基于双目视觉的管路位姿测量

针对管路位姿测量过程中管路的无纹理、少特征等难点,提出一种基于双目视觉的管路位姿精确测量方法。首先利用双目视觉原理从二维图像中计算管路的初始位姿;然后利用基于边缘像素点的位姿优化算法建立3D-2D的投影映射关系,通过优化边缘像素点到投影模型边缘的距离,对投影模型边缘和图像边缘进行拟合,从而优化管路初始位姿。本算法仅在投影模型边缘的一定区域内选取具有高灰度值梯度的像素点,从而增强算法的鲁棒性并提高计算效率。测量实验表明,该方法测量精度较高、操作简单、测量时间只需2 s～3 s,可有效提高管路位姿的测量精度及效率,满足工业应用需求。     

基于线结构光双目测量系统的管片位姿正交化解算

针对管片拼装机工作过程中存在位姿误差和位姿检测智能化等问题,提出了一种基于线结构光双目测量系统的管片位姿测量方法。该方法减小了检测管片位姿时光照情况对检测结果的影响,无需要额外添加其他标记,可将由线结构光双目测量系统检测的管片边缘点世界坐标与管片拼装机机械手臂工作坐标下的三维坐标进行转换和解算。利用以隧道横截面圆心坐标O为基准的线结构光双目测量系统检测到检测点的位姿,通过运用三维空间点的坐标重心化和罗德格里矩阵的最小二乘法求解出管片位姿变换旋转矩阵,有效改进管片姿态旋转矩阵的正交性。随机进行多组检测点的位姿计算误差的比较,验证本方案的可行性。结果表明该方法能精准快速测量管片位姿,提高位姿测量精度。     

基于双目视觉的零件位姿测量系统研究

在机器人自动加工系统中,针对待加工零件存在体积大、异形等导致工件难以精确定位的问题,提出了一种基于双目视觉的零件位姿测量系统。在该位姿测量系统中,通过在待加工零件上放置不等腰直角三角形参照物的方法来对其进行局部双目拍摄。对拍摄后的图像采用Harris角点特征检测参照物角点并匹配,进而求解参照物的角点世界坐标,然后通过坐标变换完成对待加工零件的初始位姿测量。并建立了位姿测量系统的数学模型,通过MATLAB语言编写了位姿求解计算程序。最后搭建了位姿测量系统实验平台,联合C#语言设计了一款零件位姿测量系统软件,并进行了位姿测量实验。本视觉系统相对于市场上机器人加工系统中的视觉系统成本很低。实验结果表明该系统能够有效求解待加工零件的位姿,为修正机器人加工系统中的加工轨迹提供了技术支持。     

基于双目视觉的零件位姿测量系统研究

在机器人自动加工系统中,针对待加工零件存在体积大、异形等导致工件难以精确定位的问题,提出了一种基于双目视觉的零件位姿测量系统。在该位姿测量系统中,通过在待加工零件上放置不等腰直角三角形参照物的方法来对其进行局部双目拍摄。对拍摄后的图像采用Harris角点特征检测参照物角点并匹配,进而求解参照物的角点世界坐标,然后通过坐标变换完成对待加工零件的初始位姿测量。并建立了位姿测量系统的数学模型,通过MATLAB语言编写了位姿求解计算程序。最后搭建了位姿测量系统实验平台,联合C#语言设计了一款零件位姿测量系统软件,并进行了位姿测量实验。本视觉系统相对于市场上机器人加工系统中的视觉系统成本很低。实验结果表明该系统能够有效求解待加工零件的位姿,为修正机器人加工系统中的加工轨迹提供了技术支持。     

基于双目视觉的零件位姿测量系统研究

在机器人自动加工系统中,针对待加工零件存在体积大、异形等导致工件难以精确定位的问题,提出了一种基于双目视觉的零件位姿测量系统。在该位姿测量系统中,通过在待加工零件上放置不等腰直角三角形参照物的方法来对其进行局部双目拍摄。对拍摄后的图像采用Harris角点特征检测参照物角点并匹配,进而求解参照物的角点世界坐标,然后通过坐标变换完成对待加工零件的初始位姿测量。并建立了位姿测量系统的数学模型,通过MATLAB语言编写了位姿求解计算程序。最后搭建了位姿测量系统实验平台,联合C#语言设计了一款零件位姿测量系统软件,并进行了位姿测量实验。本视觉系统相对于市场上机器人加工系统中的视觉系统成本很低。实验结果表明该系统能够有效求解待加工零件的位姿,为修正机器人加工系统中的加工轨迹提供了技术支持。     

基于双目结构光的工件位姿检测方法

面向机器人在柔性上下料中工件放置范围较大、摆放位姿不确定的应用场景,提出了一种基于双目结构光的空间位姿检测系统。基于双目结构光视觉系统获取工件点云数据,通过对Z轴分层遍历寻找工件最上层平面,利用其法向重新建立坐标系来矫正原始点云数据;将最上层点云数据映射转成2D图像,通过图像处理完成多个工件分割并获得工件位置信息进行点云粗配准,再通过ICP精配准得到工件的位姿信息。以检测料框为例进行实验,实验结果表明：视觉系统距检测目标3 m处,仍能输出多个料框的准确位姿信息,可有效提升工业机器人柔性上料的可靠性。     

基于线结构光视觉的方形状物体位姿估计

工业生产制造领域存在大量的方形状物体,与之相关的机器人自动化作业需要获取方形状物体的位姿信息,为此提出了一种基于线结构光视觉的方形状物体位姿估计方法.首先搭建硬件系统并完成标定;然后采集图像进行处理并提取出能够表达方形状物体位姿信息的特征点,对这些特征点进行矩形拟合,获取位姿参数;最后对所开发的检测系统进行了测试评估实...     

