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。     

非合作航天器的立体视觉位姿测量

针对在轨服务中非合作航天器相对位姿测量的关键任务,提出了一种双目立体视觉方法.该方法利用两台大视场可见光相机获取高分辨率图像,用双边滤波方法对图像进行预处理,接着利用弧线段拟合法提取目标表面的对接环椭圆,用Hough变换法提取目标的矩形边框特征,并引入极线约束准则、对接环尺寸约束和光流跟踪的方法,提高算法的提取精度和效...     

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。     

排爆机器人双目立体视觉系统设计

双自立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,双目立体视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式,可靠简便,在许多领域均极具应用价值,例如在机器人视觉系统中的应用.本文基于排爆机器人的应用,详细描述了排爆机器人双目立体视觉系统的设计与实现,由双目立体视觉系统根据目标物的二维图像计算出目标物的三维坐标.实验表明该系统能提高排爆机器人智能性与易操作性,大大提高了机械人的定位精度.     

基于双目视觉的主从式机器人主手系统设计和研究

提出了一种基于双目视觉的主从式机器人主手系统,采用双目视觉技术实时识别并跟踪手柄的运动,同时测量其空间位姿。首先通过背景差分法检测出手柄,然后用卡尔曼滤波器对手柄的位置和速度进行预测,跟踪手柄的运动。在标记点的立体匹配中采用了特征匹配和区域灰度匹配相结合的方法,并引入唯一性和顺序一致性约束来剔除伪匹配,最终测罱出手柄的实时空间位姿信息。实验结果证明系统方案是可行的。     

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。     

基于双目立体视觉的低频振动测量

为了满足物体振动的测量要求,基于双目立体视觉测量的原理,设计了一套可以在线采集、离线处理的非接触式低频振动测量的视觉系统。通过滤波去除噪声,采用Canny算子和最小二乘法椭圆拟合提取到标志点的轮廓和中心坐标,在已知特征点的空间分布规律的条件下,通过相应的坐标排序方式,对左右视图对应特征点进行准确的匹配,获得了特征点的三维坐标数据。最后对比每一帧图像中对应特征点三维坐标数据,得到待测物的振动信息。通过直线导轨作为振动源带动待测物运动的方式进行了测量实验,实验结果显示,该系统的检测精度达到±0.15mm/m以上,基本满足低频振动测量的稳定可靠、精度高等要求。     

一种新型的双目立体视觉测量方法的研究

提出了一种双目立体视觉测量方法,该方法将光条投射到被测物体表面,简化了匹配过程,提高了匹配速度和精度。同时,测量系统加入了平移和回转平台,实现对被测物体的回转扫描,解决双目立体视觉技术的遮挡问题。最后进行了测量实验,验证了本文提出的测量方法的正确性和有效性。     

一种基于双目立体视觉的激光线扫描技术

针对线结构激光扫描系统标定成本高,而双目立体视觉测量中立体匹配难的问题,提出了在双目立体视觉的原理上,结合线结构激光扫描的方法实现对被测物体的三维测量。该方法采用张正友相机标定方法对系统进行立体标定;采用BOUGUET’S法对左右相机图像进行立体校正;运用重心法进行激光中心线的精确提取。在图像校正的基础上,可快速实现激光中心线位置的立体匹配;再结合线扫描原理可完成对物体的扫描工作。最后,使用该系统对具有复杂自由曲面的鞋楦进行测量,结果表明:该方法能快速准确地测量出符合要求的三维数据。     

基于双目立体视觉技术的子母弹抛撒面积测量方法研究

子母弹已成为枪、火箭弹和导弹增强火力的一种军需品,且已几乎广泛装备于所有国家.子母弹的杀伤效果已引起越来越多的关注.子母弹的散射面积是评估其杀伤效果的主要标准.论文提出了一种基于双目立体视觉测量理论的子母弹抛撒面积的测试方法,研究了双目立体摄像机的标定原理.依赖于相邻像素梯度场的匹配算法是通过采集双目相机左和右图像的一对数据点来得到匹配点的空间信息,从而计算出子母弹飞行路径的3D空间位置.论文采用与静爆子母弹抛撒轨迹相似的雨伞进行室内拍摄实验,得到了雨伞对地面的投影面积.仿真实验结果验证了所提出方法的可行性.     

