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。     

一种基于视觉测量的SCARA机器人标定方法

为提高SCARA机器人的精度，以SCARA机器人的零点标定方法为研究对象，校正因机械加工误差、装配间隙误差和零件磨损等因素造成实际臂长与设计臂长的偏差，还有因SCARA机器人的大小臂没有完全重合在一条直线上造成实际零点位置与理论位置的偏差。通过相机和图像识别技术，精确地定位出标定器上两个辅助点的位置，依据SCARA机器人的正反解和两点法标定的方法，以此标定出零点的实际位置和机器人大小臂的实际长度。所提出的SCARA机器人零点标定方法操作简单，精度较高，与一般的零点标定方法相比，该方法不需要依靠昂贵的设备，能满足大部分情况下机器人的工作要求。实验结果表明，经过标定后，机器人的位置误差在0.06 mm以内，大臂的长度误差在0.03 mm以内，小臂的长度误差在0.025 mm以内。     

基于单目视觉的机器人标定方法

为了辨识出机器人模型的准确参数,提出一种利用单目视觉标定机器人的方法.将摄像机安装在机器人或其延长杆上,使其随机器人转轴转动并拍摄固定的平面点靶标,利用基于径向排列约束(Radial-alignment-constraint,RAC)的标定法对摄像机进行标定并求出摄像机光心在世界坐标系中的坐标.利用得到的光心的坐标,即可获得关节轴线在世界坐标系下的轴线方程.建立机器人运动学模型,利用关节轴线方程得到了模型的准确几何参数.试验结果表明,此方法具有较高的精度,且该方法标定过程简单,便于实际应用.     

基于机器人的对接位姿视觉测量系统标定研究

针对传统的相机内参矩阵和相机位置参数标定方法较为繁琐复杂且与相机内参标定互相割裂的痛点,本文设计了一种基于机器人的对接位姿视觉测量系统标定方法,利用采集得到的不同位姿关系下标定板图像以及对应的末端机器人末端执行器位姿数据,解算视觉位姿测量过程中涉及到的不同坐标系间位姿转换关系,一次性完成相机内参标定和相机位置参数标定....     

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。     

基于HALCON的机器人视觉标定

基于HALCON平面标定板,充分考虑机器人末端中心和摄像机镜头径向畸变的影响,设计了一种新的Eye-to-Hand机器人视觉标定方法。该方法不仅标定了摄像机的内外参数,同时也建立了摄像机图像坐标系和机器人世界坐标系的关系。实验证明,该方法具有较高的标定精度和实用性,适用于工业机器人的视觉系统标定。     

一种基于机器视觉的机器人标定方法

机器人标定是离线编程技术实用化的关键技术之一.提出了一种基于机器视觉的机器人标定方法,利用双目视觉测量机器人上的目标点,通过目标点位置的测量撮出机器人的关节轴线,根据相应的运动学模型求出机器人的几何参数,并解决了在测量过程中摄像机视野小的问题.实验结果表明该方法能够实现机器人几何参数的标定,提高了机器人的绝对精度.     

全维视觉机器人距离标定方法

通过分析全维视觉系统的特点,总结出了常用全维视觉系统距离的标定方法,指出了各自的应用范围及优缺点.并针对应用范围最广的插值标定方法存在"单个采样点对标定精度影响较大"的缺点,提出了一种利用人工神经网络进行标定的新方法.实验证明,该距离标定方法不但可以节省标定时间,还可以提高标定精度.     

基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法

针对机器人存在的几何参数误差影响绝对定位精度的问题,提出一种基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法。采用修正的DH(MDH)模型建立了带几何误差的机器人运动学模型,根据工具中心点(TCP)实测点与误差补偿后的理论点应重合的原理,推导出误差辨识模型。为构建约束方程,利用平面和空间圆拟合,实现了测量坐标系到基坐标系的转换。通过仿真确定了可辨识的误差,初步验证了误差检测方法的有效性。搭建了误差检测实验装置,使用Handyprobe光笔测量仪进行了误差检测实验。误差补偿后,检验点组绝对定位误差均值减小81.02%,证明了基于双目视觉测量系统的机器人误差检测方法的有效性和可行性。     

挖掘机器人双目视觉系统标定方法与立体匹配

在挖掘机器人视觉系统实现中,摄像机标定、特征提取、立体匹配是关键环节,而立体匹配又是视觉系统中最复杂、最重要的步骤。首先分析了通用双目立体视觉模型及平行双目立体视觉模型,对挖掘机器人平行双目立体视觉系统测量方法及参数标定进行了研究。结合基于特征的匹配方法,通过对左、右图像角点的提取,实现了基于极线几何约束的特征点匹配。通过对铲斗图像匹配实验,验证了该方法能满足挖掘机器人视觉系统要求。     

