基于二阶锥规划无标定参照物的手眼标定

为了克服传统机器人手眼标定方法求解手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系对标定参照物的依赖,提出一种基于二阶锥规划的无标定参照物手眼标定改进方法,并搭建相关实验系统进行验证。首先,利用运动恢复结构算法解算定义在一个尺度因子基础上的相机运动矩阵;然后,引入对偶四元数理论参数化标定方程中的旋转矩阵和平移向量;最后,通过二阶锥规划方法同时求解相机运动矩阵尺度因子、手眼关系及机器人坐标系与世界坐标系方位关系的最优解。仿真和实测结果表明,在没有标定参照物作为测量基准的情况下,标定结果中旋转参数相对误差为3.998%,平移参数相对误差为0.117%。与其他标定方法相比,该方法提高了无标定参照物模式下机器人手眼标定精度,扩展了手眼标定方法的应用范围。     

基于P3P原理的装配机器人手眼标定方法研究

针对一类微装配机器人的固定式手眼系统,提出了一种标定方法。采用P3P位姿测量原理获得空间点在摄像机坐标系中的坐标,从而建立机器人空间坐标系与手眼坐标系的位姿关系,给出了手眼系统标定的具体步骤,建立了标定方程组及其基于最小二乘法的求解方法。考虑到计算和测量误差等因素带来的旋转矩阵非单位正交矩阵的问题,采用了一种简单的校正算法进行修正。该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单,相关实验验证了该方法的标定精度和有效性。     

基于3D视觉点云配准的高精度手眼标定方法

针对二维视觉测量方式缺乏Z轴深度信息导致手眼标定结果精度不高的问题,提出一种基于3D视觉点云配准的高精度手眼标定方法,搭建了一套单目结构光手眼标定系统,以传统的手眼标定模型为基础,采用最小化点云配准误差算法解算手眼标定矩阵。采用基于矩阵直积参数化方法初步求解手眼标定矩阵并作为初值,构建点云配准误差优化模型,以最小化点云配准误差为代价函数,同时,为保证手眼矩阵中旋转矩阵的正交特性,把代价函数从李群空间变换到李代数空间下,并对李代数空间下的代价函数进行最小二乘法迭代求解,获得最优的手眼标定矩阵。实验结果表明,所提方法具有较好的稳定性和精确性,手眼标定结果满足基于机械臂3D视觉测量的点云配准精度要求。     

机器人柔性视觉测量系统标定方法的改进

提出一种改进的柔性视觉测量系统标定方法。建立了包含手眼关系误差与机器人运动学参数误差的系统误差模型。在机器人末端安装结构光传感器构建了机器人柔性视觉测量系统,并在机器人工作空间中固定一个标准球作为标定参考物。标定时,机器人被控制在不同位姿下测量球心坐标。首先,应用机器人的理论模型初步标定手眼关系;然后,基于球心约束,通过迭代算法同时得到准确的手眼关系和实际的机器人运动学参数。基于ABB IRB2400工业机器人进行了系统标定实验,并利用激光跟踪仪进行精度验证。结果表明:标定前后机器人柔性视觉测量系统的距离测量标准差由0.566mm降低到0.173mm,充分验证了改进方法的有效性和实用性。该方法提高了手眼关系的精度;不需要采用任何昂贵的外部设备,适合工业现场使用。     

微装配机器人手眼标定方法研究

在视觉反馈的机器人控制中,手眼系统的标定非常重要,直接影响机器人的作业精度.针对微装配机器人系统操作空间小的特点,提出了一种固定视觉的手眼系统标定算法,该方法通过3个空间点在机械手基坐标系中的坐标,采用P3P位姿测量原理获得相应空间点在摄像机坐标系中的坐标,建立了标定方程组,基于最小二乘法,标定出了手眼系统之间的转换矩阵.该方法无需复杂的辅助设备,标定过程简单.相关实验得到了待标定的手眼系统之间的转换矩阵,验证了该方法的标定精度和有效性.     

