空间圆姿态识别二义性的角度约束消除

为了消除视觉测量中单个圆姿态识别中存在二义性的问题,提出了一种基于空间角度约束消除二义性的方法,并且对姿态求解算法进行了误差分析,为准确进行姿态估算给出了指导性的实验结果。在摄像机已标定的前提下,根据圆特征在图像上的投影椭圆曲线确定了圆心位置和圆平面姿态参数,计算结果存在二义性;利用欧式空间中的角度不变量,识别出圆平面的真实姿态参数,同时确定圆心的真实位置;最后,根据误差传播理论对基于单圆特征的位姿估计算法进行了精度分析。实验结果表明,圆平面姿态角的测量绝对误差在0.2°以内,圆心的定位误差为0.5%,根据圆平面的位姿参数计算的共面直线的距离误差为0.8%。该方法能够准确地识别圆平面的位置和姿态,计算过程简单,结果稳定可靠且具有较高的精度。     

基于图像轮廓的泵体口环位姿及尺寸检测算法

针对泵体口环人工检测安装精度差的问题，提出了基于图像轮廓的泵体口环位姿及尺寸的视觉检测算法。首先对泵体口环图像进行图像预处理，然后进行图像轮廓检测，分割出泵体口环目标轮廓，最后建立了求取泵体口环位姿及尺寸的数学模型，并根据目标轮廓中包含的像素点数学信息，设计了泵体口环位姿及尺寸检测算法。实验结果表明，基于该算法能够较精准的识别检测泵体口环位姿及尺寸，在较高精度工业机器视觉化应用中具有现实意义。     

双机器人系统的快速手眼标定方法

针对双机器人仿真测量系统的手眼标定问题,提出一种由机器视觉求解法兰盘位姿得出手眼关系的方法.将目标机器人运动到合适的位姿,由视觉机器人拍摄其法兰盘图像,提取图像中法兰盘的椭圆轮廓,解算摄像机坐标系下的法兰盘姿态和圆心坐标,并由销孔位置约束得出摄像机与目标法兰盘坐标系的转换关系H1.然后由控制器读数得出两台机器人各自法兰...     

基于单目摄像头的圆台工件位姿检测技术

工件位姿检测是工业自动装配等领域的重要环节,其中立体视觉位姿测量以其非接触性,低成本和优良的扩展性得到了广泛的应用。针对常见的圆台元件位姿检测问题,提出了一种基于投影椭圆相对关系的方法并解决了单圆重投影的二义性问题,从而仅根据静态单目摄像头拍摄的一张图片就可以解决机器人手眼协调中的定位问题。根据实验测量,对位姿检测的误差在1.5°以内,对比同类方法不需要对应用环境的任何先验知识,在准确性与易用性上均更有优势。     

基于图像拼接的尺寸精密检测算法研究

针对基于机器视觉的大长径比类零件几何尺寸综合检测中因要求视场大而导致分辨率低,投影误差大等问题,将图像拼接技术应用到视觉测量中,采用已标定摄像机方式建立图像投影模型、提出了基于位姿变换的图像拼接算法实现图像之间的精确配准、基于最佳阈值灰度调整的图像融合以消除图像拼接接缝.通过对标准模板进行检测实验,测量精度可达到±0.006mm,重复测量精度≤0.004mm,结果证明了该算法的可行性.     

非合作航天器的立体视觉位姿测量

针对在轨服务中非合作航天器相对位姿测量的关键任务,提出了一种双目立体视觉方法。该方法利用两台大视场可见光相机获取高分辨率图像,用双边滤波方法对图像进行预处理,接着利用弧线段拟合法提取目标表面的对接环椭圆,用Hough变换法提取目标的矩形边框特征,并引入极线约束准则、对接环尺寸约束和光流跟踪的方法,提高算法的提取精度和效率。利用立体视觉构建非合作目标的对接环平面和边框角点,建立目标坐标系,解算与世界坐标系之间的位姿关系。暗室环境下的实验结果表明,双目相机系统逼近(12.0~2.0 m)实验中,相对位置精度优于1.0 cm,相对姿态精度优于0.41°;目标姿态转动实验中,相对位置精度优于1.3 cm,相对姿态精度优于0.88°,位姿解算精度较高,可以为追踪航天器提供连续的位姿导航信息。     

