。该方法先用线性矩阵不等式优化的方法替代传统奇异值分解法求得精确度更高的旋转矩阵，再通过改写平移向量的标定方程，建立新的目标函数，然后用线性矩阵不等式优化的方法求得平移向量。最后，通过开源数据集实验和手眼标定平台上的实测实验结果分析，证明了该算法在求解精度和稳定性上都优于传统对偶四元数（CDQ）算法、经典算法Tsai法和Navy法，并验证了该算法在实际应用中的可行性。     

基于立体视觉焊接变形测量系统标定

应用立体视觉三维测量系统对钢结构上若干待测标志点进行测量,测量前分两步对测量系统参数进行标定.首先应用基于平面模板的方法标定摄像机的固有参数,包括单个摄像机的内部参数和两个摄像机间的位置关系参数.其次使用单位四元数法对摄像机坐标系与设计坐标系之间的位置参数进行标定.为了验证标定结果的准确性,对摄像机内参数标定结果进行了重投影误差估算,重投影误差很小,满足系统测量误差要求.对标定结果进行重建试验,重建结果平均误差小于1 mm,最大误差小于2.5 mm.     

基于二阶LADRC的多电机同步控制系统研究

多电机同步控制系统稳态时负载突变时同步误差大,并且系统的跟踪性能与抗扰性能差。为解决以上问题,提出基于改进型速度补偿器的二阶线性自抗扰控制器。在MATLAB/Simulink环境下搭建了3台电机同步控制仿真实验模型并进行仿真。对比分析改进型偏差耦合控制结构与传统偏差耦合控制结构,研究结果表明:改进型偏差耦合控制结构具有精度高、抗干扰性好、收敛速度快等特点。     

基于单目稀疏法多传感器融合移动机器人定位

针对移动机器人室内定位过程中,单目视觉难适应光照变化、里程计累计误差导致定位误差较大问题,提出边缘侧多传感器融合的定位方法.以稀疏直接法(半直接法)作为单目视觉的前端,实时单目相机估计位姿,通过惯性传感器恢复尺度输出位置信息,并且获取IMU的加速度以及偏航角、里程计当前速度,通过扩展卡尔曼滤波算法融合3种传感器信息,实现更加精确的定位.在移动机器人侧处理传感器读取的信息,从而减小机器人体积.边缘侧混合式多传感器信息融合使移动机器人在单个传感器失效以及无法人为干预时,也能够精确实时地在多种复杂环境中完成自主定位.     

基于主动视觉的机器人辅助测量

机器人在测量领域得到了广泛的应用，文中给出了基于单目视觉的器人辅助测量，采用摄象机校准得到摄象机内、外参数，由手眼转换关系移动机器人执行器得到要求的摄象机运行，从而求出空间点在摄象机坐标系中的坐标，并由摄象机的外部参数计算得到空间被测量点在绝对坐标系中位置坐标。