基于线结构光的焊缝位姿识别研究

为解决机器人在焊接时的焊接角度问题,提出了基于线结构光的焊缝位姿识别的方法.首先搭建了机器人视觉系统并完成标定,然后对采集的焊缝图像通过图像处理提取出了能够表达焊缝信息的特征点,并由几个特征点构建向量表达了焊缝角度信息,接着结合标定参数,计算出焊枪与焊缝之间的角度,得到了焊缝特征点的位姿数据,最后对离散的焊缝特征点进行...     

基于双目视觉的机械零件位姿检测系统研究

针对机械零件搬运过程中需要精确测量零件位姿的实际问题,基于VS220双目立体视觉测量系统平台,设计了一种机械零件位姿检测系统。采用改进的Canny边缘检测算法,对零件边缘进行了轮廓识别,利用尺度不变特征转换方法进行了零件特征点的提取与立体匹配;利用立体视觉三维重建方法,建立了位姿检测系统数学模型,通过求解坐标系之间的转换关系,计算出了零件在传送带上放置的位置和方向等信息;通过VC++语言编写了位姿识别算法程序,实现了零件形状与位姿的识别;搭建了位姿测试系统实验平台,进行了测试实验。实验结果表明:系统能快速有效地对零件进行位姿检测,为实现零件的自动上下料提供了技术支撑。     

基于双目视觉的工件位姿检测方法

建立了一种基于双目视觉的空间位姿检测模型。采集目标物不同角度的图片以建立目标物离线模板库,通过SURF算法检索模板库以分离目标物所在区域。在该区域利用霍夫变换提取目标物的特征角点。利用基于灰度相关函数的匹配算法完成特征角点的匹配,结合双目视觉模型建立特征角点像素坐标与用户坐标间的映射关系进而求出目标物在用户坐标系下的位姿信息。以检测箱体工件为例进行多组实验,结果表明,该方法可以准确地检测目标物位姿。     

基于三维模型的空间目标视觉位姿测量

传统空间合作目标视觉测量技术的适用范围受合作标志安装情况的限制。以边缘轮廓为合作特征,通过三维结构模型建立合作关系,提出一种适用范围更广的空间合作目标视觉位姿测量方法。方法生成不同观察方位的二维目标特征模板与测量图像进行搜索匹配,采用轮廓方向特征对匹配度进行评价,从最优匹配结果中解算目标位姿参数。采用离线预处理策略和两阶段图像金字塔搜索优化方法对处理过程进行加速。通过数字仿真试验和半实物仿真试验对方法的准确性和稳定性进行了验证,垂直光轴方向位置测量绝对误差优于2 mm,沿光轴方向位置测量相对误差优于0. 7%,姿态测量绝对误差优于0. 2°,单次位姿测量用时小于0. 5 s,能够满足空间目标导航需求。     

基于双目视觉的焊接零件位姿误差检测

叶盘零件在焊接后,需要检测出多余的余量进行精加工。为了检测出多余的余量,需要对零件进行位姿测量。针对这一需要,设计了一种双目视觉的方法。首先在叶片毛坯上精加工出凸台用于位姿误差检测,并贴上标记点。再识别出标记点的圆心,并首先用灰度相关进行匹配,再用极线约束删除错误的匹配。最后利用C++和Opencv开发出系统,设计了试验并分析结果。     

基于双目视觉的并联仿生髋关节位姿检测

相较于三维坐标测量仪、激光跟踪仪等传统测量设备,双目视觉检测是一种无接触的检测方式,不会对目标的运动产生干扰和破坏,且更为经济、灵活和方便,因此采用双目视觉技术对3-RRR+(S-P)并联仿生髋关节的位姿进行检测。为提高位姿检测的精度、鲁棒性和通用性,设计了一种方便提取且角点可自动辨识的自编码视觉标识物、提出了一种基于边缘交点坐标反馈式的角点检测算法,该算法主要包括HSV色彩空间下的标识物提取、Canny边缘检测、Hough直线检测、亚像素角点检测和三维重建等流程,将标识物角点检测简化为检测标识物边缘线段并求得交点,再经由亚像素角点检测算法进行提纯的过程。最后,通过双目相机与自编码视觉标识物的布置建立并联仿生髋关节的位姿检测系统,进行位姿检测实验并采用激光跟踪仪进行对比实验,通过分析与实验验证：该系统具备较高的精度、鲁棒性和通用性。     