利用平行透视投影模型的位姿迭代估计

提出了一种利用平行透视投影模型的高效位姿迭代估计方法来提高单目视觉测量系统的精度和鲁棒性.通过引入齐次坐标表示,避免了现有算法对平行透视投影参考点选择的限制.首先,研究了平行透视投影模型下使用齐次坐标求解目标位姿的方法,阐述了它的几何意义.然后,通过迭代的方式将其应用于一般透视模型下目标位姿的高精度估计.仿真实验结果表明,本文方法提高了基于平行透视投影模型的位姿迭代估计的精度,速度和抗噪性能.实物测量结果表明,本文方法的平移测量精度优于0.1 mm,旋转测量精度优于0.1°,可以满足各种视觉检测系统的要求.另外,使用标志点和图像特征亚像素定位技术还可进一步提高该算法的精度.     

钢拱架铰接孔视觉定位方法研究

针对钢拱架自动化拼接过程中需要对钢拱架铰接孔进行定位的实际问题,设计了一种基于双目视觉的钢拱架铰接孔定位方法。首先通过模板匹配对钢拱架铰接孔进行初定位,找到感兴趣区域;采用一种新的自适应阈值算法计算阈值,对感兴趣区域进行二值化处理;利用边缘检测和最小二乘法提取得到铰接孔椭圆轮廓特征;然后找到椭圆轮廓上特殊的两条弦,根据空间几何关系,计算空间圆平面的法向量;利用消影线和椭圆参数矩阵,计算铰接孔圆心在图像上的实际投影点;最后基于双目视觉成像模型计算铰接孔圆心的精确空间坐标。实验证明,本方法可实现钢拱架铰接孔高精度定位,满足实际工业需求,为钢拱架自动化拼接提供技术支撑。     

空间最优投影平面的斜口圆截面管路端头位姿测量

船舶、飞机等发动机为减小体积,采用斜口管路焊接代替弯头连接,管路系统中端头位姿是焊接对齐的前提。针对斜口管路端头位姿的高效高精度测量难题,提出了一种通过重建管路轴线以及管路端面进行端头位姿精确测量的方法。通过获取种子圆柱并设计非线性寻优算法提高圆柱拟合精度,通过高精度种子圆柱扩散重建得到管路轴线。通过双曲率阈值搜索方法对管路边缘进行搜索,得到管路端面边缘点整像素坐标。通过对端面提取得到的整像素坐标进行椭圆拟合结合射线求交方法求解端面边缘亚像素坐标,从而避免插值方法计算亚像素坐标受环境光源影响大的问题。最后,使用逐点最小二乘法重建空间投影平面并在平面上得到残差最小空间椭圆,空间椭圆中心即为管路端点,该投影平面即为端面所在平面,实现了对端头位姿的精确测量。实验结果表明,该方法的测量精度达到0.05 mm,角度测量误差小于0.1°,基本满足斜口管路端头的位姿测量精度要求,对管路的装配具有良好的指导意义。     

基于双目视觉的管路位姿测量

针对管路位姿测量过程中管路的无纹理、少特征等难点,提出一种基于双目视觉的管路位姿精确测量方法。首先利用双目视觉原理从二维图像中计算管路的初始位姿;然后利用基于边缘像素点的位姿优化算法建立3D-2D的投影映射关系,通过优化边缘像素点到投影模型边缘的距离,对投影模型边缘和图像边缘进行拟合,从而优化管路初始位姿。本算法仅在投影模型边缘的一定区域内选取具有高灰度值梯度的像素点,从而增强算法的鲁棒性并提高计算效率。测量实验表明,该方法测量精度较高、操作简单、测量时间只需2 s～3 s,可有效提高管路位姿的测量精度及效率,满足工业应用需求。     

