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针对焊接机器人焊缝跟踪导引系统研制过程中的摄像机标定问题,以摄像机标定技术为研究对象,分析了开放计算机视觉函数库(OpenCV)中的摄像机模型,对摄像机的标定过程以及几何模型进行了深入的研究.特别地,充分考虑了透镜的径向畸变和切向畸变的影响及其方程的求解方法,采用Bouguet算法提取角点,实现了基于OpenCV的摄像机标定.结果表明,该算法可以充分发挥OpenCV的函数库功能,能够稳定的成功提取棋盘格角点,提高了标定精度和计算效率,可以满足机器视觉导引系统中摄像机标定的实时性要求. 相似文献
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提出了一种基于结构光立体视觉的焊缝测量方法,并给出了一种简单的摄像机与激光器标定方法。它采用安装在机器人末端的两台摄像机和一只激光器构成测量系统,激光器发出的光束经平凸柱面镜变成光平面,在焊件上形成条纹。两台摄像机同步采集该条纹图像,结合机器人末端位姿与摄像机参数,对于条纹上的每个特征点可以获得三组空间坐标。对这三组坐标进行信息融合,可以更加精确的获得特征点的空间坐标。进行的V形焊缝测量与跟踪试验表明,该方法具有实时性好、测量精度较高、标定简单、可靠性高等特点。 相似文献
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针对工业上单目视觉系统难以适应工件Z轴位置变化的问题,开发基于单目视觉的Z轴位置自适应识别定位方法与系统。采用激光三角测距原理检测工件坐标系平面与相机坐标系平面的距离,配合下位机微机控制系统实现工件平台Z轴位置自适应,进一步融合HSV颜色空间模型,通过改进模板匹配算法完成工件识别定位。联合Halcon与Visual Studio进行单目视觉Z轴位置自适应识别定位系统软件开发以及实验验证。结果表明:该系统在工作范围内平均定位误差小于1 mm,具有较好的Z轴位置自适应调节能力和较高的定位精度。 相似文献
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摘要: 采用机器人焊接某电厂圆形零件,制作焊接工艺评定规程,采用有限元分析方法优选焊道排布方案,在工件坐标系内建立每条焊道的起弧点坐标。使用机器人激光视觉对工件特征点进行抓取,结合三点定圆心算法拟合工件坐标系和机器人坐标系,从而对机器人工作台范围内任意放置的零件自动定圆心。根据大量熔敷成形试验,对每条焊道起弧点位置进行修正,并在拟合后坐标系内将修正后的起弧点坐标、优选的焊道排布方案编辑成机器人焊接路径程序,结合焊机内存储的焊接工艺程序,对在机器人工作台范围内零件智能定位,机器人自动行走并调用焊接工艺,实现智能焊接。最后对该圆形零件进行无损及理化检验,结果合格。
创新点: (1)对特定零件焊缝的层、道分布及排布顺序,利用有限元分析方法,从多种路径中择优。
(2)在特定零件和特定工艺条件下,将优选的焊接电弧的位置和行走轨迹程序化,赋予机器人实现自动焊接路径的内部依据。
(3)通过机器人视觉定位零件的特征点,依据特定算法,得到零件在机器人系统的外部定位,从而实现优选焊接路径在机器人空间系统的统一。可免去零件定位找圆工序。 相似文献
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《热加工工艺》2020,(11)
针对锅炉行业中膜式壁焊接作业劳动强度大、生产效率低,设计了一种基于单目线性结构光的膜式壁焊缝跟踪系统。首先,设计了一种基于单目线性结构光的膜式壁焊缝检测传感器,建立了空间坐标系和相机成像坐标系下焊炬轨迹空间位姿和偏差数学模型;其次,焊接过程中,基于图像处理检测出的焊缝特征点建立了焊缝轨迹和焊缝纠偏数学模型;最后,结合图像处理检测出的焊缝特征点和焊缝跟踪控制算法,在龙门式焊接机器人平台上完成了上坡角和下坡角为30°的膜式壁焊缝焊接。实验证明,膜式壁焊缝图像处理算法能够快速准确地检测焊缝特征点,结合焊炬纠偏控制算法能够完成焊缝跟踪,跟踪精度为0.20 mm,满足实际要求。 相似文献
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本文讨论了机器人视觉-位置混合控制算法及约束条件。只要机器人手端在摄像机视场内,图象平面相对于机器人的位姿可以是任意的。在世界坐标系中,机器人x-y运动为视觉伺服控制,而机器人的z运动为位置伺服控制。用矩阵变换来实现从世界坐标系的运动到机器人关节坐标系运动的映照、仿真结果验证了算法的可靠性。 相似文献
