精密摆组件装配设备自标定方法

精密装配设备中各运动滑台存在安装误差,影响装配精度;目前,多采用装配设备内部集成的显微视觉系统,借助特制标定板进行线性标定;但该方法中的误差参数顺序标定,解算具有关联性,无法避免误差传递与累积的问题,且精密装配设备空间有限,标定板一般较难安装;为此,基于精密摆组件装配设备,提出一种通用自标定方法,该方法不借助标定板,仅需要在装配作业空间中由视觉系统跟踪设备自身固定特征的若干任意点位,再结合粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）完成误差参数的统一求解,最后根据推导的误差补偿模型实现误差补偿;实验证明,该方法与线性标定相比精度及稳定性均明显提高,标定精度在5 μm以内,为精密装配设备提供了简单有效的标定方案。     

基于局部指数积的模块化机器人运动学参数标定

针对模块化可重构机器人系统展开基于局部指数积法的运动学参数标定研究,提出一种基于子装配体的模块化机器人标定方法.首先,采用旋量的指数形式对子装配体进行数学描述,建立子装配体的运动学模型.然后,采用局部指数积方法,建立基于子装配体、包含关节约束条件的模块化机器人实际运动学模型.通过对运动学模型取微分,根据指数映射微分公式的显式表达式,给出模块化机器人末端位置误差与子装配体的关节旋量误差、末端子装配体的局部位置误差之间映射关系的显式表达.最后,以一套模块化可重构机械臂系统为试验平台,采用激光跟踪仪为测量设备进行试验.试验结果表明标定过程能够收敛到稳定值,经参数标定后用于试验的6自由度模块化机械臂定位误差模的平均值降低了近95％,最大值降低了近92％.     

交通事故现场摄影测量标定点识别

对交通事故现场测量的现场标定点进行自动识别是提高交通事故摄影测量速度的重要技术。在自然光照条件下，标定点区域不可避免地存在阴影等干扰，采用无限脉冲响应(IIR)递归滤波器对脊线边缘进行检测，可以有效排除阴影干扰。在进行直线提取和聚类的基础上，对标定直线进行识别和排序，并以此为基础对标定点进行识别和排序。直线分类采用动态聚类方法。为了保证聚类的鲁棒性，对传统动态聚类方法的聚类中心生成方法进行了改进，用中位数代替传统方法中的均值，并采用最大、最小距离算法确定初始聚类中心。     

机械臂绝对定位精度标定关键技术综述

目前我国飞机和卫星装配仍主要采用人工装配,装配技术陈旧、机器人绝对定位精度低等问题难以满足飞机和卫星高精度、高性能的要求,阻碍了工业机器人在航空制造行业的发展,因此,在机器人柔性自动化装配过程中,如何提高机械臂绝对定位精度的标定技术已成为学术界和工业界广泛关注的焦点。为了系统地分析和总结现有的研究成果,对绝对定位精度标定方法进行了分类探讨,归纳了国内外机械臂标定技术的研究现状,详细分析了误差不确定性、冗余参数的消除及最优测量结构选择性等关键技术,并对机械臂绝对定位精度标定技术的未来发展趋势进行了构想和展望。     

基于机器视觉的高精度测量与装配系统设计

在对某些精密产品实现自动化生产过程中,存在难以对装配该产品所需的多种装配小零件进行高精度自动测量与装配的问题;针对该问题,搭建了基于机器视觉技术的自动化测量与装配系统;基于Halcon图像处理软件平台,对零件图像进行了中值滤波、图像增强等预处理;采用了Canny算法对零件求取像素精度的边缘,并运用椭圆曲线拟合法获取了亚像素精度边缘;建立了两种相机镜头畸变模型,采用径向排列约束(RAC)标定法与张正友标定法对相机进行了标定,并对标定精度进行了对比;实验结果表明:本系统的装配同轴度精度能达到0.05 mm,零件尺寸测量标准差低于3.8 μm,满足工业需求,可以解决工业实际问题。     

