基于视觉伺服的自主微装配方法

研究基于视觉伺服的自主微装配方法,为实现深度信息估计,提出一种基于马尔可夫随机场的散焦特征参数模型,将散焦特征深度信息的估计转化为能量函数的优化问题,采用Broyden 图像雅可比矩阵实现视觉伺服控制。通过微夹钳自动定位与夹取实验,验证了该方法的有效性。     

视觉反馈的微装配自动调焦系统

基于视觉反馈的微装配自动调焦系统由可调焦光学显微镜、CCD、图像采集卡、步进电机和齿轮减速传动机构等组成.它采用粗精组合式调焦算法,即使用Variance调焦函数结合优化爬山法进行粗调来确定聚焦目标区域,并应用梯度平方函数进行精调;最后用最小二乘法拟合得到焦平面位置.实验证明,该自动词焦方法具有响应速度快、精度高等特性,满足了微装配调焦对精度的要求.     

用于微器件装配的微操作系统

微器件装配技术是微机械的关键技术之一,本文从微 器件装配系统的特性和功能出发,提出了一套用于微装配的微操作系统设计方案,并对系统 各个组成部分进行分析,介绍了系统实现的方法．     

基于无标定显微视觉伺服的零件微装配

为完成微小零件的装配操作,获得高效的微装配性能和避免复杂的摄像机标定工作,提出了基于BROYDEN方法的图像雅可比矩阵在线辨识模型．为了实现在线辨识快速收敛的目的,应用切比雪夫多项式构成了待辨识的图像雅可比矩阵的成本函数来逼近最优值．采用辨识的图像雅可比矩阵,设计了PD控制器,该控制器满足了系统的快速性和平滑性控制要求．在显微视觉环境下,完成了不同倍率物镜下微操作机械手自动定位与夹取三维微小零件的视觉伺服任务．实验结果表明,所提方法具有较好的鲁棒性和满意的执行效果,达到了系统应用要求．     

基于散焦图像特征的微装配机器人深度运动显微视觉伺服

为了描述微操作手深度运动,采用灰度方差聚焦评价算子计算机械手散焦图像特征．散焦特征曲线理论上为单峰分布,峰值点对应显微光学焦平面深度位置．实际提取的散焦特征含有大量随机噪声,利用非线性跟踪微分器抑制噪声实现对机械手散焦图像特征及其微分信号的无颤振光滑逼近．依据散焦微分信号设计粗—精两级自寻优视觉控制器,完成微操作手对装配平面深度的精确定位．微装配深度运动实验验证了本文方法的有效性,机械手深度伺服误差为75 μm．     

毫米器件半自动微装配系统研制

微靶是惯性约束聚变研究中的一个关键器件,针对该器件研制了一种半自动微装配系统,该系统可以对由两半腔(直径约800～1000μm,长1 mm左右)和微球(直径200～500μm)组成的微器件进行半自动装配。详细介绍了该系统的结构与组成及其所采用的关键技术与解决方案,分析了装配过程显微在线检测系统误差影响因素,并建立了测量误差数学模型。装配实验表明:该系统的装配精度≤10μm。     

宏微结合的多机械手微装配机器人系统

为解决复杂组件装配中存在的并行操作、空间操作和多操作对象的难题,研制了一套基于显微视觉伺服的多机械手微装配机器人系统.该系统有6个机械手,每个机械手都由宏动模块、微动模块和末端夹持器组成.分别针对5种不同结构类型的零件,设计了5种异形零件夹持器.通过给镜头配置高精度的位移平台,实现了在30 mm×30 mm×30 mm的大操作空间内2μm精度的在线检测,可实现±9μm的装配精度.通过显微视觉反馈和力觉反馈相结合的策略,设计了过盈配合件的装配方法.使用该微装配机器人开展了微装配实验,实验结果表明该微装配机器人系统是可行的,基本能实现既定的装配要求.     

基于机器视觉的机械手装配系统设计

为了解决工业生产过程中料板的自动装配问题,提出了一种基于机器视觉的机械手定位装配检测系统,建立了实验平台。系统通过工业相机对料盘进行图像采集,将所采集的信息传送给工控机,借助图像处理程序,采用图像预处理实现了对图像的降噪,结合BLOB分析对图像特征进行了提取,获得了料盘上装配孔的位置信息,通过控制机械手动作,移动到装配位置,旋转相应角度,实现料板的自动定位装配。实验结果表明,该系统装配准确度高,误差小,满足了工业上的要求。     

微装配机器人的控制软件设计

针对亚毫米级微型零件的装配精度和效率偏低的问题,构建了21自由度微装配机器人控制系统。首先简要介绍了其控制系统的硬件组成。接着将系统控制软件分解成相应的功能模块,并由这些软件模块组成二个控制阶段,以完成整个微装配过程。提出了一种通用的基于.NET框架的＂四层架构＂设计模式,简化了各软件模块的编写工作,重点讨论了各层的功能及实现细节。最后,成功地应用了所提出的设计方案构建了微装配系统,结果表明该控制系统极大的改善了装配精度和装配效率,能够满足微装配作业的要求。     

