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.     

一种视觉靶标标定与位姿解算方法

视觉靶标是某种编码格式的固定视觉标志物。针对视觉靶标缺乏标定方法的问题,研究了视觉靶标的标定和标定误差评价方法,从而能够高精度地标定视觉靶标在空间中的位姿。基于上述标定方法,进一步地研究视觉靶标外参解算方法,通过递推最小二乘方法,优化误差函数求解。试验结果表明：利用此方法标定和解算视觉靶标的位姿精度高,能够满足工业机器人和移动机器人的位姿求解需求。     

一种多传感器测量系统全局标定方法

针对复杂曲面零件加工中由触发式测头-关节臂激光扫描仪组成的多传感器测量系统,提出了六面体零件作为模板的全局标定方法,建立了基于单位四元数的全局标定数学模型,并用数学形态学方法在单位四元数球上进行聚类分析以确定最优的刚体变换矩阵。仿真和试验结果表明,该方法应用简单、鲁棒性好、精度高,适用于加工现场的在机测量系统标定。     

大视场多像机视频测量系统的全局标定

针对大视场多像机视频测量系统的全局标定,提出并实现了一种基于近景摄影测量技术的高精度像机标定方法.首先,设计一种带有标志点的十字架形标定参考物,十字架正反两个表面粘贴有环形的编码标志点和圆形的非编码标志点.然后,在现场用工业摄影测量系统XJTUDP重建出双面标定十字架的精确结构尺寸数据;将标定十字架在公共视场范围内依次摆出多个姿态,并控制多像机同步拍摄各姿态的图像.最后,为大视场像机选择10参数非线性成像模型,对采集的图像组依次进行标定运算,标定出各像机的内参数和畸变参数,并全局定向出各个像机在统一坐标系下的外方位参数.实验结果表明,该标定方法的重投影误差小于0.05 pixel;利用标定结果测量高精度标准尺长度,相对误差小于1/4 000,可满足大视场多像机视频测量对精度和效率的要求.     

双目立体视觉测量系统的标定

考虑传统的自标定方法虽然无需场景信息即可实现摄像机标定,但是标定精度较低,故本文提出了一种新的大视场双目视觉测量系统自标定方法。该方法无需高精度标定板或者标定物,仅需利用空间中常见的平行线和垂直线建立摄像机参数与特征线间的约束方程,即可实现摄像机的内参数与旋转矩阵标定;同时利用空间中距离已知的3个空间点即可线性标定两摄像机间的平移向量。通过标定实验对本文提出的方法进行了验证。结果表明:该方法标定精度能够达到0.51%,可以较高精度地标定双目测量系统。由于避免了大视场测量系统标定中大型标定物制造困难,以及摄像机自标定过程中算法冗杂,标定精度不高等问题,该方法操作简便,精度较好,适用于大视场双目测量系统的在线标定。     

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。     

通用机器人视觉检测系统的全局校准技术

介绍了基于通用机器人的车身在线柔性视觉检测系统的工作原理和在复杂现场环境下使用激光跟踪仪和测量臂进行全局校准的实用方法。基于测量姿态的全局校准方法利用机械约束将传感器坐标系和靶标坐标系统一起来,实现测量姿态时传感器坐标系与系统基准坐标系的坐标转换。基于机器人运动学模型的全局校准方法利用机器人末端关节位姿可通过正向运动学获知的特点,在现场构建机器人基坐标系,并通过坐标变换获得与机器人运动精度无关的手眼关系,实现了任意姿态时的全局校准。实际测量的结果表明,应用两种校准方法后系统的重复性精度都十分理想,测量装置重复测量标准差和系统重复测量标准差分别为0.07mm和0.13mm,能够满足在线监控白车身加工尺寸变化的精度要求;系统进行坐标测量时的误差分别为±0.2mm和±0.8mm。     

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。     

多光束共焦测量系统有效采样点的标定

建立了多光束共焦测量系统实验装置 ,应用数字图像处理方法解决了测量系统有效采样点的标定问题 ,并给出了测量实例     

三维机器视觉测量系统的标定模型研究

针对单幅二维数字图像计算三维坐标信息的三维机器视觉测量系统,建立了相应的摄像机标定模型和激光三角测距标定模型,为三维机器视觉系统走向实用奠定了基础。     

视觉测量系统的相机校准

提出了一种利用虚拟立体校准模板的有效相机校准技术.通过红外发光二极管按照预定路径在三坐标测量机上移动,构成精确的虚拟立体校准模板.校准过程中考虑了径向畸变和切向畸变.采用二次高斯曲面拟合,精确地提取像点的质心坐标.校准过程包括线性参数估计和基于最大似然估计的非线性校正.首先采用线性方法对部分参数进行初始估计,然后再通过基于最大似然估计的非线性最小化获得所有的参数值.该方法可精确获取图像点坐标和空间点坐标,能够实现快速、有效收敛.实验结果表明,该校准技术能够满足视觉测量系统的要求,也可以满足视觉测量系统对相机参数的特殊要求.     