机器人柔性扫描测量系统标定方法

为了实现复杂工件的在线快速测量,开发了一种基于工业机器人与结构光扫描仪的柔性测量系统,结构光传感器安装在机械臂末端。针对该系统整体测量精度不足问题,提出了一种基于距离约束的手眼关系参数和机器人运动学参数联合标定方法。首先,通过机器人单轴旋转与基于罗德里格矩阵的算法实现手眼关系初始标定;然后,建立了基于距离约束的误差模型,通过Levenberg-Marquardt算法辨识系统参数,保证了参数辨识的准确性和鲁棒性,最终实现了对手眼参数误差和机器人运动学参数误差的修正。基于KUKA机器人和结构光扫描仪进行了标定和测量试验。试验结果表明,在机器人的工作空间内,距离误差的最大值由0.889 3mm降低到0.424 9mm,平均值由0.778 4mm降低到0.385 2mm,验证了该标定方法的有效性。     

在机测量线激光传感器安装位姿的全局标定

针对三轴数控机床激光测头安装位姿误差造成测量误差且不易调整和校准的问题,提出了一种在机测量线激光传感器安装位姿标定方法。建立了线激光在机测量系统的数学模型,通过机床运动带动线激光测头对标定基准点的空间位置进行测量,基于手眼标定原理给出了关于测头安装位姿参数的线性求解算法,完成了对测头安装误差的全局标定。考虑了机床定位误差对于标定结果精度的影响,采用蒙特卡洛模拟进行了误差分析。采用半径为35 mm的圆孔进行测量验证,实验结果表明,标定后圆孔测量误差为0.051 6 mm,测量精度提高了约96%,实验结果验证了该标定方法的有效性和可行性。     

机器人柔性坐标测量系统现场校准技术研究

机器人柔性坐标测量系统能够实现大型工件尺寸在线快速测量,是自动化生产线的关键质量监控设备.现场校准技术是柔性坐标测量系统的关键技术之一,校准精度直接影响系统测量精度.现场精确建立机器人末端工具坐标系与视觉传感器坐标系形成的手眼关系、机器人运动学模型参数以及机器人基坐标系是现场校准的主要内容.通过设计中间靶标,利用激光跟踪仪直接测量的方法建立手眼关系,其转换精度不受机器人运动学误差影响;设立校准球体,实现基于距离不变模型的连杆参数现场快速校准;根据机器人正向运动学模型和激光跟踪仪的测量,利用基于奇异值分解的配准方法求解转换矩阵,高精度地建立机器人基坐标系.经过激光跟踪仪一次校准后,测量系统可利用基准球体实现机器人快速在线校准,减小模型参数变化对测量系统精度的影响.试验证明,校准后的测量系统整体误差低于0.2 mm.     

基于运动的手眼系统结构光参数标定

提出了一种用于机器人手眼系统的线形结构光标定方法。该方法是通过机器人的运动，利用摄像机小孔模型、激光结构光平面和目标平面约束，构造出含有激光结构光平面参数的线性方程组，求解得到激光平面参数的两个参数。利用目标平面上的激光束长度约束，求解第3个参数。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于线结构光参考平面的多摄像机灵活标定方法研究

多摄像机视觉测量系统中不同视觉传感器空间分布广,无公共视角,现场标定十分困难。针对多摄像机标定问题,研究了一种基于线结构光参考平面的灵活标定方法。标定过程中,以空间中同时覆盖相邻摄像机视角的结构光平面作为标定参考基准,在不同摄像机视角中,自由移动平面靶标多次,确保每次移动后靶标与结构光相交,并能在各自摄像机中清晰成像,摄像机拍摄靶标图像。提取靶标图像中角点坐标、激光光条特征点坐标。借助靶标平面与摄像机坐标系外部参数矩阵,求解激光光条特征点在对应摄像机坐标系中坐标。通过结构光基准平面内,不同摄像机坐标系中至少3组非共线特征点坐标信息,求解相邻摄像机外部参数。分别进行标定试验和精度验证试验,试验结果表明该方法切实可行。     

