基于机器视觉的钢拱架定位检测方法

针对岩石隧道掘进机(TBM)钢拱架拼接施工过程中的定位问题,提出一种基于机器视觉的钢拱架铰接孔定位检测方法。根据钢拱架拼接的现场环境,设计图像采集系统;使用具有旋转不变性的归一化的互相关值(NCC)模板匹配算法,可快速匹配钢拱架铰接孔所在的感兴趣区域;基于一维像素序列上的灰度梯度确定铰接孔外轮廓边缘点,并使用基于随机抽样一致性(RANSAC)算法的椭圆拟合方法确定钢拱架铰接孔圆心,实现钢拱架定位,为钢拱架拼接提供位姿信息。结果表明：该方法可实现钢拱架铰接孔的高效率、高精度定位检测。     

基于改进的SURF_FREAK算法的工件识别与抓取方法研究

为解决自动化生产线上工件的准确、实时定位与抓取问题,提出改进的SURF_FREAK算法,将其应用于工件的识别与匹配。该算法首先利用加速稳健特征(SURF)算法提取特征点,随后对FREAK算法添加中距离点对进行特征点的描述,在汉明距离相似性度量之前添加极线约束匹配工件图像。研究结果表明:改进的SURF_FREAK算法相比传统的尺度不变特征变换(SIFT)、SURF、SURF_FREAK算法,其在工件的识别速度和匹配准确度上有很大的改善。将该算法应用于工业现场,可以快速准确地识别出工件,结合双目技术完成工件的定位,通过运动学逆解求出机械臂各关节的移动量,传送到控制器,实现对工件的抓取。     

基于改进RANSAC算法的PCB板定位方法的研究

为了快速精确识别定位Mark点从而确定PCB板连片折板位置,提出一种基于改进RANSAC算法的边缘拟合算法。通过对目标模型的固有特性进行分析,定向筛选样本点,得到估计模型;采用分层抽样法抽取样本点进行残差分析;经过多次迭代后筛选出最符合的模型。对比分析了加权最小二乘法拟合、基于Zernike矩的边缘拟合和基于改进RANSAC算法的边缘拟合3种方法在效率和准确性方面的差异。实验证明:基于改进RANSAC算法的边缘拟合法较其他两种方法具有鲁棒性更好和稳定性更高的特点。     

一种利用点基元灰度的快速精确图像匹配算法

为了能够让基于双目视觉的机械手获取轮胎测温孔精确的三维坐标,并且满足机械手测温实时性要求,目前常用的算法是采用基于外极线约束的区域匹配来确定两个对应点间的匹配。但该算法要求将目标点沿极线上每一点都进行区域灰度相关计算,计算量大且匹配准确率不高。针对此问题,基于两对应点之间灰度值相近的原则,提出一种将目标点与外极线上各像素点先进行点之间灰度比较,然后只对与目标点灰度值相近的像素点进行区域灰度相关计算的改进算法。该算法将外极线上与目标点灰度相差较大的点先排除,以减少区域相关匹配计算点的数量和降低误匹配率。     

基于模糊聚类的工业薄片件图像亚像素检测北大核心

针对机器视觉检测工业薄片件边缘存在精度不高的问题,基于模糊数学理论,引入模糊聚类思想,提出了一种图像亚像素综合定位算法。用OTSU法对源图像进行二值化处理;用5×5矩形域最大梯度模检测像素级轮廓边缘;用基于模糊聚类的亚像素边缘定位算法进行极片亚像素边缘定位,实现了边缘的高精度定位。实验结果表明,该方法算法简便,精度较高,易于编程实现,且兼具多种检测算法的优势,尤其适合工业生产现场的机器视觉检测系统。     

基于细胞神经网络刀具磨损图像的预处理

提出了一种基于细胞神经网络的刀具磨损图像处理方法，通过设计细胞神经网络参数，运用细胞神经网络对刀具的二值图像平滑滤波，边缘提取，通过仿真证明该方法是有效的，由于细胞神经网络易于用VLSI实现并且并行处理速度快，因此该方法对刀具的磨损状态机器视觉检测中的图像处理具有实用意义。     

