线结构光传感器标定中角点提取方法的探讨

鉴于角点提取时线结构光视觉检测系统标定精度的影响,在分析Harris和Forsmer算子提取角点的原理及其优缺点的基础上提出了改进算法.通过实验表明,这种方法可以提取到定位精度更高的亚像素级角点,效果显著.     

亚像素角点定位提高相机标定精度

对相机标定中常用的两种亚像素角点定位算法进行了比较,并对测试图像进行了角点定位实验。对于在实验中发现的直线拟合法的失效情形,提出了利用空间矩进行亚像素边缘提取后再进行直线拟合的改进方法。经用张正友标定法进行模拟相机标定,证明改进后的直线拟合法可明显提高标定精度。     

角点检测与光流跟踪的焊缝特征提取与定位研究

针对V型坡口中厚板对接焊焊缝特征点检测精度不高的问题,研究了一种基于激光视觉传感的角点检测与光流(LK)跟踪的焊缝特征快速提取与定位方法。根据三角测量原理,设计了能够实时检测焊缝特征图像的激光视觉传感器,并建立了由激光条纹特征点像素坐标到焊缝特征点三维坐标的数学模型;对焊缝图像进行了预处理,采用Shi-Tomasi角点检测提取了焊缝特征;最后使用光流法为后续帧匹配特征角点,实时计算出了图像中焊缝特征点的亚像素位置。研究结果表明:基于角点检测与光流法跟踪的焊缝特征提取与定位方法,其特征点检测精度较高,平均误差在±0.13 mm以内,可以实时、准确地识别焊缝特征。     

一种改进的角点检测法

角点包含丰富的图像几何信息，其检测精度直接影响后续图像参数的计算与分析。为满足工程上要求的高精度计算出零件轮廓参数，在检测出零件轮廓边缘后．角点定位成为影响结果精度的最重要因素。为此．本文提出了一种基于亚像素思想，综合图像灰度信息与边缘轮廓点特征的高精度角点检测法。该方法使用Marr边缘检测算子得到连续单像素边缘，结合亚像素思想对各个边缘点进行精确定位，在此基础上根据角点曲率最大原理进行检测．最终确定独立角点。实践证明，该方法能有效、高精度地进行角点检测。     

用于摄像机标定的棋盘图像角点检测新算法

摄像机标定是从二维图像获取准确的三维信息的必要步骤,摄像机标定的精度在很大程度上取决于标定板控制点的图像定位精度,鉴于此,对棋盘格标定板图像的角点定位问题进行了研究.笔者通过对图像像素类型及其性质进行分析,提出了以小邻域环形模板上像素灰度的跳变次数为判据的棋盘角点检测新算法,该算法不但能快速检测出角点,而且还能确定角点的类型.利用此性质,剔除了容易受外界环境影响的棋盘外圈角点,即非X型角点,从而从另一个角度保证了所提取角点的精度.为了达到更高的精度,笔者以棋盘图像的高度对称性为依托,在每个初定位角点的局部邻域内,用灰度重心法对角点进行了亚像素定位.实验结果表明,提出的算法具有较高的精度,能够为高精度摄像机标定提供可靠数据.     

全焊透对接接头焊缝超声波检测方法分析

介绍了对接接头焊缝超声波检测的特点和要求,并提出了解决方法和需要注意的问题,以便日后工作中更好地检出缺陷,以保证工件质量和安全.     

基于改进棋盘的角点自动检测与排序

考虑采用传统黑白棋盘进行相机自动标定时角点排序结果受标定模板旋转角度影响较大,本文设计了一种改进的棋盘标定模板及相应的角点自动检测与排序算法。新的标定模板通过增加4个长方形边界滤除复杂背景,增加沙漏状图形确定排序原点,从而使得排序结果适应于模板的旋转。针对新的标定模板提出了一种基于对称象限灰度交叉熵的角点检测算法,该算法通过抑制局部非极大值以及筛选矩形边界实现了角点的像素级定位,然后采用Frostner算子解算了角点的亚像素坐标。针对角点检测结果,采用曲线拟合并结合角点至原点的距离信息实现了角点自动排序。实验结果表明:得到的角点检测结果正确,亚像素解算坐标与Matlab标定工具箱的检测结果误差小于0.8pixel,排序结果对标定模板的旋转具有不变性,易于实现在线标定。     

面向微装配的零件识别定位方法研究

针对平板类微小零件装配问题,在搭建了微小型零件装配系统实验平台的基础上,开发了微装配控制系统,并对装配流程进行了分析研究。根据平板类微小型零件的特点,在微装配识别定位模块,对零件识别定位方法进行了研究,开发了基于形状模板的匹配算法。该模块首先将模板图像与目标图像进行高斯滤波,得到平滑图像,并对平滑图像二值化以及对模板二值图像进行去噪;其次,通过Sobel滤波器计算边缘点的方向向量,定义相似性度量;最后,通过图像金字塔加快匹配速度,并利用最小二乘法达到亚像素级定位精度。实验分析表明,此方法识别率高、匹配速度快、定位精度高,能够较好的满足实际要求。     

基于机器视觉的螺纹在线检测方法

针对汽车制动管螺纹联接零件在线检测需求,提出了一种基于机器视觉的螺纹参数在线检测方法.基于图像矩、仿射变换、双线性插值法对螺纹图像进行倾斜校正,利用中值滤波抑制螺纹边缘区域颗粒化现象.在Canny算法提取的像素边缘基础上,用二次曲线拟合法得到了螺纹图像亚像素边缘,用三次B样条曲线对亚像素边缘进行拟合,根据拟合曲线的曲率检测螺纹角点,最后基于最小二乘法计算出螺纹各尺寸参数.实验结果表明,本文所提出的螺纹检测方法具有效率高、精度高等特点,可以满足在线检测需求.     