A visual seam tracking system for robotic arc welding

A novel circular laser three-dimensional (3D) scanner is developed instead of a one-dimensional laser spot scanner (1D) and two-dimensional (2D) striped laser light. Using the proposed circular laser scanner, a seam tracking system is constructed, and architecture based on the Visual C++ and RAPID languages which determines the cooperation among image processing modules is carried out. Finally, real seam tracking experiments are investigated and the error analysis is carried out. The results show that: (1) the proposed system can realize seam tracking; (2) the precision of this system is affected by the light scanning system, calibration results, image processing, and the welding seam 3D algorithm—the tracking accuracy is satisfied for robotic arc welding; (3) this system can be used in a welding robot system as a weld seam finder, flatness detector, and weld seam tracker.     

焊缝跟踪应用的线激光视觉伺服控制系统

设计了一套由三轴直角坐标机器人、线激光传感器和工业计算机组成的焊缝跟踪系统。研究了该系统所涉及的测量原理、特征点测量方法和基于模糊自适应的控制方法。通过高斯核相关算法(KCF)在焊接过程中实时检测焊缝特征点,并根据测量原理计算获得特征点相对于相机坐标系的三维坐标值。设计了一种自适应模糊控制器,通过自适应模糊控制器计算坐标的偏差值和偏差变化率得到焊枪末端运动轨迹的控制量,同时对模糊控制器的输入输出论域、模糊规则和隶属函数进行实时动态更新。实施了焊缝跟踪实验。结果显示:采用最大焊接电流为350 A的惰性气体保护焊(MIG),在强烈弧光和飞溅的干扰下,该系统能实时跟踪焊接工件,跟踪精度为0.325 3mm,传感器测量频率为20Hz。焊接过程中焊枪末端运行平稳,焊缝轨迹跟踪准确,且抗干扰能力,能满足焊接应用要求。     

基于旋转电弧的机器人角焊缝跟踪建模及仿真

通过对现有旋转电弧传感器采集的焊缝偏差信息和六自由度焊接机器人运动学模型进行研究,结合曲线角焊缝的特点,推导出纠正焊缝偏差后的焊接机器人工具坐标系相对于原工具坐标系的变换矩阵。在此基础上,结合焊接机器人的运动学反解,建立了曲线角焊缝跟踪及焊枪姿态调整模型。输入给定左右偏差及高低偏差信号,利用MATLAB对模型进行仿真验证,结果证明了该模型的有效性与正确性,从而为旋转电弧传感应用于焊接机器人及设计其焊缝跟踪系统提供了理论参考。     

集装箱大梁熔化极气体保护电弧焊的焊缝跟踪系统

集装箱大梁自动焊接过程中,工件表面的反射不均匀、弧光、飞溅和烟尘等因素容易造成焊缝偏差识别不准确或难以稳定识别,因此设计了一种用于集装箱大梁熔化极气体保护电弧焊的焊缝跟踪系统。基于低成本结构光视觉传感器建立了高鲁棒的焊缝特征提取模型,该模型采用激光条纹的直线斜率对随机采样一致性算法的随机采样过程进行优化,以在复杂环境下实现模型对焊缝特征的稳定提取。不均匀强反射工件表面的焊接试验结果表明：焊接参数300 A、29 V、1 m/min下,Y向、Z向的平均检测误差分别为0.22 mm和0.19 mm,实现了稳定高精度的焊缝跟踪。     

基于结构光视觉的激光拼焊焊缝质量检测方法研究

焊缝质量自动检测是实现焊接自动化的关键技术。文中在分析结构光视觉检测原理的基础上,建立了基于结构光视觉的激光拼焊焊缝质量检测系统并对检测系统的图像处理方法进行了研究。对原始图像进行了开窗处理和中值滤波,并使用迭代阈值法获得了结构光光纹。提出了一种简化的模板获得了光纹的边界点并使用几何中心法提取了光纹中心线。使用平均斜率法识别出光纹中心线的特征点。分析了激光拼焊焊缝截面轮廓的特点并建立了截面轮廓几何参数计算方法。实验结果表明该检测系统可以完成焊缝截面轮廓相关参数的计算。     

