基于双目视觉的零件位姿测量系统研究

在机器人自动加工系统中，针对待加工零件存在体积大、异形等导致工件难以精确定位的问题，提出了一种基于双目视觉的零件位姿测量系统。在该位姿测量系统中，通过在待加工零件上放置不等腰直角三角形参照物的方法来对其进行局部双目拍摄。对拍摄后的图像采用Harris角点特征检测参照物角点并匹配，进而求解参照物的角点世界坐标，然后通过坐标变换完成对待加工零件的初始位姿测量。并建立了位姿测量系统的数学模型，通过MATLAB语言编写了位姿求解计算程序。最后搭建了位姿测量系统实验平台，联合C#语言设计了一款零件位姿测量系统软件，并进行了位姿测量实验。本视觉系统相对于市场上机器人加工系统中的视觉系统成本很低。实验结果表明该系统能够有效求解待加工零件的位姿，为修正机器人加工系统中的加工轨迹提供了技术支持。     

基于双目视觉的零件位姿测量系统研究

在机器人自动加工系统中，针对待加工零件存在体积大、异形等导致工件难以精确定位的问题，提出了一种基于双目视觉的零件位姿测量系统。在该位姿测量系统中，通过在待加工零件上放置不等腰直角三角形参照物的方法来对其进行局部双目拍摄。对拍摄后的图像采用Harris角点特征检测参照物角点并匹配，进而求解参照物的角点世界坐标，然后通过坐标变换完成对待加工零件的初始位姿测量。并建立了位姿测量系统的数学模型，通过MATLAB语言编写了位姿求解计算程序。最后搭建了位姿测量系统实验平台，联合C#语言设计了一款零件位姿测量系统软件，并进行了位姿测量实验。本视觉系统相对于市场上机器人加工系统中的视觉系统成本很低。实验结果表明该系统能够有效求解待加工零件的位姿，为修正机器人加工系统中的加工轨迹提供了技术支持。     

基于智能三坐标测量机的零件位姿单目立体视觉识别

为了使三坐标测量机快速准确地识别出被测零件的位姿,提出了一种基于三坐标测量机平动的单目立体视觉识别方法,并对该方法的原理、位姿参数的求解和识别过程进行了研究.根据双目立体视觉原理,以三坐标测量机带动摄像机沿X轴或y轴平移,在两个不同位置分别拍摄被测零件的一幅图像;利用本文提出的基于边缘图像质心偏移的同名像点匹配方法,实现单摄像机立体视觉测量,得到被测零件上各特征点在摄像机坐标系中的三维坐标;由摄像机标定参数,进一步计算出各特征点在机器坐标系中的三维坐标;再结合各特征点在零件CAD坐标系中的对应坐标,求解出被测零件的位姿参数.组建了识别系统,进行了识别实验,结果显示,识别出的实验件位姿的平移量分别为:tx1=32.65 mm,ty1 =-90.23 mm,tz1=13.27 mm,旋转角分别为Ax =38°,AY=4°,Az=-5°,整个识别过程用时1.818 s.得到的实验数据表明该识别方法是可行的,可满足实时测量要求.     

基于双目视觉的机械零件位姿检测系统研究

针对机械零件搬运过程中需要精确测量零件位姿的实际问题,基于VS220双目立体视觉测量系统平台,设计了一种机械零件位姿检测系统。采用改进的Canny边缘检测算法,对零件边缘进行了轮廓识别,利用尺度不变特征转换方法进行了零件特征点的提取与立体匹配;利用立体视觉三维重建方法,建立了位姿检测系统数学模型,通过求解坐标系之间的转换关系,计算出了零件在传送带上放置的位置和方向等信息;通过VC++语言编写了位姿识别算法程序,实现了零件形状与位姿的识别;搭建了位姿测试系统实验平台,进行了测试实验。实验结果表明:系统能快速有效地对零件进行位姿检测,为实现零件的自动上下料提供了技术支撑。     

基于双目视觉的主从式机器人主手系统设计和研究

提出了一种基于双目视觉的主从式机器人主手系统,采用双目视觉技术实时识别并跟踪手柄的运动,同时测量其空间位姿。首先通过背景差分法检测出手柄,然后用卡尔曼滤波器对手柄的位置和速度进行预测,跟踪手柄的运动。在标记点的立体匹配中采用了特征匹配和区域灰度匹配相结合的方法,并引入唯一性和顺序一致性约束来剔除伪匹配,最终测罱出手柄的实时空间位姿信息。实验结果证明系统方案是可行的。     

基于双目结构光的工件位姿检测方法北大核心CSCD

面向机器人在柔性上下料中工件放置范围较大、摆放位姿不确定的应用场景,提出了一种基于双目结构光的空间位姿检测系统。基于双目结构光视觉系统获取工件点云数据,通过对Z轴分层遍历寻找工件最上层平面,利用其法向重新建立坐标系来矫正原始点云数据;将最上层点云数据映射转成2D图像,通过图像处理完成多个工件分割并获得工件位置信息进行点云粗配准,再通过ICP精配准得到工件的位姿信息。以检测料框为例进行实验,实验结果表明:视觉系统距检测目标3 m处,仍能输出多个料框的准确位姿信息,可有效提升工业机器人柔性上料的可靠性。     

