基于机器视觉沥青混凝土卸料装车研究

对搅拌站中沥青混凝土卸料装车作业进行了分析研究,利用机器视觉技术检测了颗粒物料在矩形厢体中的堆垛高度、料堆角度等主要参数,进而以堆放角变化规律的实验研究为基础,拟合堆放角经验公式,并对该作业过程的典型工况下车厢内料堆     

结合SVM后验概率的散料料位识别试验研究

提出了一种散料装车料位的图像检测方法,该方法将待处理料堆图像分为若干不重叠的子块,对各子块进行了同态滤波、二值化及二值共生矩阵纹理特征提取,并根据纹理特征对各子块进行了分类识别。在识别过程中,提出了一种基于SVM及其后验概率的料堆识别方法,建立了位于交界位置子块的SVM后验概率与其中料堆目标所占比例的关系模型,并将仅采用SVM对子块识别后的料位拟合结果与其后验概率输出相结合,在这些交界位置子块内进行了进一步的图像分割。试验结果表明,所提出的方法与仅采用SVM子块识别的料堆轮廓及料位拟合误差相比,分别减小42%和56%,平均误差分别为0.4517pixel和0.2586pixel,在MATLAB下每帧处理需0.2s。     

大视场室内移动机器人高精度动态定位方法

高精度室内定位是移动机器人实现自主导航、运动控制和协同作业等任务的前提条件.利用单目视觉定位原理,提出了一种针对大视场的室内移动机器人绝对定位方法.该方法适用于室内多移动机器人同步动态定位,解决了大视场环境下多相机非线性标定和视场融合问题,相机标定精度提高了52.6％.为提高移动机器人动态定位精度,设计了基于光信标的高...     

基于机器视觉的沥青混凝土卸料装车研究

对搅拌站中沥青混凝土卸料装车作业进行了分析研究,利用机器视觉技术检测了颗粒物料在矩形厢体中的堆垛高度、料堆角度等主要参数,进而以堆放角变化规律的实验研究为基础,拟合堆放角经验公式,并对该作业过程的典型工况下车厢内料堆体积进行计算.实验结果表明,该方法下料堆体积最大相对误差为8.957%,为搅拌站沥青混凝土自动卸料装车系统研究提供参考.     

面向装配机器人的作业目标视觉识别与定位方法

针对装配机器人在作业过程中所面临的工件形状多样性等因素对工件的识别、定位造成的扰动,提出利用BRIEF描述子对SURF算法提取的作业目标特征点进行描述,采用最近邻汉明距离融合PROSAC算法进行两步骤的匹配,去除无效匹配点对,提高识别精度;通过模板图像与作业目标图像的转换关系建立4参数的仿射变换模型,求解装配作业目标的形心坐标,结合装配机器人视觉系统的标定参数得到目标形心的世界坐标。实验结果表明该方法在不考虑几何畸变的情况下,实现了对装配作业目标的快速识别与定位,定位误差不超过1. 0mm。     

基于图像纹理的散料装车料位识别试验研究

针对散料自动装车中超声波料位检测方法不能反映料堆实际形态的缺点,提出了基于图像纹理识别的料位检测方法。首先,对原图像进行同态滤波及二值化预处理,以增强图像纹理并减小纹理特征提取计算量;然后,计算装车图像的共生矩阵纹理特征,并对所计算的特征进行主成分分析降维;最后,利用决策树分类算法对装车料位图像进行分块识别并拟合出直线料位。试验结果表明,所提方法料位识别平均偏差为6.5像素,料位识别率为96%,每帧图像处理时间约0.2s。算法基本满足散料装车料位实时检测的要求。     

面向回转类零件圆度的机器视觉测量方法与试验

针对工程应用中回转类零件的圆度测量精度不高、效率低等问题,提出了基于改进的Zernike矩亚像素边缘特征提取算法的回转类零件圆度视觉测量方法。建立了回转类零件轴截面图像的机器视觉测量系统,在分析零件轴截面图像特征的基础上,将传统的Zernike矩算法与最大类间方差法相结合得到改进的快速算法,提高了亚像素边缘点的定位精度。建立了轴截面圆度测量数学模型,应用标准量块对系统进行标定,实现了回转类零件直径与圆度的非接触式测量。试验结果表明,该方法不仅可使直径与圆度的测量达到亚像素级精度,还避免了传统测量方法造成的低效率与误判,实现了快速、准确、非接触式测量。     

机器视觉技术在工程机械上的应用

为推动机器视觉技术在工程机械上的应用发展,以典型系统为例分析了机器视觉技术在工程机械上的应用,并对应用中应注意的关键技术问题进行了简要讨论。     

结合聚类参数的圆投影模板匹配改进算法

针对圆投影模板匹配方法特征提取过程中损失大量图像信息的缺点,提出了结合聚类模型参数的线性光照鲁棒圆投影模板匹配方法。所提方法采用线性对比度拉伸来消除光照影响,并将模板图像各圆环内像素点的高斯混合模型聚类参数作为模板特征。匹配时通过一次迭代计算即可得到匹配误差,且该匹配过程可通过查找表来提高匹配速度。在目标搜索时使用了降采样搜索方法,并将降采样搜索匹配后各位置的误差均值作为自适应阈值,对匹配误差小于该阈值的降采样点邻域进行逐点匹配,匹配误差最小的位置作为最终匹配结果。试验及分析说明所提方法的定位误差及可靠度与基于归一化相关及均值的圆投影匹配算法相比有较大提高。