基于工业机器人的汽车轮毂表面缺陷的视觉检测系统设计

摘要：由于汽车轮毂结构复杂,为解决当前轮毂检测效率低,检测速度慢,工作量大等问题,该文给出了一种基于工业机器人的视觉检测方法。通过把视觉系统安装在机器人的末端执行器上,利用机器人的精确运动来改变视觉系统的姿态,以实现对汽车轮毂各表面的检测,进而可实现对多规格轮毂进行动态检测,并针对多次重复测量时定位累计误差导致成像质量退化的问题,通过对轮毂图像的预处理找到了轮毂的气阀作为检测的初始位置,对机器人调节相应的位姿进行校正。该文以HONDA 1.6X17摩托车轮毂作为研究对象,实验表明,该系统在准确检测的同时,提高了检测效率。     

基于视觉定位的机器人智能拆垛系统

针对传统示教再现机器人仅能进行位置确定、轨迹固定的拆垛任务,局限于固定场景的问题,设计了一个基于视觉定位的机器人智能拆垛系统.该系统利用目标像素中心坐标转换求得对应世界坐标.针对眼在手外的安装相机方式,导致目标经图像处理算法求得的旋转角度可能由于相机自身的偏转而产生误差的问题,提出利用相机外参系数补偿目标旋转角度.最后设计拆垛策略,通信引导机器人以由近及远的抓取顺序执行拆垛任务,并无需人工干预自动完成整垛拆卸.经过实验数据表明,该系统可在未知工作场景中对未知位置目标进行抓取,位置误差可达1.1 mm,角度误差可达1.2°,堆垛一层定位时间为1.2 s左右,满足工业场景中对拆垛机器人的精度与效率需求.     

基于三线结构光的相机平面标定方法研究

相机标定技术是结构光三维视觉测量的关键技术之一,结构光测量系统的相机标定的精度对三维测量的精度有很大影响;首先对三线结构光系统图的相机标定方法进行了分析,简单介绍了工业相机成像的几何模型及标定的原理;其次利用Harris角点检测方法提取特征点坐标,并选用了BP神经网络来校正工业相机的畸变模型,以提高标定算法的优化速度和标定精度;最后采用张正友的平面标定法对校正后的摄像机模型进行标定实验,由实验结果知,该方法具有一定的准确性和有效性,在一定误差范围内,基于神经网络畸变校正的张正友相机标定能够有效提高视觉检测的精度。     

近景大视场角分区域标定方法研究

针对飞行试验测量视场大相机标定精度低的问题,提出一种高精度CCD相机分区域标定方法。该方法首先通过将标靶均匀布置在摄像机视场内,使得标靶尽可能均匀错落地充满整个视场范围,再结合人眼判读的方式求解靶标的像面位置,最终与全站仪三维坐标形成精确的空间标定点集。接着,将像平面按横向方向等间距分割成Ｎ个区域,并结合后方交会的方法分别对每个子区域进行相机参数的计算。实验结果表明：经过分区域标定,相机采集点的总误差比单区域标定法降低了4％(Ｎ＝3)。算法可实现指定区域的相机参数计算,基本满足中高等精度的工业测量要求。所本文研究可应用于位置相对固定不变的工业视觉测量,特别是大工件测量领域。     

数字化体视显微系统的深度测量

随着微系统、微控制等技术的不断发展,工业自动化和生产中对微观测量的需求日益增加,对精度、效率、成本等方面提出了更高的要求.针对这一现状,结合显微技术与双目视觉技术,以常用的体视显微镜及双相机构建了一个数字化显微视觉深度测量系统.首先设计连接件连接相机与显微镜并搭建测量系统;然后通过调整相机位置进行机构对准与系统参数标定...     

基于灰色预测模型的井下精确人员定位方法

井下精确人员定位系统的定位精度受非视距误差和时钟误差的影响,目前系统多采用基于卡尔曼滤波的定位方法来减小误差,但当测量数据出现粗大误差时定位精度不高。针对该问题,提出了一种基于灰色预测模型的井下精确人员定位方法。携带标志卡的人员进入定位读卡器覆盖范围时,定位读卡器通过无线定位技术计算出标志卡与读卡器之间的测量距离,并将测量距离存储至数据缓存区;根据数据缓存区内的测量距离,采用GM(1,1)模型计算出下一时刻标志卡与读卡器之间的预测距离;当该预测距离的预测精度等级为优,且与测量距离之差超过误差判断阈值时,用该预测距离替代测量距离,实现对测距误差的优化补偿。测试结果表明,该方法不受测距误差影响,当测量距离存在粗大误差时,该方法的定位精度明显优于基于卡尔曼滤波的定位方法。     

