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针对工业机器人在抓取工件过程中需要识别和定位工件的问题,提出了一种基于改进法矢计算的点云局部描述符SHOT的三维物体识别与位姿估计的方法。首先,对三维扫描仪获取工件表面点云进行预处理和分割,得到用于匹配的工件点云模板数据集;其次,采用均匀采样算法提取特征点集,通过SHOT特征描述符对场景点云与模板点云提取的特征点进行点云局部描述;最后,利用Kd树建立初始对应对,引入3D霍夫投票机制通过点云局部坐标系各向量之间的转换关系完成工件识别,根据对应关系求解出初始变换矩阵。基于ICP算法进行精确配准,得到工件的精确位姿信息。实验结果表明:该方法与基于ICP算法进行对比,提高了配准精度,可以得到精确的位姿估计信息,为在机器人应用中工件定位抓取提供精确的位姿检测方法。 相似文献
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薛珊吕旸吕琼莹刘正彬郭建波 《制造业自动化》2020,(1):83-87
针对工业流水线上激光扫描工件获得的点云数据的配准问题,提出了一种基于点云数据几何特征改进的点云自动配准新算法。新算法首先根据点云数据中法向量的变化规律选取特征点,作为初始的匹配点集;然后运用一种根据点对间距离约束优化的随机抽样一致(RANSAC)算法对数据初始匹配;并运用k-d tree加速改进的最近点迭代(ICP)算法进行精确匹配;并运用四元数法求得配准参数。分别对提出的新算法、PCA改进算法和经典ICP算法进行了实验,并对实验结果进行了对比。对比结果表明新算法能够实现配准,并显著提高了配准的速度和精度,表明了新算法的有效性,对实际应用具有一定的现实意义。 相似文献
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基于点云几何信息改进的自动配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《制造业自动化》2020,(1)
针对工业流水线上激光扫描工件获得的点云数据的配准问题,提出了一种基于点云数据几何特征改进的点云自动配准新算法。新算法首先根据点云数据中法向量的变化规律选取特征点,作为初始的匹配点集;然后运用一种根据点对间距离约束优化的随机抽样一致(RANSAC)算法对数据初始匹配;并运用k-d tree加速改进的最近点迭代(ICP)算法进行精确匹配;并运用四元数法求得配准参数。分别对提出的新算法、PCA改进算法和经典ICP算法进行了实验,并对实验结果进行了对比。对比结果表明新算法能够实现配准,并显著提高了配准的速度和精度,表明了新算法的有效性,对实际应用具有一定的现实意义。 相似文献
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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。 相似文献
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基于双目视觉的工件尺寸在机三维测量 总被引:5,自引:2,他引:3
由于传统测量方法及仪器设备无法满足在机实时检测工件三维尺寸的要求,本文基于双目立体视觉视差原理,搭建了一套可在车间现场操作的在机测量工件三维尺寸的视觉系统.首先,介绍了改进的基于平面圆靶标的双目视觉测量系统标定方法.然后,用阈值分割算法从背景中识别出待测工件,采用Canny算子和多边形逼近法提取工件轮廓和轮廓关键特征点,并在极线约束的特征点匹配算法基础上,提出一种基于灰度相关的密集型精匹配算法,获得了工件边缘轮廓关键特征点云的三维坐标数据.最后,对匹配所得特征点云进行数据处理和特征拟合计算,得到了工件的关键尺寸.在车间数控机床上对有斜面及孔结构的工件进行了在机测量实验,结果显示,该系统检测精度达±1.3%以上. 相似文献
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《新技术新工艺》2016,(12)
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。 相似文献
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三线阵立体测绘相机时间系统优化与实时检测 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高三线阵立体测绘相机的时间同步精度,对相机时间系统工作原理进行了分析,建立了三线阵立体测绘相机的相机时间同步误差模型,并根据该模型采取缩短行同步计数器查询周期等多项措施对相机时间系统进行优化.针对相机时间同步误差在摄影过程中会随相机控制器工作时序变化这一现象,提出了一种实时检测相机时间同步精度的方法,用于实时检测并全程记录摄影过程中相机时间同步误差的动态变化,解决了常规仪器由于存储深度不足而无法长期检测这一难题.利用该方法检测了优化后的三线阵立体测绘相机时间系统的时间同步精度,结果表明,摄影过程中三线阵立体测绘相机的时间同步误差≤74.8μs,相机时间同步误差绝对值≤11.2 μs的概率不低于0.95,满足技术指标要求. 相似文献
