基于激光跟踪仪的机器人误差测量系统标定

为了测量出工业机器人的定位误差,根据工业机器人定位误差测量系统的特点,采用基于距离约束的方法实现了了机器人Tool0坐标系与测量靶标坐标系之间的位置矩阵(工具坐标系)的自动化标定过程,同时分步实现了机器人基坐标系与测量设备基坐标系之间的位姿矩阵(基坐标系)自动化标定过程;建立了基于激光跟踪仪的工业机器人定位误差测量系统,并根据测量数据具体标定出了涉及到的各个坐标系,验证了算法的有效性,为工业机器人定位误差的测量打下了基础。     

基于激光跟踪仪的机器人抛光工具系统标定

针对机器人抛光工具系统传统标定方法精度低的问题,提出了一种基于激光跟踪仪的工具系统标定新方法。介绍了机器人抛光系统,并定义了系统的一系列坐标系,为后续的讨论奠定基础。利用激光跟踪仪分别测量机器人法兰盘坐标系位姿和工具坐标系位姿,最终获得两者之间的坐标变换关系。通过试验对机器人抛光工具坐标系进行标定,取得了较好的效果,验证了该理论的有效性和正确性。     

基于激光跟踪仪标定五轴数控加工中心主轴

为了满足高精度加工大口径光学元件的需求,对原有的三轴机械加工中心上进行了一系列技术改造,从而实现了光学元件的五轴数控加工.介绍了三轴系统数控加工中心到五轴数控加工中心的改造过程,并提出了一种标定改造后主轴参数的方法.该方法运用高精度激光跟踪仪建立坐标系、采集数据,计算系统几何参数,由此对主轴的杆长、摆角等参数进行精确标定和精度分析.结果显示,角度量标定精度优于10.000″,长度量标定精度优于0.040 mm.实验证实提出的方法对类似的工作具有普适性.     

基于激光跟踪仪的混联机器人快速零点标定方法

研究一种新型混联机器人的快速零点标定方法。该机器人由一个3自由度并联模块及一个2自由度转头串接而成,具有刚度高、工作空间大、制造成本低等优点,如配以长行程导轨,可应用于飞机结构件自动制孔作业。介绍并联模块的拓扑结构组成,提出其逆位置分析的快速数值算法。通过建立并联模块的零点误差映射模型,侧重分析各支链零点误差对动平台位置误差的影响。在此基础上,建立基于激光跟踪仪的并联模块零点误差辨识模型,并提出兼顾辨识精度、鲁棒性及标定效率的测点选取规则。算例仿真验证了上述零点标定方法的有效性。     

基于共面点的多视觉测量系统的全局标定方法

本文提出了一种基于共面点的世界坐标唯一全局标定方法,利用激光跟踪仪在现场构建系统总体坐标系,通过拟合基准面来设置共面标定点,系统中各摄像机传感器直接获得标定点的图像,从而实现了各局部相机的全局标定,不需要中间坐标系的转换,避免了多次坐标转换带来的精度损失,标定过程简单。通过在实际的由多个高速视觉传感器组成的飞行器外部姿态测量系统中进行标定实验,在测量范围较大的情况下,系统精度的均方根误差不超过0.8mm。 关键词：全局标定 视觉测量 激光跟踪仪 共面点     

应用于新型激光打标机的视觉标定算法

为了实现激光打标机对工作区域内任意位置的多个工件进行快速加工,研究开发了一种基于机器视觉的激光打标定位系统.围绕视觉定位问题,研究了激光打标机与视觉定位系统联合的特征点标定算法.针对振镜型激光打标机存在畸变失真的情况,对特征点标定算法进行优化,提出了分块标定算法.实际标刻试验的结果表明:分块标定算法有效减小了系统的定位...     

面向激光跟踪仪跟踪恢复的合作目标视觉检测

为了实现复杂场景下激光跟踪仪跟踪恢复过程中合作目标靶球的检测,本文研究了基于深度学习的靶球检测方法。首先,分析靶球自身特点、应用环境及它在跟踪恢复过程中的作用,然后根据Faster R-CNN模型原理与跟踪恢复应用需求提出基于超特征与浅层高分辨率特征信息复用的改进方法生成新的融合特征图,并优化区域建议提取参数,协同解决图像中目标多尺度变化与小尺寸导致目标漏检率高的问题;同时提出一种基于强背景干扰的困难样本挖掘方法提高模型对外形颜色等与目标近似的干扰物识别能力,解决模型误检测率高的问题。最后,本文构建了目标靶球数据集并进行了对比训练与测试。测试实验结果表明:本文提出的基于强背景干扰困难样本挖掘方法的改进Faster R-CNN模型在目标多尺度、小尺寸检测,以及对复杂背景中相似干扰物的辨别能力都有提升,最终对测试集的检测精度达到了90.11%,能够满足激光跟踪仪跟踪恢复过程对合作目标靶球的视觉检测精度要求。     

