白车身孔槽类特征三维坐标在线测量方法研究

为实现白车身孔槽类特征三维坐标的视觉测量,在双目立体视觉测量原理的技术上,以激光器辅助扫描被测孔槽完成三维测量,针对圆孔和复合孔槽边缘及孔心坐标的空间定位问题,提出一种在线测量方法。采用Canny边缘检测和Ramer算法分割出圆弧部分完成孔边缘的粗定位,结合Bazen方法与正交多项式拟合法实现亚像素边缘点坐标的精确定位,并通过权重拟合得到椭圆参数方程。在线激光光纹中心线提取过程中,融合极值法、阈值法与重心法,将拟合椭圆与光纹中心线的交点作为双目立体视觉的匹配点,进而完成空间点三维坐标的测量。实验结果表明,提出的方法鲁棒性好,对圆孔类特征的综合定位精度高。     

基于接头刚度灵敏度分析的白车身结构优化

利用MSC Nastran的灵敏度分析功能,以材料的弹性模量为变量,提出一种车身薄弱接头的识别方法,快速找出车身薄弱区域.参照灵敏分析结果,对白车身结构进行优化,提升其结构性能,验证该方法的有效性.     

基于机器人系统的线结构光视觉传感器标定新方法

在总结了已有线结构光视觉传感器标定方法的基础上,提出了一种应用机器人系统对线结构光视觉传感器进行标定的新方法。借助于一维光平面对准特殊设计的圆阵列平面标靶,实现对标定特征点的获取,不需要额外对光平面进行标定。在此基础上,还提出以线性化的两步标定方法来求解传感器模型参数,完成了线结构光视觉传感器的标定。该方法操作简单、效率高。实验结果证明:该方法切实可行,测量精度优于0.06mm。     

一种基于全向结构光的深度测量方法

深度测量是立体视觉研究的重要问题, 本文提出一种基于全向图与结构光的深度测量方法.首 先,根据测量系统特点,采用了基于多参考面的投影仪标定算法;然后,设计了一组 "四方位沙漏状"编码结构光,实现待测图像与参考图像的对应点计算;最后,在移动条件下,研 究基于先验约束迭代就近点(Iterative closest point, ICP)的深度点云匹配算法. 实验结果表明,本文方法可以准确地对室内场景进行深度测量,且抗干扰能力较强.     

基于面结构光的机械工件三维扫描系统设计

针对工业机器人对自动化装配过程生产效率的提高以及工件拾取对三维扫描技术的应用需求,设计了能够准确提取机械工件表面点云的视觉系统。扫描系统主要由计算机、投影仪和工业相机构成。基于光学测量和机器视觉的原理,主要研究设计了扫描系统工业相机和投影仪的标定策略、结构光栅编码解码的检测策略以及点云重构的几何策略。对于机械工件三维扫描重构的多余背景平面点云,研究设计了通过随机选取点云并反复迭代构造背景平面实现分割的有效方法。实验结果表明采用面结构光技术,由投影仪投影不同频率的结构光栅在机械工件上,工业相机同步采集被机械工件调制的结构光栅图像,对图像中的光栅条纹进行提取并计算,并利用三角检测算法提取机械工件表面点云的方案具有高准确性,能够有效重构机械工件表面点云。     

基于面结构光几何关系的三维数字化研究*

为降低颜色串扰对提取结构光图像特征的影响,通常将多像素条纹细化为单像素线条,但降低了重建图像空间分辨率。针对这一问题,设计一个基于面结构光几何关系的三维数字化系统,并提出一种以面结构光投影仪像素为单位的特征提取与匹配新方法。首先,投影仪向被测物体投射设计好的面结构光,为被测物体增加有效特征,双目摄像机捕获被测物体两张图像,设置阈值滤除图像背景、去除噪声,提高图像质量;然后,基于单位投影像素提取特征点,充分利用投影图像的全像素空间,使得特征点采样密度提高,根据特征点间的几何关系进行匹配,提高计算效率;最后,根据三角测量原理将特征点图像坐标转换成世界坐标,形成高密度点云;在Geomagic Studio 2013平台上对被测物体进行三维重建,获得高质量的三维重建模型,实验结果达到了预期效果。     

一种基于激光结构光的焊缝跟踪视觉传感器

焊缝自动跟踪是实现焊接自动化的关键.本文在总结不同焊缝跟踪传感器研究的基础上,设计了一种基于激光结构光的视觉传感器.针对不同类型焊缝(V形、U形坡口焊缝、搭接、对接焊缝和第一道焊焊缝、多道焊焊缝等)的图像特点,开发了焊缝激光图像处理模块库,可以提取出焊缝特征点位置坐标,实现焊缝跟踪.实验证明,传感器具有较高的精度和可靠性,并对焊缝跟踪系统具有一定的普适性.     

