基于双目视觉的带圆特征工件空间定位研究

针对空间中带圆形特征工件定位问题进行研究,对图像进行椭圆拟合并根据双目视觉系统三维重构结果,基于几何关系对圆特征工件进行空间定位,获得工件的空间位置。首先建立虚拟椭圆投影模型,获得投影椭圆和虚拟椭圆的对应关系。然后建立虚拟椭圆锥面,使用旋转平面在椭圆锥面中截得曲线,计算圆面的姿态。最后根据三维重构结果,解决圆面定位的二义性问题,获得空间圆面准确的位姿。实验结果表明,该方法能够实现对带圆特征工件的准确空间定位。     

柔性装夹机器人工件视觉定位系统设计

针对智能制造平台的需要,建立了基于双目立体视觉的柔性装夹机器人工件定位系统。采用GrabCut算法对采集图像进行图像分割获得目标工件图像;进一步基于SURF特征和极限约束实现工件立体匹配;最后基于视差测距法算法求取目标工件的三维坐标,实现工件的定位。定位误差实验结果表明,定位平均误差为0.276mm,能满足柔性装卸机器人对目标工件的抓取要求。     

基于多模型级联的双目视觉铸件缺陷检测方法

为了解决铸件表面缺陷检测以及缺陷位置的三维定位问题,采用双目视觉系统获得图像,依靠三角测量法获得点云数据,基于正态分布变换配准方法实现工件的三维定位。通过多模型级联解决少样本和样本比例失衡情况下的表面缺陷检测,结合无监督模型的编码解码方式,依靠正样本训练获得对缺陷图像进行修复的网络模型,将修复后的图像与原始图像进行差异分析获得缺陷位置;使用MASK-RCNN模型进行监督模型训练,获得一体化检测分割模型,直接定位缺陷位置及类别。此外还将运动机构的物理坐标系、双目成像的工件坐标系以及平面图像的坐标进行换算,得到多个坐标系的转换关系,实现了平面缺陷的位置信息映射到三维工件的空间中。实验表明提出的双目视觉系统在工件成像以及检测方面具有良好的效果。     

眼科手术机器人双目视觉标定方法研究

双目视觉系统通过相机模拟人眼,基于视差原理,从不同角度采集被测物体的两幅图像获取其二维信息,建立特征点的对应关系,计算出位置偏差,从而实现三维重建。眼科手术机器人双目视觉系统选用的标定方法是以张正友摄像机标定方法为基础,利用Harris角点检测方法实现亚像素点的精确化,对采集图像进行畸变矫正。将得出的标定结果与常用传统标定方法MATLAB相机标定工具箱Toolbox_calib的标定结果进行比较,分析像素误差。结果表明:使用新算法标定后的结果更加稳定,像素误差更小,精度更高,适用情况更加广泛,可用于眼科手术机器人的双目视觉标定系统中。     

爬壁机器人双目视觉障碍检测系统

针对壁面障碍物的不确定性,设计了一种爬壁机器人双目视觉障碍检测系统。具体包括搭建双目平行视觉系统,根据双目视觉理论对摄像机进行标定,获取相机标定参数;通过标定参数和极线约束对双目图像进行校正,解决图像畸变不共面问题;利用块搜索模型和相似度函数获取视差,保证视差获取的快速性与鲁棒性;最后提出一种障碍物检测算法:建立壁面检测模型约束检测范围,引入面积阈值,过滤干扰并实现障碍物提取,提出一种障碍物定位算法,通过宽度、深度与偏距三个方面对障碍物进行定位,同时,通过线性插值解决障碍物中心视差丢失问题。实验结果表明:在保证实时性的基础上,该系统能够有效检测前方障碍物且准确提取率能够达到95.9%,定位误差为4.91%,满足爬壁机器人检测要求。     

基于双目视觉的工件尺寸在机三维测量

由于传统测量方法及仪器设备无法满足在机实时检测工件三维尺寸的要求,本文基于双目立体视觉视差原理,搭建了一套可在车间现场操作的在机测量工件三维尺寸的视觉系统.首先,介绍了改进的基于平面圆靶标的双目视觉测量系统标定方法.然后,用阈值分割算法从背景中识别出待测工件,采用Canny算子和多边形逼近法提取工件轮廓和轮廓关键特征点,并在极线约束的特征点匹配算法基础上,提出一种基于灰度相关的密集型精匹配算法,获得了工件边缘轮廓关键特征点云的三维坐标数据.最后,对匹配所得特征点云进行数据处理和特征拟合计算,得到了工件的关键尺寸.在车间数控机床上对有斜面及孔结构的工件进行了在机测量实验,结果显示,该系统检测精度达±1.3％以上.     

