基于3-CCD显微视觉的高精度靶位姿控制

针对高功率激光物理装置中的靶自动准直实验平台,提出了一种基于三路显微视觉的高精度靶位姿控制方法。该方法采用基于图像的显微视觉控制策略,通过对送靶机构的主动运动控制,实现了图像雅可比矩阵的在线自标定;利用增量式PI控制方法对送靶机构进行控制,实现靶的快速定位及姿态调整。本文对比了基于图像的显微视觉控制和之前研究中所提出的基于位置的显微视觉控制两种方法。其中,基于图像的控制方法靶的定位误差为0.07μm,姿态调整误差为0.02μrad;而基于位置的控制方法靶的定位误差为0.16μm,姿态调整误差为0.07μrad。实验结果表明:基于图像的显微视觉控制方法对系统中的运动学误差、视觉标定误差等因素具有较好的鲁棒性,靶定位及姿态调整的精度高且稳定性好。     

基于图像处理技术的光纤准直器封装新方法

运用"可检测性"概念和Design For Test(DFT)方法,提出了一种基于图像处理技术的光纤准直器封装方法。在装配前利用机器视觉和数字图像处理技术保证插针到达正确相位,然后保持插针相位姿态不变插入不锈钢套筒,同时光纤插针做进给运动,以调节插针和自聚焦透镜在不锈钢金属套筒中的间隙,使插针快速地到达最佳装配位置,保证输出光功率最大。该系统主要由CCD摄像机、图像采集卡、系统控制和图象处理软件构成,由计算机控制其装配全过程。实验证明了该系统的有效性和实用性,其相位误差可控制在公差±3°内,满足光纤准直器装配精度要求。该封装方法已应用于生产,较大地提高了生产效率和产品合格率。     

彩色CCD比色测温的修正方法

基于彩色CCD图像传感器的非接触式温度检测是一种新颖的高温检测方法,减少其测量误差具有重要意义.在介绍CCD测温原理的基础上,提出了标定修正的CCD比色测温方法,将CCD响应特性曲线的非理想性和信号转换等因素引入的测温误差归结到比色测温公式的K值中,再利用黑体炉对K值进行标定修正.实验结果表明,标定修正的CCD比色测温方法能有效减小测温误差,提高测温精度.     

基于微型惯性测量组合的大型工件三维位置测量方法

提出了利用微型惯性测量组合进行工件三维位置测量的方法,对这一方法的测量原理进行了详细阐述,对坐标转换、姿态矩阵求解、位置计算等均给出了详细的数学模型及算法。采用普通陀螺及加速度计进行了原理性试验,给出了相应的试验结果。另外,对这一方法进行了误差分析,指出了它不同于一般捷联式系统的特点,分别针对惯性传感器和系统整体给出了相应的误差修正算法,提出了提高测量精度的措施。实际证明,本方法具有实现方便、检测速度快及可实现连续测量等优点,对大型工件及复杂表面的快速测量具有明显得实际意义。     

高功率激光装置中靶的定位调试

为了提高高功率激光装置中靶定位调试的效率和精度,提出了一种仿真初调和实验误差分析相结合的靶定位调试方法。该方法采用3-CCD传感器进行定位监测,利用OpenGL成像技术实现CCD仿真图像的采集,并对目标靶、送靶机构等进行虚拟构建。基于仿真实验分析了实际系统中靶定位的误差来源,包括图像检测误差、3-CCD传感器的装校误差及送靶机构的定位误差等。靶定位算法的调试和初步验证在仿真系统中独立进行,实现了理想条件下的零误差定位调整;调试后的算法在实际系统中的靶定位精度小于±5μm,角度误差为±0.015°。由于仿真初调可脱离实验平台进行,故有效地提高了工程效率。提出的调试方法在实际系统中的定位精度满足高功率激光打靶的要求。     

