线结构光视觉传感器机器人手眼关系标定

为实现对工业机器人手眼关系的标定,提出一种基于线结构光视觉传感器的手眼关系标定方法。该方法在标定时,将一个平面靶标作为参考物固定在工业机器人工作空间内,控制工业机器人末端运动以带动线结构光视觉传感器作多组变位姿运动,获取在不同位姿状态下的平面靶标图像并对其进行图像处理。通过对图像上固定特征点的测量,以及建立线结构光视觉传感器模型和手眼关系模型实现对线结构光内参数和手眼关系的标定。用棋盘格标定板进行测量实验验证,实验结果表明该方法准确度为0.036 mm,即优于40μm,可用于工业机器人的测量应用。     

曲面复合材料缝合机器人自动路径规划技术

为提高复合材料预制件缝合机器人的灵活性与加工柔性,针对缝合机器人自动路径规划问题,研究了基于三维光栅扫描技术的曲面复合材料缝合机器人视觉接缝提取技术.针对三维扫描摄像机视场固定的特点,对摄像机进行标定实验,改进传统的手眼标定方法,提出一种用于求解手眼关系矩阵的四点标定新方法,建立了机器人坐标系与摄像机坐标系的位姿映射关系.经过手眼关系标定,三维光栅扫描仪采样得到的缝合预制件点云数据可转化为机器人坐标系下的点云数据坐标.进一步对采集的预制件点云数据进行接缝中心线提取,提出了一种缝合轨迹及姿态规划算法,采用三次多项式对接缝中心线进行空间曲线拟合,采用最小二乘法对缝合微切平面进行平面拟合,完成机器人操作空间前进矢量及接近矢量的计算.最后,将规划结果应用于缝合机器人的离线编程仿真与实验中.实验结果表明,该系统精度高,线迹成型良好,可以满足机器人缝合系统的要求.     

机器人激光扫描式焊缝跟踪测量系统研究

提出了机器人激光扫描式焊缝跟踪系统参数的标定方法和基于数字图像处理的焊缝特征点识别方法.采用中值滤波、自适应阈值分割和孤点滤波法等对激光图像进行预处理,以数字形态学方法获得焊缝特征点坐标;然后以一组平行线为靶标,获得激光平面上无穷远处一点在摄像机中的投影,实现结构光参数的标定;最后以多个机器人位姿对固定目标点进行检测,求解出机器人的手眼矩阵.整个系统标定过程简单,精度可靠,可用于空间曲面的U型焊缝检测.     

一种固定视点的机器人手眼关系标定方法

针对固定视点的机器人手眼关系标定问题,根据固定视点机器人及视觉系统结构特点,提出一种固定视点机器人手眼关系求解方法。该方法在双目视觉测量的基础上,首先控制机械臂末端进行3次平移运动,通过末端平移量及双目视觉测量值标定手眼关系中的旋转矩阵;接下来控制机械臂末端进行1次旋转运动,通过末端旋转量及双目视觉测量值标定手眼关系中的平移矩阵。经视觉关联机器人定位准确度试验验证,使用该方法进行手眼关系标定后,定位准确度空间距离偏差均值为0.53 mm,标准差为0.19 mm。该方法无需复杂求解,即可实现较高准确度,具有一定应用价值。     

基于遗传算法的包装机械臂位置精度控制方法

目的为提高包装机械臂运行精度,解决视觉伺服控制系统中手眼标定问题,基于遗传算法设计一种机械臂运动学参数标定方法。方法在明确手眼视觉坐标的基础上,给出不同坐标系之间的变换关系。通过对比机械臂末端执行器理论位置和实际位置,确定其运动学参数标定误差模型。基于遗传算法基本原理,搭建了相关适应度函数,根据计算所得误差补偿量更新末端执行器位姿。最后,对机械臂运动控制系统进行联合调试以及实验分析。结果实际位置和理论位置之间偏差绝对值的平均值大约为0.8 mm,偏差最大值只有1.2 mm,精度比较高。结论所述手眼标定方法可以显著提高机械臂运动精度,可满足相关包装行业要求。     

基于辅助摄像机的机器人延伸手眼标定方法

针对机器人手臂上装载的工件等对象与摄像机之间空间关系的标定问题,本文在传统机器人手眼标定的基础上提出了机器人延伸手眼标定的概念,将机器人手眼关系拓展为延伸手眼关系.该方法通过引入辅助摄像机,利用平面标定靶标以及由机器人延伸手上的矩形特征衍生出的大量标定特征点,实现了机器人延伸手眼标定.实验结果表明,该算法可有效的解决机器人延伸手眼标定问题,标定精度取决于机器人延伸手的几何尺寸精度和获得特征点的精度,文中实验结果的RMS为0.113mm.     