基于双目视觉的并联仿生髋关节位姿检测

相较于三维坐标测量仪、激光跟踪仪等传统测量设备，双目视觉检测是一种无接触的检测方式，不会对目标的运动产生干扰和破坏，且更为经济、灵活和方便，因此采用双目视觉技术对3-RRR+(S-P)并联仿生髋关节的位姿进行检测。为提高位姿检测的精度、鲁棒性和通用性，设计了一种方便提取且角点可自动辨识的自编码视觉标识物、提出了一种基于边缘交点坐标反馈式的角点检测算法，该算法主要包括HSV色彩空间下的标识物提取、Canny边缘检测、Hough直线检测、亚像素角点检测和三维重建等流程，将标识物角点检测简化为检测标识物边缘线段并求得交点，再经由亚像素角点检测算法进行提纯的过程。最后，通过双目相机与自编码视觉标识物的布置建立并联仿生髋关节的位姿检测系统，进行位姿检测实验并采用激光跟踪仪进行对比实验，通过分析与实验验证：该系统具备较高的精度、鲁棒性和通用性。     

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。     

融合深度图像与密度聚类的下一最佳测量位姿确定方法

针对机器人视觉自动测量中的下一最佳测量位姿确定问题,提出一种融合深度图像与密度聚类方法.该方法采用结构光双目视觉测量技术获得初始视角下被测物体的深度图像和三维点云数据,基于深度图像信息快速获取被测物体的边缘与密度聚类分析区域,基于密度聚类方法判定区域的复杂程度,进一步结合视场要求计算子区域权重,获得下一视场的最佳移动方向.利用趋势面分析预测下一最佳测量位姿的空间范围,采用深度图像信息获得趋势面分析全局区域,并快速获得中心趋势线的空间数据以确定下一最佳测量位姿.建立了Universal Robot 5 (UR5)机器人和视觉测量平台,对胡巴和海盗头像模型进行测量实验,验证了所提方法的有效性.     

基于线结构光双目测量系统的管片位姿正交化解算

针对管片拼装机工作过程中存在位姿误差和位姿检测智能化等问题，提出了一种基于线结构光双目测量系统的管片位姿测量方法。该方法减小了检测管片位姿时光照情况对检测结果的影响，无需要额外添加其他标记，可将由线结构光双目测量系统检测的管片边缘点世界坐标与管片拼装机机械手臂工作坐标下的三维坐标进行转换和解算。利用以隧道横截面圆心坐标O为基准的线结构光双目测量系统检测到检测点的位姿，通过运用三维空间点的坐标重心化和罗德格里矩阵的最小二乘法求解出管片位姿变换旋转矩阵，有效改进管片姿态旋转矩阵的正交性。随机进行多组检测点的位姿计算误差的比较，验证本方案的可行性。结果表明该方法能精准快速测量管片位姿，提高位姿测量精度。     

基于双目立体视觉技术的轮式机器人位姿测量方法研究

为规划轮式机器人运动轨迹,需要获得轮式机器人在空间中的位姿,提出一种基于机器视觉软件Halcon9.0测量轮式机器人位姿的方法,利用机器视觉软件实现机器人图像实时采集、摄像机标定、特征点提取、坐标系变换、位姿转换实现机器人位姿的非接触式检测。试验结果表明采用机器视觉方法和采用陀螺仪检测得到的数据变化趋势吻合,验证了该方法可行性和可靠性。每次测量机器人位姿的时间仅需要678.089 ms,对实时测量运动目标位姿的非接触检测有参考价值。     

火箭喷管运动视觉测试精度的校准与实验

基于新型双轴摇摆直线升降运动校准装置,提出了一种喷管运动视觉测量系统的校准方法。首先,将校准装置提供的摆心、摆角的标准值与视觉测量系统的测量值在空间上对应起来,通过校准装置提供给喷管模型2次不同轴的摆动,推导出视觉运动测量系统的世界坐标系与喷管摆角坐标系之间的位姿关系。然后求解出二者位姿矩阵和平移向量,在视觉运动测量系统中建立喷管的摆角坐标系;通过时间同步系统向校准装置和视觉运动测量系统发送同步时间基准信号和同步触发信号,同步二者的采样时间,实现标准值与测量值在时间上的对应关系,完成摆动动态数据的直接比较。最后对喷管运动视觉测量系统进行了校准实验,分析了喷管在±12°的摆动空间内不同位置的摆心、摆角的测量误差。实验结果表明,在运动范围内摆角的最大测量误差为0.093°,摆心的最大测量误差为0.832mm。     

