核电蒸汽发生器管板单目视觉检测系统研究

描述了单目视觉理论在平面孔位置度检测中的应用。对于核电蒸汽发生器管板检测,目前所用的检测手段都是基于接触式测量,具有工作量大、检测速度慢、存在接触变形等特点。提出了基于单目视觉的无损检测方法。讨论了检测系统的组成、测量原理及误差来源,重点论述了管孔中心这一特殊点的精确定位及坐标的几何纠正。实际应用证明,该方法具有速度快、精度高、非接触、现场抗干扰能力强等优点。     

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。     

一种机油冷却器自动组片的单目视觉检测

阐述了一种条形机油冷却器的工作原理,并分析了该种机油冷却器的组片过程。通过CCD摄像机拍摄组片零件位置关系正确的图像,并建立了正确组片零件位置关系的标准图像库。对组片过程中的每一幅零件位置关系图像进行滤波、二值化处理和边缘检测,在此基础上,针对组片零件的不同特性,采取相应的检测判断策略,最后提出了一种机油冷却器自动组片的单目检测方法。     

一种机油冷却器自动组片的单目视觉检测

阐述了一种条形机油冷却器的工作原理,并分析了该种机油冷却器的组片过程.通过CCD摄像杌拍摄组片零件位置关系正确的图像,并建立了正确组片零件位置关系的标准图像库.对组片过程中的每一幅零件位置关系图像进行滤波、二值化处理和边缘检测,在此基础上,针对组片零件的不同特性,采取相应的检测判断策略,最后提出了一种机油冷却器自动组片的单目检测方法.     

用于目标测距的单目视觉测量方法

为了克服对应点匹配和单个特征点提取误差对测量结果的影响,本文在基于图像处理的基础上,提出了一种基于特征点的单目视觉测距方法.首先利用小孔成像原理,得出成像点与目标点的映射关系,建立小孔成像模型.然后通过对目标图像的分析,得出目标物与目标图像的面积映射关系,建立视觉测量的直线测距模型;通过图像处理,提取目标图像的特征点,...     

基于单目视觉里程计的移动机器人自定位方法

为解决在列车底部直线移动的机器人对风管进行识别定位摘解时需到达两节车厢之间的自定位问题,提出一种基于单目视觉里程计的自定位方法.该方法根据单目相机在列车底部竖直向上拍摄时图像颜色较深,而当相机将要到达两节车厢之间时所拍摄图像中会有明显亮度变化区域的特点,选取关键帧图像,通过图像处理提取出图像中目标区域信息,根据所提出的...     

基于单目视觉的自主牵引机器人研究

采用单目相机设计了一种在空间内能够跟踪靶标的自主移动机器人系统,它主要包括单目视觉系统、移动机器人平台、无线模块、上位机及控制软件。上位机控制软件首先对通过无线图像采集模块获得图像进行图像处理与特征提取,获得靶标的在图像坐标系下的当前位置信息,然后与靶标的目标位置进行比对,获得机器人的运动控制量,进而控制机器人始终跟踪靶标,从而实现了基于图像的机器人在空间位置控制过程。     

一种基于单目视觉的车道偏离检测与预警方法

提出了一种基于单目视觉的车道偏离检测及预警方法.首先通过图像边缘检测、Hough变换以及最短距离加权最小二乘法等步骤求取消失点,然后利用消失点的特性,结合扇形投影法进行道路边界线检测并对车道线进行快速提取,进而获取车道路面信息,最后将车辆当前位置信息与车道路面信息结合起来建立车道偏离预警模型,一旦车辆偏离预定车道即发出预警,从而实现车辆偏离车道的实时监测和预警.实验表明,该方法能够满足结构化道路环境车道偏离检测的要求/是一种有效、可靠的车道偏移检测与预警方法.     

