轴孔自动视觉装配中孔系工件高精度定位检测算法研究

针对多轴孔配合零件的自动装配问题,利用搭建的视觉装配系统,提出了一种适合多轴孔零件装配的孔系零件图像处理方法。该方法通过设计新颖的特征处理算法,利用检测孔系零件装配孔心的位置来确定孔系工件的位置,提高了零件的快速装配过程和精度,减少了由于装配定位失误而对装配工件造成的表面损害现象,可以用于实际的自动化装配过程。     

基于机器视觉与被动柔顺机构的孔轴精密装配研究

人工装配微小型孔轴类零件,生产效率低,精度和一致性难以保证。为了实现微小型孔轴类零件的自动精密装配,研制了基于机器视觉与被动柔顺机构的装配系统。在装配的非接触阶段,该系统的机器视觉通过精密运动平台的引导进行位置检测与控制;在装配的接触阶段,被动柔顺机构补偿零件位姿偏差来实现精密装配。该系统组成简单、操作容易、效率高、成本低。     

平板类微小型零件的自动化装配

针对MEMS器件中平板类微小型零件轻、小、薄的特点,搭建了基于单目显微视觉的真空吸附式微装配系统。通过研究微小型零件装配过程中的抓取方式、运动控制以及显微视觉定位等关键技术问题,制订了基于示教再现与显微视觉反馈相结合的平板类微小型零件自动化装配总体方案,并利用VC++平台开发了自动化装配程序。经实验验证,该微装配平台不仅可以实现微小型零件的高精度检测定位以及完成不同形状和尺寸的平板类微小型零件精准吸附,而且通过示教再现和视觉伺服相结合的控制方式实现了微小型零件的自动化装配,从而为提高微装配系统的装配精度和装配质量打下了坚实的基础。     

一种微小挠性零件的自动化精密装配系统

为解决具有挠性结构微小零件精密装配的问题,将基于机器视觉的精密测量技术、高分辨率非接触激光位移测量技术等应用到精密装配系统的研制中.设计了用于微小零件夹持的装置,实现了对微小挠性零件拾取、搬运、放置等操作;根据视觉系统测量得到的微小零件与目标位置的偏差,对微小零件水平面内的位置和姿态进行了调整;提出了装配微小零件挠性结构的接触控制方法,该方法通过激光位移传感器非接触测量挠性结构接触变形所引起的微小位移变化,实现了装配过程中垂直方向的精密接触控制;通过在作业机械臂上集成标定模板,实现了装配系统的自动标定.简要介绍了所研制的装配系统组成,并进行了微小挠性零件的装配实验.实验结果表明,微小零件装配的平行度、同轴度误差小于10 μm,挠性结构接触控制偏差为0.6 μm ～0.8 μm,装配精度满足使用要求.     

面向精密微装配的视觉复合定位

基于机器视觉的微小特征定位是精密自动化装配的关键环节,外界干扰和零件本身差异等容易引起视觉引导错误,影响装配成功率,因此提出一种由粗定位与精定位两步组成的复合定位方法。首先通过基于卷积神经网络的目标框检测算法提取感兴趣区域实现粗定位,在此基础上通过轮廓几何特征配准的方式实现零件精定位,算法中还采用自动标注辅助的动态学习机制解决不同批次零件间差异导致定位失败率较高的问题。在自研的装配设备上对该方法进行测试,分析了亮度、离焦和位姿变化对视觉定位算法鲁棒性的影响,并进行了定位精度及小批量装配实验测试。结果表明：本文方法在多种干扰下的装配成功率达到97%,视觉定位的绝对精度与重复精度均优于2μm,装配精度优于10μm,能够满足精密微装配对定位算法精度与稳定性的要求。     

基于单目视觉的起重机智能抓取技术应用研究

将单目视觉技术应用于起重机械物料搬运领域,针对起重机在无人仓储及危险地区吊运物品的特殊工况,提出一种根据单目视觉定位系统来实现智能抓取物料的方法,通过对现有起重机加装单目视觉定位系统,应用运动控制器作为下位机控制电机实现智能抓取功能。     

基于显微机器视觉的微小零件装配系统研究

针对精密微小型机电产品装配中的组成零件尺寸小、普通摄像机的分辨率低的问题,提出了一种基于显微机器视觉而建立的高分辨率CCD摄像机与体式显微镜相结合的显微视觉测量系统。采用MATLAB软件中图像平滑、图像识别、边缘提取以及最小二乘拟合圆等方法,对采集到的待装配微小零件的图像进行分析,研究了微小零件装配系统的组成、待装配微小零件的识别定位以及装配过程。结果表明,所采用的显微视觉测量系统,实现了待装配零件的识别定位,完成了待装配微小零件的自动测量和精密装配。     

