基于HALCON的板料成形网格应变的测量

计算机视觉在网格应变测量领域的应用已成为研究热点,本实验是基于先进的图像处理软件HALCON,利用双目立体视觉原理,对印制有圆形网格的板料应变测量.首先采用印制有圆形标志点的平面标准标定板,对摄像机进行标定,获得摄像机的内外参数.采用基于NCC的匹配方法对左右图像特征点进行匹配,利用视差原理获得匹配点的三维坐标,对印制有圆形网格的板料进行三维重建.然后根据圆形网格变形后的椭圆长短轴的长度变化,计算得到真实应变,用OpenGL语言将应变可视化.     

摄像机标定在上下料视觉机器人中的应用

摄像机标定在机器视觉中占有重要地位,尤其是在三维测量和三维重建中起着不可或缺的作用。对同一台摄像机使用了一种四步法的摄像机标定和张正友的摄像机标定方法,使用四步法求出摄像机的完全畸变模型,比较两个摄像机标定的结果．并用张正友的算法进行双目视觉测量,分析其误差。经测试,两种方法均满足上下料机器人的精度要求。     

大尺寸工业视觉测量系统

针对工业制造领域中大型工件很难进行全尺寸测量的问题,提出并实现了一种基于立体视觉技术的便携式工业测量系统。对该系统所采用的特征识别、相机定向、立体匹配、三维重建、多视点云配准等关键算法进行了研究。提出了改进的CANNY边缘亚像素检测算法,使用先验规则去除误识别的标志点,多次拟合定位标志点中心,对标志点环带多次采样取中值求取编码点的ID。根据ID号找出不同照片中的同名编码点,顺次对照片进行相对定向和绝对定向。然后,根据多幅图像的多极线几何约束,实现非编码点的匹配,消除误匹配。采用前方交会法重建标志点的三维坐标,利用光束平差对计算出的结果和内外部参数做迭代修正。最后,设计了双目结构光扫描系统,提出了一种改进的双目像机标定算法,描述了利用全局和局部标志点的子图同构实现多视点云配准的新算法。实验结果表明,该系统可在生产现场对大型工件进行快速测量,整体测量精度达到0.112mm/3m,可以满足工业现场大尺寸测量对精度和效率的要求。     

接触线参数双目视觉测量系统的有效视场与分辨率分析

根据双目测量系统的特点和接触线参数检测的技术要求,分析了双目视觉法测量接触线的有效视场和分辨率与系统结构参数和摄像机光学参数的理论关系.应用MATLAB软件对不同结构参数和光学参数条件下的有效视场和分辨率进行仿真计算.结果表明图像传感器CCD的光敏面尺寸和像素尺寸分别是影响有效视场和分辨率的主要因素;对于确定的CCD,焦距增大,有效视场减小,分辨率提高;而且,对接触线高度的测量分辨率远低于对拉出值的测量分辨率.     

基于改进Census变换的图像立体匹配算法研究

针对传统的 Census 区域匹配算法过分依赖窗口中心像素信息,导致算法受到噪声干扰时匹配精度降低的问题,提出一种基于改进 Census 变换的匹配算法.采用局部像素反差值为中心像素选择的评判标准,对传统的 Census 变换进行改进,增强了窗口像素信息的利用,提高了算法对像素值突变的适应性,使算法有更好的鲁棒性;代价聚合阶段采用引导图滤波算法并结合多尺度聚合模型,增强平坦区域像素间的区分度;采用 win-take-all 算法选取最优视差值,完成视差计算;采用区域投票策略和中值滤波算法完成视差精化.利用该改进算法对 Middlebury 平台提供的标准图像进行实验,实验结果表明该算法较传统Census 算法有较好的抗噪能力和立体匹配精度.     

医疗机器人支撑喉镜下手术的视觉导引

详细论述了医疗机器人如何利用双目视觉系统,通过采集喉镜上3个标记点的三维坐标,获得喉部手术前支撑喉镜的三维位姿信息,并进行了摄像机标定实验与动物手术前视觉导引实验的研究。实验结果表明,该方法具有精确度高、速度快、可实时获得支撑喉镜的相对位置和姿态等优点。     

基于双目视觉的机械手识别、定位、抓取系统研究

针对多类堆叠工件分类和提取三维位姿困难的问题,对随机摆放规则物体的机器识别、三维定位和自动抓取等方面进行了研究,采用一种基于MLP分类器的视觉算法实现了工件识别。利用识别结果选取合适的透视可变形模板匹配将堆叠工件与背景分离,结合双目视觉中的立体匹配、深度计算和坐标变换完成了三维位姿估计,通过Halcon和Visual Studio联合编程的方式,进行了工件识别定位抓取实验系统的软件开发,设计了实验平台,对矩形工件和圆柱体对象进行了位姿提取和抓取实验。实验结果表明:该系统具有较好的分类效果和较高的识别定位精度,可以满足机器人对工件的在线抓取需求。     

机器人平面工具TCP的双目视觉标定方法

工业机器人末端工具中心点(TCP)是机器人实际的运动轨迹,TCP的标定效率和精度直接影响机器人的作业质量。针对机器人平面式作业工具TCP的快速、准确标定需求,提出一种基于双目视觉的标定方法。通过改变机器人末端工具位置,结合双目视觉系统对靶标点进行测量,并进行坐标转换计算,从而求解出TCP。搭建机器人TCP标定实验平台,通过对比实验,验证了方法的正确性和有效性,满足实际机器人平面式末端工具的TCP标定要求,避免了传统接触式标定方法存在的碰撞风险。     

双目立体视觉传感器精度分析与参数设计

根据双目立体视觉传感器三角立体视差模型,建立了结构参数误差的传递函数,分析了双目视觉传感器结构参数及其误差传递规律对传感器综合测量精度的影响,得出了结构参数的合理取值范围,给出了双目立体视觉传感器结构参数的一般性设计原则与方法步骤.     

基于双目视觉的自动跟踪系统设计

设计了一种基于双目视觉的目标自动跟踪系统。该系统通过双目相机获取图像信息后,先利用Yolov5s实时检测算法快速识别目标,再利用核相关滤波法对目标进行跟踪,最后采用半全局立体匹配算法结合加权最小二乘法进行目标深度的测量,获取距离信息和位置。根据目标位置控制系统的速度和方向,使系统与目标保持相对方位和设定的距离,实现自动跟踪。从结果上看,采用了该系统的拍摄机器人可以执行危险任务,解决安全问题。