基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别方法

目前,精神疾病的筛查主要依靠临床医生的访谈和问卷进行评估,具有高成本、主观性等问题。本文提出了一种基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别方法,可以实时监测和预警,以较低的成本和非侵入性的方式来进行精神疾病的辅助筛查。该算法通过视觉传感器全面采集患者的面部数据来提取光流特征,输入TSMOSNet进行训练。TSMOSNet以TSM为基础网络进行改进,替换普通卷积为光流提取头,针对视觉传感器采集而来的光流特征图进行密集采样,并添加了时序注意力模块、DML蒸馏和VideoMix数据增强等方法,增强了视觉特征,以提高精神疾病识别的准确率。实验结果表明,在H7-BDSN数据集上相比于其他方法,本文提出的识别算法在精神疾病的筛查任务中取得了最好的效果,准确率为85%,F1分值为0.84。     

结构光视觉测量机器人的标定

构建了由线结构光测头和机器人组成的视觉测量系统. 利用齐次坐标变换的方法建立了测量系统的数学模型. 针对数学模型中的手眼关系, 使用半径已知的球体, 采用定点变位姿的方法, 进行粗略的估计. 考虑到机器人的绝对精度较低, 将定点信息和尺度信息作为优化条件, 对计算机器人的运动学参数和手眼关系做进一步寻优. 实验表明文中的方法能够有效提高测量机器人的重复精度.     

结构光视觉引导的焊接机器人系统自标定技术

为实现结构光视觉引导的焊接机器人系统的标定,解决现有标定方法复杂,标定靶标制作要求高等缺点,提出一种基于主动视觉的自标定方法。该标定方法对场景中3个特征点取像,通过精确控制焊接机器人进行5次平移运动,标定摄像机内参数和手眼矩阵旋转部分;通过进行2次带旋转运动,结合激光条在特征点平面的参数方程,标定手眼矩阵平移部分和结构光平面在摄像机坐标系下的平面方程;并针对不同焊枪长度进行修正。在以Denso机器人为主体构建的结构光视觉引导的焊接机器人系统上的测试结果稳定,定位精度可达到±0.93 mm。该标定方法简单,特征选取容易,对焊接机器人系统在实际工业现场的使用有重要意义。     

结构光视觉引导的轨迹跟踪系统的标定技术

为实现机械臂对工业现场三维特征点的跟踪,提出一种基于结构光视觉,六轴机械臂的整体标定方法。利用自制平面靶标求取单映射矩阵,根据张正友标定方法标定相机内参以及对应外参,利用LM算法优化参数,根据激光光条在靶标平面的参数方程和对应的外参标定出激光光平面在相机坐标系下的平面方程,通过求解[AX=XB]方程得到相机坐标系与机械臂末端坐标系的齐次变换矩阵[X],并对特定位姿下的工件偏移进行修正。实际测试表明：静态跟踪误差在±1.2 mm,满足工业现场应用要求。     

基于主动视觉的手眼矩阵和光平面标定方法

为解决现有基于主动视觉方法标定手眼矩阵和结构光平面操作较复杂的问题,提出一种基于主动视觉的同时标定手眼矩阵和光平面的方法。通过精确控制机器人做两次相互正交的平移运动,求解手眼矩阵的旋转部分;而后通过两次及以上带旋转运动,求解手眼矩阵的平移部分和光平面方程。该方法简单,无需使用特定靶标,标定过程只需3个特征点,即可实现机器人手眼矩阵和光平面方程的标定;实验结果证明了该方法的有效性。     

结构光在集装箱顶角加强板焊缝定位中的应用

针对集装箱顶角加强板的焊接特点,设计了一种基于结构光的自动焊缝定位方法。该方法主要有两个特点：一是将摄像机安装在机器人上,使光轴垂直工作平面,通过比较面积大小来获得深度信息,从而将三维信息的获取问题转化为二维信息的提取,并利用仿射变换获得空间信息;二是利用激光器与摄像机相配合的方式进行定位,由于激光束在焊接环境中的特征明显,可降低图像处理的难度。具体实现过程是利用两条线激光打在加强板的一个角上,在加强板和顶板之间的焊缝处出现转折,通过对激光条纹的有效处理,获得4对转折点的图像坐标,然后拟合直线求出加强板的焊接初始位置及方向,再结合事先制作的图像模板将加强板的其他特征点逐一求出。该系统有效地利用了激光器的优势,可靠地解决了加强板焊缝的自动定位问题。     

Seam tracking and visual control for robotic arc welding based on structured light stereovision

A real-time arc welding robot visual control system based on a local network with a multi-level hierarchy is developed in this paper. It consists of an intelligence and human-machine interface level, a motion planning level, a motion control level and a servo control level. The last three levels form a local real-time open robot controller, which realizes motion planning and motion control of a robot. A camera calibration method based on the relative movement of the end-effector connected to a robot is proposed and a method for tracking weld seam based on the structured light stereovision is provided. Combining the parameters of the cameras and laser plane, three groups of position values in Cartesian space are obtained for each feature point in a stripe projected on the weld seam. The accurate three-dimensional position of the edge points in the weld seam can be calculated from the obtained parameters with an information fusion algorithm. By calculating the weld seam parameter from position and image data, the movement parameters of the robot used for tracking can be determined. A swing welding experiment of type Ⅴgroove weld is successfully conducted, the results of which show that the system has high resolution seam tracking in real-time, and works stably and efficiently.     

