机器人激光扫描系统现场标定技术

针对机器人激光 扫描系统现场标定问题,提出了一种基于交比不变性的线结构光传感器标定方法,允许平 面参 照物在传感器测量空间中自由移动,通过摄像机拍摄多幅平面参照物的图像即可对光平面进 行标定;同时, 提出一种定点变位姿的机器人手眼关系标定方法,采用一个直径已知的标准球作为手眼标定 参照物,控制 机器人分别以纯平移运动和变姿态运动的方式带动视觉传感器对标准球的球心坐标进行测量 ,根据固定点 约束标定手眼关系。实验结果表明,本文标定方法有效、快速,可以用于机器人激光扫 描系统现场标定。     

正交约束下的机器人线结构光手眼标定

为了将传感器局部坐标系下的测量数据转化为机器人坐标系下的全局三维数据,需要确定机器人法兰盘与传感器之间的关系,即手眼标定。为实现机器人与线结构光传感器的现场手眼标定,提出一种正交约束条件下的新方法,该方法标定过程无需人工参与,仅需一块具有空间正交约束关系的平面靶标。标定过程中任意变换机器人位置与姿态,控制激光线与靶标两直角边分别相交,并记录传感器测量坐标值以及对应的机器人姿态数据,再基于空间正交约束建立非线性优化模型,最后采用内点法迭代求得最优解。实验结果表明：该标定方法快速、稳定且精度较高,系统整体测量精度优于0.3 mm,可满足常规测量需求。     

便携式组合测量系统坐标统一的标定方法

针对便携式结构光测量系统和光学三 坐标测量系统的测量坐标系的全局统一问题,提出了一种基于手眼标定模型的标定方法 。利用 在全局坐标系下固定的平面标靶以及与便携式结构光测量系统具有刚性约束关系的 主动光立体标 靶作为中介坐标系,分别估计便携式结构光测量系统与平面标靶的位姿参数以及光学三 坐标测量系统 与主动光立体标靶之间的位姿参数,然后基于手眼标定模型标定出主动光立体标靶与便携式 结构光测量系 统之间的刚性位姿关系,进而完成便携式结构光测量系统和光学三坐标测量系统的坐标统一 。实验结果表 明,本文方法标定结果相对误差标准差约为0.151mm,标定精度合理 有效,可以实现便携式组合测量系统坐标统一的快速标定。     

线激光器的手眼标定方法

为解决线激光器与多轴式机器人组成测量系统时,激光器与机器人位置关系不确定的问题,提出一种适用于线激光器的手眼标定方法,以空间定点在基坐标系下的坐标不变为基础,通过多姿态测量固定点,求解出手眼标定矩阵。同时设计了以标准球为靶标,以标准球球心为定点的寻点方案,提高了测量精度与可靠性。     

结构光内参数和机器人手眼关系的同时标定

为实现对复杂工件的快速在线测量,构建了基于结构光的机器人视觉测量系统,提出一种该系统中结构光测头内参数和手眼关系同时标定的方法。标定时,在机器人工作空间内固定一个平面靶标作为参考物,精确控制机器人末端带动结构光测头做平移运动和变位姿运动,获取不同位姿下的靶标图像。通过平移运动,同时标定结构光测头内参数和手眼关系中的旋转矩阵;通过变位姿运动,同时标定摄像机内参数和手眼关系中的平移向量。考虑到旋转矩阵和平移向量分离标定会存在误差累积,采用非线性优化方法对手眼关系做进一步优化。对标准球及工件进行扫描测量实验,实验结果表明该标定方法简单高效,能保证测量系统具有较高的测量精度,适用于工业现场。     

一种基于平面标靶的线结构光视觉传感器标定方法

提出了一种适合于现场的线结构光视觉传感器标定 方法。建立了标定的数学模型,设计了一种平面点阵标靶,提出了坐标映射方法。根据结构 光条纹特征点的图像坐标和对应在标靶坐标系下的坐标,以及 相机内参,计算出标靶坐标系到摄像机坐标系的转移矩阵,再由转移矩阵得到特征点在摄像 机坐标系下的 坐标;在视场范围内,平面标靶按不同位姿摆放多次,获取投射在标靶上的所有特征点,对 这些特征点进 行平面拟合,得到结构光平面在摄像机坐标系下的方程。对标定的精度进行了验证,实验表 明,本文方法标定 过程简单,精度较高,适合于结构光传感器的现场标定。     

