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。     

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。     

排爆机器人双目立体视觉系统设计

双自立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,双目立体视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式,可靠简便,在许多领域均极具应用价值,例如在机器人视觉系统中的应用.本文基于排爆机器人的应用,详细描述了排爆机器人双目立体视觉系统的设计与实现,由双目立体视觉系统根据目标物的二维图像计算出目标物的三维坐标.实验表明该系统能提高排爆机器人智能性与易操作性,大大提高了机械人的定位精度.     

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。     

主从式微创外科手术机器人主手设计

主从式微创手术(m in im ally invasive surgery,M IS)机器人系统是医学中的微创手术技术和机器人技术相结合的典型产物。在手术中,手术机器人能够辅助医生进行各种手术操作及精确的定位,并且提供稳定的操作平台。通过分析腹腔镜手术中手术器械的典型运动空间和医生手术操作的动作,以及微创手术机器人从手的结构形式和运动,根据从手的操作要求,我们设计了一种适用于腹腔镜手术的主从式机器人系统的主手结构。模拟试验和仿真结果表明所设计的主手结构满足微创手术的要求。     

基于卡尔曼滤波器的轮式机器人定位方法

以自主研发的两轮差动驱动轮式机器人为试验平台,以码盘、陀螺仪和数字罗盘作为机器人的定位系统,建立了两轮差动机器人的运动学方程,采用卡尔曼滤波器对3种传感器的数据进行融合,获得机器人的位置和姿态信息。     

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。     

双目视觉检测钢卷内护角安装系统设计

针对国内外钢卷包装生产线钢卷内护角的安装工序普遍采用人工安装,在结构设计和控制系统设计的基础上设计一种基于双目视觉检测的钢卷内护角自动安装系统。以双目摄像头模组为图像采集模块;根据工况建立双目立体视觉模型对钢卷规格范围中任意规格的钢卷内护角安装点坐标提取方法进行重点研究;搭建钢卷位姿检测实验平台。从实验结果可以看出：钢卷在该平台经过图像采集和一系列图像处理流程后得到的钢卷安装点坐标和钢卷位姿角的理论值与实际值的误差较小,满足钢卷内护角的自动固定的精度需求。     

双目视觉在移动机器人定位中的应用

为采用双目视觉进行室内移动机器人定位,开发了一种室内移动机器人定位系统。介绍了双目视觉在机器人定位中的原理,采用移动机器人和MicronTracker视觉系统构建了定位实验系统,进行了测距实验,并分析了测距精度,最大误差为8.644mm,在此基础上进行了移动机器人双目视觉定位实验。实验结果表明,双目视觉定位最大偏差为3.635cm,定位精度较高而且系统稳定性好,受环境因素影响小,可满足机器人的定位精度要求。     

挖掘机器人双目视觉系统标定方法与立体匹配

在挖掘机器人视觉系统实现中,摄像机标定、特征提取、立体匹配是关键环节,而立体匹配又是视觉系统中最复杂、最重要的步骤。首先分析了通用双目立体视觉模型及平行双目立体视觉模型,对挖掘机器人平行双目立体视觉系统测量方法及参数标定进行了研究。结合基于特征的匹配方法,通过对左、右图像角点的提取,实现了基于极线几何约束的特征点匹配。通过对铲斗图像匹配实验,验证了该方法能满足挖掘机器人视觉系统要求。     

基于单目视觉的并联机器人末端位姿检测

高效、准确地检测机器人末端位姿误差是实现运动学标定的关键环节。提出一种基于单目摄像机拍摄立体靶标序列图像信息的末端执行器6维位姿误差辨识方法,构造具有平行四边形几何约束的四个空间特征点,并以平行四边形的两个消隐点为约束,建立空间刚体位姿与其二维图像映射关系模型,实现末端位姿的精确定位,然后以Delta高速并联机器人为对象,进行了运动学标定试验,验证该方法的有效性,为这类机器人低成本、快速、在线运动学标定提供重要的理论与技术基础。     