工业机器人视觉系统的摄像机标定

摄像机标定是计算机视觉处理技术中的一个重要组成部分,在机器人导航、足球机器人、三维重建等诸多领域有着广泛的应用。介绍了针孔模型的标定方法,以教学用工业机器人为研究对象,利用MATLAB的摄像机标定工具箱进行标定。实验结果表明,该方法能够满足标定精度。     

变电站带电水冲洗机器人的视觉系统标定方法

针对带电水冲洗机器人的目标识别与定位问题,研究设计了一种集成工业相机和激光雷达的带电水冲洗机器人视觉系统;对平面镂空标定板产生的混合像素点误差进行了分析,设计了一种专用栅形标定板,并基于特征点匹配方法实现了工业相机和激光雷达的高精度联合标定。像素级图像融合效果及现场实验结果验证了视觉系统的有效性和可靠性。     

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     

基于灭点标定的立体视觉自由曲面测量

利用基于灭点理论的方法进行系统的非线性标定,采用投射光斑法增加自由曲面的图像特征;提出了一种基于方向和距离约束的分片排列编码方法,对投影光斑进行排列编码。首先分别在左右图像上根据彩色点的位置关系自动确定一个初始匹配点和四个匹配方向,然后对其余点按照分片排列法进行自动排列编码。对石膏像的面部进行了三维测量和重构实验。实验表明,基于方向和距离约束的分片排列编码法,可以准确的进行投影点的编码, 并能够快速、有效地实现彩色图像特征点的全自动匹配。     

无重叠视场视觉测量系统与标定方法

大部件对接场景下，二维视觉测量有着速度快、价格低等特点，是测量与定位的有效方法。将多个相机布置在大部件的对接端，可以同时拍摄到两个对接面的特征，实现快速定位从而引导对接。但由于场景复杂，二维视觉系统会面临着多个相机对视、没有重叠视场的问题，导致难以完成相机之间的参数标定。为了解决这一问题，本文提出一种面向大部件对接场景的无重叠视场视觉测量系统与标定方法。对于对视且视野不重叠的多相机系统，本方法仅需在多相机标定阶段，安装或粘贴二维标定板，多次拍摄后即可完成相机间的位姿标定。相对于其他无重叠视野的二维相机系统标定方法，本方法在保证标定精度的前提下，硬件安装更加灵活，极大地减少了人工作业，标定效率更高。     

机器人三维激光扫描视觉系统标定误差

基于三维激光扫描仪的工业机器人视觉系统应用越来越广泛,而扫描仪与机器人之间位姿关系标定精度对于机器人视觉系统的应用有重要的影响.介绍基于三维激光扫描仪的机器人视觉系统的相关原理,然后在此基础上系统分析机器人视觉系统位置和姿态标定误差对工件扫描结果和根据扫描结果对工件进行定位过程的影响,得出在工件无姿态变化或有姿态变化但机器人扫描姿态不变情况下的机器人工件定位系统中无须进行视觉系统位置标定的结论,并试验验证了理论分析结论的有效性,为解释视觉系统标定误差对扫描结果的影响情况及简化视觉系统标定过程提供了理论依据.     

机器人视觉系统标定问题研究综述

在视觉反馈机器人的控制中,摄像机的标定是一个基本的、重要性的问题.该文首先对摄像机的成像模型进行分析,明确了视觉系统标定的主要任务,然后从离线标定和在线标定两方面阐述了相关的研究思路和方法,为机器人视觉系统的研究提供了参考.     

一种基于手眼视觉的并联机器人标定方法

提出了一种基于手眼视觉的并联机器人标定方法。基于环路增量法,建立了平面2-DOF冗余驱动并联机器人运动学误差与标定模型;设计了一种标定实验靶板,利用相机采集靶板图像并对其进行分割、识别、旋转补偿的处理,获取机构末端目标位置和实际位置的像素误差值;针对机构自身结构的限制,利用边界曲线识别特征角点,提出了一种基于特征角点确定检测点旋转角度的方法,在补偿相机旋转角度的基础上,再利用简化后的相机针孔模型,将像素误差值通过转换得到机构末端执行器的真实位置误差值;最后利用标定模型和通过视觉系统获取的误差值进行运动学标定。经过4次迭代,机构误差减小为原来的1/3,验证了该方法的可行性。同时该方法具有标定过程用时短、数据量小、实验成本低等优点。     

无标定视觉伺服机器人系统研究

介绍了机器人视觉伺服的一般原理,按李雅普诺夫稳定性方法推导出了模型无关的无标定视觉伺服控制律,给出了图像雅可比矩阵的递推公式,并将算法加以改进使系统满足大范围渐近稳定.最后通过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。