基于单目视觉的双机器人协同标定技术

由于机器人的基坐标系隐藏在底座内部,导致双机器人基坐标系间位姿关系的测量变得十分困难,而该关系作为机器人离线编程、协同控制的基石,对于多机器人系统的正常工作至关重要。为此提出了基于单目视觉的协同标定方法,利用单目视觉和棋盘格标定板求解双机器人基坐标系间位姿相对关系并使用激光跟踪仪标定法作为对照对双机器人基坐标系关系进行了标定,并通过双机器人位姿协同实验对标定的结果进行验证,最终得到基于单目视觉的协同标定方法所对应的双机器人位置协同误差最大值为1.278 mm,最小值为0.601 mm;姿态协同误差最大值则为0.481°。     

空间点的立体视觉传感器标定方法

给出了一种基于随机空间点的立体视觉传感器高精度标定方法.该方法无需求解单个摄像机的内外参数,而是将立体视觉传感器透视变换矩阵中的元素作为未知量,当已知一组由高精度三坐标测量机提供的三维空间点坐标及其对应的图像点坐标时,即可利用奇异值分解法求解出各未知量的最小二乘解,从而避免了使用各类标定模板时由于加工和测量误差引入的标定误差.最后用标定过的立体视觉传感器对一组随机空间点进行三维坐标测量,与坐标测量机给出值进行比较表明,在误差最大的X轴方向,测量误差＜0.05 mm,在Y轴和Z轴方向,测量误差＜0.01 mm,证明了该方法的有效性.     

基于智能三坐标测量机的零件位姿单目立体视觉识别

为了使三坐标测量机快速准确地识别出被测零件的位姿,提出了一种基于三坐标测量机平动的单目立体视觉识别方法,并对该方法的原理、位姿参数的求解和识别过程进行了研究.根据双目立体视觉原理,以三坐标测量机带动摄像机沿X轴或y轴平移,在两个不同位置分别拍摄被测零件的一幅图像;利用本文提出的基于边缘图像质心偏移的同名像点匹配方法,实现单摄像机立体视觉测量,得到被测零件上各特征点在摄像机坐标系中的三维坐标;由摄像机标定参数,进一步计算出各特征点在机器坐标系中的三维坐标;再结合各特征点在零件CAD坐标系中的对应坐标,求解出被测零件的位姿参数.组建了识别系统,进行了识别实验,结果显示,识别出的实验件位姿的平移量分别为:tx1=32.65 mm,ty1 =-90.23 mm,tz1=13.27 mm,旋转角分别为Ax =38°,AY=4°,Az=-5°,整个识别过程用时1.818 s.得到的实验数据表明该识别方法是可行的,可满足实时测量要求.     

基于单目视觉的双机距离检测

本文提出了一种基于单目视觉图像信息估计的3D目标飞机编队的视觉检测方法。若照相机（CCD）焦距已知,且给定飞机的特征形状参数和姿态,可用单目视觉的方法估计长机和僚机之间的距离。在特定的情况下,可以计算出僚机的飞行方向、速度等一系列飞行参数。仿真及结果验证了算法的有效性。     

单目视觉双臂机器人相对位姿的快速标定

由两个独立机械臂组成的双臂机器人系统,两个机械臂分别有各自独立的基坐标系,针对此类双臂机器人基坐标系相对位姿的确定问题,提出了单目视觉双臂机器人相对位姿标定方法。将相机安装在其中一机械臂末端执行器上组成手眼系统,标定板安装在另一机械臂末端执行器上,保持安装有相机的机械臂位姿固定不动,控制安装有标定板的机械臂运动达到任意不同的拍照位置,相机拍照并同时从机器人返回并记录下每个拍摄位置的机器人参数,联立解出基坐标系间的相对位姿关系。将实验结果应用于智能变电站隔离断路器自动检修双臂机器人,证明此方法能够满足实际工作需求,便于实际应用。     

一种立体视觉系统高精度标定方法

本文介绍使用广角镜头成像的立体视觉系统的高精度标定方法,该方法利用平面单应矩阵约束估计像机内外参数的初值,优化过程中将三维重投影误差作为评价函数,结合遗传算法完成寻优过程,以保证估计出的像机参数是全局最优,避免陷入局部极小.实验结果表明该方法的空间定位精度与传统方法相比有很大程度的提高.     