基于单目视觉的特定工件位姿检测研究

建立了一种基于单目视觉的特定立方体工件检测模型。采集目标物不同角度的图片以建立模板库,通过SURF算法提取模板库特征点集,再进行特征点匹配实现场景图片中目标物感兴趣区域的框定。针对检测到的目标感兴趣区域,利用霍夫变换提取拟合目标物的临近特征角点,再结合相机标定的参数与特定工件的先验信息换算出拟合角点的实际坐标。以检测特定箱体工件进行多组实验,结果表明,检测到的角点平均误差在一定范围不超过2.5mm,且检测时间也基本满足实时要求。     

室内单目视觉全局定位系统的设计与实现

针对室内定位的准确、稳定、快速的工程需求,设计了一种基于单目摄像头的低成本室内全局定位系统。通过分析摄像头取景框内实际空间关系,采用普通支架摄像头架设方式,提高方案的普适性;为快速获得检测目标,设计了基于RGB图像背景减除的启发式运动目标检测方法。最后借助实验室轮式移动平台进行了实验,结果表明,文章设计的全局定位系统实现了室内运动目标的定位功能,检测到的定位点与移动平台规划路径采样点绝对距离误差小于10.16 cm。     

基于单目视觉的激光光束方向标定研究

在由激光位移传感器组成的测量系统中,激光光束的方向是一个关键参数.方位角和俯仰角对于一条激光光束是最为重要的两个参数.本文中提出一种基于单目视觉的激光光束方向测量方法.首先,将CCD相机放置于基础平面上方,保持相机光轴与基础平面接近于垂直状态,并利用误差为10μm的圆孔型标定板建立单目定位模型.然后将激光光束发生装置放置在基础平面上并保持位置固定,同时在基础平面上放置特制靶块,使激光光束可以投射到靶块斜面上并形成一个激光光斑.在基础平面上方放置的CCD相机可以清晰的采集到激光光斑、靶块斜面的图像,应用相关算法提取出光斑质心的二维图像坐标.沿激光光束方向以相等间距移动靶块,通过CCD相机采集每移动一次靶块在当前位置下的光斑、靶块图像.利用相关的转换公式,结合靶块本身固有参数,将光斑质心图像二维坐标转换为基础平面下的空间三维坐标.由于靶块的移动,会得到靶块不同位置下激光光斑质心的三维坐标,将这些三维坐标拟合成空间直线表征待测激光光束.拟合直线得俯仰角即为待测激光光束的俯仰角.实验中,应用高精度仪器对靶块参数进行测定,并使用高精度标定板标定相机内外参数建立相应的定位模型.测量精度主要通过单目视觉定位精度、光斑重心提取精度来保证.结果显示,待测光束的俯角最大误差达到0.02°,光束间夹角的最大误差为0.04°.     

基于并联理论的单目视觉位姿估计

搭建了一种主动式测量系统用于测试伺服稳定平台的伺服精度.以此系统为基础,提出了基于并联理论的单目视觉位姿测量方法.介绍了系统的硬件组成和系统测量原理,分析了系统的分辨率.给出了激光点在投影靶坐标系下的计算原理及过程.然后,从并联机构的自由度出发,将视觉测量系统等效地转化为一个并联机构,将视觉测量系统的位姿估计问题转换为并联机构的正解问题.利用并联机构的运动影响系数迭代求解系统的位姿,由并联机构关节螺旋直接得到影响系数,由此简化了推导过程.仿真和实验结果表明:系统的姿态测量精度为±0.05°.该方法能够快速稳定的收敛,基本达到了系统的设计要求.     

基于单目视觉的自由曲面三维坐标测量方法

本文将单摄像机与三坐标测量机结合设计了一种自由曲面的三维坐标测量方法.自由曲面的表面经坐标测量机带动摄像机序列采集图像后形成图像体积,然后使用调焦评价函数在图像体积内寻优判断,找到自由曲面的正焦图像表面.根据物像关系式和正焦图像表面即可推得自由曲面点的三维坐标.经实验比较,本系统测量结果与接触式坐标测量机测量曲面点Z坐标极限偏差13 μm.     

