无标定摄像机手眼系统平移下的目标深度估计

在基于图像的视觉伺服手眼系统中,往往需要通过估计获得目标的深度信息.为此,提出了通过控制装有摄像机的机械手进行纯平移运动,从获取图像序列特征点的变化来估计目标深度的新方法.首先利用四次纯平移运动,离线计算手眼关系的旋转矩阵;在线阶段,利用该旋转矩阵将机械手平移转换为摄像机平移,再结合平移前后图像极点不变的特性,实现目标深度实时估计.与以往方法不同,新方法无需进行摄像机参数标定,并对图像匹配噪声和手眼系统运动误差具有一定的鲁棒性.     

一种气动机器人垃圾分拣系统的设计与分析

为解决垃圾分拣实现自动化分拣的问题,提高生产效率,降低生产成本,设计了一种气动机器人视觉垃圾分拣系统。利用气压控制回路实现对机械手运动的控制,采用棋盘格标定法对相机进行标定,标定结果误差相对较小。实验结果表明:利用气压控制的机械手定位和抓取效果良好。利用棋盘格标定的相机,机械手抓取平均误差小于3 mm。该分拣系统在一定条件下能够满足垃圾分拣,具有结构简单、易操作、分拣精准、效率高、成本低等特点,为后续实现垃圾智能化分拣设备研制提供参考依据。     

基于单目视觉的移动机械臂抓取作业方法研究

针对移动机械臂自主抓取作业过程中目标识别慢、作业精度低的问题,对基于单目视觉的目标识别与定位算法以及机器人作业精度提高方法展开了研究。以全向移动平台、工业机器人和单目相机等硬件为基础构建了一套移动机械臂抓取作业系统;对单目视觉模板匹配法进行了归纳,采用基于随机树分类的特征点匹配算法对目标进行快速准确地识别与定位;完成了相机内参数标定和机器人手眼位姿标定,分析了手眼位姿与抓取位姿的关系,提出了一种修正手眼位姿的抓取误差补偿方法,减小手眼标定误差对抓取误差的影响,最后进行了移动机械臂的抓取/放置实验。研究结果表明:采用上述方法能够快速准确识别目标,有效减小作业误差,并达到较高的作业精度。     

图像视觉特征的机械臂末端位姿监测方法研究

为解决当前监测方法位姿误差和高度误差偏大等问题，提出图像视觉特征的机械臂末端位姿监测方法。先通过TSAI手眼标定法标定机械臂手眼系统，然后采用粗定位提取机械臂轮廓，利用最小二乘法对边缘点拟合，获取视觉特征，最后通过机械臂视觉特征获取抓取位置，对抓取位姿和关节角进行映射得到机械臂作业轨迹，实现机械臂末端位姿监测。仿真实验结果表明，所提方法的位姿误差仅为0.06mm，高度误差仅为0.05mm，运行时间也较短，明显优于对比方法，不仅可有效降低位姿误差和高度误差，还能有效提升监测效率。     

基于HALCON的单目视觉工件位姿测量方法研究

为了满足单目视觉系统对被测工件三维位姿参数测量及机器人实时快速响应要求,提出一种通过单目视觉获取规格已知、位置随机工件三维参数的方法。利用HALCON图像处理软件对机器人和工业相机进行系统标定,通过标定参数进行采集图像预处理、点特征坐标提取,引入约束条件建立三维位姿算法几何模型,完成上位机图像采集与数据处理,并实时将数据通过以太网传送至机器人,实现工件抓取。试验表明,这一方法误差范围达到了工业机器人操作的预期要求。     

基于Halcon的工业机器人手眼标定方法研究

机器人手眼标定是机器人视觉技术的重要研究内容,基于Halcon所提供的标定板,充分考虑相机镜头径向畸变对手眼标定的影响,设计一种全新的、高精度、高效率的Eye-in-Hand手眼标定方法,该方法在标定了相机内外参数的同时也建立了相机图像坐标系与机器人基坐标系之间的相互转换关系,并通过实验进行了验证,其平移误差在1mm,旋转误差在1。以内。实验结果表明该方法具有较高的标定效率与较高的标定精度,可广泛应用于工业机器人视觉系统手眼标定中。     

微装配机器人手眼标定方法研究

在视觉反馈的机器人控制中,手眼系统的标定非常重要,直接影响机器人的作业精度.针对微装配机器人系统操作空间小的特点,提出了一种固定视觉的手眼系统标定算法,该方法通过3个空间点在机械手基坐标系中的坐标,采用P3P位姿测量原理获得相应空间点在摄像机坐标系中的坐标,建立了标定方程组,基于最小二乘法,标定出了手眼系统之间的转换矩阵.该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单.相关实验得到了待标定的手眼系统之间的转换矩阵,验证了该方法的标定精度和有效性.     