平面标定靶标标记点的圆心提取算法

基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标,为得到圆形标记点在像面上的圆心投影,提高摄像机的标定精度,本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵,相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵的一个广义特征向量,穿过这两个标记点的圆心投影。因此,在获取标记点亚像素级边缘点,拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后,通过任意两个标记点的对偶矩阵,均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。 为测试本文方法提取圆心像点的精度,本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下,对直径为90mm的超大标记点提取圆心投影,圆心投影误差为0.1~1pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定,进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描,最大误差不超过0.2mm。通过对比,本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高,而且提高了摄像机的标定精度。     

平面标定靶标标记点的圆心提取

基于圆形标记点的平面靶标被广泛应用于摄像机标定与视觉测量中。针对该平面靶标,为得到圆形标记点在像面上的圆心投影,提高摄像机的标定精度,本文提出了一种基于对偶二次曲线几何特性的圆心提取算法。该算法的核心是平面内一个标记点A像面投影二次曲线对应的对偶矩阵CA*,相对于平面内另外一个标记点B的对偶矩阵CB*的一个广义特征向量,穿过这两个标记点的圆心投影。因此,在获取标记点亚像素级边缘点,拟合椭圆得到椭圆二次曲线方程后,通过任意两个标记点的对偶矩阵,均可得到一条穿过这两个圆心投影的向量。经过同一个圆心投影的多个向量叉乘标准化后的结果就是该标记点的圆心投影。为测试本文方法提取圆心像点的精度,本文在像面与靶标平面夹角40°的姿态下,对直径为90mm的超大标记点提取圆心投影,圆心投影误差为0.1～1pixel。并以此方法得到的圆心投影对手持式扫描仪进行摄像机标定,进而对已知坐标的平面靶标及3D工件上的标记点进行扫描,最大误差不超过0.2mm。通过实验证明了本文提取的圆心投影比采用椭圆圆心的精度高,而且提高了摄像机的标定精度。     

任意位姿孔轴线方位解析与图像测量方法研究

针对孔的空间定位问题,提出任意位姿孔轴线方位的求解算法。孔边缘轮廓在透视投影下为椭圆,基于代数距离的椭圆拟合保证了椭圆拟合结果的稳定性,再利用椭圆定义约束,迭代优化拟合结果,避免了异常点及不完整样本点对拟合结果的干扰。通过空间几何解析,建立空间几何模型,利用平面法向量和相似三角形推导出计算公式。仿真结果表明该算法精度高,实用性强。     

基于角度约束的圆姿态识别二义性消除方法

目的：对了消除视觉测量中单个圆姿态识别中存在二义性的问题,提出了一种基于空间角度约束的二义性消除方法,并且对姿态求解算法进行了误差分析,为准确的进行姿态估算给出了指导性的实验结果。方法：在摄像机已标定的前提下,首先,根据圆的投影确定其空间位置和姿态参数,存在二义性;接着,利用欧式空间中的角度不变量,可唯一确定空间圆平面的姿态;最后,根据误差传播理论对位姿计算的方法进行了精度分析。结果：实验结果表明：圆平面姿态角绝对误差在0.2°以内,圆心定位误差为0.5%,重构的空间直线距离误差为0.8%。结论：能够准确的识别圆平面的姿态,计算过程简单,结果稳定可靠且具有较高的精度。     

视觉测量中环形编码标志点的精确识别算法研究

视觉测量中,在待测物体表面分布一些易于识别的标记,可以提高特征识别的准确性和精度,保证多幅图像间特征点对应匹配的可靠性。针对在投影角度或图像噪声较大时,环形编码标志点识别率低的问题,设计了一种环形编码标志点作为标记,并提出了一种编码标志点精确识别算法。该算法首先使用Otsu算法提取椭圆边缘环状领域,并对环状领域点进行椭圆拟合求解椭圆参数;然后根据圆度与椭圆参数约束排除图像中伪标志点;最后通过计算编码环段内椭圆的灰度梯度确定编码环带的编码值。所使用的圆心提取算法能达到亚像素级精度。试验结果表明,该编码标志点识别算法受投影角度、图像噪声等因素的影响小,可以实现编码标志点的精确定位与准确识别。     