基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位

为克服传统目标检测跟踪方法无法对目标准确定位,以及在复杂环境下容易受光照、阴影等因素干扰的问题,提出了基于双目视觉的目标检测跟踪与定位方法。首先使用Matlab标定工具箱和OpenCV进行摄像机标定和图像校正,然后利用基于双目视觉的背景差分法实现目标检测,结合基于Kalman滤波的改进Camshift算法实现目标跟踪,最后利用视差图得到目标三维信息,从而实现目标定位。实验结果表明,所提方法能够实时跟踪运动目标并实现目标的准确定位。     

基于双目视觉的目标识别与定位研究

针对机器人在作业时缺乏自主性与智能性的问题,对基于双目视觉的空间目标识别与定位问题进行了研究。搭建了双目立体视觉系统并对其进行了标定,获取了两相机的内外参数、相对位姿及畸变系数。采用基于描述子的模板匹配技术,通过随机树算法对检测到的特征点进行了准确实时地分类识别。对同一场景的两幅图像进行了立体匹配,求取了对应的视差图。结合特征点对应的视差值及标定结果对其进行了三维重建,对多组特征点对在图像及实际场景里对应的2D-3D位置信息进行了迭代,求取了重投影误差最小的解,即目标物体的位姿。研究结果表明:所采用的方法可以用于准确、快速、稳定地实现对目标的识别与定位。     

基于张正友平面模板法的双目立体视觉系统标定

为验证基于张正友平面模板法标定双目视觉系统方法的准确性与合理性,首先分析了双目立体视觉系统的原理,然后论述了双目立体视觉的系统标定原理、方法,以及利用张正友平面模板法进行标定的步骤,通过标定双目立体系统的内部参数和外部参数,应用视差原理,能够确定空间某点的三维坐标,实验验证了文中提出的基于张正友平面模板法标定双目视觉系统方法的准确性与合理性。     

基于双目视觉和声阵列的声学摄像机的开发

基于双目视觉技术和阵列测量方法设计实现了一种声学摄像机,可以实现声场的动态视频可视化.基于波束成型原理,利用十字阵列实现空间声场的动态测量,构造空间指定位置的二维声场云图.利用双目立体视觉技术,实现被测空间的空间位置定位,与通过声阵列方法获得的声场图像建立统一的时间空间坐标系,实现声场图像和视频图像的融合,实现空间声场的视频可视化,达到准确、直观地进行声源定位和显示的目的.     

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.     

微操作系统中弱视差视觉模型研究

显微双目立体视觉主要由体视显微镜和CCD图像传感器构成，基于计算机双目立体视觉原理，显微双目立体视觉在显微领域中用于三维微观定位和测量。该类视觉具有不同于宏观视觉的属性。使用弱视差描述微观视觉的成像特征以区别于传统的宏观视差。建立了新的显微视觉模型，模型中包含弱视差的级数项，反映出物空间深度信息与图像空间二维信息间存在弱的非线性关系，同时也部分矫正了物空间横向尺度的深度依赖性。     

基于双目立体视觉的齿轮端面高度测量方法

为了实现齿轮端面高度的高精度非接触式测量,提出基于双目立体视觉的齿轮端面高度测量方法。创新性地使用可滑动固定基线距离的单目CCD相机代替传统的双目相机获取齿轮双目图像。在获取双目图像后,通过双目相机标定实现齿轮图像立体矫正。基于改进的SGBM算法对矫正后的双目图像进行立体匹配,获取视差图和相机坐标系下平面三维坐标点,对上下平面的三维坐标点进行最小二乘拟合,从而获取上下平面的深度信息,上下平面深度相减即可实现齿轮端面高度的测量。使用直齿轮进行了视觉测量实验,实验结果表明,提出的测量系统及方法具有较高的精度和稳定性。     

机器人三维激光扫描视觉系统标定误差

基于三维激光扫描仪的工业机器人视觉系统应用越来越广泛,而扫描仪与机器人之间位姿关系标定精度对于机器人视觉系统的应用有重要的影响.介绍基于三维激光扫描仪的机器人视觉系统的相关原理,然后在此基础上系统分析机器人视觉系统位置和姿态标定误差对工件扫描结果和根据扫描结果对工件进行定位过程的影响,得出在工件无姿态变化或有姿态变化但机器人扫描姿态不变情况下的机器人工件定位系统中无须进行视觉系统位置标定的结论,并试验验证了理论分析结论的有效性,为解释视觉系统标定误差对扫描结果的影响情况及简化视觉系统标定过程提供了理论依据.     

