线结构光视觉传感器二维机器人焊缝跟踪系统

提出了一种基于线结构光视觉传感器示教及纠偏的二维机器人焊缝跟踪方法。利用简单快速的系统标定,视觉传感器分别对焊缝上示教特征点和实际特征点坐标进行测量记录,同时采用模板匹配进行图像处理,测出它们之间的偏差,ABB机器人根据得到的偏差实时调整焊枪位置,从而实现自动跟踪。利用线结构光视觉传感器和ABB机器人设计了实验系统,对所提的方法进行了验证。     

基于神经网络的双目视觉摄像机标定方法的研究

摄像机标定是精密视觉测量的基础，传统的双目标定位需要建立复杂的数学模型。神经网络可以有效地处理非线性映射问题，本文介绍了一种BP神经网络，可以很好地描述双目视觉中三维空间特征点坐标和2个摄像机对应像点间的非线性关系，并且为了提高网络的学习能力引入了动态因子。将神经网络标定方法与传统的常用标定方法比较，实验结果表明，基于神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

基于立体视觉标定方法的改进研究

摄像机标定是立体视觉研究与非接触测量的重要组成部分,是精密视觉测量的基础,传统的标定需要建立复杂的数学模型,从而描述双目视觉中三维空间物点坐标和两个摄像机像面像点坐标间的非线性关系。而神经网络可以有效地处理非线性映射问题。本文介绍一种改进的RBF神经网络,并对该网络标定法与传统标定方法及BP网络标定法的标定结果进行比较。实验结果表明:基于改进RBF神经网络的双目视觉标定方法能获得较高的标定精度。     

基于双目视觉的医疗机器人摆位系统测量方法

为了实现精确放疗过程中精确定位和肿瘤位置的精确测量,建立了基于双目视觉的医疗机器人摆位测量系统,并对系统所采用的摄像机标定方法、标记点识别及其三维坐标计算、摆位系统的位置验证等算法进行研究。建立基于双目视觉的医疗机器人摆位测量系统;提出了一种对摄像机采用基于平面棋盘格和立体标定模板相结合的摄像机标定新方法;采用Roberts梯度算子对图像分割的方法,识别标记点中心并计算其三维坐标;通过比较基于双目视觉计算和三维坐标测量仪器测量的各个标记点三维坐标的摆位误差,实现放疗过程中位置验证和精确摆位。实验结果表明:摄像机的标定精度为36.5×10-3 mm和各个标记点的三维坐标平均偏差为δX=0.573mm、δY=0.495mm、δZ=0.430mm,测量方法可获得较高的标定精度和摆位精度,能满足精确放疗对高精度摆位系统的临床需求。     

激光视觉传感器的机器人焊缝高精度跟踪系统

以提升焊接机器人焊接精度为目的，设计激光视觉传感器的机器人焊缝高精度跟踪系统。由工业相机和激光传感器、焊接机器人等组成系统硬件架构，获取焊缝激光光源后，将其传输至激光图像传感层。采用激光图像传感器对焊缝激光光源图像进行物理滤波处理，使用工业相机拍摄焊缝激光图像。提取焊缝激光图像特征，依据其特征点位置对焊接机器人进行手眼标定，获取焊接机器人校正向量并将该向量输入到机器人运动控制层内的焊缝跟踪程序内，利用该程序不断修正焊接机器人跟踪行为并向接口电路电机驱动器发送控制跟踪命令，实现机器人焊缝高精度跟踪。实验结果表明：该系统具备良好的启动性能，对焊机机器人手眼标定径向畸变、切向畸变数值均较小，跟踪不同类型焊缝的最低偏差数值仅为0.01 mm,跟踪精度高。     

基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统研究

针对传统机器人视觉测量系统中测量精度受机器人绝对定位精度限制的问题,构建了基于全局空间控制的高精度柔性视觉测量系统并研究其标定技术。通过全局空间测量定位系统实现机器人末端工具的高精度实时控制,可以突破机器人自身定位精度的限制,充分发挥其高度柔性的运动特性。为实现系统高精度测量,提出一种基于单应性矩阵的视觉传感器外参标定方法,该方法仅需对所设计的平面靶标进行一次成像,结合激光跟踪仪进行坐标转换即可实现传感器坐标系与外部参考坐标系之间坐标转换关系的精确标定。实验结果表明,基于全局空间控制的机器人视觉测量系统在其工作空间中距离测量精度优于0.2/mm,较传统的机器人视觉测量系统得到显著提高。     

基于MATLAB工具箱目标定位稳定性分析

简单阐述了基于MATLAB工具箱的方法，利用对二维的棋盘拍摄的一组图像，提取角点进行标定，通过多次的实验对比，证明了MATLAB工具箱对摄影机标定的可靠性，为利用棋盘标定提供了一定的参考。     

