用于光电子器件对准的显微立体视觉系统及其标定方法研究

开发了用于光电子器件对准的显微立体视觉系统。该系统采用两个光轴交汇的可变焦镜头和CMOS摄像机采集图像;用调节螺钉实现视场匹配与聚焦匹配;采用了带误差修正的线性成像模型进行标定;标定控制点图像坐标的提取则利用Hough变换的方法来提高精度。目前,该系统已成功用于光电子器件对接机器人的视觉测量中。     

基于神经网络的视觉伺服机器人摄像机标定

采用可调节点径向基函数神经网络实现视觉伺服机器人摄像机标定.首先将基于leave-one-out准则的orthogonal forward selection算法扩展到多入多出的RBF网络,建立摄像机标定的RBF网络模型.通过应用卡内基-梅隆大学标定图像实验室提供的标定数据进行仿真试验,验证此方法的有效性.由于OFS-LOO算法可构造出具有稀疏隐层节点的RBF网络,使网络具有较好的泛化推广能力,同时RBF网络为局部逼近网络,因此,此标定方法具有较高的标定精度和较强的标定实时性,适用于视觉伺服的摄像机标定.     

基于图像的无标定视觉伺服系统

传统的机器人视觉伺服大都是基于系统标定技术的。但是在实际工厂条件下,复杂的工况常常使得无法进行有效的标定,且标定技术对于环境十分敏感,标定精度对于系统最终性能有很大影响。因此,本文在总结当前基于图像无标定机器人视觉伺服研究的基础上,搭建机器视觉伺服平台,设计视觉伺服软件系统。运用图像雅克比在线估计方法,在核心问题雅克比矩阵估计上,采用动态拟牛顿算法,模拟逼近图像雅克比矩阵,进行视觉反馈。并将无标定视觉伺服系统应用于UR机器人,使机器人的智能抓取免去了复杂的标定程序,克服了原视觉系统的不确定因素,提高了机器人视觉系统的鲁棒性,扩大了工业机器人的应用范围。     

基于激光点的空间物体的视觉测距方法与试验研究

建立了考虑一阶径向畸变的摄像机标定模型,利用视觉系统对图像处理的亚像素,逐步求解出摄像机的内外参数,对Cognex视觉系统进行了简便、快速、准确的标定,并通过激光点空间定位试验验证了该方法具有较高的精度和良好的实时性.     

基于激光点的空间物体的视觉测距方法与试验研究

建立了考虑一阶径向畸变的摄像机标定模型,利用视觉系统对图像处理的亚像素,逐步求解出摄像机的内外参数,对Cognex视觉系统进行了简便、快速、准确的标定,并通过激光点空间定位试验验证了该方法具有较高的精度和良好的实时性。     

基于改进牛顿迭代法的混联机构正解分析

为解决XY-3-RPS混联机构运动学正解求解困难、求解效率低等问题,提出一种利用RBF神经网络改进牛顿迭代的算法。运用闭环矢量法建立混联机构的正向运动学方程。在混联机构的运动学逆解中选取适量的训练样本,通过RBF神经网络进行训练,将训练后的样本估计值作为迭代初值,进行运动学正解的迭代。与牛顿迭代算法的结果相对比,该算法具有更高的精度和更快的迭代速度。     

用牛顿迭代法计算破碎压实机装配角度

通过建立连杆力矩平衡方程,采用牛顿迭代法计算出破碎压实机装配角度,并用Visual Baisc6.0编程计算绘制出其机构简图。     

计算运动学问题中牛顿迭代法的混沌现象

研究了用牛顿迭代法求解机构分析和综合问题的代数方程中的混沌现象。通过迭代函数的分析,初步揭示了利用混沌现象求出方程全部解的机理;提出了确定混沌区内各个解吸引槽边界的二分法,该法具有简单且可以达到很高计算精度的特点。     