面向直线顶管机的双屏视觉标靶标定方法与精度评价

针对双屏视觉标靶前、后感光成像屏位姿关系难以标定的问题,提出一种基于坐标点云的感光成像屏位姿标定方法。该方法分别将前、后感光成像屏划分为n行n列的网格阵列,通过全站仪测量感光成像屏上每个网格角点的空间三维坐标,并利用工业相机实时获取感光成像屏上每个网格角点的图像二维坐标,结合图像二维坐标和空间三维坐标获得2D-3D映射关系,从而得到坐标点云数据。根据三公共点坐标系转换算法将坐标点云数据中的三维坐标统一到标靶坐标系下,进而确定相机与前、后感光成像屏的位姿关系,再通过网格索引方法对前、后感光成像屏的位姿关系进行求解。为评价标靶位姿测量精度,设计了静态测量重复性精度评定实验和绝对测量精度评定实验。实验结果表明:该标定方法的坐标静态测量重复性精度为0.13 mm、绝对测量精度为0.93 mm;方位角静态测量重复性精度优于0.01°、绝对测量精度优于0.05°。因此,该标定方法可以实现两个空间平面位姿关系的精确标定,且具有操作简便、精度高等特点,可用于双屏视觉标靶的标定。     

基于多相机系统的高精度标定

随着工业机器视觉的深入发展，大视野高精度视觉系统的需求越来越多。针对大视野导致的精度过低问题，提出一种基于多个低像素相机联合标定的方法。在多相机中选择一个相机作为主相机，求取其他相机的像素坐标系与主相机像素坐标系的映射矩阵，使得主相机的视野无限扩展。同时，为了更精确地得到标定板图像中的圆心像素坐标位置，采用两步标定法提升标定精度。提取标定板圆心像素坐标进行第1次粗标定，获取相机内参以及标定板位姿，从而获取图像平面与世界坐标系的平面Z=0之间的映射关系。对其进行透视偏差矫正，提取矫正后标定板的圆心，再利用逆映射变换把相应的圆心转换回原始位置，用转换后圆心像素坐标位置对主相机进行第2次精标定。最后通过LevenbergMarquardt算法进行非线性优化获取全局最优解。实验结果表明，所提标定方法的重投影误差在0.005 pixel～0.01 pixel之间。     

基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统研究

针对传统机器人视觉测量系统中测量精度受机器人绝对定位精度限制的问题,构建了基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统并研究其标定技术。通过全局空间测量定位系统实现机器人末端工具的高精度实时控制,可以突破机器人自身定位精度的限制,充分发挥其高度柔性的运动特性。为实现系统高精度测量,提出一种基于单应性矩阵的视觉传感器外参标定方法,该方法仅需对所设计的平面靶标进行一次成像,结合激光跟踪仪进行坐标转换即可实现传感器坐标系与外部参考坐标系之间坐标转换关系的精确标定。实验结果表明,基于全局空间控制的机器人视觉测量系统在其工作空间中距离测量精度优于0.2/mm,较传统的机器人视觉测量系统得到显著提高。     

基于远心成像的高精度线激光三维测量方法

精密零部件的高精度三维成像是工业制造和检测的关键任务。针对现有的线激光测量系统效率慢、精度低等问题，提出了利用远心成像的线激光三维测量系统，研究了该系统的标定方法。首先，分别采集不同位置的靶标图像和激光线照射下相同位置的靶标图像，通过远心正交成像标定相机内参矩阵系数和外参位姿关系；然后，建立线激光投影平面与标定目标平面之间的几何关系，求解不同目标平面下的激光线方向矢量，进而通过最小二乘法获得光平面方程；最后，在极大似然准则下，利用Levenberg-Marquard非线性优化算法精确地计算标定参数最优解，搭建了测试系统，开发了专用标定程序。实验结果表明：在60 mm×48 mm的视场下，所设计的系统和方法可以实现优于18μm的测量误差，能够快速准确地重建出三维形貌。     