基于Labview的机械手视觉引导系统设计

机器人的使用在工业中变得越来越广泛,如何使机器人的运行更加智能化、人性化,成为许多学者研究的热门课题。机器视觉作为一种新兴的技术,也越来越受到关注。工业机器人通过机器视觉获取的图像信息特征,能够更加准确地定位引导,抓取和放置物料。以机械手的目标识别和数据通讯为研究目标,针对物料的实时匹配识别以及上位机与机械手的数据通讯进行了详细的研究,并通过Labview编程完成整个机械手视觉定位引导的软件的编写。该视觉引导系统可以实现图像的图像标定和匹配定位,最终完成抓取和放置的动作。定位误差为±0.1mm。     

基于对偶四元数的机器人手眼标定算法研究

针对机器人手眼视觉系统中的手眼标定问题,对机械手末端执行器与摄像机之间的手眼转换关系进行了研究。对手眼标定问题中求解齐次矩阵的方法进行了归纳,建立了完整的基于运动位姿的视觉模型;利用改进对偶四元数方法分别求解了手眼齐次变换矩阵中的旋转矩阵和平移向量;为保证获得的平移向量是最优解,在求解平移向量过程中引入了无穷范数最小化,通过迭代求取了局部最优解的值;基于所考虑的求解最优,利用Matlab对平移向量算法进行了仿真研究,并将该算法标定结果与线性解耦估计算法和传统对偶四元数算法进行了比较。研究结果表明:该算法在标定精度、对噪声的鲁棒性、对运动位姿个数的敏感性和稳定性方面均优于其他两种算法,能满足手眼标定的精度要求。     

基于镜面反射的手眼标定方法

针对Eye-on-Hand机器人手眼系统的标定问题,提出一种基于镜面反射的手眼标定方法。通过镜面反射获取图像,根据镜像原理,通过线性求解算法确定机器人末端执行器和相机坐标系的位姿关系。与以往的标定方法不同,该方法只需要3次改变平面镜的姿态,就能同时获得相机的内参数和手眼视觉系统的位姿关系,不会引入传统标定方法中利用机器人运动参数而产生的机器人运动误差。最后将其与Halcon手眼标定算法进行对比,验证了所提方法的正确性和可行性。     

一种高精度机器人手眼标定方法

手眼系统的标定是机器人视觉中的一个重要研究内容,标定的准确性直接影响机器人的作业精度。对于机器人眼在手系统,介绍了标定的原理并给出标定方程的求解方法。指出摄像机外参是构建标定方程的重要数据,为确保摄像机外参的准确性,提出利用图像校正的原理对摄像机外参进行验证。通过对基于标定方程的精度影响因素进行分析,对标定过程中的机器人运动轨迹进行规划。最后通过实验,对比了摄像机外参筛选前后的标定结果,证明经过摄像机外参筛选后,对标定精度和稳定性有一定提高,展示了实验过程中各步骤的完整数据,并验证了最终的标定精度。     

基于HALCON的机器人视觉标定

基于HALCON平面标定板,充分考虑机器人末端中心和摄像机镜头径向畸变的影响,设计了一种新的Eye-to-Hand机器人视觉标定方法。该方法不仅标定了摄像机的内外参数,同时也建立了摄像机图像坐标系和机器人世界坐标系的关系。实验证明,该方法具有较高的标定精度和实用性,适用于工业机器人的视觉系统标定。     

基于二阶锥规划无标定参照物的手眼标定

为了克服传统机器人手眼标定方法求解手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系对标定参照物的依赖,提出一种基于二阶锥规划的无标定参照物手眼标定改进方法,并搭建相关实验系统进行验证。首先,利用运动恢复结构算法解算定义在一个尺度因子基础上的相机运动矩阵;然后,引入对偶四元数理论参数化标定方程中的旋转矩阵和平移向量;最后,通过二阶锥规划方法同时求解相机运动矩阵尺度因子、手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系的最优解。仿真和实测结果表明,在没有标定参照物作为测量基准的情况下,标定结果中旋转参数相对误差为3.998%,平移参数相对误差为0.117%。与其他标定方法相比,该方法提高了无标定参照物模式下机器人手眼标定精度,扩展了手眼标定方法的应用范围。     