基于视觉几何的传送带测速方法研究

针对视觉测速系统误差较大且灵活性差的特点,提出了基于视觉几何的传送带上物体速度检测的方法,该方法无需摄像机标定。通过离线和在线图像处理相关算法提取图像参考点和工件特征点,结合视觉几何学算法,计算工件在相邻帧图像中的位移,同时记录采集、处理相邻帧图像所需时间;最后应用运动学公式计算物体的移动速度。应用无标定摄像机视觉系统检测工件的移动速度,不仅弥补了标定的摄像机系统灵活性差的问题,而且也减少了摄像机标定误差和镜头畸变带来的影响。实验结果证明所提出的方法灵活性强、精度高。     

计算机视觉中的摄像机标定方法

摄像机标定在三维重建、运动分析以及机器导航等领域中得到了广泛的研究和应用.根据标定技术特点,将摄像机标定分为两大类:基于标定物的摄像机标定和摄像机自标定,介绍了这两大类中典型的摄像机标定方法,回顾了其发展过程,并对各种方法的标定特点以及求解方法进行了分析,最后对摄像机标定方法的未来发展进行了展望.     

基于双平行平面相机模型的钢板尺寸视觉测量

提出基于双平行平面相机模型的视觉测量方法,用于测量生产线上运动钢板的尺寸。该方法采用数据驱动的方式计算像点在标定平面上投影点的世界坐标;采用k近邻(k-NN)方法生成目标在标定平面上的无畸变投影图像,并建立投影图像与世界坐标系的直接关联。提出了双平行平面模型下相机光心位置标定算法,利用线结构光进行板材厚度测量;在无畸变的投影图像上利用钢板边缘间的平行和垂直性进行钢板边缘特征提取,通过边缘直线的世界坐标方程求取长宽尺寸。最后,给出了针对大尺寸钢板测量的多相机测量系统框架。提出的方法为单目视觉测量方法,相比于其他方法具有现场安装简单和标定工作量小的特点。通过图像分辨率为640×480的相机对尺寸为80mm×50mm×15mm的标准铝块进行了测量,结果显示:厚度测量误差为0.1mm,长度和宽度的误差在0.2mm以内。实际应用中测量精度远高于加工精度,能够满足产品计量的要求。     

基于调整步长牛顿法的Stewart并联机构位置正解

针对采用牛顿或拟牛顿迭代算法求解Stewart并联机构接近奇异位姿的位置正解时存在计算结果不收敛以及采用牛顿下山迭代算法求解时间较长的问题,提出了将调整步长牛顿法应用于并联机构位置正解。首先设计基于调整步长牛顿法的Stewart并联机构位置正解流程;然后,采用遗传算法以步长矩阵初值及等比参数为变量,以Stewart并联机构64种极限位姿正解所需迭代步数为目标,得到步长矩阵初值及等比参数最优值。通过数值算例,设置机构杆长绝对误差为0.01mm,对64种极限位姿进行正解,牛顿法与拟牛顿法共6种位姿正解不收敛;牛顿下山法10种位姿正解时间大于2.0ms;调整步长牛顿法正解时间均小于2.0ms。调整步长牛顿法为Stewart并联机构位置正解的实时应用提供了理论指导。     

基于特征点的浮吊工件视觉定位法

提出了一种基于特征点的视觉定位方法,并将其运用于浮吊工件的定位。将摄像机放置于浮吊的工件上方,成像方向对准并垂直于工件以及吊装位置所在基座平面,使其在随工件移动的过程当中能够提取基座平面上人为设置的特征点作为特征,并利用特征点之间的已知物理位置关系、基点的物理位置以及它们在成像坐标下的坐标信息,推算出工件与吊装位置的x—y轴向上的位置关系、相对高度以及工件姿态等信息。通过室内按比例缩小所进行的试验及其所得结果,验证了有效性以及其在浮吊中的可应用性。     

