DELTA并联机器人应用于实践教学的探索

本文简要介绍中国海洋大学工程学院自动化及测控系在机器人教学和竞赛组织方面的基本情况,针对性地提出将DELTA并联机器人应用于实践教学,并详细介绍实验系统的软硬件结构、实验项目和内容,设计实验的运行机制。     

平面标定靶标标记点的圆心提取

基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标,为得到圆形标记点在像面上的圆心投影,提高摄像机的标定精度,本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵CA*,相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵CB*的一个广义特征向量,穿过这两个标记点的圆心投影。因此,在获取标记点亚像素级边缘点,拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后,通过任意两个标记点的对偶矩阵,均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。为测试本文方法提取圆心像点的精度,本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下,对直径为90mm的超大标记点提取圆心投影,圆心投影误差为0.1～1pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定,进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描,最大误差不超过0.2mm。通过实验证明了本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高,而且提高了摄像机的标定精度。     

自由曲线曲面测量中的测点布置与准确度

分析比较了自由曲线曲面测量中三种测点布置方法的Ｂ样条拟合准确度,得出在测点数相同的情况下按等弦此近似关系和高布置测点拟合准确度最高。在此基础上分析了曲线的拟合误差与弦高的近似关系和得出的结论,以便根据此近似关系和给定拟合误差按等弦高进行测量。该方法也适用于自由曲面的测量与曲面重构。     

一种散乱分层点云的有序化精简方法

针对激光扫描仪所得点云散乱分层的特点,提出一种有序化的精简方法。首先基 于已知标记点建立三维R-tree 和八叉树集成的空间索引,快速准确地获取局部点云数据,保证 良好的数据检索效率。然后根据局部点云数据的参考平面法向量信息,选取工件坐标系中的一 个坐标轴作为参数化的方向,对局部点云数据进行参数化并拟合二次曲面。最后对R-tree 叶节 点内的二次曲面进行有序化采样,使散乱分层的点云变为单层,得到整个型面的有序参考点集。 应用实例表明,该方法适用于大规模的、具有复杂几何特征且存在一定程度散乱分层的点云, 可以有效地提高数据点的整体精确度,且不会丢失点云的细节特征,具有较强的实用性。     

基于共面法的视觉传感器的标定方法

提出了一种基于平面网格靶标的视觉传感器的标定方法。首先利用平面网格靶标来获取标定点，同时利用交比不变原理不断修正镜头的畸变参数，从而提高了标定点的精度，然后根据这些标定点利用RAC算法对视觉传感器的内外参数进行标定。试验结果表明，基于共面法的视觉传感器的标定方法操作简便，切实可行，具有较高的精度。     

基于视觉传感器的小型多AUV系统队形排列

针对海底体积较小(或彩色)目标物体的搜索,基于视觉传感器的多AUV系统成为一个研究热点.为构建一个给定队形(平面金字塔队形),将系统中的同构小型AUV单元有序地集合在一起,基于视觉传感器得到的相对位置及罗盘得到的全局方位,提出一种基于局部位置的队形控制方法.该控制算法包含两部分:1)采取邻居互查机制以区分AUV身份ID;2)提出复杂度为$\mathcalO$(nlogn)的避碰策略,优化平面金字塔队形的位置与姿态,并为每个AUV规划无交叉直线轨迹.在Blender搭建的无障碍深海仿真环境中,通过4sim7个具有ROV结构的同构AUV (CISCREA)重复构建平面金字塔队形,对所提出方法的性能进行测试.仿真结果表明,所提算法具有较好的可行性与稳定性.     

基于形态学的PCB缺陷快速检测技术

提出了一种基于数学形态学的PCB自动缺陷检测算法。 在对测试图像进行距离变换时,将参考图腐蚀后的边缘作为感兴趣区域使用,边缘上的每个点都具有线路边界的相应距离信息。对边缘上的距离图像进行直方图分析后得出合格线路的距离信息,以该距离为参照,可以快速地检测出各种缺陷。结合轮廓特征的对比,其能够进行准确的缺陷类型识别。实验证明,所提算法能够快速检测出PCB图像中的各种缺陷,并能进行准确的自动分类识别。     

环状编码标记点的高效提取与鲁棒识别算法

针对当前环状编码标记点(CCT,circular coded target)的提取与识别算法效率、识别率较低的问题,提出了一种高效提取与鲁棒识别算法。介绍了编码标记点的特征及编码方式,采用提出的六点法获取目标点近似成像中心、边缘检测和椭圆拟合及边缘筛选,实现CCT的提取;根据CCT的仿射变换不变性提出的等分椭圆内切圆法,实现CCT的识别。对提出的算法进行了实验验证,结果表明,提取算法可有效剔除干扰且运行快速,效率高;椭圆拟合最大偏差与平均偏差分别小于0.06pixel和0.03pixel,精度高;识别算法在各种恶劣条件下均能得到正确结果,鲁棒性强;在复杂背景下,全局漏识别率、误识别率及平均运行时间分别为4.34%、0.47%和7.22ms,相对于其他识别算法,综合性能最优。     

双目立体标定的姿态选择分析

针对基于二维平面靶标的双目标定问题,为提高标定稳定性及标定精度,从单应性矩阵的角度分析了标定姿态的选择对标定结果的影响,提出对标定姿态进行规避的三个性质。三个性质分别指出,避免出现只平移靶标及在靶标平面内旋转靶标的姿态,尽量避免靶标平面与图像成像面平行的姿态。在此基础上,提出了一种五姿态集标定方法。实验结果表明,三个性质应用价值高,有利于保证标定精度;当每个姿态集下拍摄不少于三对图像时,五姿态集标定法能达到较高的标定稳定性与标定精度。     

大视场线结构光两轴测量系统

提出了一种由CCD摄像机、线结构光投射器和两个回转工作台构成的大视场线结构光2轴测量系统。通过两个回转工作台的转动使线结构光平面扫过被测物体1周,在1次装夹下测量出物体的1周全貌。首先建立了由二维摄像机像面坐标系向被测物体转台坐标系变换的数学模型;利用标准球作为标定器具,根据线结构光平面中标准球的球心坐标和2转台转角可确定1个"共轭对",利用多组"共轭对"求出了系统模型中的未知参数;从而根据两个回转工作台分别转动的角度和CCD二维图像可获得线结构光平面上点的三维数据。实验结果证明,这种方法具有较高的测量精度,能在1次装夹下完整测量结构复杂物体的1周全貌,同时具有视场大、结构简单和成本低的优点。