微小易损零件的精密装配及接触控制

针对某微小易损零件在装配过程中易损坏的问题,采用有限元仿真对其薄弱部分的装配应力进行了分析.搭建了一套基于机器视觉和激光位移传感器的微装配系统,该系统主要包括1个3自由度机械手,1个3自由度精密视觉系统与测距传感模块和一套专用夹具.采用机器视觉系统实现了目标零件在XY平面内的精确定位.采用激光位移传感器与工控机所组成的闭环系统对目标零件装配过程中Z轴方向上的接触状态进行检测和控制,接触状态检测精度优于2μm.     

大尺寸轴孔类零件热装配轴线的非接触测量

为了保证大尺寸轴孔类零件的热装配质量,基于非合作式激光相位测距技术和曲线拟合技术,提出了一种针对大尺寸轴孔类零件热装配轴线位置测量和重合调整的方法,建立了轴孔类零件装配轴线的测量模型,给出了两装配轴线重合调整理论参数依据,并对轴线测量系统进行了误差分析,最后运用Matlab对利用该测量方法采集的装配轴线的可靠性进行了仿真验证。验证结果表明:利用该测量方法得到的轴线在一定条件下可以作为被测轴孔类零件的理想轴线。     

一种用于微器件装配的系统设计与研制

首先概述了国内外微装配系统的研究现状,在分析微装配系统的特点和功能需求基础上,提出一种基于计算机视觉伺服控制的微装配系统设计方案,详细描述了系统中精密三维微定位工作台、SMA微夹持作业工具以及视觉伺服控制系统等关键技术的解决方案,并以直径为几百微米级的典型微轴孔的装配为目标开展各项关键技术的试验研究.     

基于彩色图像的高速目标单目位姿测量方法

针对风洞分离实验对于视觉测量系统的高精度、大视场、高速的测量要求,提出一种基于单目摄像机的风洞运动目标位姿测量方法。该方法利用单目摄像机进行运动目标位姿信息测量,相比于双目测量方法具有设备简单、视场大的优点。首先提出一种基于靶标特征点相互约束关系的参数优化方法,采用复合式靶标实现摄像机的快速高精度标定;针对目标运动图像处理,提出一种基于图像差叠法和标记点位置估计的图像快速分割与目标定位方法,实现图像特征的快速准确定位;针对单目测量要求及目标运动特性,提出一种基于方向估计标记点布局方式,实现合作标记点的快速识别和提取;最后利用单目视觉原理求解运动目标的位置和姿态信息,通过实验室模拟实验完成了测量系统的精度验证,在1 m×1 m视场范围内,其位移测量精度可达到0.19 mm,俯仰和偏航角测量精度可达到0.18°。     

基于线激光扫描的基准孔检测与定位方法

为了满足尖端制造领域中大部件的数字化钻孔与装配需求,利用线激光扫描仪和工业机械臂提出了基准孔自动检测与 定位系统及方法。 首先,对基准孔三维点云进行孔底点云插值补偿,采用双向梯度约束算法实现了基准孔的粗略边缘特征点提 取;然后,针对提取的边缘特征点,采用基于角度判断的细化算法和基于平面拟合的压缩算法,实现了边缘特征点的精细化提 取;最后,对边缘特征点进行空间圆参数化,得到了孔径和孔距,实现了基准孔的检测与定位。 实验结果表明:该方法对基准孔 的检测精度和定位精度(相对误差)分别为 1. 77% 和 0. 24% ,优于传统方法的 2. 77% 和 0. 46% ,能够满足生产制造中大部件的 数字化钻孔与装配要求。     

发动机缸体视觉图像定位方法研究

针对发动机缸体孔系实现在线自动测量的难题,提出了基于视觉图像的发动机缸体定位方法。通过面阵CCD获取发动机缸体定位销孔图像信息,利用图像处理提取定位销孔中心位置,以此建立每个被测缸体的测量基准。使用环形双峰阈值法与中值滤波对图像进行预处理,有效地解决了定位销孔具有倒角影响图像边缘提取精度的问题。为验证此定位方法的准确性与可行性,分别进行了发动机缸体定位孔直径与位置度重复性测量与发动机缸体上表面孔组直径与位置度重复性测量实验。实验结果表明所提出的视觉定位方法稳定可靠,实现了发动机缸体的快速、精确定位,为实现发动机缸体的在线检测打下了可靠基础。     