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针对机器人单目视觉标定圆心靶标特征点求取问题,利用射影变化公切线不变性,建立圆心靶标的特征点几何求解模型,并进行了精确求解,该模型理论上不存在模型误差;为了检验几何求解模型的精确性和稳定性,分别对机器人单目视觉坐标系下的圆心靶标圆心点和棋盘格靶标角点进行了三维测量。实验结果表明:测量长度在300 mm内的最大相对误差小于1.5%,测量结果较精确;各点的距离平均绝对偏差均在0.2 mm左右,且无阶跃,该方法稳定。 相似文献
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针对机器人自动化焊接过程中工件的定位误差、加工误差和激光传感器的安装误差的问题,提出了一种基于线结构视觉激光传感器获取焊缝形状位置信息,并使机器人能够自动调整焊枪位置和姿态来修正误差,同时自适应不同角度焊缝的多层多道路径规划方法。首先进行手眼标定,采用pyqt5在windows系统环境下部署焊接机器人手眼标定软件,把焊道空间点信息从视觉坐标系转换为机器人基坐标系下。然后对工件进行扫描,通过预设定算法完成对实际坐标点的预处理计算,并自适应调节工具坐标系的位姿弥补偏差;最后根据处理得到的焊缝坡口的特征参数和焊接工艺要求,规划多层多道焊接的路径完成焊接。对中厚板碳钢单边V形坡口进行试验,结果表明,该方法具有良好的实用性。 相似文献
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提出了一种基于视觉的弧焊机器人自主焊缝轨迹规划方法.通过使用CCD摄像机,不断地获取枪尖前方一小段焊缝的图像.由主控计算机进行图像处理,获取枪尖与焊缝间的偏差以及这小段焊缝的走向等信息.根据这些信息控制机器人沿焊缝前进,同时定时记录用焊缝偏差值修正后机器人坐标值,生成焊缝在机器人基坐标系下的坐标.当机器人沿焊缝走完一遍后,主控计算机控制机器人回到焊缝起点,开始沿焊缝焊接.用此方法对低碳钢曲线焊缝和铝合金曲线焊缝进行试验,结果表明该方法具有很高的实用价值. 相似文献
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由于示教型焊接机器人在进行汽车薄板件连续焊工艺时存在装夹误差和热变形等问题,导致焊缝实际轨迹与示教轨迹存在较大误差。为提高焊接质量,基于焊接机器人构建激光视觉焊缝检测跟踪系统,提出基于目标估计准则的焊缝跟踪算法,实时跟踪焊缝中心点三维位置变化。以传统图像处理法提取初始帧焊缝特征点,通过改进的孪生神经网络对强干扰下的焊缝特征点进行跟踪提取。通过坐标转换得到机器人基坐标系下的焊缝中心特征点三维坐标。结果表明:该算法能精确提取跟踪焊缝特征点,平均误差为0.48 mm,平均帧率为90帧/s,优于传统图像处理方法和基于相关滤波的方法,能够实现快速准确的跟踪。 相似文献
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基于单目视觉提出了工业机器人拆垛系统构想。为实现工业机器人视觉拆垛系统中机器人精确运动控制与工件位姿识别,运用D-H位移矩阵法建立了机器人运动学模型,得到机器人末端相对机器人坐标系的位姿信息。基于形状模板匹配法提出目标图像识别算法,得到各个目标图像在相机坐标系下的位姿信息;将三维视觉模型与机器人运动学模型进行信息融合,建立机器人视觉拆垛控制系统数学模型。基于CCD工业相机、4-DOF工业机器人搭建视觉定位抓取实验系统。通过对空间目标进行抓取的实验,验证基于单目视觉的工业机器人拆垛系统的正确性、精确性、鲁棒性。 相似文献
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在室外环境中,由于车轮打滑、里程计存在严重的累积误差,同时由于二维激光测距仪扫描到环境信息量少,在进行地图匹配时,机器人常常陷入相似或对称环境,导致定位失败.针对以上问题,在二维激光地图匹配的基础上,提出了利用单目视觉信息补偿激光信息与里程计信息的定位方法.该方法利用单目摄像机获取环境中的色块信息补偿二维激光信息;摄像机同时作为视觉里程计实时辨识车轮打滑,校正里程计的误差;最后利用粒子滤波算法融合多传感器信息.该实验利用Pioneer3-AT机器人平台在大学校园进行,实验证明该方法具有较高的定位精度. 相似文献