基于线结构光的双目视觉目标位姿测量研究

为了应对在复杂情况下对无有效特征物体的非接触目标位姿测量,文中提出了一种基于结构光的双目视觉目标位姿测量方法,通过将结构光投射到目标物体上,结合2台工业摄像机组成一个结构光双目视觉测量系统。重点介绍了光条中心提取方法、立体匹配方法的选择,以及对结构光双目测量系统的测量模型,并进行了平面板件偏转角的测量实验,验证了测量方法的可行性与有效性。     

机器人装配过程的在线位姿检测与校正

精度是机器人装配过程中的一个基本要求，本文实际角度出发，在深入分析由视觉引起的装配过程中的零件抓取点的位姿误差的基础上，构造了一个运用光电开关检测零件位姿的正检测装置，并通过软硬件结合的方法，实现了零件位姿误差的实时校正与补偿，从而解决了这一难题。     

工业机器人单目视觉对准技术研究

针对工业机器人精确对准问题,提出了一种基于单目视觉的工业机器人对准技术。该技术把工业机器人与单目视觉测量技术相结合,根据特制的手眼标定板,快速建立单目视觉测量系统与机器人上对准轴之间的手眼关系和对准的基准位姿;在对准环节,通过单目视觉系统获取工件目标的姿态,然后根据已有的手眼关系和基准位姿,求解在机器人基坐标系下机器人末端的对准轴的位置调整量,迭代调整机器人末端位姿,从而实现了机械人末端的对准轴与工件目标的精确对准。实验结果表明:在测量距离约是150mm处,对准平均精度优于0.2°。     

基于共面4点的机器人位姿求解及其不确定性分析

针对工业机器人视觉伺服控制系统的位置定位问题,提出了一种采用共面4点的单目机器人视觉系统的摄像机位姿求解方法.为评价这种单目机器人视觉系统的定位精度,对定位不确定性的评定方法进行了研究,并在深入分析机器人视觉系统平面定位精度不确定性的基础上,提出将极大似然抽样一致性与上述位姿求解方法相结合,以改善机器人的定位精度.实验证明,该方法在抗噪声能力、对外点稳定性方面优于传统的最小二乘法,有利于提高视觉系统的定位精度和鲁棒性.     

大型自由曲面移动式三维视觉测量系统

本文介绍了一种移动式三维视觉测量系统，用于大型物体自由曲面的测量。传感器采用双目立体视觉方式，并结合编码结构光技术，使匹配过程简化。传感器移动到大型物体周围对各局部区域进行测量。采用一个平面靶标作为中介，建立了传感器位姿变换矩阵的优化目标函数，根据靶标上多个特征点求解出该矩阵，即拼接矩阵。传感器在各个位置所测三维数据通过拼接矩阵统一到全局坐标系下。视觉测量系统在2个位置对维纳斯石膏像进行了测量，并进行拼接。结果表明，该测量系统操作简单，适用范围广；x、y、z坐标拼接RMS误差分别为0．038mm、0．022mm和0．135mm。     

光笔式大视场三维视觉测量系统

针对先进制造业对大型装备大范围精密尺寸测量需求,根据双目立体视觉测量原理设计了一种光笔式大视场三维视觉测量系统.基于透视投影变换下的时针顺序和共线性不变量设计了光笔特征点空间分布模式,实现了特征点的准确识别与接触探头坐标的计算.应用双目立体视觉传感器的透视投影和齐次坐标三维测量模型,以一维基线尺靶标自由移动和基准长度约束为核心,通过本质矩阵E的线性求解结合非线性优化实现了其结构参数的现场精确标定.研制了由光笔、双目立体视觉测量系统、便携式三脚架、一维基线尺靶标和测量软件构成的大视场三维视觉测量系统,完成了机器人本体表面三维数据的稠密测量实验,在7 m×4.7m测量范围内系统的测量精度优于0.2 mm.实验显示设计的光笔式大视场三维视觉测量系统在光笔结构、发光点识别方法和系统标定方法上均具有新的思路.     

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。     

主动光立体标靶检测及其在工业机器人位姿测量中的应用

基于工业机器人位姿视觉测量方法提出了用主动光立体标靶进行机器人末端位姿测量的方法。以主动红外光代替反光标志点,以主动光图案特征代替亮度特征作为表达位置信息的形式,设计了六面体主动光标靶。通过合理设置特征面图案,使立体标靶特征面提供蕴含空间几何约束的信息,并在此基础上设计了特征面识别算法。在室内环境、室外环境、混合光环境等实验条件下,该算法可实现对主动标靶健壮的识别和定位。在高精度四轴移动平台上的测量误差评价实验表明：运用该标靶的立体视觉系统在0.5~3m工作范围内平均位置误差为0.0857mm,平均姿态误差为0.1086°,满足机器人位姿测量的要求。最后在YASKAWA的Motoman-MH80六轴机械臂上进行了机器人末端位姿的测量实验,验证了该方法的可行性和高效性。