改进的单目视觉实时定位与测图方法

针对经典单目实时定位与测图(SLAM)采用卡尔曼滤波(EKF)滤波和FAST特征角点所存在的非线性误差和鲁棒性较差的问题,提出了一种改进的单目视觉实时定位与测图方法。该方法采用相机中心的迭代EKF(IEKF)滤波方法,将特征点在当前相机坐标系下表达,并在线性化展开点附近迭代更新,不断逼近最优位置,从而最小化线性化误差;针对特征点跟踪的鲁棒性、高效性及分布不均的问题,选用具有尺度和旋转不变性,且探测和匹配效率更高的ORB特征作为特征角点,并采用一种由探测到筛选阶段的整体网格化处理方法;另外,采用特征点逆深度参数化方法,避免了因深度信息未知而导致的局部地图初始化错误问题,并采用1点随机抽样一致方法(RANSAC)滤波更新方法剔除错误的特征匹配,保证滤波估计的准确与稳定。实验采用外符合精度对算法进行评价,结果表明:新方法具有更强的鲁棒性,绝对定位精度提升至2.24 m,误差轨迹比提升至1.3%,且满足实时性要求,是一种实用性较强的单目视觉实时定位与测图方法。     

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.     

多目视觉与激光组合导航AGV精确定位技术研究

为进一步提高自动导引车(AGV)的定位精度,提出了一种多目视觉与激光组合导航的精确定位方法。该方法首先提出了一种基于双目视觉实时测量的AGV位姿控制技术,通过多目视觉系统来识别导引线侧的多个圆形标识点完成前瞻预判与精准定姿。采用基于代数距离方差校验的改进型最小二乘拟合椭圆算法来确定各标识中心坐标,结合激光扫描与视觉定位信息,采用无迹卡尔曼滤波算法进行多传感器信息融合,最终实现精确定位。实验结果表明:使用该方法后定位精度明显得到提高,控制曲线更为平滑,定位鲁棒性更好,姿态调整精度可达±0.5°,停车定位精度可达±1 mm。     

一种融合图像和传感信息的自主投篮机器人视觉系统

提出了一种基于计算机视觉与多传感器信息融合的信号处理技术及检测方法，同时将该方法应用到我校参加ABU(亚广联)举行的ROBO—CON竞赛的自主机器人上。系统具有较高的定位精度、快速性及鲁棒性，取得比较好的比赛效果。     

基于单目视觉的GPS辅助相机外参数标定

针对机器人视觉系统外参数标定的问题,提出了基于单目视觉ORB-SLAM的差分GPS辅助相机外参数标定方法。分析了单目视觉ORB-SLAM和GPS(Global Position System)定位数据之间的相似关系,建立了相机外参数标定的非线性最小二乘模型。基于随机采样一致性(RANSAC),通过三点法求得模型的初始解。设计了Levenberg-Marquardt(LM)迭代算法求解出最优解,从而得到了最优的相机相对位置和姿态参数。最后,对提出的方法进行仿真和跑车试验验证。结果表明:在试验半径为50m时,所设计标定方法的姿态标定精度可达0.1°,位置标定精度可达0.2%。该方法标定过程简单实用,不需要外界环境的先验信息和人工干预,具有很高的精度和显著的应用价值。     

基于机器视觉技术的精确定位方法研究及应用

介绍基于机器视觉技术的某反射式多光束引导定位系统的工作原理和误差来源,并针对其误差提出了从硬件和软件两方面减小误差的方法: (1)采用高精度测量仪器校准关键零件位置精度,及采用有限元方法仿真技术获得关键零件的最小形变; (2)采用改进的边缘检测算法,提取精确边,减小因CCD器件本身物理性质带来的误差。通过以上措施,保证了系统精度。     

应用摄像机位姿估计的点云初始配准

基于摄像机位姿估计的数学模型,提出了一种检测摄像机位移前后目标图像特征点的方法,通过求解摄像机发生位移前后的相对位姿矩阵来解决应用视觉图像获得点云的初始配准问题。首先,介绍了摄像机位姿估计模型,包括本质矩阵、旋转矩阵以及平移矩阵;然后,介绍了SURF算子的特征点检测、描述和匹配的方法,在此基础上面向双目视觉和单目结构光系统,分别提出了摄像机位移前后目标图像SURF特征点匹配和深度估计模型;最后,分别进行双目视觉和单目结构光系统点云的获取、位移前后目标图像特征点检测匹配和深度估计实验,应用摄像机位姿估计模型求解旋转矩阵和位移矩阵,并对位移矩阵进行统计分析剔除粗差。实验中采用基于点云空间特征点和基于图像的方法进行对比,点云对应特征点均方误差缩小至12.46mm。实验结果验证了方法的可行性,表明本文的点云初始配准方法能较好地获得点云精确配准初值。