基于双目视觉的车辆行驶跑偏在线自动检测系统

为了解决车辆行驶跑偏测量问题,研制了一种车辆行驶跑偏在线自动检测系统。该系统通过建立的双目机器视觉模型实现了车辆行驶跑偏量的自动测量,研制的大视场激光光源解决了测量中的环境干扰问题,采用优化数据处理算法解决了测量精度不高的难题,构建的无线网络测试系统实现了车辆行驶跑偏在线自动检测。该系统测量精度高、运行稳定可靠,可广泛应用于汽车生产企业及各种车辆检测线上车辆行驶跑偏量的在线自动测量。     

基于双目立体视觉的深度信息测量

介绍了双目立体视觉三角测距原理和视觉测量系统,双目摄像机拍摄彩色图像,提取颜色、轮廓、纹理等识别特征用于目标区域识别。采用区域匹配算法获得视差图,根据视差计算目标区域的三维坐标信息。完成了目标测量实验并对实验结果进行分析。     

一种基于机器视觉的苹果采摘机器人

为了实现苹果采摘任务,设计了一种由4个自由度的机械手、双目立体视觉系统和气动比例控制系统组成的苹果采摘机器人.提出了基于苹果形心特征立体匹配的图像识别算法,利用三角测距原理获取苹果形心的三维坐标.利用D-H方法对机器人进行了运动学分析,得到了机器人的正解、逆解及工作空间.在此基础上,利用Visual Studio编写控制程序并制作机器人样机进行了实验.实验结果表明,立体视觉系统在工作距离小于1 000mm时,定位误差约为1％,可满足苹果采摘机器人在大多数采摘作业环境下的工作要求.     

机械手姿态识别的立体视觉匹配

为了提高机械手姿态识别的精度,提出了区域边缘线段立体匹配算法。该算法利用图像中包含边缘线段区域的颜色特性和边缘线段的几何特征进行线段匹配,其中,区域的颜色特征包括边缘线段的左右颜色和梯度方向,边缘线段的几何特征包括长度、方向和角度。由于充分利用了图像提供的颜色信息,特别是颜色梯度方向信息,使得边缘线段的匹配不仅依靠其自身的几何特征(如长度,方向和位置),而且依靠直线段所在图像区域的所有信息。因此,匹配的判据可以做得更准确。使用该算法进行机械手姿态识别实验,结果验证了该算法能够在复杂背景下识别机械手的姿态,识别精度高,其相对误差达到1.7%,该结果满足机械手在姿态识别中的精度要求。     

基于双目视觉的运动目标检测跟踪与定位

为克服传统目标检测跟踪方法无法对目标准确定位,以及在复杂环境下容易受光照、阴影等因素干扰的问题,提出了基于双目视觉的目标检测跟踪与定位方法。首先使用Matlab标定工具箱和OpenCV进行摄像机标定和图像校正,然后利用基于双目视觉的背景差分法实现目标检测,结合基于Kalman滤波的改进Camshift算法实现目标跟踪,最后利用视差图得到目标三维信息,从而实现目标定位。实验结果表明,所提方法能够实时跟踪运动目标并实现目标的准确定位。     

基于双目视觉的工程车辆定位与行驶速度检测

针对工程车辆行驶速度低、滑转率高的特点,提出了一种基于双目序列图像的检测方法,以便快速检测工程车辆的相对位置与实际行驶速度。将双目摄像机安装在车辆上,连续采集周围环境的序列图像;利用SURF(speeded up robust features)特征对已采集到的各帧双目图像进行立体匹配,计算出环境特征点到摄像机坐标系原点的距离,从而实现车辆的相对定位;再对相邻两帧图像进行特征跟踪匹配,根据不同景深将匹配特征点对划分为远距点对和近距点对,分别利用远距点对和近距点对估算车辆运动过程中坐标系的旋转矩阵和平移矢量,并利用Levenberg-Marquardt法进行优化求解;最后根据优化后的旋转矩阵和平移矢量计算出车辆的行驶速度。户外模拟试验结果表明了方法的有效性和可行性。     

基于双目立体视觉的孔心距测量

提出一种将双目立体视觉技术应用于孔心距测量的新方法,并开发了相应的测量系统。考虑到Hough变换非线性、速度慢的缺点,采用了最小二乘椭圆拟合算法计算孔心距。实验结果表明,该测量方法兼具高精度和高速度,可满足高精度实时在线测量的需要。