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。     

一种为三维物体表面添加纹理的精确方法*

针对真实物体进行三维数字化重建的工程中,物体的空间位置及色彩等特征的数据采集始终是一项困难的,同时却又是十分重要的工作,设计的三维光学数字成像系统可以同时采集物体在同一个方向的深度图像和与它精确对应的纹理图像,在深度图像合成的同时进行纹理图像的融合.在进行多视角的纹理图像融合时,对权函数的设定提出了新的准则,使融合后的纹理图像更加逼真,可以产生高真实感的物体三维数字化模型.     

基于相位映射的三维主动视觉标定

通过在结构光发射单元和成像单元间施加几何约束条件,建立统一的坐标系.利用条纹投影和相位映射技术,构造了将编码相位图映射为物体的三维空间坐标的数学模型,进而获得深度图像空间坐标的计算值,然后将其与物体空间的三维标定数据基准进行比较,建立目标函数为误差平方和最小的非线性优化方程.两步法迭代求解这个优化方程,最终获得三维系统的结构参数.实验结果证明了本文提出的三维成像系统标定理论和方法的有效性.     

一种新的图像合成方法

提出了一种新的图像分割与合成方法。对于图像的分割,提出了新的切割图法,先是手工把一些明显属于物体和明显属于背景的像素分割出来,然后设置了新的能量函数,求它取最小值时的分割结果。对于图像的合成,提出了梯度比较法,在保留物体基本颜色特征的同时,改变了物体的光亮度,使其与新背景的光亮度一致,从而合成图像的光照效果更真实。     

机器人加工系统累积误差逐级闭环优化策略

针对机器人加工系统的误差累积问题,提出逐级闭环优化策略. 构建以激光跟踪仪、机器人基坐标系和末端工具坐标系组成的核心闭环,以激光跟踪仪、末端工具坐标系、视觉测量坐标系和工件组成的辅助闭环,以激光跟踪仪、视觉测量坐标系和末端工具坐标系组成的相关性闭环. 基于3个闭环独立优化,构建神经网络模型,以数据驱动的方式融合闭环优化结果,提高系统闭环优化的稳定性. 仿真实验结果表明,利用该方法有效地减小系统累积误差,提高机器人末端工具的定位精度,有助于指导后续的样机实验和加工应用.     

基于双目视觉的激光位移传感器标定方法

为了提高激光位移传感器在工业机器人末端坐标系下的标定精度,提出基于双目视觉的激光位移传感器标定方法. 该方法通过双目视觉技术重建激光光束投影在平面上的光斑位置,利用手眼标定参数将光斑位置转换至机器人末端坐标系,同时利用最小二乘方法将光斑拟合成光束直线,获得机器人末端坐标系下的传感器光束方向及零点位置以完成标定. 该方法可同时标定机器人末端上的多个激光位移传感器,无须采用有精度要求的辅助工件标定,具备精度高,鲁棒性强优势. 基于标准球的精度评价实验结果显示,在3倍标准差范围内该方法标定后的激光位移传感器测量精度范围为0.038 6±0.025 8 mm,满足机器人加工要求.     

基于广义等值面提取的多视场深度像融合

建立等值面方程是隐式曲面造型问题的一个重要方面。一旦等值面方程被建立起来，可以设计相应的算法从深度数据中提取等值面，从而实现多视场深度像的融合。笔者提出一种广义的等值面方程，其理论依据是“空间点对应的向量图解”和“最小二乘逼近的法则”。在广义的等值面方程中注入了采样点的方向信息，提供了一个清晰的物理和几何含义的描述，由此可以解释设置“权函数”的标准以及隐式曲面造型中其他的一些几何关系。它为设计等值面提取算法提供了一个新的方法。