微装配中零部件搜索方法

针对如何快速且准确地在微装配的显微视野中寻找到目标零部件,并获取目标零部件的全局视觉信息的问题,提出了一种基于显微视觉倍率切换的微装配零部件搜索机制.详细分析了如何确定自动搜索步长;论述了自动搜索策略的原理与过程:通过自动扫描目标平面,以准确识别出目标平面内的微零部件,有效地克服了大范围微装配中显微视觉范围远小于操作域的局限性,保证了微装配零部件目标始终呈现在不同显微倍率视野中,为微装配机器人的进一步操作奠定了视觉基础.实验结果表明:提出的搜索方法搜索成功率达到了95％,平均搜索时间为28 s.     

机器人足球视觉系统的软件研究

小型机器人足球比赛中,由于所采用的机器人尺寸小,动作快,因此,视觉软件系统需要准确快速地处理图像数据并将结果提供给决策系统。本文利用图像处理和统计信号处理的技术,在视觉软件系统中实现了机器人和球的检测、识别、跟踪和预测功能,并对该软件系统的设计作了详细的介绍。实验结果表明,系统运行稳定,其速度可达到40帧／s,时间延迟为0．025s。     

基于Linux 的嵌入式视觉系统

结合当前嵌入式产品的发展方向,提出了一种基于ARM9和Linux的嵌入式视觉系统,阐述了其硬件架构与软件组成,通过配置和加载各种设备驱动程序,利用V4L接口函数实现图像采集与显示。设计的嵌入式视觉系统体积小,成本低,可移植性强,通过实验波形和数据验证了其具有良好的图像采集和显示性能。     

IVS201SH视野检查系统控制软件实现

VS201SH视野检查系统的软件控制基于Windows平台和VC6．0开发环境,使用了对象建模方法和消息、多线程机制。系统通过人性化的操作界面,实NT高可靠性,强扩展性的医疗视野控制检查功能。该系统实NT盲点、青光眼、黄斑、低视力、区域、阈值等视野检查功能。     

基于DSP 的双目视觉系统

介绍了一种利用CMOS传感器、高速可读写存储器SDRAM、存储器FLASH,基于高速数字信号处理器Blackfin533 DSP和CPLD的双目图像采集、处理系统。系统完成了双目图像的采集、存储以及双目图像匹配处理。详细描述了系统的总体结构、部分硬件设计,并提出了一种改进的Census算法。     

基于GPU的车载全景视觉系统

针对大、中型车辆在行驶、泊车过程中存在的视觉盲区以及多路视频全景拼接难以实时等工程化问题,本文设计出一种基于FPGA和GPU平台的多路相机安全驾驶辅助系统.FPGA实现图像数据采集、参数传递等预处理,在GPU上实现拼接算法的并行加速.在算法上优化实现多相机自动化标定,生成融合参数表以获取精确的融合配准关系.实验结果表明...     

基于FPGA的双目立体视觉系统

立体视觉的目的之一就是为了获得周围场景的3维信息,其关键在于匹配算法。然而即便是使用目前先进的通用处理器,其计算致密视差图所需的时间仍无法满足高速自主导航的需求。为了解决这个问题,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的双目立体视觉系统的设计方案,同时介绍了系统的硬件结构,并在讨论区域匹配的快速算法的基础上,提出了基于FPGA的像素序列和并行窗口算法框架,用以实现零均值像素灰度差平方和(ZSSD)的匹配算法。该算法是先将视频信号经解码芯片生成场景立体图像对,并由FPGA来完成立体图像对的几何校正和ZSSD匹配算法,然后将获得的致密视差图通过PC I总线发送至上位机。实践表明,该算法效果好、速度快,不仅具有较强的鲁棒性,并且硬件系统性能稳定、可靠。此外,该方案还适用于像素灰度差的绝对值和(SAD)和像素灰度差的平方和(SSD)等多种传统区域匹配算法的快速实现和实时处理。     

Gender Recognition Based on Computer Vision System

Detecting human gender from complex background, illumination variations and objects under computer vision system is very difficult but important for an adaptive information service. In this paper, a preliminary design and some experimental results of gender recognition will be presented from the walking movement that utilizes the gait-energy image (GEI) with denoised energy image (DEI) pre-processing as a machine learning support vector machine (SVM) classifier to train and extract its characteristics. The results show that the proposed method can adopt some characteristic values and the accuracy can reach up to 100% gender recognition rate under combining the horizontal added vertical feature and using a normal image size and test data when people are walking at a fixed angle. Meanwhile, it will be able to achieve over 80% rate within some allowed fault-tolerant angle range.