便携式二维激光位移传感器

设计了一种能应用于野外环境的便携式二维激光位移传感器,能够实时探On,0635nm激光在传感器靶面所呈光斑的二维位置坐标。利用CCD图像传感器和DSP数字信号处理电路进行图像的采集和处理。采用窄带滤光片和中性密度衰减滤光片消除太阳光的干扰,提高了图像对比度。采用超短焦距大视场镜头将传感器靶面成像在CCD靶面上,增大了量程,缩小了体积。编写算法校正了图像畸变。最后通过实验验证了该传感器有较高的测量精度。     

基于单应性矩阵的机器人视觉伺服系统研究

针对在视觉伺服过程中采用图像雅克比矩阵方法时遇到的对目标深度信息的求取等问题,并为了进一步扩大机器人的运动空间,设计了一种基于单应性矩阵的视觉控制器应用于视觉伺服控制系统。通过摄像机针孔模型求解出该单应性矩阵后,对其进行了奇异值分解,得到了机器人控制器的输入,从而实现了对机器人的控制;该控制策略运用Matlab/Simulink仿真软件,并结合在机器人学领域中被广泛采用的机器人工具箱,构建了基于图像的视觉伺服系统仿真模型,并选取一长方体表面上的4个角点作为目标物体进行了仿真抓取实验。研究结果表明,该视觉控制器使整个控制系统具有较强的稳态特性和较高的控制精度,图像特征点从当前位置运动到了期望位置,误差最终收敛于零,具有较好的控制效果。     

基于AR模型的转台位置预测方法研究

文中以时栅传感器作为CNC系统的位置检测元件,为了解决时栅数控转台在高精度伺服控制过程中的动态位置反馈误差问题,研究了利用AR模型对转台位置进行预测测量的方法。介绍了预测测量的原理、预测方法及其模型系数的求解方法,并搭建了一套实验装置。经实验表明,基于AR模型的转台位置预测测量方法正确可行,通过修正后预测误差为±2″.     

双轴倾角传感器姿态角测量的建模与标定

根据双轴倾角传感器的测量原理,建立了姿态角的测量模型。针对该测量模型,分别研究了无误差和误差下的姿态角的求解模型,并通过坐标变换算法,建立了含误差项的姿态角的求解模型。针对该模型的误差项,讨论了双轴倾角传感器姿态角测量的标定算法。在±4°范围内,通过实验对该标定算法进行了验证。实验结果表明,经修正,双轴倾角传感器的双轴标定精度由修正前的0.118°提高到0.012 46°,该标定算法使双轴倾角传感器的标定误差减小了一个数量级。该标定算法简单、快速,可以满足诸多场合对于姿态角测量的0.03°标定精度要求。     

FMCW激光雷达几何结构精度模型与误差修正

为实现调频连续波（Frequency-modulated Continuous-wave,FMCW）激光雷达的高精度测量,针对激光雷达机械加工及装配过程中引入的几何结构误差,提出了基于激光雷达坐标测量误差的系统误差模型及误差修正方法。建立了激光雷达坐标系组,分析了空间坐标测量误差的来源。通过坐标系间的变换矩阵,实现了测量坐标的几何误差传递。然后,归并各坐标系的几何误差,建立了显式的激光雷达几何空间坐标误差表达式。并以此为基础,建立最小二乘优化目标,解算各项误差因子和修正后坐标。求得的误差因子可以用作后续坐标测量结果的修正。最后,基于该方法设计了一套以激光跟踪仪为高精度测量仪器、以靶球球心位置为标准点的标定场,使用激光跟踪仪与激光雷达测量相同位置的靶球完成系统误差修正。实验结果表明,经修正激光雷达空间距离测量的平均误差由0.044 8%下降到0.003 8%,误差极大值由4.17 mm下降到0.30 mm,验证了激光雷达几何结构误差标定和误差修正方法的有效性。     

磁悬浮球形磁阻电动机转子位姿描述与检测研究

转子位姿检测是磁悬浮球形磁阻电动机运行的重要环节,它包括了转子的位置检测和姿态检测.在球形磁阻电动机上建立三维坐标系,推导出转子姿态的描述方法.提出基于径向位移传感器和角位移传感器计算转子姿态的方法,该方法通过球面的几何关系,由传感器检测出的数据计算出球体的姿态矩阵,通过坐标系的旋转与位置变换算出球体上任意-点的位置坐...     