双目立体摄影测量中的标定方法

针对立体摄影测量中的双目立体摄影测量,利用透视变换方法及矩阵转换知识建立了双目立体摄影测量系统的空间三维坐标数学模型,提出一种不需要迭代求解摄像机参数的标定方法,避免了迭代算法收敛速度慢、耗时多的缺点。该标定方法只需对标定板在不同角度拍摄一组图像,在无需控制任何运动参数的情况下,通过成像过程中不同坐标系之间的转换,实现了像素坐标与基准坐标之间的直接转换。该算法快速、精确、简便。实验结果表明,该标定算法可达到相对误差为0．2的精度。     

基于双目视觉识别技术的智能挖掘机器人研究

为能够在无人驾驶情况下完成各项复杂作业任务,设计和研究具有双目立体视觉系统的智能挖掘机器人.该挖掘机器人可实时捕获机身周围的图像信息、求取对象物特征点的立体坐标,并根据计算结果自行规划并控制执行单元完成作业任务.通过实验验证,该挖掘机器人满足现场作业的精度要求和环境要求,可有效提高作业质量,减轻劳动强度,提高生产效率.为工程机械的自动化、智能化提供了新的解决方案,具有重要的社会经济效益.     

基于双目视觉的双臂作业型服务机器人的研制

描述了基于双目视觉的移动式双臂作业型智能服务机器人的总体设计思想,以及介绍了双六自由度机械臂作业与双目视觉结合应用的方式,双臂的运动学和规划仿真。仿真结果表明,运动规划方式符合双臂的作业要求。     

空间点的立体视觉传感器标定方法

给出了一种基于随机空间点的立体视觉传感器高精度标定方法.该方法无需求解单个摄像机的内外参数,而是将立体视觉传感器透视变换矩阵中的元素作为未知量,当已知一组由高精度三坐标测量机提供的三维空间点坐标及其对应的图像点坐标时,即可利用奇异值分解法求解出各未知量的最小二乘解,从而避免了使用各类标定模板时由于加工和测量误差引入的标定误差.最后用标定过的立体视觉传感器对一组随机空间点进行三维坐标测量,与坐标测量机给出值进行比较表明,在误差最大的X轴方向,测量误差＜0.05 mm,在Y轴和Z轴方向,测量误差＜0.01 mm,证明了该方法的有效性.     

一种面向工业机器人智能抓取的视觉引导技术研究

为实现工业机器人自主识别并抓取指定的目标,提出了一种基于计算机视觉引导的解决方法.该方法利用指定目标的3D数据模型,以及由两台或者多台CCD摄像机从工作场景中不同角度获取到的数字图像,经过目标姿态估算、投影计算并生成投影图像,再利用投影图像与目标真实图像进行比较,实现了目标的识别与位姿获取.实验结果表明该方法可以在较复杂的环境下识别指定目标,并获得目标的姿态信息,从而为工业机器人抓取目标提供引导.     

基于双目视觉的目标定位系统设计

基于双目视觉原理进行目标定位可以得到目标的深度信息。本文对双目视觉关键技术中的摄像机标定和立体匹配进行深入研究,采用改进的平面标定法和基于外极线约束和灰度相关性的立体匹配算法。搭建双目视觉系统实验平台,编制目标定位程序。实验结果验证本文方法的准确性。     

Multi-Range approach of stereo vision for mobile robot navigation in uncertain environments

The detection of free spaces between obstacles in a scene is a prerequisite for navigation of a mobile robot. Especially for stereo vision-based navigation, the problem of correspondence between two images is well known to be of crucial importance. This paper describes multi-range approach of area-based stereo matching for grid mapping and visual navigation in uncertain environment. Camera calibration parameters are optimized by evolutionary algorithm for successful stereo matching. To obtain reliable disparity information from both images, stereo images are to be decomposed into three pairs of images with different resolution based on measurement of disparities. The advantage of multi-range approach is that we can get more reliable disparity in each defined range because disparities from high resolution image are used for farther object a while disparities from low resolution images are used for close objects. The reliable disparity map is combined through post-processing for rejecting incorrect disparity information from each disparity map. The real distance from a disparity image is converted into an occupancy grid representation of a mobile robot. We have investigated the possibility of multi-range approach for the detection of obstacles and visual mapping through various experiments.