基于Kalman滤波的自适应数据融合方法及在轮毂检测中的应用

为了满足生产需要，对轮毂端径跳动量及最低点检测数据处理算法进行了研究。提出基于Kalman滤波的自适应数据融合方法，此算法可以根据标准化后的采样数据与三次B样条近似拟合算法得到的平滑后的数据点采用自适应方法计算各个数据点的不同权重系数最终得到融合后的数据；根据转换公式计算得到各面的端径跳动量差值及最低点角度。实验结果表明该算法数据处理的有效性及良好的鲁棒性。同时开发了轮毂检测系统，系统在轮毂以90度/s的情况下转动一圈得到测量数据后经过系统软硬件处理可使检测精度达到±3度以内，在测量时间及精度方面满足了客户技术文件要求，达到了满意的效果。     

机器人柔性视觉检测系统现场标定技术

针对江淮车身厂的轿车车身提出了一种基于工业机器人的柔性视觉检测系统．通过控制机器人在空间的位姿变换,立体视觉传感器能够依次到达空间指定测量位置采集空间特征点的图像信息,并通过计算图像数据获得该点的三维坐标数据．利用双经纬仪和精密靶标对机器人视觉测量系统进行整体标定,同时完成了测试试验数据的采集及计算,取得了较好的测量效果．该系统柔性好、测量无死角,能适应生产线多车型检测的需要．     

基于VI-SLAM的四翼无人机多目标视觉定位技术

针对传统多目标视觉定位技术定位误差大这一问题,基于VI-SLAM的四旋翼无人机提出了一种新的多目标视觉定位技术,阐述了定位技术原理,在进行定位时,导航定位系统、航空姿态测量系统、机载光电测量平台共同工作,通过多目标相机标定、锁定目标背景差分确定目标在摄像机坐标系的位置,将摄像机坐标系转换成载机机体坐标系,再将载机机体坐标系转换成大地坐标系,从而实现定位,引入北斗卫星导航系统和递归最小二乘算法降低定位误差。对比实验结果表明,相较于传统定位技术,基于VI-SLAM的四旋翼无人机的多目标视觉定位技术定位误差更小,应用性更广。     

微型齿轮的机器视觉检测系统设计

微型齿轮在精密仪器设备中经常使用,其齿长的误差大小与整个仪器的精密准确性密切相关。传统微型齿轮检测以人工检测为主,人工检测存在检测精度低、量化不准确的问题。为了能够精确的计算齿长误差,并给出量化结果,文章提出一种基于机器视觉的微型齿轮齿长误差检测系统,先通过小波变换去除图像噪声,然后使用Radon变换算法矫正零件图像,再使用一种基于局部区域特征的三次曲线模型提取感兴趣区域亚像素边缘信息,并通过投影映射精确计算边界位置,最后计算齿轮中心点的动态极差并以此数据作为判断齿长是否合格的标准。实验结果表明,该方法精度可达到2 μm,准确率可达到99%,单帧检测时间平均18 ms,一个零件大约5 s可以给出可靠的结论,该方法效率高,准确性好,能够满足工业检测的要求。     

基于机器视觉的公铁联运车导引落轨检测系统

为了解决目前公铁联运车落轨时需要人工辅助,效率较低的问题,基于机器视觉技术,设计并实现了公铁联运车导引落轨检测系统;系统利用安装在转向架附近车架下的摄像头获取车辆与钢轨的图像信息,采用边缘检测和Hough变换结合的算法来检测地面标志线与车辆钢轮的相对位置,计算出车辆钢轮与钢轨之间的偏移距离和角度;测量结果通过工业无线网络传送到驾驶室里的平板显示器上,辅助司机调整车辆位置完成精准落轨;现场试验表明:导引落轨检测系统能够实时有效测量钢轨与钢轮的距离,检测误差不超过±3 mm,且结果更新时间低于200ms,满足转向架落轨精度和实时性要求.     

Development of a monocular vision system for robotic drilling

Robotic drilling for aerospace structures demands a high positioning accuracy of the robot, which is usually achieved through error measurement and compensation. In this paper, we report the development of a practical monocular vision system for measurement of the relative error between the drill tool center point （TCP） and the reference hole. First, the principle of relative error measurement with the vision system is explained, followed by a detailed discussion on the hardware components, software components, and system integration. The elliptical contour extraction algorithm is presented for accurate and robust reference hole detection. System calibration is of key importance to the measurement accuracy of a vision system. A new method is proposed for the simultaneous calibration of camera internal parameters and hand-eye relationship with a dedicated calibration board. Extensive measurement experiments have been performed on a robotic drilling system. Experimental results show that the measurement accuracy of the developed vision system is higher than 0.15 mm, which meets the requirement of robotic drilling for aircraft structures.     