三线结构光视觉传感器现场标定方法

三线结构光视觉传感器由于获取信息量大、测量速度快等特点被广泛应用于工业现场测量。为了实现传感器高精度、快速的现场标定,提出了一种基于支持向量机的三线结构光视觉传感器标定方法。首先,设计标定靶标;其次,采集靶标图像后提取特征点亚像素坐标值;再次,基于支持向量机方法建立特征点的图像坐标和三维空间坐标的映射模型;最后,将待标定点图像坐标输入映射模型,即可得到三维空间坐标,实现对三线结构光视觉传感器的直接标定。实验验证,Y轴、Z轴方向上的测量绝对误差均值分别为0.021 1 mm和0.015 0 mm,具有较高的标定精度,且该标定方法标定过程简单、快速,适合现场标定。     

基于双目视觉引导的纸箱切割系统研究

针对传统模式机器人在仓储出库作业时缺乏智能性的问题,本文研究一种基于双目视觉引导机械臂切割系统,搭建了双目立体视觉系统并进行双目标定,通过机械臂手眼标定获得纸箱坐标系,相当于机械臂基坐标系的坐标变换,提出一种基于标准尺寸纸箱作为模板的灰度匹配方法,获得纸箱规格信息进而引导机械臂完成切割。实验结果表明,3类纸箱定位误差绝对值分别在1.3 mm、1.5 mm和2.2 mm以内,满足工业生产要求,具有较好通用性。     

非线性模型下的摄像机标定

摄像机模型的建立对于摄像机标定精度至关重要,针对该问题,对摄像机模型进行研究,对三种畸变模型进行分析,提出了考虑径向畸变和切向畸变的摄像机非线性模型,给出了在此非线性模型下,三维空间物点投影到二维像平面象素坐标的投影过程。同时在基于平面棋盘格的两步标定方法的基础上提出三步标定方法。将非线性模型应用到改进的摄像机标定算法中,实验结果表明:非线性模型下的改进标定算法具有更高的标定精度。     

基于角点灰度分布特征的棋盘格角点检测

在摄像机标定过程中,较差的光照条件和镜头畸变会造成棋盘格角点漏检和角点冗余。分析了角点的灰度分布特性,提出一种基于角点灰度分布特征的棋盘格角点检测算法。为确保在较差光照条件和镜头畸变下,棋盘格图像角点不漏检,算法首先利用角点的灰度分布特性提取候选角点;然后通过迭代的方式提高候选角点的精度并再次结合棋盘格角点的灰度分布特性剔除候选角点中非角点处的伪角点,避免棋盘格角点冗余;最后通过角点处的邻近点合并获得最终的棋盘格角点坐标。实验结果证明,在较差的光照条件和镜头畸变条件下,本算法角点无漏检和冗余。将该算法提取的棋盘格角点应用于摄像机标定,结果显示重投影误差的均方差在0.1pixel范围以内,优于其他算法。     

双平面法标定的双目视觉三维测量系统

针对传统摄像机标定过程复杂、三维测量精度不高的问题,提出了一种基于投影直线相交的双目视觉三维测量方法,并给出了基于神经网络的标定方法。根据摄像机成像特点,利用双标定平面上的点求取投影直线方程;针对摄像机成像复杂的畸变模型,利用BP神经网络对复杂非线性映射关系的强大逼近能力,对左右两台摄像机于远近标定平面处分别进行隐式标定,得到图像像素坐标到平面模板二维物理坐标的映射关系;设计制作了试验平台,采用手工辅助的方法获得网格模板训练样本。此标定方法完全适用于大视场、近距离、高精度的双目视觉传感器。试验结果表明,系统对空间已知长度的测量结果误差约为0.109 mm,测量精度较高。     

巡线机器人视觉导航中的摄像机现场标定

为在工作现场对巡线机器人视觉系统中的摄像机进 行标定,提出了一种自动化的标定方法。方法首先通过视觉检测地线和线上的运动目标,发 现目标后,控制机器人沿地线作低速运动。检测到目标进入处理区域时,记录目标上最前端 点的坐标,然后变换2次视角,获取3个视角下的一系列图像。在处理中, 提取每个视角下间隔Δn帧的n幅图像中目标上的最前端点,以通过该点的地线 的垂线与地线两侧边缘线及轴线的交点形成 2×(n－1)的棋盘格,并对格点进行校正。然后利用地线尺寸、机器人速度和被处理帧间的 时间差等已知条件,获取图像中的点 与其三维空间点间的对应关系,最后利用张氏标定法相同的处理方式,解算出摄像机的内外 参数。结果 通过实验验证,以张 氏标定结果为准,该算法对内参中的焦距误差不超过5%。通过本文算法,可实 现摄像机的工作中的自动标定,无需人工拍摄标定参照物,不需人工干预,能较好的实现自 动化。     