Passive vision based seam tracking system for pulse-MAG welding

Welding robots have been widely used in manufacturing process to substitute for human welders. However, most of them are rigid and cannot adjust to variations in the weld seam positions caused by natural welding environmental factors. To address this problem, this paper presents a passive vision-based robotic welding system, which can realize the seam tracking function for pulse-MAG welding. In this paper, the light spectrum of the welding process is analyzed to determine the optical filters used during the image capture. Then, a robust image processing method is proposed to extract the offset from the image which contains much noise. The transformation formula is calibrated to obtain the relationship between the image coordinate system and the robot coordinate system. The tracking strategy is designed to improve the tracking precision and the stability of the welding process. Finally, experiments are conducted on straight line and curved line seam to verify the feasibility of the developed system.     

基于结构光视觉的激光拼焊焊缝质量检测方法研究

在基于结构光视觉的激光拼焊焊缝表面质量检测系统中,需要准确获得焊缝结构光条纹中心线和特征点的位置.由于焊接过程中的各种噪声干扰,使得焊缝图像复杂多变,因此选择合理高效的图像处理算法是非常重要的.针对这一问题,对结构光视觉焊缝质量检测系统图像处理方法进行了深入研究.在图像预处理中,首先通过开窗处理来获得兴趣区域,采用中值滤波去除图像噪声.在结构光条纹中心线提取过程中,提出了一种新的模板法获得了条纹的边界并用几何中心法提取了条纹中心线;最后,使用斜率分析法提取了特征点.试验表明,该方法具有较高的特征点检测可靠性,并且运算速度快、抗干扰能力强,具有较高实用价值.     

AUTOMATIC SEAM TRACKING SYSTEM OF SUBMERGED ARC WELDING BASED ON FUZZY-P CONTROLLER

An automatic seam tracking system used in submerged arc welding is presented. In the system, the linear CCD vision sensor is installed in front of the welding torch. Laser structure light emitted by the semiconductor laser irradiates on a slant to work-piece surface and forms a structure light strip on work-piece surface. Scatter light of the strip is received by linear CCD on top of the seam and the image information of seam can be obtained. By way of image processing and applying Fuzzy-P controller in tracking process, automatic seam tracking has been realized accurately. Anti-disturbing ability of the system to work-piece surface status has been enhanced largely by classified microadjus-tment of torch height.     

太阳敏感器测量坐标系与立方镜转换矩阵的标定（重投）

提出一种太阳敏感器测量坐标系与立方镜坐标系转换矩阵标定的方法。该方法首先利用太阳模拟器和两轴转台,对太阳敏感器测量坐标系与转台坐标系进行标定。然后利用光阑接受屏和CCD图像瞄准定位系统,对立方镜坐标系和转台坐标系进行标定,最后以转台坐标系作为中间坐标系计算出所述两坐标系的转换矩阵,从而将太阳敏感器测量的太阳视线方向间接转换到立方镜坐标系。实验结果表明两坐标系转换矩阵的标定精度优于4(1σ),满足太阳敏感器测量精度要求。该方法不需要精准的加工和安装工艺,同时对两坐标系转换矩阵的标定也不需要太阳敏感器测量坐标系与转台坐标系保持一致,易于实现,具有实用价值。     

An automated weld seam tracking system for thick plate using cross mark structured light

This paper presents a weld seam tracking system using cross mark structured light. The hardware of the proposed system consists of a two degrees of freedom (DOF) welding robot, a camera with cross mark structured light, and two computers. The system has two parts namely visual sensing and motion control. In the visual sensing part, the cross mark of the structured light is utilized to set a region of interest (ROI). In the ROI, an adapted line fitting algorithm is employed to estimate the lines. Then, intersections of the lines are computed and used as the pin points for templates creating. During the matching process, a modified template matching is used to detect the edges of V-groove weld seam. By using this technique, a huge computational cost in image processing can be reduced, and therefore the tracking can be made in real time. The position based visual servoing with proportional-derivative(PD) and velocity feedback controller is designed for seam tracking. The experimental results show that the proposed method performs the real-time tracking efficiently with sufficient accuracy.