服务机器人新型双目视觉系统及结构参数标定的研究

构建了一种新型的满足服务机器人视觉任务需要的双目视觉系统,该系统是由一个云台(Pan/Tilt/Zoom,PTZ)摄像机和一个手眼系统组成的变基线双目配置,具有更大的视觉空间和灵活性。对该双目配置下实现目标定位的关键参数——双目结构参数的实时自标定方法进行了研究,提出了将大部分繁琐的坐标变换关系转移到离线环节标定的离线/在线二步标定算法。仿真实验表明,此方法可有效降低在线处理时对图像匹配点的数目要求,同时该双目系统对图像噪声和机械运动误差具有一定鲁棒性。     

基于BP神经网络的包装分拣机器人视觉标定算法

手眼标定确定了机器人基座坐标系和摄像机坐标系之间的非线性映射关系,在视觉伺服中起着重要作用。针对视觉伺服控制系统中的手眼标定问题,基于机器人工具箱和神经网络工具箱,在MATLAB/Simulink环境下,使用误差反向传播（BP）神经网络算法和径向基（RBF）神经网络算法进行仿真,拟合了6自由度分拣机器人和单目摄像机之间的映射关系,通过仿真结果分析了两种算法的精度。此外,在同一实验条件下使用BP神经网络与张氏法对机械臂进行手眼标定,通过在机械臂实际工作空间内抓取同一组随机取样本点进行实验,并对比随机样本点的抓取精度。仿真和实验结果表明BP神经网络在标定精度上优于RBF神经网络算法和张氏标定法,能够在实际应用中提高手眼标定的精确度,具有一定的工程意义。     

微操作机器人的显微视觉自标定方法

在分析微操作机器人结构特点的基础上确定了待标定参数,提出了一种基于显微视觉的自标定方法。通过动态跟踪随机器人运动的目标来计算其图像坐标,采用最小二乘法拟合目标运动轨迹在显微镜坐标平面中的投影直线,并结合高精度机器人的位移量,经过几何投影和变换,标定出待标定坐标到显微镜坐标的转换矩阵。该标定方法无需特殊辅助测量仪器。实验表明,角度标定重复性好,位置标定误差小于 2 个像素。     

基于主动视觉的手眼系统自标定方法

为实现非固定视点系统的标定,提出一种基于主动视觉的手眼系统自标定方法。该方法基于扩展焦点的思想,无需使用标定参照物,通过4次线性无关的平移运动、1次实旋转运动和1次虚旋转运动,即可依次实现对摄像机内参矩阵、手眼关系以及特征点目标深度的线性求解。实验结果表明:该方法可行有效,特征点选取简单,在机器人姿态不变的前提下,平面特征点和三维特征点的数据测量误差均可控制在0.40 mm以内,能够满足工业领域的精度要求,对工业生产中手眼系统的应用具有参考意义。     

基于视觉标定的包装搬运机器人定位方法

目的为了提高包装搬运机器人的定位精度,提出一种基于机器视觉的末端执行器定位方法。方法基于OpenCV设计一种视觉标定算法,该算法包括摄像机标定和位姿标定,可实现待码放物体图像坐标和机械手坐标之间的变换。结合工控机和运动控制卡设计其控制系统,同时给出硬件设计和软件设计方法。最后进行实验研究,包括原点定位和重复定位。结果实验结果表明,所述控制方法能够提高搬运机器人的定位精度,原点定位误差约为0.14 mm,重复定位误差约为0.6 mm。结论该搬运机器人定位方法能够满足包装码垛要求。     

基于参数分离机器人手眼视觉标定方法研究

提出一种简单,快速、不需要标定摄像机内外部参数的标定方法。详细推导了机器人平面手眼视觉系统变换关系,完成了从视觉平面坐标系到机器人参考坐标系的坐标变换。通过参数分离简化求解过程,实践表明这种方法求解速度快、精度高。     

一种新的双目固定式机器人三维视觉定位方法

三维视觉定位是基于位置的机器人视觉伺服的重要步骤,直接影响到系统的控制精度。本文针对眼固定式双目视觉机器人,提出了一种基于基坐标系的直接视觉定位方法,通过点-极线对建立齐次线性方程组以求解包含了双摄像机相对位置等信息的基本矩阵,再根据基本矩阵的性质将其分解为双摄像机相对于机器人基坐标系的投影矩阵,进而通过由空间平面确定的直线方程直接进行基于基坐标系的重建。该方法简单直接易于实现,相关实验通过将重建得到的坐标与实际坐标相比较,验证了该定位方法的精确性和有效性。     

