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。     

机械手最优夹持角度动态联合自动化控制方法

自由度的增加与抓取方式的多样化,导致机械手无法达到末端控制器最理想的夹持角度.为改善机械手最优夹持角度控制精度、提高工作效率,提出基于多目机器视觉的机械手最优夹持角度动态联合自动化控制.利用多目视觉系统将三维场景投影在二维平面中,构建相机透视投影模型.为明确像素点与场景点的位置关系,获取相机模型参数,实现相机标定.将目标图像和深度图像像素一一对应,采集夹持目标位置信息,利用均值自适应滑动滤波方法完成信息滤波.结合目标信息,确定夹持空间,设置合理的高斯模型数量,得到平移旋转分量,计算最优夹持角度.根据末端控制器结构,引入比例、积分、微分控制环节,获取机械手扶持牵引力计算公式,实现动态联合控制.仿真实验表明,该方法可获取准确夹持角度,实现对机械手夹持过程的平稳控制.     

通过不变矩和BP神经网络进行挖掘机铲斗位置识别

针对远程实时识别挖掘机图像这一问题,研究了基于不变矩及BP神经网络的识别分类方法。首先,获取挖掘机铲斗的原始图像,然后对其进行处理得到二值化图像。以提取出的七个不变矩特征作为样本,输入三层BP神经网络。通过训练,对不同位置的铲斗图像进行识别分类,判断出挖掘机的工作状态。实验表明:该方法识别率较高,提取到的铲斗目标信息及姿态图像信息,对后续的视觉伺服控制研究有一定帮助。     

无标定摄像机手眼系统平移下的目标深度估计

在基于图像的视觉伺服手眼系统中,往往需要通过估计获得目标的深度信息.为此,提出了通过控制装有摄像机的机械手进行纯平移运动,从获取图像序列特征点的变化来估计目标深度的新方法.首先利用四次纯平移运动,离线计算手眼关系的旋转矩阵;在线阶段,利用该旋转矩阵将机械手平移转换为摄像机平移,再结合平移前后图像极点不变的特性,实现目标深度实时估计.与以往方法不同,新方法无需进行摄像机参数标定,并对图像匹配噪声和手眼系统运动误差具有一定的鲁棒性.     

基于仿复眼视觉成像的目标信息获取方法

目标信息获取是视觉测量的关键技术,提出了一种基于仿复眼视觉成像的目标三维信息获取方法.该方法根据复眼视觉成像原理,采用单摄像机和平面微透镜阵列进行成像,建立目标点和成像点之间的对应几何关系,利用归一化互相关窗口匹配算法,获得目标的深度信息,从而计算出其三维坐标信息,通过试验验证了该方法的可行性和正确性.     

基于双PSD的机械手运动轨迹跟踪测量装置

未来复杂的服役环境要求自动化设备空间机械手必须具备精确的末端定位和空间姿态控制,而机械手装配间隙、承载变形等原因导致其末端执行器的位置与理论计算存在偏差,因此,对机械手的运动轨迹跟踪测量成为亟待解决的难题。结合光敏位置探测器的特点和双目视觉测量原理,研发了一种基于双PSD的非接触式三维测量装置,可对空间运动目标点光源的轨迹进行跟踪测量,并将其应用在加工中心机械手的角位移和轴向位移测试中。PSD测量装置通过强力磁性表座固定在机械手下方的平台上,作为被测目标的光源安装在被测量机械手的手臂上,光源通过工业镜头投射在两个PSD的二维感应屏上形成光斑,两个PSD在光斑的激发下各自输出相应的电压值,经过信号处理器后转换为与二维坐标值以1 mm/V关系对应的电压值,计算机通过电压采集卡将相应电压信号采集保存,由两组二维坐标值反算出被测光源中心的三维坐标值,并实时转变成机械手的角位移和轴向位移。所做工作是对复杂机构上点目标的运动轨迹实时在线测量、机器人末端执行器的空间位置及姿态的快速测量难题解决方案的一种探索。     

基于射影几何的目标点三维坐标值测量

针对机械手抓取的目标物其空间位置难以定位的现状提出如下方法：在由双摄像机采集到的两幅图像中利用模板匹配找到目标物,测定其中心点的图像坐标,将其坐标值代入摄像机的成像模型中进而算出该点的三维坐标值。该方法具有精度高、适用性强的特点。实验结果表明,用该方法确定的目标物位置能够达到机械手抓取所需的精度要求。     

NAO的单目视觉空间目标定位方法研究

为了实现单摄像头工作的双足机器人NAO的视觉定位,采用单目视觉技术,建立一个空间点定位模型。根据摄像机的小孔透视模型,将图像中的二维坐标通过几何关系映射为机器人坐标系中的三维坐标,实现NAO基于单目视觉技术对空间目标定位。进行了定位实验,实验结果误差在允许范围之内,验证了该定位方法的实际可行性。     

机械手姿态识别的立体视觉匹配

为了提高机械手姿态识别的精度,提出了区域边缘线段立体匹配算法。该算法利用图像中包含边缘线段区域的颜色特性和边缘线段的几何特征进行线段匹配,其中,区域的颜色特征包括边缘线段的左右颜色和梯度方向,边缘线段的几何特征包括长度、方向和角度。由于充分利用了图像提供的颜色信息,特别是颜色梯度方向信息,使得边缘线段的匹配不仅依靠其自身的几何特征(如长度,方向和位置),而且依靠直线段所在图像区域的所有信息。因此,匹配的判据可以做得更准确。使用该算法进行机械手姿态识别实验,结果验证了该算法能够在复杂背景下识别机械手的姿态,识别精度高,其相对误差达到1.7%,该结果满足机械手在姿态识别中的精度要求。     

变电站巡检机器人视觉精确定位算法研究

该文研究了变电站环境下基于可见光单目视觉的变电站智能巡检机器人云台二次对准问题。该方法采用一幅预先采集的参考图像定义机器人的期望位置和摄像机云台期望方向,利用尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法实现当前图像与参考图像之间的匹配以获取视觉反馈信息,采用RANSAC算法求解当前图像与参考图像间的仿射变换。并通过创建云台控制信号和图像特征空间之间的雅克比矩阵映射关系,结合图像多尺度变换实现云台精确二次对准。在变电站户外环境下的实验结果证实了该方法的有效性。     

转子轴花键的铣削

介绍了利用大径定心的花键轴花键的实用加工方法。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.     

基于B/S结构在线监控研究应用

简述了DCOM、ActiveX等组件模型,结合ASP技术在Internet/Intranet环境下实现了基于Browser/Server结构锅炉在线监控.该系统在DCOM技术基础上通过ADO编程实现数据传输和访问,结合ASP和ActiveX控件技术实现动态发布和在线监测.     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。     

基于PKI技术的PMI的研究与实现

身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。     

单片机应用系统研究——轮式移动机器人控制系统设计与研究

机器人的移动方式有很多种,但大致就分为两种:车轮式和足步式两种.本文从轮式移动机器人(WMR)的体系结构出发,重点设计了机器人移动控制系统的硬件、软件平台.首先,通过对非完整轮式移动结构和直流伺服电机模型的分析,建立了移动机器人的控制系统模型.其次,设计了基于AVR微控制器(AT90S8515)的移动控制系统,其中主要包括PWM功率驱动、测速单元和串行通讯模块等;对机器人速度、位置控制采用模糊PID算法,较好地克服了移动机器人模型的不确定性、转速位置控制要求的多变和环境改变等因素的影响.程序使用ICCAVR C语言编写,在AVR SUDIO调试软件中用ICE200仿真.