基于双目视觉识别的定位和抓取方案分析与研究

双目视觉识别技术在机械手的自动控制领域有着良好的应用前景。为确保双目视觉识别控制的可靠性和精度,对图像目标识别算法的原理及优缺点进行了分析,提出综合运用几何模型法和局部特征法来改进目标定位运算准确性和效率的方案,研究了基于位置法和图像法的机械手定位和抓取控制方法。该研究有利于不同类型控制目标的最优化选择。     

基于双目视觉的机械手识别、定位、抓取系统研究

针对多类堆叠工件分类和提取三维位姿困难的问题,对随机摆放规则物体的机器识别、三维定位和自动抓取等方面进行了研究,采用一种基于MLP分类器的视觉算法实现了工件识别。利用识别结果选取合适的透视可变形模板匹配将堆叠工件与背景分离,结合双目视觉中的立体匹配、深度计算和坐标变换完成了三维位姿估计,通过Halcon和Visual Studio联合编程的方式,进行了工件识别定位抓取实验系统的软件开发,设计了实验平台,对矩形工件和圆柱体对象进行了位姿提取和抓取实验。实验结果表明:该系统具有较好的分类效果和较高的识别定位精度,可以满足机器人对工件的在线抓取需求。     

环形焊缝的双目视觉定位与跟踪研究

为有效解决非标罐体的环形焊缝识别问题,设计了 一种基于被动双目视觉的环形焊缝定位与跟踪系统.首先改善左右相机采集到图像的图像质量,运用基于霍夫变换实现动态提取感兴趣区域(Region of interest,ROI).然后经图像处理去噪,采用基于二值矩阵去除预焊点的方法来去除预焊点对焊缝识别的干扰,运用最小二乘法补全焊...     

基于双目视觉的工件空间定位方法研究

本文基于双目视觉原理,设计实现了一种对特定工件空间定位方法。首先对双目视觉系统进行标定,根据标定结果进行图像矫正,使用基于区域的立体匹配算法求取视差图,结合特征点对应视差值和标定结果对图像进行三维重构,获得工件表面的高度位置信息;根据工件特征,通过拟合获得的工件一组同轴圆的圆心三维坐标,确定工件在摄像机坐标系下的位置和姿态,实现工件的空间定位。     

并联机器人双目主动视觉目标定位的研究

为解决并联机器人"盲"工作状态,提高并联机器人的运动精度,构建了一种对并联机器人工作空间监测的双目主动视觉监测平台,并在双目主动视觉监测平台上给出了一种视觉空间目标定位算法.该算法分别研究了两个摄像机光轴在同-平面和不同平面时的空间目标定位问题.     

双目视觉在移动机器人定位中的应用

为采用双目视觉进行室内移动机器人定位,开发了一种室内移动机器人定位系统。介绍了双目视觉在机器人定位中的原理,采用移动机器人和MicronTracker视觉系统构建了定位实验系统,进行了测距实验,并分析了测距精度,最大误差为8.644mm,在此基础上进行了移动机器人双目视觉定位实验。实验结果表明,双目视觉定位最大偏差为3.635cm,定位精度较高而且系统稳定性好,受环境因素影响小,可满足机器人的定位精度要求。     

基于双目视觉定位的机械臂智能抓取控制研究

随着科技的发展,机械臂开始往更加智能化、自动化的方向发展,单单依靠传统的通过示教器执行单一指令的机械臂已远远不能满足各类复杂的生产和服务。为了让机械臂更加智能化和科技化,通过赋予其双目视觉感知模块和智能控制系统,对机械臂智能抓取控制进行研究。采用HSR-Co605协作机械臂,基于双目视觉相机在ROS系统进行仿真建模、运动规划、障碍物规避等试验;在复杂环境下实现了机器人双目视觉模块自主识别定位物体,同时对周围障碍物进行避障规划,实现机械臂自主运动规划及智能抓取操作。在不同场景下进行了智能抓取试验,并对其试验结果进行了分析,为后续机械臂能更好地适应复杂的工作环境以及产业化发展提供参考。     

遥操作工程机器人双目视觉定位

针对遥操作工程机器人的视觉定位问题,提出一种基于神经网络的双目立体视觉定位方法。利用工程机器人特征点的二维图像坐标和三维世界坐标建立成像系统的神经网络模型,据此在线获取机器人的位置信息。该方法不需要求出摄像机的内外参数,同时无需考虑镜头的畸变和两相机的相对位置关系,而是隐含在神经网络中,这将简化定位计算的复杂性。实验表明,该方法简单有效,定位精度满足工程要求,可为网络环境下遥操作工程机器人的位置反馈控制提供技术参考。     

可见光通信与双目视觉的室内定位

提出一种基于可见光通信与双目视觉测量的高精度室内定位方法,旨在为室内移动机器人提供一种精度高、成本低、不易受干扰的室内定位方案。该方法利用双目视觉传感器对LED光源进行成像测量,利用惯性测量单元传感器记录成像测量的三维姿态角,并通过可见光通信技术获取LED光源的坐标信息,最终计算双目视觉传感器相对于LED光源的三维坐标。根据该方法研制了一款基于可见光通信与成像的定位模块,该模块可以利用单个或两个LED光源进行成像定位。当定位模块采用1280×720分辨率的图像时,在2 m×2 m×3 m室内环境中可实现厘米级移动定位,定位频率大于5 Hz;当利用两个相距60 cm的LED光源进行定位时,在三维方向上的定位误差均小于5 cm,同时能够提供小于1.4°的定向纠正。该方法可以为室内移动机器人提供厘米级定位导航服务。     

