基于改进ORB特征的遥操作工程机器人双目视觉定位

为了提高遥操作工程机器人定位系统图像处理的实时性,提出一种基于改进ORB特征的遥操作工程机器人双目视觉定位方法。利用图像二分法剔除掉图像中的无效区域,只保留匹配区域,采用ORB算法完成有效区域的匹配,最后采用RANSAC算法剔除伪匹配,得到较为精准的匹配点对。与传统算法对比实验结果表明,该方法可以提高匹配效率,消除误匹配,提高匹配精度,定位效率高,能满足遥操作工程机器人作业的实时性要求,可为遥操作工程机器人及其他领域遥操作机器人的视觉提示系统设计提供技术参考。     

基于机器视觉的锯条自动化装盒系统设计

以VS2010为软件平台,以Staubli TP80机器人,康耐视摄像机和传送带为硬件基础,对锯条进行识别,定位和动态抓取,搭建了一个基于机器视觉的工业机器人智能抓取系统,其中Staubli-TP80机器人为操作手臂,利用康耐视摄像机和工控机搭建视觉检测平台,通过抓取系统的参数化建模实现图像坐标到机器人坐标的转换,利用OpenCV函数库实现锯条的图像处理和模式匹配,最后控制机器人对动态目标进行抓取。     

基于双目视觉的跟踪机器人系统的设计

文章介绍了一种以TMS320DM642为核心,结合编解码芯片SAA7115和SAA7105组成的高速图像处理系统,和典型的电机控制芯片TMS320F2812为核心的电机控制系统,组成了基于双目视觉的跟踪机器人系统.文章提出了一种新的基于YUV彩色模型的实现足球立体视觉匹配的检测方法,该方法将匹配问题映射为具有某种颜色的目标特征区域的中心,把其中心作为匹配点,通过目标的分割获得匹配点后根据双目视觉定位数学模型恢复目标位置信息,完成在动态背景下运动目标的识别与跟踪,从而高效实时地检测运动目标并实现时目标的跟踪.     

基于特征分析的番茄识别及其软件的快速开发

为导引机械手采摘番茄,提出了基于形状与纹理特征分析的番茄识别和软件实现方法。提取番茄和枯叶等干扰物的子图像,选择3个形状特征和5个纹理特征参数进行统计分析,在Matlab下快速验证番茄识别算法,再利用OpenCV函数库在Visual C++下对识别算法进行再现,实现了目标识别软件的快速开发。对674幅番茄图像进行识别试验的结果表明,对生长状态为相互分离的成熟番茄,正确识别率达到90%以上。不同分辨率的番茄图像处理实验结果表明,利用OpenCV函数库编制的程序比Matlab下的代码执行效率显著提高,而且能实时采集并同步处理双目图像,可为采摘机器人目标识别和软件开发提供参考。     

基于双目立体视觉三维重建系统的研究与设计

基于双目的立体视觉方法,介绍了一套由双工业CCD构成的立体视觉系统,设计了一套切实可行的三维重建系统方案,其中包括图像获取模块,基于OpenCV的摄像机标定系统,SIFT算法实现特征点提取与立体匹配,深度信息计算,OpenGL三维模型重构几大模块.系统各模块经过试验测试和验证,能够通过两幅图像恢复出物体三维可见表面几何形状,充分发挥了OpenCV函数库的功能,基本上能满足三维重建目标的要求,尤其对城市景观的三维重建有较大应用价值.     

基于双目视觉反馈遥操作的配网带电作业机器人设计与实验

配网带电作业机器人可使操作人员远离危险环境,保障人员安全,减轻操作人员劳动强度,提高带电作业工作效率,具有广阔的应用前景。设计研制了一种基于双目视觉反馈遥操作的配网带电作业机器人,采用全景视觉虚拟现实技术实现沉浸式视觉反馈,采用两个六自由度遥操作手柄进行双臂机器人的精准遥操作控制。实验表明,采用双目视觉反馈遥操作控制结合自动在线工具更换等自主控制,可完成诸如带电接火等复杂配网作业功能。     