基于工业机器人的步进电机智能装配系统设计

设计了基于PLC与工业机器人的步进电机智能装配系统,该控制系统由总控单元、行走单元、雕铣机单元、装配单元、输送单元、立体仓库单元等组成,采用以太网通信,实现了机器人、机器视觉、PLC之间的数据与I/O信号交换,能完成了步进电机各零部件的搬运、加工和装配等工序。提高了工厂智能制造与装配水平、降低了人工成本,具有较高推广应用价值。     

基于双目视觉和距离误差模型的工业机器人运动学参数标定方法

基于距离误差模型的标定技术,建立机器人末端距离误差与机器人运动学参数误差间的模型关系,避免了标定过程中坐标系的转换误差,能显著提高标定精度。视觉测量技术具有测量精度高、非接触性、实时性强等特点,与传统的机器人末端测量手段相比,具有成本低、操作简单等优势。研究一种将距离误差模型与视觉测量技术相结合的机器人标定方法,用于提高工业机器人特定工作空间的精度。采用双目视觉系统,将相机外置于机器人进行测量。基于距离误差模型进行机器人参数标定,利用标定结果进行运动学参数补偿。结果表明:特定标定工作空间内的距离误差都有所改善;在标定轨迹上,绝对距离误差的平均值从0.279 9 mm减少为0.104 4 mm,非标定轨迹的误差降幅高达50%以上,验证了该方法的可行性。     

基于机器视觉的机器人作业目标定位

为了满足生产制造过程中物料无序分拣的需要,设计基于机器视觉的机器人作业目标定位系统。利用Qt开发人机交互界面,实现图像采集处理、通信和机器人运动控制功能。对图像进行阈值分割等处理,得到理想工作区域。通过机器人视觉系统标定实现相机像素坐标和机器人基坐标之间的转换,得到机器人坐标系下的工件位姿识别。在机器人目标抓取平台上随机摆放一定数量的工件进行数据采样,结果表明：系统准确度以及速度具有优势。     

基于最小二乘拟合的线胶质量检测北大核心

针对在复杂光照条件下线胶质量检测存在自动化程度不高,检测精度低等问题,提出了一种基于最小二乘拟合的线胶质量检测方法。首先使用非局部均值滤波降噪算法对图像进行降噪处理;随后通过动态阈值分割法确定待检测线胶区域,并在待检测区域内使用基于形态学的laplacian of gaussian边缘提取算法提取线胶轮廓;最后使用基于最小二乘拟合的线胶边缘轮廓拟合算法,计算拟合直线之间的平均距离即可得到线胶宽度;将线胶宽度信息与设定胶宽进行对比,判断是否存在断胶等质量问题。经实验验证,在复杂的光照条件下,该方法能准确检测出线胶宽度信息,满足对工业生产线的在线检测要求,其检测高效快速,准确率较高,能有效减少人力与资金投入,适合在实际生产中应用。     

工业机器人绝对定位精度测量的研究

以新松SR04C工业机器人为对象,提出了一种利用激光位移传感器和标准样板结合的方法对工业机器人末端位置进行定位,检测系统主要由激光位移传感器和标准样板组成。利用API软件对实验结果进行验证,结果表明:经过标定后的工业机器人绝对定位精度有了明显的改善。     

基于预加工孔CCD图像的零件视觉定位

针对在薄板和微型零件上冲裁加工时装夹定位的难题,采用了一种基于预加工孔CCD图像来定位工件位置的方法。这种定位方法的精度取决于图像孔位置的测量精度。对此提出了Hough变换与最小二乘圆相结合的圆孔位置测定方法,消除了孔表面污渍、表面粗糙度及其它噪声的影响。该法利用二维灰度直方图对图像进行二值化处理,在对其边缘检测的基础上采用Hough变换粗测定以及最小二乘圆精密测定方法。仿真与实验证明孔位测定结果兼具鲁棒性与精密性。该方法实现了工件的微米级定位。     