基于单应性矩阵的棋盘格角点检测研究

针对三维视觉测量中棋盘格标定板的角点检测,给出了基于单应性矩阵这一计算机视觉重要工具为基础的检测方法。首先通过点选得到待测角点外接四边形的4个角点坐标,接着利用单应性矩阵映射得到所有角点的初始位置,最后综合内插值法、Harris算子、Forstner算子、SVD方法等方法对所有角点进一步精确定位。实验表明,该方法对棋盘格角点位置检测效果好,能够满足实际应用要求。     

基于激光视觉传感器的机器人实时焊缝跟踪方法

为实现变姿态焊接过程的实时焊缝跟踪,提出基于机器人坐标系下绝对焊缝轨迹的实时跟踪算法.将线式激光传感器安装在机器人的法兰盘上,且位于焊枪运行的前方.焊接过程中,激光传感器连续采集焊缝位置信息,并结合手眼标定矩阵以及机器人实时姿态,将传感器采集的焊缝坐标转换到机器人基础坐标系下,从而形成空间绝对焊缝轨迹;再根据焊枪的当前...     

光场相机标定中亚像素角点检测方法研究

针对光场相机标定中亚像素棋盘角点检测速度慢、检测精度不高等问题,该文提出一种基于双曲正切模型的亚像素精度棋盘角点检测方法。首先,采用灰度差分与模版相结合的筛选策略进行初始角点集的筛选;然后,应用一种区域灰度自适应角点检测算法获取候选角点集;最后,建立候选角点的双曲正切模型,对亚像素级候选角点的灰度分布进行拟合,通过对模型进行优化从而剔除伪角点并精确定位亚像素级棋盘角点。该方法在光场相机标定中达到98%的角点检测率,重投影误差低于0.83像素。实验结果表明,所提方法不仅可以快速提取更多的角点,同时能有效剔除伪角点,提高亚像素角点检测精度。     

一种基于二维平面靶标的线结构光标定方法

为实现对线结构光视觉测量系统的高精度标定,针对传统标定方法中存在特征点数量较少和标定精度一定程度上受结构光灰度提取精度影响的不足,设计了一种基于二维平面靶标改进的线结构光标定算法。该算法在交比不变定理的基础上,通过简单的棋盘靶标获取大量的特征数据点,进而通过最小二乘法获得初始光平面方程。将结构光中心点作为拟合光平面的特征点,依据结构光中心点既在光平面上又在棋盘标定板平面上的特性,筛除误差较大的异常数据点,最后通过筛选得到的数据点优化拟合光平面方程。在一般的试验环境下,光平面标定对比试验结果表明,改进后的标定方法在测量精度方面有非常显著的提升效果。     

面向直线顶管机的双屏视觉标靶标定方法与精度评价

针对双屏视觉标靶前、后感光成像屏位姿关系难以标定的问题,提出一种基于坐标点云的感光成像屏位姿标定方法。该方法分别将前、后感光成像屏划分为n行n列的网格阵列,通过全站仪测量感光成像屏上每个网格角点的空间三维坐标,并利用工业相机实时获取感光成像屏上每个网格角点的图像二维坐标,结合图像二维坐标和空间三维坐标获得2D-3D映射关系,从而得到坐标点云数据。根据三公共点坐标系转换算法将坐标点云数据中的三维坐标统一到标靶坐标系下,进而确定相机与前、后感光成像屏的位姿关系,再通过网格索引方法对前、后感光成像屏的位姿关系进行求解。为评价标靶位姿测量精度,设计了静态测量重复性精度评定实验和绝对测量精度评定实验。实验结果表明:该标定方法的坐标静态测量重复性精度为0.13 mm、绝对测量精度为0.93 mm;方位角静态测量重复性精度优于0.01°、绝对测量精度优于0.05°。因此,该标定方法可以实现两个空间平面位姿关系的精确标定,且具有操作简便、精度高等特点,可用于双屏视觉标靶的标定。     

弧焊机器人空间焊缝定位系统的研究

建立了基于激光立体视觉的空间焊缝定位系统,使带有离线编程系统的弧焊机器人可以适应批量生产中每次焊缝位置的变化。利用激光视觉传感器获取空间焊缝特征点的机器人基坐标系坐标,用B样条曲线拟合测量点。可以快速实现空间焊缝的精确定位。     

相机标定的精度影响实验分析

相机标定是机器视觉中的必要步骤,标定效果直接影响后续的测量精度.在张正友标定方法的基础上,对棋盘格尺寸、标定图片数量、棋盘格打印方式3个方面进行实验分析,实验过程中通过控制变量法进行对比实验.实验结果表明,棋盘格尺寸选择10～15 mm时标定效果较好;当棋盘格角点数目相同时,棋盘格尺寸越大,标定所需的图片数量越多;当棋...