基于机器视觉的西林瓶尺寸检测

在西林瓶生产过程中,尺寸是一项重要的产品质量判断标准,与传统的西林瓶尺寸人工检测方法相比,基于机器视觉的自动检测具有巨大优越性。为实现西林瓶尺寸的检测,提出了一种基于机器视觉的西林瓶尺寸检测方案,设计了系统的图像采集和背光源照明方案,通过中值滤波对图像进行去噪,利用对图像像素点的运算算法,对图像的灰度进行了校正变换,增强图像的对比度,采用Canny算子成功提取西林瓶边缘,在HALCON平台下实现了西林瓶尺寸测量。设定系统标定方法并选取15个2mL样品西林瓶进行测试,结果表明,该方法对西林瓶尺寸检测快速准确,边缘量化精度达到了亚像素级别,检测精度为0.02mm,满足西林瓶生产的参数测量精度要求,为工业生产产品尺寸的自动检测提供了一种有效的新途径。     

GWM-view: Gradient-weighted multi-view calibration method for machining robot positioning

Multi-camera vision is widely used for guiding the machining robot to remove flash and burrs on complex automotive castings and forgings with arbitrary initial posture. Aiming at the problems of insufficient field of vision and regional occlusion in actual machining, a gradient-weighted multi-view calibration method (GWM-View) is proposed for the machining robot positioning based on the convergent binocular vision. Specifically, the mapping between each auxiliary camera and the main camera in the multi-view system is calculated by the inverse equation and intrinsic parameter matrix. Then, the gradient-weighted suppression algorithm is introduced to filter out the errors caused by camera angle variation. Next, the spatial coordinates of the feature points after suppression are used to correct the transformation matrix. Finally, the hand-eye calibration algorithm is implemented to transform the corrected data into the robot base coordinate system for the accurate positioning of the robot under multiple views. The experiment on the automotive engine flywheel shell indicates that the average positioning error is controlled within 1 mm under different postures. The stability and robustness of the proposed method are further improved while the positioning accuracy of the machining robot meets the requirements.     

悬臂梁类元件刚度检测系统

针对电液伺服阀反馈杆、弹簧管等悬臂梁类元件刚度的准确检测,提出了一种自动检测系统.与现有检测系统相比,采用电动分度盘加气动装夹装置实现了被试件的一次装夹、多位置检测,消除了多次装夹带来的不确定性误差;力加载装置和弹性元件变形测量装置集成为一体式,实现了自动高分辨加载及力、变形的精确测量,消除了加载装置或力传感器变形引起...     

基于双目视觉的板材平面测量研究

针对传统人工测量板材尺寸精度较低、工作量大、易导致板材表面受损等局限,基于双目视觉技术设计了一种板材尺寸视觉测量系统;通过双目相机采集棋盘格图像,采用MATLAB进行相机标定和图像校正,拍摄左右图像并通过半全局立体匹配算法(SGM,semi global matching)进行特征点立体匹配,重建出目标三维点云模型;为提高目标特征点坐标获取的准确性,提出基于HARRIS的亚像素检测方法;采用区域生长算法结合膨胀和腐蚀操作提取板材表面轮廓,根据三角测量原理计算出板材轮廓上各点的三维坐标从而实现板材的尺寸测量,并进行点云重建增强三维展示效果;实践结果表明亚像素检测方法在角点提取上存在优势,在实际板材测量应用中实现了高精度尺寸测量,满足了工业测量需求。     

基于图像处理的轮辐角度测量

针对轮毂在进行X射线探伤前需要预先调整轮毂轮辐位置的问题,利用图像处理的方法实现了轮毂轮辐初始角度的测量。首先用霍夫变换去除轮毂圆之外的干扰信息。然后根据轮辐条数,在轮毂模板图像上设定一个标准扇形检测区域,在待检轮毂上转动检测区域,用灰度比较法计算出角度。实验结果表明,该方法能较好地测量轮毂轮辐初始角度,符合工业要求。     

Weld-seam identification and model reconstruction of remanufacturing blade based on three-dimensional vision

Remanufacturing technique has been widely used for repairing the damaged regions of aero-engine blades. As the irregularity of weld-seam shape and uneven residual height pose great challenges for the subsequent precision grinding and polishing, it is necessary to use the high efficiency and precision measurement method to obtain a true and accurate weld-seam model, especially in the boundary areas. Therefore, a measurement approach for weld-seam identification and model reconstruction of the remanufacturing blade based on self-developed binocular vision system is presented in this work. The calculation of three-dimensional reconstruction and the complexity of subsequent point cloud processing were reduced by coarse positioning firstly, and then the weld-seam was located precisely by point cloud segmentation based on the region growth algorithm and point cloud normal filtering method. On this basis, a true weld-seam model with precise boundary was obtained. The average error of the boundary extracted by proposed method is about 0.263 mm lower than that of the traditional method. In addition, the B-spline surface was fitted according to the point cloud without weld-seam feature, and a theoretical machining model was obtained by cutting of B-spline surface along the weld-seam boundary. Furthermore, the results of verification experiment indicated that the smoothness error of machined blade surface was less than 0.025 mm and the machining error was less than 0.07 mm. This method has obvious advantages in calculation efficiency and reconstruction accuracy of theoretical machining model while compared with traditional measurement methods for the remanufacturing blade, which is beneficial to improve the machining quality and efficiency of the remanufacturing parts.