基于时间参考点的差动式线阵CCD位移传感器

为了将线阵CCD应用于实际工程的大尺寸位移测量,利用线阵CCD像元空间与输出时间的对应关系,提出了一种差动式测量的线阵CCD位移传感器测量系统。分析了线阵CCD位移测量存在的问题,结合线阵CCD中像元空间与驱动脉冲之间的对应关系,提出一种以时间为参考点的差动式测量方法。该方法用两个空间上对齐、时间上错开半个积分周期的线阵CCD检测透光挡板上等间距分布的透光光线的位置变化;通过计算两个CCD上输出光信号的时间差,用匀速扫描测量原理实现对空间位移的测量。用雷尼绍激光干涉仪对所研制的线阵CCD位移传感器进行了校准,结果显示：在有效测量范围（600.05 mm）内,经过修正后的测量误差可控制在±2 μm以内,验证了用差动法实现线阵CCD大尺寸精密位移测量的可行性。     

结合特征定位噪声表征的单应矩阵精确鲁棒估计

针对基于特征匹配的单应矩阵估计方法的特征定位噪声的各向异性非同分布对其精度和鲁棒性的影响,提出了一种结合特征定位噪声表征的单应矩阵估计方法。该方法采用协方差矩阵来表征特征点定位噪声;基于协方差矩阵加权采样一致性(CWSAC)的内点检验方法来提高单应矩阵估计的鲁棒性。最后,提出一种单应矩阵高精度估计算法——协方差加权Levenberg-Marquardt(CW L-M)法。该方法结合协方差矩阵重新定义优化目标函数,提高了单应矩阵的估计精度。基于仿真数据和真实图像的实验表明,在相同定位噪声和内点比例条件下,本文算法的估计精度显著优于RANSAC(RANdom SAmple Consensus)、LMedS(Least Median of Squares),PROSAC(PROgressive SAmple Consensus)、M-SAC(M-estimator SAmple Consensus)和MLESAC(Maximum Likelihood SAmple Consensus)等传统算法,投影均方误差比次优方法降低了3%~21%。另外,本文方法对定位噪声和内点比例变化均具有较好的鲁棒性。     

An EMD threshold de-noising method for inertial sensors

Random errors of inertial sensors are key factors in influencing the performance of Inertial Navigation System (INS). Based on underlying white noise model, classical wavelet threshold de-noising method is incapable of eliminating colored noise. Since time-correlated colored noise is predominant, fractional Gaussian noise (fGn) is utilized to model sensor errors and the Hurst parameter of fGn is estimated by the periodogram method. Variances of the noise in Intrinsic Mode Functions (IMFs) decomposed by Empirical Mode Decomposition (EMD) are analyzed. The standard deviations of noise in the first tow IMFs are estimated by a robust estimator, and then the noise variances in other IMFs can be obtained after the variance relation among the IMFs decomposed from fGn is derived. Noise thresholds of IMFs are estimated through the obtained variances and an EMD threshold de-noising method using order-dependent thresholds is established. The method is firstly verified by a simulation example and then applied in INS and compared with wavelet de-noising method. Results show that wavelet threshold de-noising is poor at suppressing colored noise while EMD threshold de-noising is effective on reducing sensor errors due to its close association with proper noise model.     