基于HALCON的单目视觉系统冲压件的几何特征检测

为了保证产品质量,对其几何尺寸和特征的检测,如冲压工件的尺寸精度、表面压印字符的完整性、表面划痕检查等是工业现场检测的必要手段。使用快速的非接触式的视觉测量是解决此类问题的有效方法。摄像机标定通过图像计算摄相机内部参数和外部参数,实现从二维图像获取三维信息必不可少的步骤,直接影响了测量精度,利用HALCON软件通过坐标补偿的方法采用非线性模型实现单目视觉系统的标定及在此基础上验证冲压件尺寸的准确性。实验证明该方法标定精度高、适应于现场检测,具有较强的鲁棒性。     

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。     

单目视觉-激光测距定位系统的标定与姿态校正

为了简化机器人单目视觉-激光测距定位系统的标定过程,提出一种机器人定位系统快速标定方法。通过一次标定实验即可同时完成相机参数、相机畸变参数以及手眼关系的标定,并利用手眼关系对激光测距传感器进行标定。同时,为了提高系统的标定和定位精度,提出一种基于激光测距传感器的机器人定位系统姿态校正方法,通过建立姿态校正模型求解姿态修正角,并在此基础上对深度方向的测量误差进行补偿。实验结果表明,提出的标定方法和姿态校正方法具有简单、准确和可靠的特点,满足机器人脱模系统的定位精度要求。     

基于单目视觉的并联机器人末端位姿检测

高效、准确地检测机器人末端位姿误差是实现运动学标定的关键环节。提出一种基于单目摄像机拍摄立体靶标序列图像信息的末端执行器6维位姿误差辨识方法,构造具有平行四边形几何约束的四个空间特征点,并以平行四边形的两个消隐点为约束,建立空间刚体位姿与其二维图像映射关系模型,实现末端位姿的精确定位,然后以Delta高速并联机器人为对象,进行了运动学标定试验,验证该方法的有效性,为这类机器人低成本、快速、在线运动学标定提供重要的理论与技术基础。     

基于视觉的管道内焊缝定位

针对管道机器人对燃气管道接头焊缝进行打磨、喷涂防腐材料时需要焊缝坐标信息的问题,文中所研究的定位方法是根据采集的焊缝图像,采用ROI提取与OSTU法结合的分割算法,运用形态学算法去除孤立噪点,通过Sobel算子实现边缘提取,之后运用两次曲线拟合对图像进行拟合,最终从焊缝图像中提取出焊缝位置信息,拟合的焊缝位置与真实焊缝位置吻合程度高。     

基于单目视觉的轴孔零件定位系统设计

针对轴孔零件精密装配过程中单目视觉定位系统的使用困难,设计了一种基于单目视觉的轴孔零件定位系统,提出了基于图像特征的零件倾斜角计算方法,可直接判定零件倾斜姿态.通过对椭圆快速检测算法进行优化,减小噪声影响,实现了高精度检测.最终通过该系统实现了轴孔零件的准确定位,提高了轴孔零件自动装配的成功率.实验证明,提出的方法能够在单目视觉条件下准确得到待装配零件的空间位置信息,满足同轴度要求 １５ μ m 级的轴孔精密装配需求,具有较好的工程应用价值.     

基于单目视觉的机器人标定方法

为了辨识出机器人模型的准确参数,提出一种利用单目视觉标定机器人的方法.将摄像机安装在机器人或其延长杆上,使其随机器人转轴转动并拍摄固定的平面点靶标,利用基于径向排列约束(Radial-alignment-constraint,RAC)的标定法对摄像机进行标定并求出摄像机光心在世界坐标系中的坐标.利用得到的光心的坐标,即可获得关节轴线在世界坐标系下的轴线方程.建立机器人运动学模型,利用关节轴线方程得到了模型的准确几何参数.试验结果表明,此方法具有较高的精度,且该方法标定过程简单,便于实际应用.     