基于双目结构光的工件位姿检测方法北大核心CSCD

面向机器人在柔性上下料中工件放置范围较大、摆放位姿不确定的应用场景,提出了一种基于双目结构光的空间位姿检测系统。基于双目结构光视觉系统获取工件点云数据,通过对Z轴分层遍历寻找工件最上层平面,利用其法向重新建立坐标系来矫正原始点云数据;将最上层点云数据映射转成2D图像,通过图像处理完成多个工件分割并获得工件位置信息进行点云粗配准,再通过ICP精配准得到工件的位姿信息。以检测料框为例进行实验,实验结果表明:视觉系统距检测目标3 m处,仍能输出多个料框的准确位姿信息,可有效提升工业机器人柔性上料的可靠性。     

基于双目立体视觉技术的轮式机器人位姿测量方法研究

为规划轮式机器人运动轨迹,需要获得轮式机器人在空间中的位姿,提出一种基于机器视觉软件Halcon9.0测量轮式机器人位姿的方法,利用机器视觉软件实现机器人图像实时采集、摄像机标定、特征点提取、坐标系变换、位姿转换实现机器人位姿的非接触式检测。试验结果表明采用机器视觉方法和采用陀螺仪检测得到的数据变化趋势吻合,验证了该方法可行性和可靠性。每次测量机器人位姿的时间仅需要678.089 ms,对实时测量运动目标位姿的非接触检测有参考价值。     

基于线结构光双目测量系统有效视区的标定

采用两个平行放置的CCD,模拟人的双眼构建了线结构光双目测量系统进行三维视觉测量.测量系统有效视区选取的准确与否直接影响到CCD摄像机拍摄图像的清晰度,最终影响测量结果的精度.为了解决结构光双目测量系统有效视区不容易准确获取的问题,结合线结构光双目测量系统的特点,文中提出了测量系统有效视区的标定方法,方便了三维视觉测量工作,试验结果验证了该标定方法的准确性和实用性.     

惯导/双目视觉位姿估计算法研究

无人飞行器自主导航系统作为无人机自主控制的核心,是制约无人机性能提升的关键因素.传统的惯导/GPS组合导航系统受其自主性、稳定性等限制无法满足无人机导航需求.在分析视觉导航特性的基础上,针对无人飞行器复杂运动特性,设计了基于非线性尺度空间的双目视觉三维位姿估计算法.在此基础上,针对双目视觉导航存在的位姿估计误差累积问题,提出了基于惯导/视觉融合的无人飞行器位置和姿态估计算法,利用卡尔曼滤波实现惯导与视觉信息的融合.通过仿真验证和实际跑车验证结果表明,提出的双目视觉位姿估计算法相比SIFT算法能够有效提高视觉图像特征检测准确度,惯导/视觉组合算法能够有效提高位姿估计精度,组合定位精度优于2.5m.     

基于视觉的挖掘机工作装置位姿测量

针对接触式传感器在恶劣环境中测量位姿不可靠这一问题,研究了通过非接触式的视觉摄像机来识别挖掘机工作装置位姿信息的方法。首先,采用摄像机拍摄挖掘机工作装置的2维图,将其经过图像处理得到二值化图像。然后,对图像进行轮廓提取,获得了工作装置关节点的像素坐标,并对比了不同算法的精确性。最后,通过理论计算推导出坐标系之间的转换矩阵,结合Open CV软件将像素坐标转换为世界坐标,并利用实验验证了其正确性。实验表明:该方法测量所得结果与全站仪测得结果的误差在30 mm内,两者吻合较好,可以应用于挖掘机位姿的实际测量中。     

钢轨全轮廓线结构光双目视觉测量系统标定

线结构光视觉测量技术因非接触和精度高的特点被用于钢轨磨耗测量。为解决钢轨断面全轮廓测量和线结构光测量系统现场标定困难的问题,提出了一种基于自由平面靶标的线结构光双目现场标定方法。首先,基于线结构光双目视觉测量模型搭建测量系统,分别采集两侧摄像机公共视角下任意位置的不含和包含线结构光的棋盘格平面图像;然后,采用棋盘格平面标定法获取两侧摄像机内部参数。利用线结构光平面与不同位置标定板相交产生的特征点拟合出线结构光平面在两侧摄像机坐标系中的平面方程,采用罗德里格斯变换原理求解出线结构光平面与两侧摄像机的外部参数;最后,结合摄像机内部参数和线结构光平面与摄像机外部参数实现钢轨全轮廓测量,并进行现场测试。试验结果表明,相机内参数标定误差约为0.03 pixel,结构光平面拟合度达0.999,钢轨断面全轮廓总测量偏差为0.54 mm,满足测量精度要求。     

面向机器人抓取的双目视觉系统标定与目标位姿估计算法

在双目视觉抓取系统中,首要任务是解决相机标定以及目标位姿估计问题。针对工业应用场景,文中提出了一种基于灭点一致性约束的相机标定算法,并利用目标的双目图像立体匹配结果,通过改进迭代最近点算法实现目标位姿估计。实验结果表明:该系统能够有效地估计目标位姿,目标位姿估计的平移与角度误差均能满足抓取需求。