线结构光视觉系统标定新法及其振动测控应用

激光视觉是一种在工业检测领域应用广泛的测量方式,其标定是视觉检测系统搭建的基础。为此,提出了一种新型线结构光视觉系统标定方法。采用张氏标定法完成相机标定,通过提取标定板上的激光条纹特征,根据三面共线条件进行处理完成结构光平面的标定,并对标准尺寸进行测量以验证标定结果的准确性。接着基于该系统搭建了柔性臂振动测控实验台,并用其对柔性臂振动进行检测,设计了一种非线性控制器抑制柔性臂的振动。实验结果表明,提出的标定方法三维检测精度可达0.1 mm,得以应用在柔性臂的振动检测上,设计的控制器也可在短时间内抑制柔性臂的振动,以此验证了标定方法的检测效果和振动抑制的有效性。     

基于激光三角法货车体积测量系统的标定研究

高速公路"绿色通道"检查中,利用比重法检查违规货品,其中准确获得货车车厢体积是实现该检测方法的前提。为了能准确地测量货车车厢体积,需要对基于激光三角法的货车体积测量系统进行标定。通过对摄像机内外参数和激光面进行标定,就可以完成对货车车厢体积准确的测量。     

视觉测量中点目标的实时全局搜索

对基于嵌入式平台的视觉测量系统进行了改进,将数字信号处理(DSP)中基于双阈值的搜索算法移植至现场可编程门阵列(FPGA),解决了传统的全局搜索与邻域搜索中目标提取准确性与数据更新率之间的矛盾。在嵌入式平台的FPGA中实现了合作目标标记点的像素级算法。在相机图像的传输过程中完成了基于双阈值全局搜索的标记点像素检测、像素区域识别、10级流水运算的质心提取、多标记点并行运算等功能,避免了邻域搜索带来的邻域尺寸设定、系统更新率、合作目标速度之间的矛盾。实验结果表明,应用文中方法后,视觉测量系统在2048×2048分辨率、5标记点的情况下的数据更新率达到186.33frame/s;与改进前的全局搜索和邻域搜索相比,分别提高了33.5倍和2.7倍,使视觉测量系统的应用范围扩展到了高速运动目标测量领域。     

在机测量激光测头位姿的线性标定

针对在机激光扫描测量中激光测头安装位置和姿态引起的测量误差,提出了一种适用于在机激光测量的测头标定方法。构造了在机激光扫描测量原型系统,建立了激光测头随机床运动的测量模型;通过多角度扫描标准球球面拟合球心,给出了一种线性求解测头安装位姿参数的算法,避免了非线性优化求解中的大量计算和不稳定问题。分析了测量过程中机床各个轴的运动误差对测量结果的影响,建立了误差模型,并给出补偿机床系统误差的方法。实验显示,对直径已知的标准球进行测量时,测头在不同摆角测得的标准球直径误差小于0.05 mm,误差补偿后球心位置误差减小了83%。实验结果验证了该标定方法的可行性,以及机床误差对测量精度影响的模型及补偿方法的正确性。     

立体视觉和三维激光系统的联合标定方法

双目立体视觉和三维激光扫描是移动机器人环境探测与建模的常见传感测量方法。为实现两个系统的数据融合应用,必须为二者的测量坐标系建立数学关系,即对其进行传感器之间的位姿联合标定。为此提出了一种基于三维特征点距离匹配的联合标定新方法,设计了一种镂空棋盘格作为标定板。使用双目立体相机提取棋盘格角点三维坐标信息,使用激光测距雷达扫描获取镂空区域中心点三维坐标,最终通过最小化两组特征点的理论与实际测量距离的平方差获取两传感器坐标系之间的旋转矩阵和平移向量。进行的联合标定测量实验结果表明了该方法的准确性和可靠性。     

弹落点坐标测量系统的快速校准方法及精度分析

针对弹落点坐标测量系统的使用环境及精度要求,提出了一种仅对焦距及光轴水平偏角进行现场校准的相机参数快速获取方法。通过分析坐标解算模型,得出线性的校准方程,利用测量区域内两个坐标已知点(靶标),多个视觉传感器可一次完成校准。通过精度分析给出了该方法下最优的靶标摆放位置。该方法具有校准速度快,精度较高,实用和算法性能分析容易等优点,适用于远距离、大范围视觉坐标测量中相机参数的获取,尤其是野外坐标测量。实际应用中, 在1 200 m外对直径400 m靶区进行监测时,该方法可保证区内各点的坐标测量误差均小于0.3 m。     

激光跟踪测量系统角度自动校正装置设计

激光跟踪测量系统是目前最新型的便携式空间大尺寸坐标测量系统,利用激光干涉测长、精密测角及目标跟踪技术,可对任意点的空间位置进行实时跟踪测量。然而,目标反射器接收角度的大小严重影响了激光跟踪测量系统角度测量精度,为解决激光跟踪测量系统在动态测量中因角锥棱镜逆反射器接收角度范围限制而导致无法测量问题,研制开发了一种能使激光跟踪测量系统在动态条件下连续测量的角度自动校正装置。它主要由精密圆形导轨和角度方位自动调节机构组成,能使角锥棱镜在动态测量过程中始终指向激光跟踪测量系统,从而实现在动态条件下的连续工作。最后利用研制角度自动校正装置对激光跟踪测量系统进行了角度误差补偿实验,结果表明该装置使激光跟踪测量系统的水平角测量误差由34.69µm减小到9.71µm,垂直角测量误差由35.43µm减小到10.03µm,从而有效地提高了激光跟踪测量系统的角度测量精度。