线结构光光条中心提取算法

目的 线结构光视觉测量是一种利用可控光源和数字图像的主动视觉测量方法,光条中心提取是线结构光视觉测量的关键技术,直接影响到线结构光视觉测量的精度。传统灰度重心法只在图像的横向或纵向上计算光条的灰度重心,没有考虑光条的法线方向,精度较低。本文提出一种改进的光条中心提取算法,以期实现光条中心的精确提取。方法 在分析线结构光的光条灰度特性基础上,基于传统的灰度重心法,提出一种改进的两步提取算法。基于图像差分法从原始图像中分离出有效的线结构光光条,采用传统灰度重心法对光条中心进行粗提取;在粗提取的光条中心点处通过自定义的方向模板确定光条的法线方向,以粗提取的光条中心点为中心,沿法线方向采用灰度重心法进行二次提取,获取线结构光光条的中心。结果 本文采用CCD相机、镜头、线激光器及辅助机构搭建线结构光视觉系统,采用提出的算法对线激光器投影产生的直线型光条、非连续光条和弯曲光条的中心进行提取。通过光条中心提取实验获取的光条中心线的走向与光条的走向大致相同,符合预期的光条中心线。本文将Steger法作为评价标准,分别计算本文算法、传统灰度重心法与Steger法提取的光条中心的偏差,通过对比实验可知,本文算法提取的光条中心的偏差更小,并且程序运行时间比Steger法减少了3 s以上。结论 本文研究线结构光的光条中心提取算法,对传统灰度重心法进行改进,能够实现直线型光条、非连续光条和弯曲光条等不同形状光条的亚像素级中心提取,并且在保证较少的程序运行时间的同时,能够提高传统灰度重心法的光条中心提取精度。     

基于opencv的单目视觉测量系统的研究

_{介绍一种基于机器视觉的测量工件宽度的新方法,在开源计算机视觉库OpenCV的支持下,设计并实现一种对工件宽度进行动态实时测量的系统。为了降低其它光的影响,在CCD镜头下面固定一块红光滤光片,系统通过采集经红光线激光器投射的工件图像,对图像进行二值化、截取感兴趣区域、轮廓提取等处理,最后实现工件宽度的自动测量。对不同尺寸的工件进行了自动测量实验,实验结果表明,采用的测量方法在实际工件测量中是可用的,整个测量过程用时在100ms左右,最大相对误差不超过1.5%。}     

基于结构光相机的钢筋骨架整体点云获取算法

为了获取钢筋骨架质量自动检查所需的高精度钢筋骨架整体点云,建立了基于结构光相机的钢筋骨架整体点云获取算法。首先,对结构光相机采集得到的多幅钢筋骨架图像进行三维重建,得到结构光相机的无量纲位姿。其次,根据无量纲位姿获取有量纲位姿。然后,计算这些有量纲位姿间精确的转换矩阵。接着,基于这些有量纲位姿及其两两之间的精确转换矩阵,使用图优化对这些有量纲位姿进行优化,以得到高精度的有量纲位姿。最后,基于高精度的有量纲位姿对齐结构光相机采集的所有点云,获取钢筋骨架整体点云。实验结果表明,该算法获取实际预制钢筋混凝土构件钢筋骨架整体点云的耗时约10 min,且点云的误差约为5 mm。钢筋骨架整体点云获取算法可以快速获取钢筋骨架整体点云,而且所得点云的精度较高,可以满足钢筋骨架质量自动检查的要求。     

基于FPGA的结构光深度检测系统设计

为实现结构光深度检测系统的实时检测,简化结构光系统构架,降低系统成本,设计了基于现场可编程门阵列(FPGA)的结构光深度测量系统.将结构光图像处理算法进行了适应硬件的改动,利用硬件系统的流水线技术与并行运算技术,提高了系统的处理性能,提出了采用乒乓缓存结构、Box滤波与并行像素处理计算提高处理速度,保证了算法的实时性.实验表明:该系统能够实现深度探测功能,且运行速率远远优于软件处理,满足实时性要求.     

精确提取线结构光条纹中心方法

线结构光三维坐标测量中,光条纹中心的精确快速提取直接影响测量精度与效率。提出了基于光条纹图像方向与重心法相结合的方法,首先用阈值法获取条纹中心初值,然后,通过光条纹图像的灰度梯度,计算条纹法线方向,最后,在法线方向用重心法提取光条纹重心。实验结果表明,该方法能快速精确地提取光条纹中心,精度达到亚像素级。