转速对混沌振动筛机构的响应分析

在《混沌振动筛机构的研究》[1]一文中,提出了一种欠驱动冗余自由度为1的混沌振动筛机构设计方案,从系统的运动方程式可知,机构的任何一个运动学参数和动力学参数值都会影响到机构的运动状态。重点讨论构件的转速ω1对机构混沌运动的影响。     

基于双目视觉的水下焊缝图像采集与识别

文章根据水下焊缝跟踪的要求,设计了一套双目立体视觉传感器。采用卤钨灯辅助光源加复合滤光系统,较好的去除了弧光、飞溅等干扰,拍摄到较为清晰的焊缝图像。针对水下焊缝图像模糊,对比度低的特点,采用模糊增强的图像处理技术,并对Pal处理算法进行了改进,提高了图像处理的效率,获取了清晰的边缘图像．边缘检测后,对左右焊缝特征点进行扫描,准确地提取了焊缝中心。从而为水下空间缝自动化跟踪打下了基础。     

基于双目视觉的目标定位系统设计

基于双目视觉原理进行目标定位可以得到目标的深度信息。本文对双目视觉关键技术中的摄像机标定和立体匹配进行深入研究,采用改进的平面标定法和基于外极线约束和灰度相关性的立体匹配算法。搭建双目视觉系统实验平台,编制目标定位程序。实验结果验证本文方法的准确性。     

基于SIFT算法的图像目标匹配与定位

针对仅应用SIFT算法无法准确定位的问题提出了一种将SIFT算法、马氏距离和仿射变换相结合的匹配定位方法.利用SIFT算法进行图像初次匹配,同时对初次匹配的特征点进行马氏距离计算,尽可能的剔除误配点,接着结合仿射模型计算出仿射变换的参数,最后根据目标模板的形心和仿射变换参数求出复杂环境中图像目标的形心位置坐标.实验结果表明了该方法在忽略几何畸变的情况下,对目标准确定位具有较强的适应性,能够实现在复杂环境中检测目标,并获取目标的形心坐标.     

基于双目立体视觉的无线柔性坐标测量系统

便携式坐标测量技术是近年来测量领域的研究热点之一。本文以双目立体视觉为基础,实现了一种简便易行的无线柔性坐标测量系统,该系统由两台CCD相机、一台电脑以及贴有标记点的测笔组成。通过手持测笔使其测端接触待测目标点,双CCD相机监控测笔上的标记点并解算出测端的三维坐标,来实现目标点三维坐标的测量。着重针对测笔标记点以及测端的标定这一关键问题,提出了一种简单有效的解决方法。讨论了双目立体相机与被测对象相对位置不变的单站式测量的原理和方法,同时为了克服相机视场的有限性,通过粘贴拼合标记点的方式,实现了相机在多个位置上的拼合测量,增强了系统的实用性。通过标定实验和测量实验对系统进行了验证。     

基于双目视觉的标志点定位系统硬件设计

双目视觉通过模仿人类视觉来获得物体的深度信息,使机器具有从二维图像认知三维环境的能力。针对特定应用场合,建立一种自主设计的反光标志点,通过被动式反射光源发出的光来进行定位。基于双目视觉原理搭建试验平台,分析了系统硬件各组成部分技术特点,通过对系统硬件的特殊设计很好地解决了复杂背景对目标物识别定位的干扰。最后通过距离和角度测量试验,验证系统的精度。     

基于双目视觉的六自由度工业机器人控制系统研究

目前机器人视觉系统正越来越广泛地应用于视觉检测、视觉引导和视觉装配领域。为了使机器人能够快速准确地识别、检测、抓取工作台上的工件,该文设计了一套双目视觉的六自由度工业机器人控制系统。文中以张正友摄像机标定法为理论依据研究双目视觉合成技术,利用MATLAB摄像机标定工具箱分别获取左右摄像机的内外参数;通过建立机器人用户坐标系、摄像机坐标系以及世界坐标系实现了空间坐标转换;由OpenCV图像处理算法获得工件坐标位置,控制系统驱动机器人实现工件抓取。     

一种基于结构光双目视觉的特征匹配算法研究

特征点匹配在图像检索、三维测量、模式识别等技术中起着重要的作用。使用MATLAB软件剪切图像并细化线结构光光线条纹。经理论分析SURF算法优缺点,提出了一种基于SURF算法特征点提取的改进算法。用C语言编写改进后的特征提取算法,通过MATLAB软件实验对比两种算法的特征点提取结果并且编写程序实现后期的特征匹配。实验表明:该算法基本满足双目视觉立体匹配的要求,对于线结构光三维测量技术具有重要的理论意义和实用价值。     

基于运动恢复的双目视觉三维重建系统设计

对基于双目立体视觉的一种三维重建系统进行了改进和扩展。将视差细化处理环节引入现有系统,使原视差及相邻视差的匹配代价拟合为一条二次曲线,并为该曲线重新寻找更加精确的视差。进一步将运动恢复计算环节引入系统,通过估计当前视角的摄像机运动矩阵和以跟踪点和摄像机运动矩阵为参数构造能量函数,对能量函数进行优化来有效缩小误差,恢复出准确的运动矩阵。实验结果表明:新增的视差细化处理环节有效提升了重建点云的精度,使细化前后三维重建结果误差平均减少了16.3%,避免了片状点云现象;新增的运动恢复优化环节,能够精确地恢复摄像机的运动矩阵,优化后三维重建结果平均重投影误差减少了95.5%;重构后不同视角的点云之间不再孤立,重建模型整体拼接自然。