基于机器视觉的螺纹在线检测方法

针对汽车制动管螺纹联接零件在线检测需求,提出了一种基于机器视觉的螺纹参数在线检测方法.基于图像矩、仿射变换、双线性插值法对螺纹图像进行倾斜校正,利用中值滤波抑制螺纹边缘区域颗粒化现象.在Canny算法提取的像素边缘基础上,用二次曲线拟合法得到了螺纹图像亚像素边缘,用三次B样条曲线对亚像素边缘进行拟合,根据拟合曲线的曲率检测螺纹角点,最后基于最小二乘法计算出螺纹各尺寸参数.实验结果表明,本文所提出的螺纹检测方法具有效率高、精度高等特点,可以满足在线检测需求.     

微型晶振平行缝焊平台误差建模及分析

平行缝焊平台的误差分析对于微型晶体谐振器封装质量具有重要意义。针对平台的精度需求,分析了误差源,确定了误差传递主路径;基于误差的传递规律以及平台结构特点,改进了齐次坐标变换方法,建立3个特征坐标系,并分析加工误差和装配误差对平台位置误差的影响;建立平行缝焊平台中X-Y平面和Z轴方向零件装配时的误差模型,并基于这两个基本模型建立平行缝焊平台的位置误差通用模型;通过MATLAB软件上对所建立的误差模型进行仿真分析,验证了模型的正确性,并在满足重要尺寸精度要求的前提下,求得了允许的误差变化范围。     

齿廓偏差测量起始点的确定方法

齿轮测量中心作为齿轮测量技术的先进发展方向,正成为目前多数齿轮厂家检测齿轮的首选检测产品.基于电子展成原理的齿轮测量中心能测量渐开线圆柱齿轮的齿距偏差、齿廓偏差和螺旋线偏差.根据国家标准GB/T 10095.1-2001<渐开线圆柱齿轮精度>和GB/T 13924-2008<渐开线圆柱齿轮精度检验细则>中齿廓偏差的定义和测量规范,给出渐开线圆柱齿轮齿廓偏差测量起始点和终止点的计算方法和公式,并通过一实例加以说明.该计算方法适用于齿轮偏差测量仪器的软件开发.     

一种适合焊接专机的激光焊缝跟踪应用

为确保焊接过程中焊枪始终沿焊缝运动,提升焊接质量,采用基于主动视觉传感技术的新一代激光视觉传感器实时采集焊缝轮廓的图像,由传感器控制柜按在PC界面上选定的算法进行图像处理与特征识别,提取焊缝跟踪点的位置坐标,并根据标定的参考位置和预设的比例关系转化为模拟电压量输出,进而驱动十字滑台上的伺服电机带动焊枪做出相应的纠偏动作。可编程逻辑控制器(PLC)被用来实现焊枪初始定位、滑台的手动控制与自动跟踪模式切换、安全互锁等功能。最终建立了一套适用于焊接专机的焊缝自动跟踪应用系统。实验结果表明,该系统安全实用,具备了良好的实时跟踪能力。     

改进Kriging方法在螺旋桨测量中的应用

螺旋桨叶片在测量过程中因桨叶重叠而产生测量盲区,需要对盲区点坐标进行估计,估计精度直接影响桨叶的后期加工。借助Kriging插值算法的基本思想,提出一种基于混合数据（测量数据与设计数据）的改进Kriging插值算法。插值模型中,充分考虑螺旋桨截面线造型特点,使用样条函数构建回归模型;以测量数据构建模型主体,利用设计数据给出测量盲区曲线延展趋势。桨叶重叠区域的实验结果表明,该方法运行高效,估计精度满足企业使用要求。     

一种钢管焊接结构焊缝损伤识别方法

提出了一种基于模型修正的钢管焊接结构焊缝损伤识别方法.利用从发射台骨架试验模型获取的模态参数,选择识别结果中精度较好的模态参数作为模型修正的基准参数.提出基于柔度的最小二乘目标函数,极小化结构实测模态柔度与分析模态柔度之间的误差,将损伤识别问题转化为二次优化问题,并采用信赖域方法求解该问题.以有限元模型焊接结点单元组弹性模量的降低模拟焊缝损伤,并假定两种损伤工况,通过对发射台骨架模型的数值仿真及试验研究,表明所提出的损伤识别方法识别效果较为理想,为解决这种复杂焊接结构焊缝损伤识别问题提供了新的思路.     

基于Kohonen自组织竞争网络的机床温度测点辨识研究

提出一种基于Kohonen神经网络的温度测点辨识优化算法,用机床进给系统上不同位置处的温度测点变化值及定位误差作为输入样本来训练神经网络。利用该网络的自组织竞争将胜出的结果输出到相应的分类模式中,根据各类分类模式中温度变量与热误差之间的相关系数,确定出机床热关键点。通过多元线性回归理论建立了热误差模型,与基于变量分组优化方法的热误差模型比较发现,该方法具有更好的可行性和有效性。