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基于虚拟立体视觉的气液两相流三维测量系统的标定 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了基于虚拟立体视觉的气液两相流三维测量系统的标定技术。首先,基于单台高速摄像机和两组反射镜组构建虚拟立体视觉测量系统,建立高速摄像机透视投影变换模型以及虚拟立体视觉三维测量模型,对虚拟立体视觉系统中摄像机及虚拟立体视觉传感器进行标定。用靶标基准球模拟气泡在水中的分布,以其空间距离作为测量评价指标,比较了不同标定方法对三维重建精度的影响。实验结果表明,将标定参照物置于水箱内,并且分别对左、右虚拟摄像机及传感器进行标定,三维重建精度最高,测量空间距离绝对误差优于0.13 mm,相对误差优于0.49%。实验认为,对基于虚拟立体视觉的气液两相流三维测量系统进行标定时,必须充分考虑折光分光光路以及管壁折射对三维重建所带来的影响。 相似文献
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基于张正友平面模板法的双目立体视觉系统标定 总被引:1,自引:0,他引:1
为验证基于张正友平面模板法标定双目视觉系统方法的准确性与合理性,首先分析了双目立体视觉系统的原理,然后论述了双目立体视觉的系统标定原理、方法,以及利用张正友平面模板法进行标定的步骤,通过标定双目立体系统的内部参数和外部参数,应用视差原理,能够确定空间某点的三维坐标,实验验证了文中提出的基于张正友平面模板法标定双目视觉系统方法的准确性与合理性。 相似文献
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针对当前基于锚的双目 3D 目标检测算法存在的锚点数量选取较多,从而影响在线计算速度的问题,提出了一种基于
Stereo RCNN 的锚引导 3D 目标检测算法 FGAS RCNN。 在第 1 阶段中,输入左右图像分别生成相应的概率图以生成稀疏锚点及
稀疏锚框,再通过将左右锚作为一个整体生成 2D 预选框。 第 2 阶段的关键点生成网络利用稀疏锚点信息生成关键点热图,并
结合立体回归器融合生成 3D 预选框。 针对原始图像在卷积后会出现像素级信息丢失的问题,通过 Mask Branch 生成的实例分
割掩模结合实例级视差估计进行像素级优化。 实验表明,在没有任何深度和位置先验信息输入的情况下,此方法依旧可以在减
少计算量的同时保持较高的召回率。 具体来说,此方法在以 0. 7 为阈值的 3D 目标检测上平均精度为 44. 07% 。 相比于 Stereo
RCNN,本文方法在平均精度上提高了 4. 5% 。 与此同时,此方法的整体运行时间较 Stereo RCNN 缩短了 0. 09 s。 相似文献
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为了实现从不同角度同时拍摄同一眼底视网膜区域的图像,使采用双目立体视觉法进行眼底三维重建成为可能,设计了一种免散瞳立体成像眼底相机光学系统。该光学系统由成像系统和照明系统两部分组成,在成像系统中,使用Gullstrand-Le Grand眼模型来模拟正常人眼,运用体视显微镜成像原理进行分光设计;在照明系统中,通过设置黑点板的方式消除网膜物镜产生的杂散光,并加入环形光阑以避免角膜反射光的产生。设计结果表明,本立体成像眼底相机光学系统截止频率在95lp/mm处各视场的MTF值均大于0.2,成像系统畸变小于-3%,场曲值小于0.1mm,色差矫正良好,并且具有较强的调焦能力,能对-10~+5m~(-1)的人眼清晰成像。 相似文献
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为了提高立体视觉系统在大视场下的测量精度,基于误差溯源思想提出了一种构建虚拟立体靶标的大视场高精度视觉系统标定方法,克服了大尺寸高精度标定物难以制造等问题。对影响立体视觉系统测量精度的主要因素进行分析,列出视觉测量系统的误差溯源链,解析了大视场视觉系统精度瓶颈的原因。借助激光跟踪仪,运用非线性最小二乘单位四元数算法求解坐标系刚体变换,获取大范围高精度的空间点阵,构建虚拟靶标。在相机畸变模型中考虑了三阶径向畸变和二阶切向畸变参数,并使用Levenberg-Marquardt迭代算法进行标定参数求解,进一步提高系统精度。实验构建了一套测量空间约为4m×3m×2m的双目立体视觉系统,通过对某型号高精度直线导轨进行点距测量,在测量距离3m处,152组不同长度的横向距离测量的误差算术均值为-0.003mm,误差标准差为0.08mm。测量精度相较于传统的平面标定法有较大提升。 相似文献
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立体停车设备解决人们生活中停车难的问题,研制车库智能测控系统可以更好地实现立体车库无人化管理。文中所述基于FPGA的垂直循环式立体车库智能测控系统由监控层、控制层和执行层三层架构组成。监控层提供人机交互界面,用于接收用户输入和传输数据到控制层,实现无人化自动结账和存取车辆;控制层采用FPGA作为核心控制芯片,用于采集现场各种硬件的输入信号,经过相应的程序处理,发出控制指令;执行层由车库内硬件组成,负责执行控制层指令和处理车库内传感器信号。测控系统通过分析论证和实物联调验证,满足使用场景要求。 相似文献