双目立体视觉测量方法研究

提出了一种简易快速的特征点提取算子，并与经典算法作了实验对比，证实了所提算法简单、有效、可靠，对外界光照条件具有较强的适应性，且抗干扰能力强。在进行特征点匹配时，在现有约束条件的基础上，提出了基于被测物体形态与摄像机相对位置的视差范围约束，根据视差方向性并采用动态搜索方法来缩小匹配点的搜索范围，从而提高了搜索速度，降低了错误匹配概率。通过对具有已知三维坐标标准件的计算机仿真实验，证实了所提出的特征点识别与提取及匹配方法是切实有效的。     

基于视觉传感的焊缝识别方法的研究

文中采用视觉传感的方法实现焊前焊缝中心和间隙的检测.设计了一种基于Roberts梯度和图像清晰度评价函数的自动调焦方法,此方法具有较高的灵敏度,且稳定性好,计算速度快;然后介绍了一种基于垂直测量方案的标定方法,简单实用,能够满足系统的精度要求;最后提出了焊缝图像的一系列处理步骤,包括中值滤波、OTSU法自适应二值化与基于8连通区域标记的孤点滤波算法.实验证明该检测系统能够满足实时性要求,而且有效地提取出焊缝中心位置和间隙大小.     

基于单目视觉的钢丝绳横向振动测量方法

钢丝绳的横向振动与提升系统的结构设计和动态特性关系复杂,钢丝绳的工况条件加大了其测量的难度。为抑制钢丝绳的横向振动和提高提升系统运行的平稳性和安全性,对钢丝绳横向振动的测量和研究是不可或缺的。提出一种基于单目视觉检测原理的钢丝绳横向振动测量方法,给出了图像采集系统的设计,图像处理流程以及系统软件编写流程,并利用C++Builder XE编程平台通过C++语言完成视觉处理算法设计。分析了影响测量精度的系统误差并给出了相应的解决方案。实验表明,提出的钢丝绳横向振动测量方法可以准确反映钢丝绳横向振动规律并对后续钢丝绳横向振动理论研究提供实验依据和数据支持。     

基于双目立体视觉振动筛振幅的测量方法

振幅作为振动筛的重要参数之一,对于颗粒的运动能量和筛机的振动强度具有重大的影响.针对振动筛振幅的测量,文中提出一种基于双目视觉原理的振动筛振幅的测量方法.利用区域生长法去除预处理过程后图像中白色的冗余点,并分割出白色标记点区域.然后基于形态学的膨胀操作的提取连通分量的方法,获取每帧静态图像中特征标志点的亚像素中心坐标....     

基于单目视觉的障碍物定位和测量

障碍物定位与测量是智能移动机器人自主运动的核心问题之一。研究了一种结合障碍物色彩属性和接触边缘属性的算法,通过单个视觉传感器实现平坦路面中障碍物的定位和测量。该算法以图像中已知路面范围的外观属性为基准对图像进行初步处理,依据障碍物和地面接触边缘属性对障碍物进行初步定位,在障碍物上选择区域,以该区域外观属性为基准对图像进行二次处理,得到障碍物在图像中占据范围,结合视觉传感器成像原理,对障碍物位置和尺寸进行标定和测量。以轮式移动机器人为实验平台,验证所提算法的可行性和精度,最终测得其定位误差为1.6%,测量误差为1.5%。     

基于单目离面视觉的结构振动检测

针对常规视觉测量中光学系统复杂、计算量大等问题,提出了一种离面视觉测量方法。讨论了离面振动成像的基本原理,结合模态分析理论,研究了常规成像条件下单相机结构振动特征参数的识别及无激励振型分析。悬臂梁的离面视觉振动测试实验、传统传感器测量实验及ANSYS仿真的对比结果表明,所提出方法可以准确识别低阶固有频率、阻尼和振型等模态信息。最后分析了该方法的后续研究方向。     

一种基于计算机视觉技术的焊缝成形参数测量方法

焊缝外观质量是焊接生产质量保证体系重要组成部分。目前对焊缝外观成形参数测量以手工测量为主。这种测量方法效率低,工作强度大,且人为因素的干扰较大,不能满足焊接技术向智能化发展的需求。计算机视觉技术被广泛应用于精确测量、目标辨识等领域,还能实现路径引导及规划。采用计算机双目立体视觉获取焊缝表面成形图像,通过一系列处理计算,获取了焊缝的宽度、余高等参数。结果表明,用计算机视觉系统测量的焊缝外观参数具有较高的精度。