基于PLC的工件表面检测与分拣控制系统设计

本文主要介绍了由视觉传感器、传送带及机械手构成的分拣系统和可编程序控制器与位置控制单元构成的控制系统,实现对工件表面的检测及对次品工件的剔除操作。视觉传感器实施工件检测,配置位置控制单元的参数实现机械手各轴的精确定位,运用脉冲指令控制传送带的运动节拍,调用移位寄存器指令实现检测与剔除信号的衔接,编写梯形图控制程序,实现了机械手对次品的抓取及剔除操作。经过实践证明,该控制系统结构简单,编程简便,性价比高,具有应用价值。     

Delta机器人传送带控制系统研究

本文针对制造业中人工分拣产品效率低下、错误率和成本较高的问题,将工业机器人应用于产品分拣。设计了Delta视觉机器人在工业生产中整体的控制流程,由视觉部分捕获传送带上的产品,经过一系列分析处理后移动机械手,实现对产品的抓取。为更准确抓取产品,重点提出了一种针对Delta视觉机器人传送带标定的方法。准备好两个标定物.然后按照下述步骤完成标定:第一步,使机械手末端与第一个标定物重合,第二步,移动传送带一段距离后使机械手重合同一点,第三步保持传送带不动移动机械手,使机械手与第二个标定物重合,从而完成标定。     

基于机器视觉引导技术在工业机器人抓取系统研究与设计

本文以ABB-IRB120型机器人和NI VISION视觉开发工件准确识别以及精准抓取,是衡量在生产线上工业机器人重复精度重要指标,也是一项十分重要的应用。目前,绝大多数工业机器人控制采用的是离线编程方式,优点是操作简单,入门槛低,缺点是环境适应能力差,编程方式单一。当工作环境或目标对象发生变化,机器人不能有效的适应这些变化,从而不能对工件进行准确识别以及精准抓取。为了解决这个问题,本文采用NI VISION视觉开发软件,在C#环境中,利用视觉软件对图像处理算法进行二次开发,通过CCD相机对传送带上物料工件进行图像采集、图像预处理、模板构建、模板匹配、姿态定位等5大步骤,对物料工件进行自动识别,有效地改变机械手的抓取动态,引导工业机器人准确抓取。     

采用显著区域匹配的图像拼接算法

将视觉关注模型和均值无缝克隆(MVSC)算法相结合,提出了一种采用显著区域匹配的图像拼接算法。新算法通过改进视觉关注模型提取显著区域,同时利用区域匹配技术实现重叠显著区域的匹配,结合MVSC具有良好的图像融合特性,对图像拼接进行了研究。实验结果表明,该算法不仅可以自动准确地提取显著区域,而且提高了图像匹配的精确度,改善了图像拼接的质量。     

二维非规则碎片匹配的算法

提出了一种基于曲率相似性的二维碎片轮廓匹配算法。该算法根据碎片轮廓上各点的曲率值来确定轮廓上的特征点,按照特征点对轮廓进行分段,将二维碎片的匹配简化为特征段的相似性度量与可匹配性验证。对可匹配的轮廓段进行欧氏变换以拼合两个轮廓曲线,自动地检测在当前变换下两个轮廓是否有重叠情况存在。没有重叠的两个轮廓组合起来更新为一个新的轮廓,进行再匹配直至重建过程完成。实例表明,算法是有效、稳定的。     

一种基于视觉和CMM的智能检测方法的研究

从多传感器信息融合的原理出发,提出了一种基于＂两步定位＂的工件智能检测方法.第1步利用视觉转动惯量法对任意放置在CMM工作台上的工件状态进行定位和定向;第2步利用测量离散点和其在模型上投影点之间的关系,采用伪逆算法原理,通过伪矩阵构造和点匹配两个过程的反复迭代,求取工件坐标系和设计（CAD）坐标系之间准确的转换关系.该算法具有快速性和鲁棒性.     

基于立体视觉的机械手未知平面内曲线跟踪

为了提高机械手应用的灵活性,增强机械手对动态环境的适应能力,降低机械手对工件位置的依赖性,采用立体视觉技术对未知平面的法线方向进行估计,根据工程应用中对末端执行器的速度以及位姿的实际要求,采用PID控制策略控制机械手末端执行器与工件之间的相对位姿.进行了仿真实验以验证所提方法的有效性,结果表明:该方法能够实现末端执行器和工件之间相对位姿的动态控制.     