激光跟踪视觉导引测量系统的全局校准方法

针对柔性装配中现有激光跟踪测量系统存在效率低、成本高、自动化程度低等问题,提出用单目视觉系统联合激光跟踪仪实现大尺寸组合式自主导引测量.为实现该系统的全局校准,提出了一种新的基于平面的全局校准方法,该方法通过获取靶标平面分别在视觉系统和激光跟踪仪坐标系中的平面方程,求解两坐标系间转换矩阵,完成系统全局校准.建立了数学模型,进行了算法仿真和全局校准实验.实验中测量30个不同位姿的平面靶标,并进行全局校准.结果表明,该方法操作简单,稳定性强,有实际应用价值,校准后平面法向量夹角、原点到平面距离的RMS误差分别为0.13°和1.50 mm.     

基于固定视点的视觉标定算法研究

针对在固定视点中机器视觉标定过程复杂、效率低、标定精度不高的问题,对目前普遍应用的摄像机标定和手眼标定算法进行了研究,提出了可一次性完成固定视点的视觉标定算法。利用实验室的MOTOMAN-UP6工业机器人对该标定算法进行了验证,首先由机器人末端夹持一个棋盘格完成一系列的运动,每次运动结束时摄像机拍摄一幅棋盘格图像,并记录下机器人末端的位姿,等所有运动完成后,采用张正友标定算法对摄像机进行标定,接着采用基于最小二乘法的标定算法对摄像机与基座关系进行简便高效的标定。研究结果表明:该算法标定过程简单、求解速度快并且结果精度高,具有很强的实用性。     

基于非水平位移的激光跟踪仪测角误差标定方法

激光跟踪仪因测量范围大、精度高等优势被广泛应用于大型航空构件的大尺寸测量.然而,随着测量范围的增大,其测量精度将受到测角误差的严重影响.为了实现激光跟踪仪测角误差的准确评估,提出了一种基于非水平位移的激光跟踪仪测角误差标定方法.以空间任意运动位移为约束,采用三坐标测量机与高精度位移台分别对空间任意位移的角度与长度进行高...     

基于单目视觉的激光光束方向标定研究

在由激光位移传感器组成的测量系统中,激光光束的方向是一个关键参数.方位角和俯仰角对于一条激光光束是最为重要的两个参数.本文中提出一种基于单目视觉的激光光束方向测量方法.首先,将CCD相机放置于基础平面上方,保持相机光轴与基础平面接近于垂直状态,并利用误差为10μm的圆孔型标定板建立单目定位模型.然后将激光光束发生装置放置在基础平面上并保持位置固定,同时在基础平面上放置特制靶块,使激光光束可以投射到靶块斜面上并形成一个激光光斑.在基础平面上方放置的CCD相机可以清晰的采集到激光光斑、靶块斜面的图像,应用相关算法提取出光斑质心的二维图像坐标.沿激光光束方向以相等间距移动靶块,通过CCD相机采集每移动一次靶块在当前位置下的光斑、靶块图像.利用相关的转换公式,结合靶块本身固有参数,将光斑质心图像二维坐标转换为基础平面下的空间三维坐标.由于靶块的移动,会得到靶块不同位置下激光光斑质心的三维坐标,将这些三维坐标拟合成空间直线表征待测激光光束.拟合直线得俯仰角即为待测激光光束的俯仰角.实验中,应用高精度仪器对靶块参数进行测定,并使用高精度标定板标定相机内外参数建立相应的定位模型.测量精度主要通过单目视觉定位精度、光斑重心提取精度来保证.结果显示,待测光束的俯角最大误差达到0.02°,光束间夹角的最大误差为0.04°.     

基于误差标定的医疗机器人视觉跟踪方法研究

影像在疾病诊断和手术计划中占有重要地位,随着机器人技术的发展以及微创手术的广泛采用,影像与机器人构成一体,形成计算机集成外科手术系统。影像不仅是疾病诊断的重要工具,它也对手术机器人进行定位、引导,对手术器械进行跟踪和控制。由于视觉和机器人具有各自的坐标系统,它们之间存在误差,当在视觉空间控制机器人运动时,该误差会映射到机器人的轨迹上。在前期手术计划、机器人视觉控制、自动显微操作的研究成果基础上,研究计算机集成外科中的手术机器人轨迹精确控制问题。采用机器人在视觉空间的运动误差对视觉系统和机器人系统间的坐标系误差进行标定,从而精确控制机器人的轨迹。误差标定方法只需要让机器人走三个点就可以完成系统坐标标定。在实验中,利用视觉系统控制机器人运动,模仿微创手术中对机器人末端器械的导引,结果表明,采用递归标定方法可以将机器人的轨迹误差控制在2个像素范围内。     