叶栅纹影试验图像增强及流场密度处理探讨

叶栅纹影图像的背景噪声和流场结构信息接近,给识别流场结构和获取定量信息带来了困难。采用加权L₀梯度平滑和伪彩色技术,提高纹影图像中关键流场结构的识别度。并探讨了通过标定纹影图像灰度与光线偏移量（刀口切割量）的函数关系,反演试验流场中的密度分布。研究结果表明,采用上述方法获得的流场纹影图像质量良好,叶栅通道内激波、尾迹和膨胀波的分辨率高,流场信息可读性强。验证了纹影图像及密度处理程序的可行性,但流场密度的准确测量需要在试验件加工装配、试验前光学调校和图像灰度标定等多方面开展细致的准备工作。     

卷积神经网络用于关节角度识别与姿势评估

为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果，提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度，并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头，其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪，使用卷积神经网络识别人体关节二维位置，结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度，最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性，表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高，是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法，具有一定的科学意义和工程应用价值。     

救灾机器人目标导航中的视觉识别技术研究

笔者介绍了某型救灾机器人工作过程中视觉导航的要求,提出了采用张正友标定方法进行摄像机参数标定和目标环境下圆形旋转手轮的识别方法,详细介绍了利用MATLAB标定工具箱进行摄像机内参数和外参数的标定过程,最后采用改进的椭圆识别算法对手轮识别方法进行了验证,实验证明了该方法的有效性。     

零件图纸自动阅读与识别研究初步——视图分割

智能装配机器人的研究是世界性的研究项目之一，为了实现智能装配机器人对零件的操作，首先必须做到对零件图纸的自动阅读与识别。本文介绍了零件图纸的自动阅读与识别的处理过程，着重介绍了这一处理过程中的视图分割原理与采用的技术。     

视觉引导技术在SCARA机器人装配任务中的应用

基于实际生产项目,提出了一种针对平面关节型机器人(SCARA)平面装配任务的手眼标定方法。对线性标定法的输出通过多次迭代使得累积误差和逐渐减小,相较于使用线性标定法来进行手眼标定,视觉定位的平均定位误差降低了0. 4 mm,最大定位误差降低了0. 6 mm。在使用SCARA机器人进行毫米(mm)级作业时,使用迭代线性标定法比传统的线性标定法有更高的视觉定位精度。同时,末端执行器完成对目标工件的抓取任务之后,使用解线性方程的思想求解SCARA机器人完成装配任务的末端位姿,通过实际工程项目的验证,装配成功率可达98. 6%。     

基于局部二元模式的电子胃镜图像识别

由于受到胃部蠕动、气泡、食物、光照以及图像采集过程中摄像头移动等因素影响,电子胃镜图像存在亮度变化较大等问题,常用的计算机辅助分析方法难以取得理想的效果。针对该问题,在分析电子胃镜图像特点的基础上,提出一种电子胃镜图像病灶良恶性识别方法。在不同颜色通道中使用结合局部二元模式算法,提取其纹理特征向量,分别输入支持向量机进行训练和识别,对不同颜色空间的识别结果采用投票原则确定最终结果。实验结果表明,该方法的识别率达到92.2%。     

基于极线约束的图像目标识别可信度评价方法

在图像辅助的惯性末制导系统中,提出了一种基于极线约束的图像目标识别可信度评价方法.当惯导系统给出的摄像机姿态或图像中目标的像素点位置存在误差时,为了平衡极线约束方程需要引入一个冗余量(residual),该冗余量可由惯导系统给出的摄像机两位置的相对运动及相应图像中目标点的像素位置计算得到.当惯导系统的姿态误差小于0.3°时,冗余量可以用来评价图像目标识别的可信度.理论推导及仿真实验证明,冗余量作为图像目标识别可信度的评价指标,具有良好的特性.     