一种结合 TCP 标定的深度相机手眼标定方法

手眼标定是机器人实现视觉引导下精准作业中的关键技术。传统手眼标定和机器人工具中心点(TCP)标定分开进行,存在较大累积误差,同时针对深度相机的手眼标定存在精度不足的缺点。本文提出了一种结合TCP标定过程同步标定深度相机手眼关系的新方法。方法基于深度相机观测和TCP标定相同的标定平面,相机坐标系下标定平面方程和机械臂坐标系下标定平面方程为对应关系,通过平面方程之间的变换来计算手眼关系。本文方法减少了TCP和手眼关系独立标定累积误差影响,节约标定时间和标定件成本。仿真和实测结果表明,本文方法提高了深度相机手眼标定精度,标定后实测位置误差平均为0.2 mm,为机器人视觉控制系统高精度作业所需标定提供了一种新的思路。     

基于HALCON的板料成形网格应变的测量

计算机视觉在网格应变测量领域的应用已成为研究热点,本实验是基于先进的图像处理软件HALCON,利用双目立体视觉原理,对印制有圆形网格的板料应变测量.首先采用印制有圆形标志点的平面标准标定板,对摄像机进行标定,获得摄像机的内外参数.采用基于NCC的匹配方法对左右图像特征点进行匹配,利用视差原理获得匹配点的三维坐标,对印制有圆形网格的板料进行三维重建.然后根据圆形网格变形后的椭圆长短轴的长度变化,计算得到真实应变,用OpenGL语言将应变可视化.     

基于P3P原理的装配机器人手眼标定方法研究

针对一类微装配机器人的固定式手眼系统,提出了一种标定方法。采用P3P位姿测量原理获得空间点在摄像机坐标系中的坐标,从而建立机器人空间坐标系与手眼坐标系的位姿关系,给出了手眼系统标定的具体步骤,建立了标定方程组及其基于最小二乘法的求解方法。考虑到计算和测量误差等因素带来的旋转矩阵非单位正交矩阵的问题,采用了一种简单的校正算法进行修正。该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单,相关实验验证了该方法的标定精度和有效性。     

基于HALCON的非线性摄像机标定算法研究与应用

针对工业应用,采用LENZ径向畸变模型建立面阵和线阵摄像机的非线性成像几何模型,并分析模型的内外参数及针孔模型的局限性,基于两步法思想改进标定方法。利用HALCON的矩阵网格状圆靶平面标定板及函数库平台,采用亚像素精度的边缘提取和椭圆拟合算法精确获取标定点,建立与空间点的对应关系,并对所求参数进行非线性优化,通过实验及精度分析验证了求解参数的准确度和稳定性。该标定算法灵活准确,具有良好的可移植性。     

Comprehensive simulation software for teaching camera calibration by a constructivist methodology

This paper describes the Metrovisionlab computer application implemented as a toolbox for the Matlab program. It is designed to teach the most important camera calibration aspects in dimensional metrology applications such as laser triangulation sensors and photogrammetry or stereovision systems. This software is used in several industrial vision courses for senior undergraduate mechanical engineering students. The application: simulates a virtual camera, providing a simple and visual understanding of how various characteristics of a camera influence the image that it captures; generates the coordinates of synthetic calibration points, both in the world reference system and the image reference system; and can calibrate with the most important and widely-used methods in the area of vision cameras, using coplanar or non-coplanar calibration points. Thus, the main goal is to have a simulation tool that allows characterizing the accuracy, repeatability, error mechanisms and influences for different measurement conditions and camera calibration algorithms. In the realized tests, the software has demonstrated to be a very effective educational tool.     

基于重定位的叶片机器人磨抛系统手眼标定算法

针对叶片机器人磨抛系统中手眼标定存在人工误差、二次误差等因素导致标定精度差等问题,提出了一种基于"重定位"的手眼标定算法.以拍照式三维扫描仪为标定对象,分析机器人手眼标定数学模型,提出利用标准球在机器人末端坐标系中绕工具中心点做定点变位姿运动的标定方案.通过最小二乘法计算扫描仪坐标系下的"重定位"中心坐标,并根据多空间...