工业机器人单目视觉对准技术研究

针对工业机器人精确对准问题,提出了一种基于单目视觉的工业机器人对准技术。该技术把工业机器人与单目视觉测量技术相结合,根据特制的手眼标定板,快速建立单目视觉测量系统与机器人上对准轴之间的手眼关系和对准的基准位姿;在对准环节,通过单目视觉系统获取工件目标的姿态,然后根据已有的手眼关系和基准位姿,求解在机器人基坐标系下机器人末端的对准轴的位置调整量,迭代调整机器人末端位姿,从而实现了机械人末端的对准轴与工件目标的精确对准。实验结果表明:在测量距离约是150mm处,对准平均精度优于0.2°。     

基于CAD模型的单目六自由度位姿测量

为实现单目摄像头对一般工业零件的六自由度位姿测量,研究了离线模板库自动建立,图像处理以及优化匹配3个方面的问题。首先,由STL文件格式的CAD文件建立不同观察方位下的匹配模板,定义了一种方便模板库调用并有图像意义的位姿描述参数。然后,对Chamfer Match方法进行改进,将距离映射图按边缘倾角分层,结合模板探索点的倾角进行匹配,在不增加运算量的情况下提升匹配度函数的灵敏性。最后,使用加入了退火算法的遗传算法进行最优搜索,从而提高匹配效率。实验结果表明:基于文中的方法完成一次位姿测量耗时在500ms以内,搜索可以获到正确的结果。在330mm观察距离上,平移误差和深度方向误差分别控制在1mm、2mm以内,转角误差为1°左右。得到的结果基本满足单目视觉六自由度位姿快速匹配自动测量的要求。     

基于单目视觉的轴类零件3D重构技术

在结构化环境下,提取轴类零件三维信息是实现机械手自动上下料的重要环节。首先采集放置于特定工作台上的轴类零件图像,其次利用超红特征和Otsu法获取超红特征灰度图并进行动态阈值分割,提取标准圆的像素半径,进而获取每毫米所代表的像素值;利用拟合直线方程可获取摄像机与工作台的距离,同时利用亮度特征,采用相同的方法获取轴类零件的像素尺寸,然后利用每毫米所代表的像素值计算轴类零件的实际尺寸,完成轴类零件的三维重构。该技术降低了软硬件的复杂性,可实现机械手智能抓取轴类零件,为数控机床无人化操作的可行性发展提供了理论基础。     

基于SIFT的单目移动机器人宽基线立体匹配

SIFT特征描述子是一种对图像旋转平移、缩放以及视角变化具有不变性的匹配特征描述方法,本文针对单目移动机器人环境探索中存在的大视差宽基线图像对的立体匹配问题,提出了一种基于SIFT特征描述子的单目移动机器人宽基线立体视觉匹配方法,通过提取SIFT不变特征点,构造SIFT特征向量,从而实现特征点对的初匹配,进一步利用RANSAC算法以及外极线约束进行匹配点的优化筛选,并通过三维重建实验验证了获得匹配点对的准确性。     

基于四轴飞行器的单目视觉避障算法

针对四轴飞行器平台上单目视觉避障算法实时性不够,准确率不高的问题,提出了一种新的基于金字塔LK(Lucas-Kanade)光流与平移光流融合的单目视觉避障算法并给出了这一方法的数学推导过程。在配有320pixel×240pixel摄像头的ArduCopter四轴飞行器上开发和实现了该算法,并进行了多次飞行测试验证了算法的可行性与有效性。在飞行器自主飞行过程中,采用消失点进行导航,并结合神经网络PID对其进行飞行自适应控制。与单目即时定位与地图构建(SLAM)避障算法、Horn-Schunck光流避障算法以及图像分割避障算法比较了算法的实时性和准确性,结果显示:本算法具有实时性好和准确率高的优点,可以满足实际工程中四轴飞行器的实时避障要求。