仿人视觉过程的机器人视觉伺服系统研究

提出了一种模仿人类视觉过程的动态图像目标跟踪方法,其采用基于模板匹配的识别技术,通过模仿人类视觉目标定位过程运用遗传算法实现了对运动物体的视觉跟踪。利用此方法实现了一套视觉伺服机器人的运动目标跟踪系统,通过实验说明该方法能够满足系统的实时性要求,同时具有一定的抗噪能力。     

基于粗精立体匹配的双目视觉目标定位方法

针对双目视觉系统定位精度较低的问题,提出一种基于粗-精立体匹配的双目视觉目标定位方法。该方法采用粗-精匹配策略：在粗匹配阶段使用基于Canny-Harris特征点的随机蕨算法对左右图中的目标进行识别,提取目标矩形区域的中心点,实现中心匹配;在精匹配阶段建立一种基于图像梯度信息的二值特征描述子,将中心匹配得到的右中心点作为估计值,设定像素搜索范围,于该区域中找出左中心点的最佳匹配点。最后,将得到的中心点匹配对代入平行双目视觉的数学模型中,实现目标定位。实验结果表明,在500 mm距离范围内,所提出定位方法的定位误差控制在7 mm内,平均相对定位误差为2.53%,相比其他方法具有定位精度高、运行时间短的优点。     

基于SURF特征点的自主空中加油定位研究

针对硬式空中加油技术中加油插座的定位问题,提出了一种结合SURF(Speeded-up Robust Features)特征点的双目立体视觉定位方法,确定了加油插座的空间位置,实现伸缩管和加油插座的精确对准。基于SURF匹配算法,对双目视觉系统采集的左右图像进行目标检测,并获取匹配目标的SURF特征点,通过空间误匹配点对的剔除和目标点坐标的计算,确定左右图像中具有空间位置一致性的目标点(即加油插座),从而恢复目标点的三维信息。实验结果表明,结合SURF方法能够有效地对加油插座的空间位置进行定位,具有一定的实用价值。     

双目立体视觉栅格地图构建方法

本文基于立体视觉定位技术,提出了基于双目立体视觉的栅格地图构建方法,用以解决目前视觉SLAM技术构建的稀疏特征地图难以直接用于自主导航的问题。本文提出的方法仅以视觉信息作为输入实时完成移动机器人自定位与外界环境栅格地图的构建。首先采用双目立体视觉定位获取机器人运动参数,利用稠密匹配估算空间点云分布,在考虑机器人实际高度的情况下将三维点云投影成二维数据,最后通过二值贝叶斯滤波器在线构建栅格地图。本文所构建的栅格地图包含环境几何信息,可直接应用于机器人路径规划与导航。实验结果验证了本文所以出的定位与地图构建方法的可行性。     

双目视觉引导机器人码垛定位技术的研究

针对机器人采用示教方式码垛时所遇到的误抓取等问题,提出了一种基于双目视觉引导机器人码垛的定位方法。完成了双目标定、手眼标定以及极线校正工作,利用灰度变换与图像滤波相融合的算法对图像进行预处理,提高图像的质量。将图像的灰度级分布与立体匹配算法相结合,提高立体匹配的精度,获得更好的视差图像,对视差图像进行处理得到了码垛产品区域的中心点,然后结合平行双目系统和手眼标定的结果引导机器人对产品进行定位、码垛。实验表明：该方法可实现对产品区域中心点的精确定位,获得其坐标值,引导机器人码垛。     

Canny边缘检测算法在机器人视觉中的应用

OpenCV是一个以C函数为主,提供多语言接口,轻量并高效的计算机视觉库,实现了图像处理和计算机视觉方面的多种通用算法。利用其Canny边缘检测算法,实现模糊图像的边缘检测,参照L2BOT视觉机器人实例,对单一背景模式下基于OpenCV的条形码与障碍物识别进行研究,并对机器人移动路线最优选择提供一种参考模型。     

Virtual manipulator-based binocular stereo vision positioning system and errors modelling

