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以提升焊接机器人焊接精度为目的,设计激光视觉传感器的机器人焊缝高精度跟踪系统。由工业相机和激光传感器、焊接机器人等组成系统硬件架构,获取焊缝激光光源后,将其传输至激光图像传感层。采用激光图像传感器对焊缝激光光源图像进行物理滤波处理,使用工业相机拍摄焊缝激光图像。提取焊缝激光图像特征,依据其特征点位置对焊接机器人进行手眼标定,获取焊接机器人校正向量并将该向量输入到机器人运动控制层内的焊缝跟踪程序内,利用该程序不断修正焊接机器人跟踪行为并向接口电路电机驱动器发送控制跟踪命令,实现机器人焊缝高精度跟踪。实验结果表明:该系统具备良好的启动性能,对焊机机器人手眼标定径向畸变、切向畸变数值均较小,跟踪不同类型焊缝的最低偏差数值仅为0.01 mm,跟踪精度高。 相似文献
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基于深度特征表达与学习的视觉跟踪算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
该文针对视觉跟踪中运动目标的鲁棒性跟踪问题,将深度学习引入视觉跟踪领域,提出一种基于多层卷积滤波特征的目标跟踪算法。该算法利用分层学习得到的主成分分析(PCA)特征向量,对原始图像进行多层卷积滤波,从而提取出图像更深层次的抽象表达,然后利用巴氏距离进行特征相似度匹配估计,进而结合粒子滤波算法实现目标跟踪。结果表明,这种多层卷积滤波提取到的特征能够更好地表达目标,所提跟踪算法对光照变化、遮挡、异面旋转、摄像机抖动都具有很好的不变性,对平面内旋转也具有一定的不变性,在具有此类特点的视频序列上表现出非常好的鲁棒性。 相似文献
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文中提出一种基于深度神经网络的焊缝跟踪系统机器人视觉标定方法,实现了机器人的简单快速标定。将焊缝跟踪传感器安装在机械臂末端,使用线激光器对被检测角点进行定位,工业相机拍摄对应的标定棋盘图像,用角点提取算法获取到相应棋盘格点的数字图像坐标,并通过示教器读取机械臂的各个关节角,利用神经网络极强的非线性映射能力,将其传入训练好的BP神经网络进行三维空间坐标的预测。此方法能够实现机器人的快速标定,避开传统标定方法中复杂的非线性运算,并减少坐标转换间的累积误差。实验结果表明,基于神经网络的标定方法具有较高的精度,且标定过程简单,为机器人视觉标定提供了一种新的方法。 相似文献
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提出了一种基于激光视觉的焊缝实时检测技术,旨在提高焊缝检测的速度和精度。在实际的焊接过程中,由于大量噪声的干扰,焊接图像的采集一直是一个复杂的过程。 本文首先建立基于激光视觉的检测系统,以获得激光条纹的原始图像。在此基础上,将原始激光条纹图像灰度化,并提出一种改进的快速中值滤波算法,在去除图像中椒盐噪声的同时,缩短了程序运行时间。并通过Otsu阈值分割获得激光条纹的二值图像,提取感兴趣的激光条纹区域。接着结合方向模板法和脊线跟踪法提取激光条纹中心线,最后采用亚像素级角点法提取焊缝的特征点。 实验证明,本文提出的方法有效地克服了焊接环境的影响,不仅缩短了焊缝特征点检测的时间,而且具有较高的检测精度,符合实际焊接要求。 相似文献
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提出了一种基于深度学习物体检测的视觉跟踪方法。该方法利用深度学习在特征表达上的优势,采用基于回归的深度检测模型SSD (Single Shot Multibox Detector)提取候选目标,并结合颜色直方图特征和HOG (Histogram of Oriented Gradient)特征进行目标筛选,实现目标跟踪。为了提升深度检测模型的物体检测性能,文中构建了多尺度目标搜索图,可在一张图上实现不同尺度的目标检测。在标准跟踪测试库上选取八个具有代表性的跟踪视频序列,并选取六种具有代表性的跟踪方法进行了对比测试。结果表明,文中所提方法在跟踪效果上,整体优于参与对比的其他算法,且对于物体姿态变化、尺寸变化、旋转变化、光照变化、复杂背景杂波等影响因素具有较好的鲁棒性。 相似文献