一种单摄像机视觉导引方法

本文提出了一种基于已知固定特征的单目摄像机视觉导引方法,建立了摄像机的运动和投影模型。设计了以正方形顶点为特征的参考平面目标,提出了复杂背景中全自动正方形顶点特征的图像提取新方法及标记特征点的方案。仿真试验表明,摄像机距离参考目标约10m,噪声偏差达到1.5像素时,位置RMS误差小于10cm,姿态RMS误差小于1.4°。因此,所提出的算法具有很强的抗噪声能力,能够满足实时性和实用性要求,为视觉导引的工程应用奠定了理论基础。     

装配误差传递建模及其精度可靠性评估

研究了刚体零件的装配误差建模以及装配精度可靠性评估方法。将零件误差分成位置误差和方向误差,并采用误差矢量加以描述。综合考虑尺寸误差和形位误差,将装配过程误差分成零件内误差和配合面误差,给出主动配合面和被动配合面的定义。针对典型配合面类型,分析误差组成及其计算方法。采用位姿变换矩阵法建立装配误差模型,分析误差在零件内部以及配合面间的传递过程,计算装配总误差并据此确定装配误差的概率分布。给出装配精度可靠度的定义,通过仿真获得装配精度的可靠度指标。以某测量平台的装配过程为例,完成装配过程误差分析和装配精度可靠度评估,验证模型的有效性。     

月基望远镜探测能力的地面标定

采用模拟试验在地面测试了月基望远镜(LOT)的星等探测信噪比及弥散斑能量集中度,用以验证望远镜的探测能力.与传统的通过分析CCD各项参数对噪声的影响来获得信噪比的方法不同,本文提出的方法客观、直接地通过图像信息来计算星点目标信噪比,其目标信噪比测试不确定度可优于8％.在测试弥散斑能量集中度时,通过质心算法求其弥散斑能量中心,进而提出了一种星点弥散斑高斯拟合方法来拟合弥散斑能量分布曲线.这种高斯拟合方法可使弥散斑能量集中度的测试精度提高10％.最后,通过试验测试了LOT相机星等探测信噪比及弥散斑能量集中度,验证了LOT相机+15 Mv的探测能力.     

基于低秩三分解的红外图像杂波抑制

针对红外图像中对比度较低、目标信号较弱且受背景噪声杂波干扰较大的特点,结合信号的稀疏表示理论提出了一种基于低秩三分解模型的红外图像背景杂波抑制算法。首先,分别对红外图像中目标、背景和噪声3种成份进行建模描述,得到低秩三分解模型。然后,采用二维高斯模型构造红外小目标超完备字典,利用所提出的低秩三分解模型将分块重置的图像数据矩阵分解为背景、噪声和目标3种成份。最后,对于目标分量进行阈值处理从而得到突出红外小目标的重构图像,实现杂波抑制。在3种不同情况下的实验结果表明:本文算法能够使红外图像局部信噪比提高2倍以上;与其他经典算法相比,抑制因子至少提高15%。得到的结果表明,所提算法能够有效抑制杂波,在提高红外图像信噪比的同时,对不同噪声干扰也具有较强的鲁棒性。     

一种基于双相机焊缝跟踪的球形储罐爬壁机器人定位方法

针对具有很少甚至没有地标和缺乏良好照明条件的大型液化石油气球形储罐环境下,仅依靠里程计以及惯性测量单元的爬壁机器人定位精度较低,且存在较为明显的累积误差的问题,提出了一种新的解决方案,通过跟踪球形储罐表面焊缝相对于机器人的运动来改善机器人定位精度。首先,通过配备辅助光源,利用安装在机器人两侧的CCD相机进行图像采集,并实时对图像进行二值化处理,识别出焊缝特征区域并输出相应的检测信号,通过相邻时刻检测信号增量计算来估计机器人的相对位置;接着,提出了一种改进加权融合算法,用以实现各传感器之间的数据融合,该算法结合了自适应加权融合算法以及基于最小二乘原理的加权融合算法的优点,以对各加权因子重新分配权值的思想来对各个传感器数据进行最终融合,提高了测量精度以及动态适应性。最后,在实际环境以及虚拟环境下对该方法进行了实验评估,验证了该方法的有效性。实验结果表明,在没有良好照明条件及地标的球形储罐环境下,该方法可以保证爬壁机器人定位的准确性。