基于凹点匹配的重叠图像分割算法

针对图像处理中多个颗粒重叠的问题,提出了1种利用重叠区域边界寻找凹点来分割重叠图像的算法。算法利用Canny边缘检测获得重叠区域的边界轮廓,对于边缘检测所得边界存在断裂的情况,首先进行连续边界轮廓的恢复;然后在获得的连续边界轮廓上寻找凹点,将相邻的凹点视为1个凹点群,取其中凹陷最显著的点作为待匹配凹点,并赋以一定的权值;再根据凹点匹配条件对待匹配凹点进行匹配,将成功匹配的凹点对作为分割点对。对多幅模拟图像和PTA晶体图像的分割结果表明,算法不仅适用于颗粒形状规则、大小差异较小颗粒的重叠情况,对于狭长颗粒和大小差异明显颗粒的重叠情况也有良好的分割效果。     

在线产品智能搬运机械手系统视觉识别技术

针对采用机械手从传送带上抓取位置不固定的产品并将产品按照固定位姿放置而需要复杂的视觉图像处理且成本较高的问题,提出了一种基于辅助定位机构的视觉识别技术。该技术首先以苹果手机为具体研究对象,在非极端光照条件下采集了不同光照下11组44张手机图像,并进行了预处理;然后根据各图像直方图的灰度分布特征,通过研究各图像中灰度值出现次数最多的灰度值和所有像素的灰度值均值的变化情况,确定了分段线性阈值分割准则;最后,采用面积特征找到合适的目标,再采用目标的位置特征对图像进行位姿识别,并给出了识别算法。以普通视频聊天摄像头为实验设备进行了算法适应性验证,实验结果表明,在非极端光照且光源环境基本稳定的情况下,该技术能够稳定可靠地实现手机位姿识别。该识别技术相对于多自由度机械手+摄像机的识别技术在成本上至少降低50%以上,可广泛应用于类手机形状产品的生产线上。     

智能获取装箱管状工件抓取位置的研究

机械手智能抓取工件时,工件抓取位置的获取是基于机器视觉精确装配的重点。针 对环境较复杂的装箱管状工件的装配抓取环节,建立合理的机器视觉系统,利用正向照明系统对 工件表面产生的反光直光条特征,提出了一种Gaussian 拟合与Hough 变换相结合的拟合算法。首 先利用Gaussian 拟合提取各光条法向上的中心坐标,然后将获取的坐标点集运用Hough 变换进行 拟合,最后根据获取的各光条中心线计算各工件的抓取位置。实验结果表明该方法能同时实现多 条光条直线的拟合,又能抑制干扰点或噪声的影响,有效实现装箱工件抓取位置的智能获取。     

混合摄像机视觉伺服机器人研究与应用

针对单目视觉机器人工件抓取与放置精度不高的问题,提出了基于位置的混合摄像机视觉伺服系统,采用Eye-in-hand和Eye-to-hand摄像机结合的模式,建立混合摄像机视觉机器人系统以实现工件的精确放置.Eye-in-hand摄像机实现对工件的定位和抓取,Eye-to-hand摄像机用于确定机械手爪中心轴线与工件中线的偏差,确保工件精确放置在期望位置.实验结果表明:该混合摄像机视觉伺服机器人系统能将工件准确放置在期望位置.     

面向流水线结构的并行匹配算法

本文提出一种面向流水线计算机的立体视觉并行匹配算法,使立体视觉算法所需的低层视觉信息处理和特征匹配都能在具有高速视频总线的流水线计算机中完成,这样既简化了视觉系统的结构,又大大提高了处理速度.匹配中应用了排序、方向和幅度约束作为相似性判断,并根据匹配点邻域中的视差梯度,利用松弛迭代法提高匹配的可靠性.算法已在PIPE流水线计算机上实现,256×256图像的立体视觉算法可在10秒内完成.     

立体视觉匹配技术

立体视觉匹配技术是计算机视觉领域中最为关键的研究分支。根据匹配基元的不同,立体视觉匹配算法分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。其中,相位匹配是近二十年才逐步发展起来的一类匹配算法。以往关于立体匹配算法的综述文章对相位匹配这类新型算法几乎没有系统的阐述,而且很少从算法设计的角度分析和比较现有的立体视觉匹配技术。该文将算法设计过程分成三个步骤,在各个步骤中采用由个性至共性的分析手段,对三类立体视觉匹配算法进行了详细的评述,包括它们的理论依据、基本特性和改进策略的分析和比较,表明各类匹配算法的设计具有自身的发展特性。另一方面,“不适定”视觉问题普遍存在于各类匹配算法中,因此它们对算法设计的优化又存在着许多共性。文章通过由点至面的分析过程,旨在为算法设计者从综合思考的角度去优化算法提供技术借鉴,包括匹配基元自身缺陷的克服和普遍存在的不适定视觉问题的解决。此外,算法的完善和更佳算法模型的推出还依赖于科学的算法评价手段,文中根据不同用途对算法评价方法进行了分类,使算法性能的评估有了科学的指导方法。     