基于LabVIEW工业机器人自动分拣系统设计

自动分拣系统是大多数流水生产线上的一个重要环节。基于机器视觉的机器人分拣则有着适应范围广、随时变换作业对象和变换分拣工序的优势。设计基于Lab VIEW软件控制的工业机器人自动分拣系统,采用Lab VIEW软件编程、设计原型。测试和实验证明,系统能够稳定地实现物料的迅速识别和自动分拣。     

基于CAD/CAM技术的机器人连续轨迹规划

在复杂零件造型及弧焊中,提出了基于CAD/CAM技术的机器人连续轨迹规划算法.该算法利用CAM中的造型及铣加工功能模块获得待加工工件表面信息,然后综合考虑机器人系统加工精度和加工速度的要求,采用累加弦长的三次参数B样条算法,调整和优化工艺参数,并将CNC轨迹转化成机器人运动轨迹.实验证明,该算法所生成的连续轨迹运动精度更高,运行更平稳,可满足面向复杂轮廓的现代高速高精度的机械加工要求.     

基于单目视觉的工业机器人定位系统的设计

在工业生产中,工业机器人如何能够准确地抓取和摆放工件是自动化生产中的一个重要问题,而问题的关键是准确地获取工件目标位置和姿态的信息。针对此问题,以图像辨识、处理及视觉定位为主要研究内容,设计了一种处理简单、计算准确的单目视觉定位系统。该系统包含静态图像采集平台、图像测量模块及与之匹配的三维空间中单目定位算法与姿态测量算法。经测试实验,并通过对数据和误差进行分析,系统满足自动化生产过程中对工件的空间定位与姿态测量的要求。     

基于VisionPro的工业机器人视觉定位系统

基于美国Cognex公司的VisionPro机器视觉开发软件对工业机器人视觉定位系统进行开发,可以加快应用程序开发周期,从而降低公司周期成本.视觉定位系统基于VisionPro采用C#编程语言进行开发,利用VisionPro中的图像获取、摄像机标定、目标物体匹配等工具完成目标定位和输出结果.实验证明该视觉定位系统具有实用意义.     

基于PSD的工业机器人无标定伺服定位系统

鉴于无标定伺服自动定位在基于PSD与虚拟空间线约束的自标定技术中的重要性,针对自动定位进行研究,设计了单个PSD的无标定伺服自动定位系统,在PSD与机器人人位置未知的情况下,综合利用机器人运动学模型、机器人控制律、机器人动力学模型,推导出新系统下的机器人速度雅克比矩阵以及自适应算法。利用理论证明与软件仿真验证了无标定伺服自动定位系统和自适应算法的准确性。     

基于数字孪生的工业机器人虚实联动系统开发

为实现工业机器人与数字孪生体之间数据的双向驱动,基于数字孪生系统架构,开发一种工业机器人虚实联动系统。在Unity3D中搭建虚拟场景,建立关节控制、末端点位控制、末端轨迹控制等多种方式实现虚拟机器人的仿真运动。基于TCP/IP协议的Socket网络通信模式,利用双向传输的机器人位姿状态等数据驱动虚实模型同步运动。经测试,该系统具有良好的实时性与沉浸性,能够满足工业机器人的实时监测与可视化控制要求。     

A Kinematic Calibration Method for Industrial Robots Using Autonomous Visual Measurement

Several new methods have been developed to achieve practical accuracy for offline programming of robots and its applicability to the real world. In this paper, a new kinematic calibration method is proposed to automatically improve absolute positioning accuracy of robots. Key points of the method include autonomous measurement and the automatic generation of measuring poses. A new visual feedback motion control method of the robot is proposed to achieve accurate measurement. An algorithm is also proposed to improve the condition of measuring poses automatically. The effectiveness of the proposed methods and algorithm was investigated through experiments with actual robots.