基于结构光扫描的彩色三维信息测量技术

提出了一种基于线结构光扫描的彩色三维信息测量方法,建立了扫描测量的数学模型,利用一种圆孔阵列平面靶标完成了系统光平面参数的标定。利用所研制的系统对一标准棱块进行测量,空间测量精度优于0．1mm。提出了通过计算测量点对应彩色图像中像素坐标获取颜色信息、对整个扫描数据进行颜色渲染的方案,并对小花盆进行了三维测量和颜色渲染,获得了完整准确的彩色三维数据。系统具有测量精度高、颜色渲染快速和准确的特点。     

Hand-held 3D scanner for surface-shape measurement without sensor pose tracking or surface markers

Current hand-held three-dimensional (3D) scanners for surface-shape measurement require sensor-tracking devices or surface markers to determine the position and orientation (pose) of the sensor at different viewpoints, thus limiting their functionality. This paper presents a hand-held 3D scanner without sensor tracking or surface markers. Multiple planes of light are simultaneously projected onto an object surface to provide sufficient surface information to enable surface fitting and fine interpolation between acquired data points. In surface scanning, the hand-held scanner acquires a sequence of dense overlapping range-images from different viewpoints with enough overlap between range views and abundant information within each range view to permit registration of all acquired data into a single 3D model. Calibration is performed by closed-form surface-fitting to map 2D image coordinates to 3D calibration-object coordinates. Conical diffraction adjustment corrects for projected-line curvature. The measurement accuracy was suitable for applications such as reverse engineering, and virtual and physical prototyping.     

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。     

灰度编码结构光图案二值化阈值的优化方法

为提高灰度编码结构光图像的二值化质量,提出一种灰度编码结构光图案二值化阈值的优化方法．针对码间干扰(ISI)和噪声而导致编码图像模糊,就单一空间频率多条纹空间编码的理想平面模型,采用常规采样理论建立其线性通道模型,并转换为二维概率密度函数,从实验数据和数字模型之间的均方差最小出发,选出最优化阈值．该方法通过优化二值化阈值为提高二值化灰度编码图像质量提供了一条有效的途径．     

集成虚拟结构光传感器的焊接机器人离线编程技术

针对传统现场示教型的焊接机器人线结构光视觉传感器的应用缺点,旨在通过离线编程技术进行解决.首先对传感器离线编程系统进行了架构设计,其次根据传感器的成像原理开发了仿真传感器的自动建模技术,并进一步讨论了针对焊接仿真对象进行特征轮廓的提取,最后介绍了如何将编程结果应用于实际的焊接特征识别,分别对复杂结构件的焊缝跟踪和焊缝起...     

焊接机器人再制造中结构光传感器的标定

在基于焊接机器人的柔性再制造平台中,对零件破损部位的三维测量是获取再制造模型的关键步骤.文中提出了一种结构光传感器系统的快速标定方法,对柔性再制造线结构光三维扫描测量系统进行了标定.标定过程中首先采用平面靶标法标定出 CCD 摄像机线性模型的内外参数,然后通过靶标上的结构光条纹的像求解出光平面方程,确定结构光光平面与摄像机的位置关系.在标定出结构光测量系统的各个参数后,即可以求得零件破损部位特征点的三维坐标,从而获得破损零件的再制造模型.该方法标定过程简单,精度较高,易于实现现场标定.

Abstract：

On the flexible remanufacture platform based on welding robot, 3D ranging of the damage parts is the key step to obtain the remanufacturing data. This paper proposes a rapid calibration approach and calibrates the line structured-light 3D ranging system in the flexible remanufacture platform of the welding robot. The calibration includes the following steps: first, calibrates internal and external parameters of the camera by a planar pattern; second,solves parameters of the light plane by the structured-light strip in the image, which determine the relationship between light plane and camera, and then calculate 3D coordinate of the feature point on the damage parts to establish remanufacture model. The approach is easy, simple and accurate.     

结构光视觉焊接接头鲁棒识别

针对具有直线段特征的焊接接头,提出了一种基于模型的识别方法.通过对图像列方向上的光条纹灰度分布质心点序列的计算并利用分段直线段最小二乘拟合提取了结构光条纹中心线的形状特征,进一步利用预先定义的基元符号实现了接头轮廓的定性形状描述,最后实现了基于"假设一检验"的模型匹配方法.在进行匹配时,利用模型的先验信息并结合基元特征融合与特征关系重建规则恢复因飞溅、二次反光以及定位焊点等因素而未被提取到的接头轮廓信息,保证了接头识别的正确性.结果表明,即使在图像中有多种干扰的情况下,通过结合高层模型信息与底层图像处理结果仍可以保证结构光视觉焊接接头识别的鲁棒性.     

结构光视觉鲁棒焊接接头跟踪

针对焊接时严重的干扰降低了接头特征提取效率的问题,提出了一种预测-匹配-估计的闭环递推机制来完成起弧下的接头特征跟踪检测.通过对焊接接头位置与形状的预测给出了结构光轮廓信号在图像中所在的区域,进一步通过基于模型的轮廓匹配方法识别出焊缝接头,最后利用基于可信度的滤波方法估计出合理的焊接轨迹,结果表明,该方法不仅明显地提升了焊缝接头轮廓识别的成功率和实时性,即使在面对接头特征识别结果出现粗值或者提取失败的不利情况下,依旧能够保证焊缝跟踪的可靠性.     

结构光视觉测量机器人的标定

构建了由线结构光测头和机器人组成的视觉测量系统. 利用齐次坐标变换的方法建立了测量系统的数学模型. 针对数学模型中的手眼关系, 使用半径已知的球体, 采用定点变位姿的方法, 进行粗略的估计. 考虑到机器人的绝对精度较低, 将定点信息和尺度信息作为优化条件, 对计算机器人的运动学参数和手眼关系做进一步寻优. 实验表明文中的方法能够有效提高测量机器人的重复精度.     

基于投影仪和摄像机的结构光视觉标定方法

为实现基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统连续扫描,需要计算投影仪投影的任意光平面与摄像机图像平面的空间位置关系,进而需要求取摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系。求取摄像机的内参数,在标定板上选取四个角点作为特征点并利用摄像机内参数求取该四个特征点的外参数,从而知道四个特征点在摄像机坐标系中的坐标。利用投影仪自身参数求解特征点在投影仪坐标系中的坐标,从而计算出摄像机光心与投影仪光心之间的相对位置关系,实现结构光视觉标定。利用标定后的视觉系统,对标定板上的角点距离进行测量,最大相对误差为0.277%,表明该标定算法可以应用于基于投影仪和摄像机的结构光视觉系统。