基于贝塞尔轨迹的视觉导引AGV路径跟踪研究

为提高视觉导引自动导引车(automatic guided vehicle,AGV)路径跟踪精度,提出一种基于贝塞尔轨迹的精确路径跟踪算法。该算法首先将采集的多种路径特征图像进行预处理得到形状信息,训练SVM多层路径形状特征分类器;然后根据命令,改变AGV采集到的分支路径图像的权重,迭代计算所选择路径的若干最小内接圆;最后,利用最小二乘规则,将最小内接圆的圆心拟合成贝塞尔轨迹,实现AGV的精确路径跟踪。将该算法应用于视觉引导AGV中,并进行路径特征的在线识别和轨迹跟踪实验。结果表明:路径特征的识别准确率为99.7%以上,识别时间约为22 ms,弯道轨迹跟踪准确度为20 mm和20°;与传统方法相比,该方法显著提高路径特征识别和轨迹跟踪的准确率,更能满足工业现场需求。     

激光导引AGV的自动引导系统设计

 激光导引技术是目前AGV系统普遍采用的引导方法，柔性好和精确高是其突出特点．介绍了AGV的基本概念、导引方式、车体结构和运动控制方式，重点介绍了激光扫描车体方位计算原理并结合路径轨迹推算导向法，设计了激光导引AGV的自动引导系统的结构和软件功能。     

无人机自动着舰末段机器视觉导引方法研究

介绍了无人机的概念,以及目前舰载无人机的发展现状;主要讨论了在无人机自动着舰末段如何利用机器视觉导引无人机识别并跟踪舰艇,使其平稳、准确地飞入安装在舰艇尾部甲板上的拦截网中,实现撞网回收。     

采用多媒体技术的爬壁机器人视觉导引控制

提出了采用多媒体技术进行爬壁机器人视觉导引控制，通过固定摄像机与移动摄像机相结合的视觉反馈方式、提高爬壁机器人视觉闭环控制系统精度的控制策略。这种控制方式可有效地改善人机接口界面，实现控制系统的小型化，使爬壁机器人具有一定的自主控制功能。     

激光单目视觉焊缝起始点导引技术

针对弧焊机器人自动化焊接过程中初始焊接位置定位问题,本文提出了一种十字激光单目视觉的两步导引法.首先,找到成像平面上焊缝起始点坐标,以光轴中心为原点,光轴中心与该点的连线为z轴建立新的坐标系,通过求解新旧坐标系之间的旋转矩阵,控制机器人调整摄像机的姿态,使目标点位于摄像机光轴;然后,结合十字激光发生器,控制机器人沿摄像机z轴逐渐向焊缝起始点靠近,直至十字激光交叉点与焊缝起始点重合,即获得焊缝起始点的三维坐标,将该坐标反馈给机器人,控制焊枪运动至焊缝起始点.试验结果表明,该方法能够在保证焊接精确度的情况下实现对焊缝起始点导引.     

基于视觉引导和超声测距的运动目标跟踪和抓取

提出了装配机器人系统中一种基于视觉引导和超声测距的运动目标跟踪和抓取方法。介绍了运动目标的跟踪原理 ,采用图像雅可比矩阵进行机器人运动控制 ,跟踪运动的目标。利用视觉引导技术 ,获取目标在图像平面中的位置与方位 ,进行平面跟踪 ,然后引导超声波测距装置测取目标深度信息。实验结果验证了本文提出的这种方法的可行性和有效性     

基于多分辨率阈值的非均匀光照微视觉图像实时分割技术研究

为了满足微纳和生物医学领域对微视觉图像目标信息高精度实时提取的需求,提出一种基于多分辨率阈值的非均匀光照微视觉图像实时分割技术.针对传统方法所存在的在非均匀光照微视觉图像分割过程中难以精确估计阈值和实时性差等问题,首先根据微视觉图像的梯度概率密度稀疏分布特性,建立灰度强度分布估计目标函数,并利用迭代加权最小二乘法实现灰...     

基于SLAM导航的多目视觉AGV系统设计

目的为了进一步提高SLAM定位精度和小障碍物识别能力。方法采用SLAM与多目视觉结合的方法,首先构建AGV运动学模型,然后构建双目立体视觉模型,基于SURF+RANSAC改进的分区域加权算法,尽可能剔除冗余误匹配对,显著提高匹配精度。其次,在传统SLAM导航基础上融入单目视觉,实现关键工位点精确定位停靠,并给出二维码遮挡缺损情况下的解决方法,采用双目视觉实现距离实时测量。结果双目距离检测精度可达±1.88 mm,轨迹精度可以控制在±2 mm。结论融合SLAM和多目视觉可以有效提高导航定位精度和小障碍物识别能力,提高了SLAM的应用领域,具有一定的推广前景。     

基于视觉识别技术的手持式数字万用表自动校准装置

为解决应用广泛的手持式数字万用表校准过度依赖人工的问题，依据JJF 1587-2016《数字多用表校准规范》，设计了手持式数字万用表自动校准装置。该校准装置通过机电系统实现了手持式数字万用表的工位控制、功能、量程切换及运动控制；通过视觉识别系统实现手持式数字万用表的数据读取；结合校准软件实现了8工位连续全自动校准。经实验验证表明：该装置提高了手持式数字万用表的校准工作效率，能够满足手持式数字万用表的校准需求。     

基于机器视觉的自动插件系统设计与研究

以SCARA机器人、机械夹爪、摄像机CCD为硬件基础,搭建了基于单目视觉的SCARA机器人自动识别和定位插件系统平台,并利用摄像机参数标定和建立的抓取系统参数化模型,将CCD摄像机获取的工件图像坐标信息转化为机器人坐标系下的抓取位置信息。本系统以Visual studio软件为开发平台,利用OpenCV视觉数据库函数进行颜色识别与定位算法开发,经测试,该视觉算法能够实现工件的颜色识别和获取工件的位置信息,并控制机器人夹爪进行目标工件的精确抓取,满足了一般工业生产中抓取工件实时性的要求。     