面向线结构光测量的直线空间变换光平面标定方法

为提高标定精度,提出一种基于直线空间变换的光平面标定方法。首先利用互相关模板与5点滑动平均法提取激光条纹中心,然后采用正交回归法拟合图像中的光条直线方程。通过平面单应性变换获得靶标面光条直线方程,进一步再将靶标坐标系中的直线方程转换成Plücker矩阵形式。根据位姿转换关系得到相机坐标系下的直线方程,并建立超静定线面共面约束方程组,使用奇异值分解(SVD)求解光平面方程参数。所提方法测量的标准台阶块长度方均根(RMS)为0.065mm,平均误差小于0.030mm,圆柱直径的测量平均误差与RMS小于0.050mm。结果表明,利用光条自身整体信息拟合光平面,所提方法可实现较高的标定精度且标定过程简单,同时避免对每个特征点进行单独求解。     

深度约束的零件尺寸测量系统标定方法

针对大尺寸平面零件尺寸测量系统标定精度不高的问题,提出了一种基于深度信息的系统标定方法。首先利用圆形平面靶标,提出一种提取靶标图像特征点的新方法,采用自适应阈值的边缘检测和多项式拟合算法提取特征点亚像素轮廓,利用椭圆拟合得到中心坐标;然后根据带有畸变的非线性成像几何模型,采用最小二乘法计算摄像机参数的最优解,获得靶标的位姿;最后提出被测物表面与靶标平面之间的深度信息作为摄像机模型修正项,校正测量平面位姿,利用成像原理和直线与零件表面交点确定零件尺寸。设计了单目视觉尺寸测量系统并进行实验,结果表明:标定反投影误差小于0.02 pixel,在10.75 m2的视场内,系统测量精度达到了0.05 mm。     

基于激光视觉传感器的机器人实时焊缝跟踪方法

为实现变姿态焊接过程的实时焊缝跟踪,提出基于机器人坐标系下绝对焊缝轨迹的实时跟踪算法.将线式激光传感器安装在机器人的法兰盘上,且位于焊枪运行的前方.焊接过程中,激光传感器连续采集焊缝位置信息,并结合手眼标定矩阵以及机器人实时姿态,将传感器采集的焊缝坐标转换到机器人基础坐标系下,从而形成空间绝对焊缝轨迹;再根据焊枪的当前...     

新型三维视觉测量结构光平面标定方法

结构光平面标定是结构光三维视觉测量中的重要环节。传统的标定方法需要昂贵的设备,效率低下,步骤复杂。提出了一种新的三维视觉系统中结构光平面的标定方法。该方法仅使用一个简单的二维平面靶标,在保证靶标与结构光相交的前提下,靶标在摄像机可视范围内自由移动数个位置。对于移动到各个位置的靶标平面,分别建立对应的世界坐标系,并计算该世界坐标系与摄像机坐标系、图像坐标系的转换关系。通过处理算法,可以将每一个位置得到的结构光平面与靶标平面的交线方程统一到摄像机坐标系下。使用最小二乘法拟合多条交线可以标定出结构光平面在摄像机坐标系下的方程。实验证明该方法效率高,步骤简单,具有很好的通用性。     

基于单目视觉和固定靶标的位姿测量系统

利用计算机视觉进行位姿测量的方法广泛应用于机器人系统、运动体控制系统和精密检测系统。研究和设计了一种基于固定靶标的单目视觉定位系统和方法,用最少硬件资源实现精密定位。首先,利用图像匹配的方法检测出平面靶标在图像中的坐标,图像匹配采用SIFT算法和映射匹配方法,之后利用固定靶标的特性求取中心点。实验利用多幅图像样本验证了图像匹配的准确性和鲁棒性。然后,针对呈矩形分布的PnP问题,提出了一种新的求解方法,以靶标控制点的图像坐标和空间坐标作为输入,得到了移动物体与摄像机的三维相对位姿。实验利用五维精密位移台移动目标物体并拍摄多副图像,结果表明位姿测量系统在800 mm范围内达到mm级精度,可以满足应用需求。     