基于主动视觉的相机标定方法在太阳能电池片丝印机上的应用

为了实现太阳能电池片丝印机视觉对位系统高精度标定的目标,采用线性相机模型与高精度的标定板及高精度的主动视觉平台,并采用基于平面正交运动的主动视觉标定方法以实现标定系统构建。本研究阐述了线性相机模型和相机标定方法,介绍了丝印机视觉对位系统的构成,设计了基于主动视觉标定方法的主动视觉对位平台的运动过程。标定时,令主动视觉平台按照预先设计的运动信息表动作,由相机采集每次运动后标定板上特征点的图像。根据每次平台运动采集到的特征点信息与平台运动距离之间的关系,通过采用Matlab的OPENCV算法,线性地求解了相机的内外参数,给出了相机标定的部分程序,并分析了标定误差。结果表明,采用基于平面正交运动的主动视觉标定方法,仅需主动视觉平台做有限的几次运动就能够实现相机的线性标定,实现起来比较容易,且标定精度能够满足使用需求。     

基于神经网络的摄像机标定方法研究

提出了一种新的基于神经网络的摄像机标定方法。该方法将标定物从三维降到二维,在获得网络样本时,通过Harris角点检测法和张正友二维平板标定法得到,使其能够在保证精度的基础上,降低时间复杂度。实验结果表明,该方法得到了较好的实验结果。     

基于视觉定位的二自由度机械臂控制系统

以二自由度机械臂为基础,用摄像机获取机械臂运动区域的图像,通过图像分析,求解机械臂末端执行器在直角坐标空间的坐标值,将该值作为系统的实际位置,并通过反馈与期望坐标值相减,将所获得的误差作为机械臂控制系统的补偿量,实现整个系统的全闭环控制,进一步解决了原半闭环控制带来的控制精度不高的问题.     

基于机器视觉的机械零件边缘像素补偿法

机械零件图像边缘灰度的分布特征已成为影响机器视觉准确测量机械零件的重要因素之一。为了减小这种测量误差,提高测量精度,提出边缘像素补偿法来对机械零件图像边缘进行处理。通过分析视觉边缘检测原理,应用高精度标准块对相机进行标定。标定后对待测零件进行多次测量,试验结果表明:对图像信息进行边缘补偿后,其测量结果的相对误差可减小0.059%,边缘补偿算法可以有效提高测量精度。     

A stereovision model applied in bio‐micromanipulation system based on stereo light microscope

A bio‐micromanipulation system is designed for manipulating micro‐objects with a length scale of tens or hundreds of microns based on stereo light microscope. The world coordinate reconstruction of points on the surface of micro‐objects is an important goal for the micromanipulation. Traditional pinhole camera model is applied widely in macrocomputer vision. However, this model will output bad data with remarkable error if it is directly used to reconstruct three‐dimensional world coordinates for stereo light microscope. Therefore, a novel and improved pinhole camera model applied in bio‐micromanipulation system is proposed in this article. The new model is composed of binocular‐pinhole model and error‐correction model. The binocular‐pinhole model is used to output the basic world coordinates. The error‐correction model is used to correct the errors from the basic world coordinates and outputs the final high‐precision world coordinates. The results show that the new model achieves a precision of 0.01 mm in the X direction, 0.01 mm in the Y direction, and 0.015 mm in the Z direction within a maximum reconstruction distance of 4.1 mm in the X direction, 2.9 mm in the Y direction, and 2.25 mm in the Z direction, and that traditional pinhole camera model achieves a lower and unsatisfactory precision of about 0.1 mm.     

微操作系统中微型物体上点的空间坐标的计算方法研究

为操作者提供微型物体的完整的、放大的三维信息,就可以使操作者像在他日常生活中那样精密地控制所使用的工具和被操作对象,解决了在显微镜下操作者的视野和观察方向受到限制以及缺少第三维信息的问题,而为了实时、无遮挡地生成物体的三维虚拟放大影像,需要获得被操作对象不同角度的图像信息并采用简洁、快速的算法以满足实时性要求.介绍在一个人类级微型物体虚拟遥操作系统中根据不同角度拍摄的图像计算物体上点的空间坐标时所采用的一些算法.