考虑冲突避免的多AGV路径规划研究

目的 提高物流企业“货到人”拣选系统在实际生产中的工作效率，避免自动导引小车(AGV)间的冲突死锁，研究大规模多AGV的无冲突路径规划和协同避障问题。方法 首先考虑AGV空载、负载情况和路径扩展成本，改进A^*算法，动态调整代价函数，优化路径扩展方式。其次，提出冲突检测及避免算法，对可能产生局部冲突的路径交叉点进行避障调度，通过预约锁格，实现局部冲突的检测，制定优先级避障策略，解决AGV动态行驶路径上产生的局部冲突和死锁，进而实现全局无冲突路径规划。结果 对多组不同任务量和不同AGV规模的场景进行仿真，实验结果表明，考虑冲突避免的改进A^*算法能有效实现100个任务、90个货架单位和7个拣选站场景下的多AGV动态路径规划，相较于传统A^*算法，其平均拣选时长缩短了52.61%。结论 该方法可实现大规模场景下的多AGV动态路径规划，在付出较小转弯代价的同时有效避免局部动态冲突，该方法可为相关企业实现多AGV协同调度提供新的思路和理论依据。     

汽车防撞系统测距技术的研究

为防止汽车与前方物体发生碰撞,使汽车始终在安全车速下行驶,减少事故的发生,从而达到有效预防追尾碰撞事故发生的目的,本文介绍了汽车防碰撞系统的基本原理,并比较了各种测距技术的优缺点,对于提高我国道路交通的安全,降低交通事故发生率,促进我国智能交通系统的发展具有重要意义。     

高楼异常振动振源的实时识别技术研究

高层建筑的安全运行是公共安全的重要内容。现代化高楼结构日趋复杂,其附属的机电设备等装置往往造成建筑系统的异常振动。以时间序列分析理论为基础,实现异常振动的振源的实时识别,可以保证建筑及其内部设备的安全正常工作,及时发现与排除隐患。     

全局视觉AGV开环控制转向原理的研究

论文介绍了全局视觉AGV开环转向控制原理,在确定的工作环境下,通过图像处理建立了基于全局视觉的虚拟坐标系。分析了视觉导航AGV在曲线跟踪时精度下降的原因,提出了在全局视觉模式下,用开环转向控制的方法实现AGV特定转弯角。样车系统在不同的转弯半径、地面摩擦及速度下验证了该方法的可行。     

企业视觉形象的设计与管理研究

功之路论述了企业形象设计与管理的必要性,分析了视觉形象识别要素的基本层次,并将其分成基本设计要素和应用设计要素,在此基础上讨论了视觉形象设计与设计管理过程,提出了企业视觉形象设计的实施步骤,论述了保证设计有效实施所需的设计管理内容,从而促进企业形象的整体塑造.     

基于机器视觉的轮毂在线识别分类技术研究

为了对生产线上的轮毂进行识别分类,本文开发了一套基于OpenCV和MFC平台的轮毂型号在线识别系统.首先提取轮毂的高度、外直径、中心孔直径、辐条数目、幅窗的周长面积比等特征参数.其中,通过图像预处理、边缘检测、圆拟合、系统标定等方法获取轮毂外直径,来表征各类轮毂的尺寸;通过提取辐条数目、中心孔直径、幅窗的周长面积比等具有旋转不变性的常量来表征各类轮毂的形状.然后为提取到的特征参数生成序列号,作为型号识别的特征参数.最后将生成的特征序列号与模板库中的标准数值进行比对,达到在线实时分类的效果.实验结果表明:该系统的识别准确率为98.7%,能够有效地完成轮毂的在线识别分类,为轮毂缺陷检测的自动化、智能化提供了保障.     

基于计算机视觉的珍珠形状分级识别技术研究

 为了解决人工分选珍珠效率低、精度不高等问题,提出了一种基于计算机视觉的珍珠形状分级方法.首先根据珍珠图像的灰度直方图对图像进行分割,并使用闭操作去除图像中噪点,接着用八邻域法搜索珍珠图像的边界,提取珍珠轮廓曲线的傅立叶描述子,再计算被测珍珠与标准模板库珍珠的傅立叶描述子的欧氏距离,根据欧氏距离实现珍珠形状的分级识别.最后实验验证了本方法的有效性和实用性.     

视觉工业机器人目标识别技术及抓取系统研究

为实现视觉工业机器人的目标识别与抓取,该文基于YOLOv4算法进行了研究,搭建了结合视觉机器人的目标抓取试验平台。采用深度可分离卷积替换YOLOv4特征提取部分及中间层的标准卷积,降低参数量,提高网络速度,以实现目标的快速识别。利用改进的D-YOLOv4网络构建D-YOLOv4-grasp抓取预测网络,同时采用五参数表示法检测目标的抓取位姿,并进行了试验验证。研究结果表明,采用改进的D-YOLOv4目标检测算法和D-YOLOv4-grasp抓取预测网络,可以实现视觉工业机器人的目标快速识别与抓取。     

基于计算机视觉的三维重建技术研究

针对计算机视觉在图像识别和三维模型构建中的广泛应用,本论文对基于计算机视觉的三维重建技术进行了分析探讨,首先分析了当前三维模型重建技术中存在的问题,在此基础上重点探讨了基于机器视觉的三维重建技术应用,给出了基于特征点的三维模型匹配方法,探讨了三维重建机制的步骤,对于进一步提高计算机视觉在三维重建技术方面的应用水平具有一定借鉴和指导意义。