双目立体标定的姿态选择分析

针对基于二维平面靶标的双目标定问题,为提高标定稳定性及标定精度,从单应性矩阵的角度分析了标定姿态的选择对标定结果的影响,提出对标定姿态进行规避的三个性质。三个性质分别指出,避免出现只平移靶标及在靶标平面内旋转靶标的姿态,尽量避免靶标平面与图像成像面平行的姿态。在此基础上,提出了一种五姿态集标定方法。实验结果表明,三个性质应用价值高,有利于保证标定精度;当每个姿态集下拍摄不少于三对图像时,五姿态集标定法能达到较高的标定稳定性与标定精度。     

一种线阵CCD检测系统的调整和标定方法

论述了一种线阵CCD扫描检测系统调整和标定方法.建立了检测系统的几何模型;设计了标定靶标;提出了基于靶标图像的视觉系统调整定位方法.采用灰度矩法对边缘点进行了亚像素定位;根据靶标上特征线的实际坐标和图像坐标对系统进行标定,在工方向采用先线性标定再多项式畸变校正的两步法标定横向扫描区域;在y方向采用线性标定法标定扫描行距.实验结果表明,这种调整和标定方法具有较好的效果和较高的标定精度.     

激光再制造机器人待加工零件形貌三维重建

采用双目摄像机结合结构光组成主动视觉测量系统,并与机器人耦合,构建了一种具有视觉功能的智能激光加工机器人,能够感知各种复杂曲面轮廓,重建三维形貌。系统由六自由度机器人、双目摄像机和结构光发射器组成。机器人带动双目摄像机和结构光发射器运动,既实现多视角测量,消除测量中的"死角",重建工件的完整三维形貌,又将测量到的点云数据转换到机器人坐标系。阐述了测量原理和数学模型,进行了单摄像机内外参数的标定,双目摄像机相对关系的标定,双目摄像机与机器人之间的手眼关系标定,得到摄像机内参数矩阵,手眼关系矩阵,机器人与世界坐标系关系矩阵。对双目图像进行大步距图像分割,提取目标区域,平滑降低图像噪声,重心法提取亚像素级结构光条纹中心,根据极线约束进行左右条纹配准,三维算法得到空间点坐标,可方便地转换到世界坐标系,实现全局坐标的统一。     

摄像机标定中靶标圆心像点坐标的精确计算

摄像机标定是机器视觉中的一个关键问题.当靶标特征像点在世界坐标系中的坐标值确定后,便可以计算得到内参和外参,进而完成摄像机标定.为了简化靶标特征像点的计算方法并提高其计算精度,提出了基于透视不变性的计算方法来得到虚圆心像点坐标.该方法利用计算机搜索算法找出3个圆心不共线的圆形靶标的椭圆像的公切线,每个椭圆上两对切点连线的交点即为对应靶标虚圆心的像点.模拟实验验证了该方法的实用性.结果表明:算法不存在模型误差,计算过程简洁高效,提高了靶标特征像点坐标的计算精度,使摄像机的标定更加精确.     

基于圆心真实图像坐标计算的高精度相机标定方法

在基于圆点阵二维平面靶标的相机标定方法中,直接在拍摄的标靶图像中提取的椭圆中心并非真实的圆心投影像点,该圆心成像投影偏差必然会降低相机参数标定精度。基于此,提出将标靶图像逆向投影至空间虚拟矩阵以获得真实圆心像点的迭代标定算法。首先,使用椭圆中心提取方法进行平面相机标定;其次,由标定参数和拍摄图像进行逆向投影获得虚拟物理标靶图像,在近似圆虚拟图像上完成圆心坐标提取;再次,将虚拟圆心坐标转化为物理坐标值并投影到图像上,将其作为圆心真实像点坐标值来进行相机标定;最后,经多次迭代投影和标定完成高精度相机标定。模拟和实验结果表明,所提方法将相机标定精度提高约一倍,可为三维重建和视觉测量提供高精度的相机参数。