基于运动方向的视角无关行为识别方法

针对人体运动方向的随机特性,研究场景中有多台摄像机时视角无关的行为识别方法。利用一台位置固定的摄像机,根据视频序列中运动目标质心空间坐标变化,确定其运动大致方向。根据该方向,选择具有垂直和平行运动轨迹方向视角的相机获得的序列图像,进行行为分析。提取人体运动行为侧像和正像轮廓的关键姿态建立特征库。应用单个相机平行线约束,通过转换因子由图像坐标恢复运动目标关键点的三维坐标,从而确定目标运动方向。建立室内多视角行为视频样本库,实验结果表明,利用该方法识别室内运动行为,能够达到视角无关行为识别的目的。     

CRH列车车牌自动识别系统设计与实现

系统采用固定摄像机对CRH列车进站时的侧面进行图像采集,从图像上提取车牌信息并定位,根据图像分析算法拆分字符。使用OCR对提取出的字符图像进行识别,通过CRH列车车牌的命名规则,总结出一套可以用来自动进行字符识别结果校准的逻辑流程,从而达到精确识别的目的。     

最优阈值变换和轮廓跟踪在轮廓检测中的应用

文章在一套基于计算机图像处理和识别的水平尺标定系统的基础上,比较了几种不同的轮廓提取算法,重点阐述了采用最优阈值变换并结合轮廓跟踪的方法对水平尺气泡轮廓的精确检测。试验结果表明,该方法有效地降低了图像的噪声,改进了检测结果,达到了高精度标定的目的。     

基于形状识别的X型棋盘格角点检测

棋盘格角点检测是相机标定的一个重要环节,其准确率直接影响相机标定的精度,常规角点检测存在对棋盘格图像质量要求较高、检测准确率不高的问题.对此,依据棋盘格图像灰度分布的对称性,利用双层增强滤波器将其角点区域增强为X形状,待检测角点即为X形状中两个分支的交点,将角点检测问题转换为X形状的识别.进行X形状识别时,首先提取待识别区域像素的极坐标作为形状识别的初始特征集合,经特征选择后依据角度特征进行X形状识别.最后在识别出的角点区域内通过直线拟合确定亚像素级角点.实验结果表明,所提出方法进行棋盘格角点检测的准确率较高,且抗干扰能力较强.     

人脸识别技术在石化企业考勤系统的应用

基于百度AI平台设计了人脸识别技术在石化企业考勤系统的应用。首先进行软硬件交叉编译环境的搭建,完成了U-Boot、Linux内核以及根文件系统的移植,以Tiny 4412开发板为硬件基础,Qt为软件开发平台,实现摄像头抓取人脸图像、人脸信息对比检测、LCD显示、管理员账号登录等考勤系统功能。     

多摄像头移动识别技术的研究

目前,单摄像头移动对象识别的相关技术已比较成熟,但仍然存在场景切换、目标遮挡等问题,为了解决上述问题及达到更好的识别效果,提出了多摄像头移动对象识别方法,将多视频数据融合技术细化为数据层、目标跟踪层及决策层三个层次的信息融合:数据层通过融合多摄像头移动目标的大小、方向等参数实现了移动目标的准确描述;目标跟踪识别层采用粗集理论和BP神经网络结合的方法,增强了识别系统的稳定性;决策层通过D-S证据理论来融合多个摄像头节点的决策结果,提高了目标识别的准确度。     

Omnidirectional Image Stabilization for Visual Object Recognition

In this paper, we present a pipeline for camera pose and trajectory estimation, and image stabilization and rectification for dense as well as wide baseline omnidirectional images. The proposed pipeline transforms a set of images taken by a single hand-held camera to a set of stabilized and rectified images augmented by the computed camera 3D trajectory and a reconstruction of feature points facilitating visual object recognition. The paper generalizes previous works on camera trajectory estimation done on perspective images to omnidirectional images and introduces a new technique for omnidirectional image rectification that is suited for recognizing people and cars in images. The performance of the pipeline is demonstrated on real image sequences acquired in urban as well as natural environments.     

基于PTZ摄像头的视频人脸识别

针对传统的视频人脸识别技术受限于理想的环境条件,无法应用于监控场景的弊端,提出了一种基于PTZ（Pan-Tilt-Zoom,旋转-俯仰-缩放）摄像头的人脸识别方法,并结合AdaBoost人脸检测以及Mean-shift跟踪算法进行了识别。实验结果表明,该方法克服了监控场景图像分辨率低的问题,具有较好的鲁棒性。