一种基于线扫描相机的手眼标定技术

提出一种以固定点变位姿的方法标定线激光扫描相机与机器人的手眼关系,该方法分为两步标定出手眼矩阵,采用直径已知的标准球作为固定点靶标,首先控制机器人以平移的方式运动至少3次,然后机器人任意位姿运动至少4次;每次运动后用机器人末端执行器上安装的线激光扫描器扫描靶球,获取靶球表面轮廓上一列点云,对点云进行空间圆拟合,进而求出靶球的球心空间坐标;最后根据约束关系可列出方程,用最小二乘法或者奇异值分解求解手眼关系。实验结果表明:该方法快捷有效计算量较小,标定精度在0. 2mm左右,可以用于线激光扫描相机与机器人现场手眼标定。     

基于机器视觉的工业机器人工件搬运技术及应用

机器人通过视觉对工件位置信息进行分析处理,完成相应搬运任务已成为机器人应用发展的方向。该文主要提出了一种基于机器视觉的工业机器人搬运系统,利用相机和机器人进行标定后对工件精确定位,从而实现机器人对工件的识别、定位及搬运工作。     

基于线结构光传感器的工业机器人运动学参数标定

针对工业机器人绝对定位精度较低问题,提出一种基于线结构光传感器的工业机器人运动学参数标定方法.首先,将线结构光传感器固定安装在机器人末端,建立传感器测量模型,然后建立机器人运动学模型,通过手眼关系将传感器模型与机器人模型连接组成完整的标定系统模型.其次,使线结构光传感器在不同位姿下对某一固定点进行测量,得到该点在机器人...     

基于3D视觉传感器的龙门架机器人手眼标定方法

针对龙门架机器人末端执行机构只具有三个正交方向上的平移自由度的工作特性,参照传统手眼标定的两步法,设计了一种直接对3D视觉传感器的点云坐标系与机器人执行机构的工具坐标系进行手眼标定的方法.该方法只需要操作机器人进行两次正交的平移运动,采集三组标定板图片和对应点云数据,并通过执行机构的工具中心点(TCP)接触式测量出标定...     

基于几何约束的双目测距技术研究

双目测距是一种重要的机器视觉技术,常用于机器人定位与导航任务。立体匹配在双目视觉中占有重要的作用,文章基于构建的双目立体视觉系统,提出了一种基于几何约束的物体三维坐标测量方法。首先利用立体标定技术实现了对图像的畸变矫正,并对实时拍摄的左右图像进行ORB特征匹配,以检测图像中物体的特征点对。算法对估计的初始ORB特征点进行RANSAC模型估计,去除误匹配点对应。之后基于点对应之间的距离与斜率对其进行几何关系度量,利用几何约束进一步滤除匹配误差较大的点对应。实验结果说明该算法能有效降低特征的误匹配率,提高了双目测距的准确性与鲁棒性。     

基于视觉的工业机器人码垛系统设计与分析

目的 为提高企业工件的码垛效率,降低工人劳动强度,搭建工业机器人视觉码垛实验系统.方法 在对工业机器人运动学模型分析的基础上,通过相机坐标系和末端坐标系的坐标关系,得到工业机器人末端执行器的位置和姿态信息.结果 提出了基于工件位置坐标的图像剔除算法,实现了多余工件图像的剔除.通过旋转平移矩阵计算待码垛工件的实际位置,并将此位置作为视觉校正后的工业机器人抓取工件位置.结论 实验结果显示改进后系统的重复性定位精度在x,y方向上均有显著提高,验证了工业机器人视觉码垛系统模型的准确性.     

基于机器视觉的微小型零件精密装配

基于机器视觉的精密装配是实现微小型零件自动组装的重要方法.所研制的基于机器视觉的自动装配系统解决了某小型产品装配中的关键问题,其中包括待装配的零件尺寸相差大、形状和特征多样、表面质量差别较大、需要同时保证组装的位置精度和形位公差等.采用Canny边缘提取、圆的最小二乘拟合、轮廓提取、质心主轴计算、图像拼接等方法实现了待装配零件的识别定位,通过设备坐标系统的转换保证了小型零件的精确装配.实验结果表明装配精度小于40μm.