基于双目立体视觉的深度信息测量

介绍了双目立体视觉三角测距原理和视觉测量系统,双目摄像机拍摄彩色图像,提取颜色、轮廓、纹理等识别特征用于目标区域识别。采用区域匹配算法获得视差图,根据视差计算目标区域的三维坐标信息。完成了目标测量实验并对实验结果进行分析。     

基于双目视觉的六自由度工业机器人控制系统研究

目前机器人视觉系统正越来越广泛地应用于视觉检测、视觉引导和视觉装配领域。为了使机器人能够快速准确地识别、检测、抓取工作台上的工件,该文设计了一套双目视觉的六自由度工业机器人控制系统。文中以张正友摄像机标定法为理论依据研究双目视觉合成技术,利用MATLAB摄像机标定工具箱分别获取左右摄像机的内外参数;通过建立机器人用户坐标系、摄像机坐标系以及世界坐标系实现了空间坐标转换;由OpenCV图像处理算法获得工件坐标位置,控制系统驱动机器人实现工件抓取。     

基于双目视觉的工件抓取系统研究

现代化工业流水线上,双目视觉技术利用视差原理能够恢复目标物体空间信息,将机械手与其相结合,可以解决传统生产线对机器人通过离线示教方式进行抓取的弊端,对于提高生产效率和自动化程度有着重要意义。该系统利用双目视觉技术,使用改进的SURF算法对工件图像进行特征提取,同时以距离测度作为相似性度量技术进行左右图像特征点匹配,实现对工件中心识别;并将识别结果转化为机械臂控制信息,完成工件抓取。     

三维物体全视差全息体视图的快速计算

针对传统全息技术对三维数据源要求高、计算量大以及实现速度慢等问题,提出了一种三维物体全视差全息体视图的快速计算方法。该方法对全息面和再现面分别进行空间分割和频谱采样,通过迭代傅里叶变换算法计算多个基元全息图,叠加构成全息图单元。由摄像机获取三维物体不同角度的二维视差图像,基于人眼双目视差立体视觉原理,构建视差图像与全息图单元的对应关系。最后,利用全视差图像调制全息图单元中对应衍射方向的基元全息图,快速合成三维物体全视差全息体视图。基于液晶空间光调制器构建的光学系统对全息体视图进行了再现实验。结果表明,与传统全息图计算方法相比,本文方法容易获取数据源,计算量较小,能够快速计算全息体视图,实现三维物体不同视角图像的再现。     

双目视觉脉搏图像三维信息获取的研究

通过双目视觉原理构成脉搏图像传感器采集脉搏薄膜图像。对系统摄像机采用张正友标定方法,得出系统结构参数建立的物空间坐标到像平面坐标对应矩阵。再基于SIFT特征算子进行左右2幅图像匹配,得出2幅图像一一对应的特征点。最后根据双目视觉原理得到特征点的三维信息。     

硅棒特征点三维坐标视觉检测技术研究

针对人工接触式硅棒参数检测中存在的耗时、低效、误检等问题,提出一种采用四CCD机器视觉系统作为硅棒参数实时检测的非接触式测量方案。系统基于多目视觉检测原理,以四CCD多目视觉检系统作为机器视觉检测前端数据采集模块,拍摄待测硅棒表面轮廓图像信息。相邻两CCD构成正交双目交汇数据采集子模块,子模块基于正交双目交汇测量原理实时采集两路含有目标空间信息的数字图像数据并保存到上位机。上位机图像处理系统读取采集图像,完成多目相机标定,特征点提取、同名点匹配以及视差计算后提取出目标特征点三维坐标。该检测技术有效避免了人工主观因素造成的漏检、错检,满足实时在线检测要求,实现了硅棒特征点空间三维坐标高精度检测的目的。