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《中国激光》2015,(5)
提出了基于条纹式激光传感器的机器人焊缝跟踪系统,采用机器人末端安装条纹激光传感器,在焊接过程中实时获取焊缝轮廓数据;利用小波变换模极大值理论对焊缝轮廓数据进行分析,确定焊缝特征点;以特征点为分界点,采用最小二乘法拟合焊缝直线并求取交点,精确确定焊缝轮廓特征点坐标;通过机器人坐标变换实时获得焊缝运动轨迹,从而实现焊缝跟踪。对不同的V型焊缝进行实验验证,并对有无采用最小二乘法精确定位进行对比实验。实验结果表明:只采用小波模极大值理论获得的跟踪误差约为0.514 mm,但轨迹存在较严重的抖动现象;而采用了最小二乘法精确定位特征点后,跟踪误差约为0.304 mm,抖动现象明显减弱,满足自动焊接误差要求在0.5 mm之内的要求。 相似文献
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视觉跟踪系统中,高效的特征表达是决定跟踪鲁棒性的关键,而多线索融合是解决复杂跟踪问题的有效手段。该文首先提出一种基于多网络并行、自适应触发的感知深度神经网络;然后,建立一个基于深度学习的、多线索融合的分块目标模型。目标分块的实现成倍地减少了网络输入的维度,从而大幅降低了网络训练时的计算复杂度;在跟踪过程中,模型能够根据各子块的置信度动态调整权重,提高对目标姿态变化、光照变化、遮挡等复杂情况的适应性。在大量的测试数据上进行了实验,通过对跟踪结果进行定性和定量分析表明,所提出算法具有很强的鲁棒性,能够比较稳定地跟踪目标。 相似文献
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对螺旋管激光视觉传感焊缝跟踪的实时图像处理进行了研究,就其中的关键技术焊缝中心线提取进行了讨论和研究.提出了一种快速有效的OSTU阈值分割法进行激光中心线提取,并且结合一维信号的形态滤波使中心线平滑.该方法效果理想,切实可行. 相似文献
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焊缝检测与跟踪系统的软硬件设计与实现 总被引:4,自引:2,他引:2
为解决焊接加工自动化过程中焊枪与工件之间的跟踪检测,提高检测精度及可靠性,作者在实际项目研发中焊接系统硬件设计部分自行研究开发了以弱磁(GMR,Giant Magneto Resistive)传感器作为信息提取的器件,同时在系统软件设计中用uClinux嵌入式操作系统来增强系统的稳定性,该两项关键技术均首次用在焊接系统中.成品实验表明:检测精度高,运行良好,实现了设计目标,有很好的学术价值和推广应用价值.本文对该系统做了概要介绍,在国内,有关这方面的研究在此之前未曾见有报道. 相似文献
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多视觉动画特征点检测过程中受到视觉扰动影响导致特征匹配性能不好,为了提高多视觉动画特征点匹配能力,提出基于激光跟踪定位的多视觉动画特征点匹配方法。采用空域滤波和频域滤波相结合的方法进行多视觉动画图像滤波处理,采用激光点跟踪识别方法进行多视觉动画图像的帧点扫描,提取多视觉动画图像的边缘轮廓特征量,根据边缘轮廓分布的邻域特性进行多视觉动画信息增强处理,利用锚点邻域回归分析方法进行多视觉动画特征点检测,通过激光跟踪定位结果,实现多视觉动画特征点的自动匹配。仿真结果表明,采用该方法进行多视觉动画特征点匹配的配准率较高,激光跟踪定位精度较高,提高了多视觉动画的特征检测和识别能力。 相似文献