自适应窗口的时间规整立体匹配算法

针对立体视觉中图像对应点的误匹配问题,以时间规整算法(DTW)为基础,提出了自适应窗口的立体匹配算法．根据外极线的约束,在自适应窗口内采用灰度相关技术得到长度不相等的两个灰度段作为相容的匹配序列;利用动态规划法及连续性约束寻找一条最佳的匹配路径．根据回溯得到的匹配路径及其坐标值得到高密度视差图．实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和良好的匹配效果．     

基于ASIFT的低重叠度图像拼接研究

为了解决在图像重叠度过低时,采用常用的SIFT图像匹配算法,造成图像拼接困难的问题,提出了一种基于ASIFT的低重叠度图像拼接方法.ASIFT图像匹配算法相较于SIFT图像匹配算法,在低重叠度条件下,能够检测出更丰富的匹配点,且具有更高的匹配精度.根据这一特性,该方法采用ASIFT图像匹配算法进行特征点检测与匹配,然后利用其结果进行图像拼接.实验结果表明,这种方法在图像重叠度很低的情况下,也能够取得良好的拼接结果.     

一种新的图象特征抽取方法

本文提出了一种新的特征抽取方法。它可对任意形状的工件进行准确描述，并具有计算速度快、特征抽取结果简单的特点。用此算法做成的视觉系统，能识别任意放置的甚至有遮挡或重叠的二维工件，是一种较好满足工业生产线上实时性要求的算法。     

一种基于分块匹配的SIFT算法

SIFT算法在图像处理领域具有独特的优势,但是经过不断发展,SIFT算法在特征匹配过程中仍然具有数据处理量大、计算速度慢的问题.基于这些问题,提出了一种基于分块匹配的新型SIFT匹配算法,它通过剔除非重叠区域来降低特征提取和匹配的时间损耗.对于图像的刚性变换,算法的核心在于图像块的切分和重叠区域的计算,首先选取少量的种子点来估算两幅图像的相关变换矩阵;然后将原始图像切分为几块,通过变换矩阵找出在匹配图中的相关块;再检测所有的匹配块上的特征点;最后结合RANSAC算法去除伪匹配点对,来提高匹配的准确率.实验结果表明:与标准SIFT算法相比,基于分块匹配的SIFT算法在实时性和鲁棒性方面得到了进一步的提升,在实际图像匹配中具有一定的应用价值.     

一种消除伪匹配的图像拼接算法

在图像拼接中进行图像配准,模板特征选取与大小选取在很大程度上影响图像配准的准确度和速度.当相邻两幅图像重叠区域缺乏显著特征,或者存在多个特征相似的部分,就会发生伪匹配而导致拼接失败.该文对图像拼接的伪匹配情况进行分析,提出一种消除伪匹配的图像自适应拼接算法,该算法在匹配上具有更高的相似性特征判别的可靠性,在自动图像拼接中体现出很强的实用性,可以实现重叠图像的正确、平滑的无缝拼接.实际运用结果表明,该方法简单易行.     

一种新的图书特征抽取方法

本文提出了一种新的特征抽取方法。它可对任意形状的工件进行准确描述，并具有计算速度快，特征抽取结果简单的特点，用此算法做成的视觉系统，能识别任意放置的甚至有遮挡或重叠的二维工件，是一种较好满足工业生产线上实时性要求的算法。     

一种基于成像光路的图像匹配技术

图像匹配是计算机视觉领域的一个关键技术。针对图像匹配过程中特征提取运算量大、速度慢、匹配精度低的问题,提出一种基于成像光路的图像匹配技术。建立一种基于双目视觉的摄像机模型,根据该摄像机模型的成像光路确定摄像机视场交汇的几何模型,由几何关系估算出两幅图像中可能存在图像重叠的最大区域,再采用传统的特征匹配算法在该区域内实现图像的特征匹配。实验结果表明,相较于在整幅图像中提取特征点进行匹配,该方法能有效地提高匹配的速度,降低误匹配的发生几率。