飞秒激光跟踪仪光轴与竖轴同轴度的标定

考虑飞秒激光跟踪仪仪器轴系的几何误差会影响仪器的指向精度并最终影响坐标测量精度,本文研究了激光光轴与竖轴的几何误差对仪器测量精度的影响。提出了激光光轴与竖轴的同轴度标定方法,以降低其不重合带来的跟踪测量误差。首先,基于几何光学原理建立了光轴与竖轴的几何误差模型,分别分析了光轴与竖轴的倾斜与平移误差对仪器测角精度的影响。然后,针对设计的仪器提出了基于旋转成像原理的光轴与竖轴同轴度的检测方法,并设计了一套同轴度检测装置。最后,基于该检测装置,通过调节两组双光楔完成了激光光轴与竖轴的倾斜与平移误差的标定。结果显示,经标定校准后激光光轴与竖轴的角度误差为3.4″;平移误差为26.1μm,得到的结果为仪器后续建立误差补偿模型奠定了基础。     

基于激光追踪仪的机器人标定及误差分析研究

以提高六轴关节工业机器人的定位精度为目标,基于D-H运动学模型与微分误差思想,建立了机器人的位置误差模型,设计了简单高效的测量算法和辨识算法,在辨识出的机器人几何误差参数基础上,对机器人运动学模型进行修正,以沈阳机床上海研究院的i5 Robot A3型工业机器人为实验研究对象,结果证明改进后机器人的定位精度得到大幅度提升。     

基于无标定视觉伺服机器人的运动物体跟踪

介绍机器人视觉伺服的一般原理,然后选取图像的全局特征描述子-图像矩来描述图像的特征信息,推导出基于图像矩特征的图像雅可比矩阵,并按李雅普诺夫稳定性方法推导出模型无关的无定标视觉伺服控制律.最后通过运动物体轨迹跟踪的仿真试验,验证了摄像机固定和eye-in-hand两种结构下算法的正确性和有效性.     

基于机器视觉的激光植球系统标定

构建了一个基于机器视觉辅助定位的激光植球系统。通过试验发现，整个系统的定位误差主要由机器视觉中透镜畸变和X—Y定位平台的装配误差引起。对于透镜畸变，引入了基于直线方法的图像畸变校正算法进行校正；对于非垂直的X—Y定位平台，通过基于机器视觉的软件补偿算法来校正X—Y定位平台的装配误差。最后，给出了试验对比数据和试验结果，验证了整个系统的标定效果。     

激光跟踪仪精密跟踪系统的设计

对激光跟踪仪的跟踪伺服控制系统进行了整体研究并给出了总体设计方案。针对跟踪目标的精密探测问题,研究了新型探测手段以及微弱光电信号的精细调理技术与数字滤波方法,使得脱靶量探测稳定性优于±2.0μm。针对跟踪角度精密测量问题,设计了圆光栅数据采集系统,实现了角度脉冲的细分、辨向与准确计数;基于谐波分析方法建立了跟踪过程中的误差补偿模型,将角度测量精度由3.5″提高到1.5″。建立了跟踪伺服电机的数学模型,分析了电流环在跟踪控制中的作用机理,提出了电流、速度、位置三闭环控制结构和复合跟踪控制策略。跟踪实验表明:系统最远跟踪距离不小于41.7m,跟踪速度不低于2.0m/s。该项技术还能为空间动态目标跟踪、激光通信等提供有益借鉴。     

基于多目视觉的底涂机器人视觉检测系统

针对生产过程中出现车型识别错误和抱具抱紧位置不正确带来的机器人与车体碰撞问题,提出并实现了一种基于多目视觉的底涂机器人视觉检测系统。首先,通过车体底盘上的特征点与其在三维模型下的对应关系,利用多目相机对车型检测定位;然后,与车型库的位姿相比较,当相差较大的时候及时报警;最后,通过实验与应用证明该方法的有效性,及日常生产过程中运行的稳定性。     

聚光太阳能板视觉对位系统全局标定方法研究

针对聚光太阳能板视觉对位系统中存在相机间距离远,视野无重合,标定模型复杂等问题,研究了多相机阵列系统的高精度的全局标定方法。结合视觉对位平台的结构特征,设计出一种特定标定靶,根据圆形特征点间的位置约束关系,逐个求解非参考相机图像坐标系与全局坐标系间的外部参数,建立全局标定模型。标定实验表明,该方法精度高,切实可行。