基于双目视觉的数控机床动态轮廓误差三维测量方法

轮廓误差是评估数控机床动态性能的重要指标。定期检测和标定数控机床动态轮廓误差对于稳定机床加工精度至关重要。针对采用现有单一测量手段所测的动态轮廓误差轮廓范围小、维数低、轨迹形式受限等问题,提出基于双目视觉的机床轮廓误差测量方法,实现数控机床任意轨迹轮廓误差三维高精度测量。具体包括设计基于高精度强化特征和高均匀光照的便携式合作靶标以准确表征机床运动位置信息,实现靶标与工作台的高精度安装以及强化特征的高质量成像;利用偏心补偿算法准确定位强化特征图像二维位置,解决圆型强化特征成像仿射畸变为椭圆问题,提高图像处理与机床位置的视觉定位精度;提出基于相机成像全局建模的测量基准位姿变换方法,准确完成数据转换并求解机床轮廓误差。以五轴数控机床平面插补的三叶玫瑰轨迹为研究对象,搭建轮廓误差视觉测量系统并开展测量试验。以平面光栅测量结果为标准验证视觉求解精度。结果表明,在1 500 mm/min进给速度下视觉轮廓误差求解误差为9.79μm,平均测量误差为3.36μm。     

液压支架空间结构位姿测量方法研究

为了解决现有的接触式测量方法中传感器易损、系统比较复杂的问题，保证井下采煤活动的安全，针对煤矿特点采用结构光学相机直接采集图像的方法对液压支架结构位姿进行研究分析。该系统基于深度视觉测量技术，通过摄像机采集液压支架图像，对采集得到的图像进行结构位姿参数解算，并且进行系统搭建分析实验。通过对解算误差进行分析，测量误差总体上保持在1°以内，表明测量算法满足位姿测量需求。     

手表定子片数字图像测量系统

手表中微小零件的检测精度影响手表的使用寿命及走时精度,其零件特殊,且在25mm以内,精度要求均在微米级别。设计手表零件定子片图像测量系统,运用机器视觉测得定子片的圆心距离和外形轮廓。用Hough变换提取圆心坐标,计算圆心距,并采用外形允差对比算法实现零件轮廓度的比对。将其封装成数字图像检测系统进行手表零件全检,提高了检测精度与检测效率。实验证明,数字图像检测系统能实现对手表零件的高效率和高精度测量,达到自动化生产线的检测要求。     

基于直线不变性的自修正光靶标

为了减小视觉坐标测量系统中特征点圆心像面投影坐标计算的误差,以改善系统的测量精度,提出了一种利用透视投影变换的直线不变性对其进行修正的新型光靶标。传统的误差减小方法是提高特征点的像边缘检测的精度,或者对特征点像面轮廓椭圆拟合的数学模型进行修正,算法复杂、适应性较差,且对精度的改善也达到了瓶颈。仿真试验表明,基于直线不变性的新型光靶标支持特征点-对应像面位置自动识别,较有效地修正了特征点圆心像面投影坐标计算的误差。     

无人机自主降落视觉标识设计及位姿测量方法

为实现无人机自主降落,设计了一种由多组不同半径比的同心圆组成的视觉标识。针对同心圆成像后的形变情况,结合圆心、消隐点、内外圆交点构成的调和比约束,设计了一种递归的圆心求解方法,以获取圆心亚像素投影点。相较于Hough圆检测算法以及传统方法,该方法可以更鲁棒、精准地提取圆心投影点亚像素坐标。完成圆心提取后,基于交比不变性建立图像坐标与平台坐标一致性匹配关系解算出初始位姿,并通过二次曲线重投影模型设计非线性优化函数求得优化位姿。针对降落过程中图像运动模糊的情况,提出一种基于运动连续性的测量关键帧选取模型来排除运动模糊图像对控制决策的影响。进一步设计一种多模式切换控制结构实现了对降落平台的运动预测、无人机样条轨迹生成与更新,从而完成无人机自主降落。在1 500次的测量实验中,该测量方法的平均重映射误差可达到0.578 pixel,方差为0.009 6。在现场降落实验中,无人机在2.5 m高度时对降落台的定位误差小于3.5 cm,表明本文方法具有较高的视觉测量精度且更加稳定,能够实现对运动降落目标的稳定接近与跟踪并完成降落。