There is a bottleneck of mobile robots positioning technologies for uncertain goals in complex field environment. Owing to the disturbance of the environment, the objects are hard to be located precisely by robot manipulator. Aiming at the positioning problem, binocular stereo vision system and positioning principle of the picking manipulator in virtual environment (VE) were proposed and expatiated upon; in addition, the manipulator positioning model was built in VE, and the manipulator positioning simulation system was developed by Microsoft Visual C++ 6.0; and the binocular stereo vision system platform with a three-coordinate guideway positioning was constructed for test; what’s more the error sources of vision positioning system was analyzed, and the camera system error was established; the mathematical model of experimental error and the camera calibration matching error were also found; with the developed robot manipulator positioning simulation software and vision system hardware, an experimental platform of positioning system was constructed, and using the platform, the stereo vision data was mapped to the manipulator and was guiding the accurate positioning in VE. Finally, experiment of positioning error compensation was carried out. Results of simulation in VE and the experiment showed that the vision positioning method was feasible for positioning in the field environment; it can be applied to control robot operation and to correct the positioning errors in real-time, especially to the long-range precision modelling and error compensation of robots.     

基于双目视觉导航的仿生机器人鲁棒控制算法

仿生机器人在定姿过程中受到空间扰动因素的影响容易产生控制误差,需要对机器人进行精确标定,提高仿生机器人的定位控制精度,因此提出一种基于双目视觉导航的仿生机器人鲁棒控制算法。利用光学CCD双目视觉动态跟踪系统进行仿生机器人的末端位姿参量测量,建立被控对象的运动学模型;以机器人的转动关节的6自由度参量为控制约束参量,建立机器人的分层子维空间运动规划模型;采用双目视觉跟踪方法实现仿生机器人的位姿自适应修正,实现鲁棒性控制。仿真结果表明,采用该方法进行仿生机器人控制的姿态定位时对机器人末端位姿参量的拟合误差较低,动态跟踪性能较好。     

基于双目视觉的水下动态目标识别与定位方法研究

针对动态水下目标跟踪定位过程需要良好的实时性与鲁棒性问题,提出一种基于双目视觉的水下动态目标定位方法;利用快速引导滤波提取水下图像的光照分量,构造了一种改进的二维伽马函数,并对其参数利用光照分量的分布特性进行调整,实现了对水下不同环境图像下的亮度自适应校正处理;利用卡尔曼滤波预估下一时刻目标的位置,将预测空间作为ROI区域进行图像校正,极大降低了算法的运行时间;在HSV空间对目标进行掩膜提取,识别之后通过双目定位算法对目标进行准确定位;经过水箱试验验证,与多尺度高斯函数、双边滤波等算法相比,该方法在运行速度上有着显著的提高,达到了35FPS,在定位过程中有着较高定位精度,在方向的平均相对误差为(3.59%,3.35%,1.42%);结果表明,该算法可以满足水下动态目标跟踪定位的实时性与鲁棒性要求。     

西红柿采摘机器人视觉系统的设计与研究

设计、开发了西红柿采摘机器人的双目立体视觉系统,为机器人自动化采摘作业提供条件。采用VFW方法进行了实时采集系统的设计;基于成熟西红柿与背景之间颜色特征的差异信息进行图像分割来识别成熟西红柿;在摄像头标定和形心匹配的基础上,通过三维立体重建获取了西红柿果实的空间位置信息。实验结果表明:视觉系统的成熟果识别率可达到98%,图像分割识别整个过程消耗平均时间0.21s;当工作距离小于500mm时,除个别奇异点,测试距离误差绝对值可控制在14mm以内,能较好满足实际工作需要。     

基于双目视觉的引磁片定位与测量研究

为了提高大批量生产中超薄磁性车载手机支架铁片的测量精度,提出采用双目视觉技术对引磁片定位,并基于鞍点法建立坐标系实现引磁片的高精度测量。首先通过HALCON的系统标定实现引磁片图像对的立体校正;利用金字塔算法与带有缩放的亚像素形状模板匹配实现引磁片特征点的提取。然后基于归一化互相关NCC(Normalized Cross-Correlation)的灰度匹配算法快速完成特征点的立体匹配;结合双目测距原理、坐标仿射转换对特征点重构获取以左相机为参考系下的3D坐标。最后通过空间曲线拟合公式和点积运算实现引磁片的高精度测量。实验结果表明,测量半径的误差小于0.1 mm、误差率小于1%;测量厚度误差小于0.1 mm、误差率小于6%,可有效的对超薄引磁片进行定位及尺寸测量。