基于立体视觉焊接变形测量系统标定

应用立体视觉三维测量系统对钢结构上若干待测标志点进行测量,测量前分两步对测量系统参数进行标定.首先应用基于平面模板的方法标定摄像机的固有参数,包括单个摄像机的内部参数和两个摄像机间的位置关系参数.其次使用单位四元数法对摄像机坐标系与设计坐标系之间的位置参数进行标定.为了验证标定结果的准确性,对摄像机内参数标定结果进行了重投影误差估算,重投影误差很小,满足系统测量误差要求.对标定结果进行重建试验,重建结果平均误差小于1 mm,最大误差小于2.5 mm.     

基于立体视觉的遥控焊接机器人任务空间三维建模

为了克服人工遥操作的缺点,需要提高遥控焊接机器人的智能水平.准确的任务空间三维建模是遥控机器人规划、运动控制和其它自动化功能的基础.使用立体视觉技术对遥控焊接进行任务空间分析和三维重建.其中的立体匹配利用人机交互并结合亚像素角点特征提取算法完成.该算法先检测Harris角点,然后进行亚像素优化,克服了视觉自动建模中计算复杂、鲁棒性差的缺点.任务空间三维重建的试验结果表明了该技术的可行性.     

用于遥控焊接的焊缝特征检测算法

提出了一种焊缝特征检测算法,用来进行遥控焊接立体视觉中的立体匹配。首先使用灰度形态学中的底帽变换对图像进行预处理,突出了焊缝部分,并通过Canny算子边缘检测以及闭操作获得封闭的像素级焊缝边缘;根据焊缝边缘连续和宽度有限的特点对检测出的边缘点进行筛选,剔除其中的错误点;然后对边缘离散点进行三次平滑样条拟合获得连续、光滑的亚像素级精度的焊缝边缘特征点。最后利用检测出的特征进行焊缝特征立体匹配和三维重建试验,结果表明,文中提出的特征检测算法快捷、准确,且抗干扰能力强。     

基于人机交互的遥控焊接虚拟环境标定技术

对于工作在非结构化环境中的机器人遥控焊接系统,虚拟环境与真实环境的一致性直接决定了系统的可靠性、作业精度和工作效率.虚拟环境标定技术可以通过远端真实环境的信息反馈校正虚拟环境中机器人模型与工作环境模型的位姿关系.采用人机交互的图像特征提取方式和线性与非线性结合的最小二乘算法,实现了摄像机在线标定和工件定位,完成了遥控焊接系统的虚拟环境标定任务.在标定试验中,当采用较大的摄像机焦距时,最大标定误差为2.9mm,平均标定误差为1.5mm.根据试验的过程和结果,分析了影响标定精度的因素.     

应用于遥控焊接的激光视觉传感辅助遥控示教

提出了用于遥控焊接的激光视觉传感辅助遥控示教技术.克服了基于立体视觉显示遥控示教的缺点,操作者工作强度减轻.通过激光视觉传感提取焊缝特征点作为示教点,提高了识别精度.空间鼠标作为远端焊接机器人的手控器,提高了操作的灵活性.实现了对平面曲线焊缝和复杂空间焊缝的遥控示教.结果表明,此技术可以大大减少操作者的示教时间;示教路径精确;焊接过程自动执行,避免了远程操作的时间延迟影响,对遥控焊接在实际工程的应用有较高的价值.     

基于虚拟监控技术的遥控焊接机器人虚拟环境标定及实验分析

通过分析标定的影响因素,得出遥控焊接机器人虚拟环境标定的最优数据。给出三组不同的焊缝形式的焊接虚拟环境标定实验,实现焊接机器人与焊缝的位姿标定。实验表明,基于虚拟监控技术的焊接机器人标定具有较高的精度,可实现遥控焊接任务。     

基于OpenCV的移动焊接机器人视觉系统自主标定方法

标定工作是实现机器人视觉计算的前提.根据移动焊接机器人工作场合的特殊性,基于OpenCV,提出一套针对手眼双目视觉系统的自主标定方法.自动提取角点,自主筛选有效标定图像序列,由亚像素角点提取结果求取相机内参数,由同时刻获取的标定图像对估算双目间几何矩阵,由标定板面在摄像机坐标系下位姿矩阵改变量间接求取摄像机运动矩阵,用最小二乘法快速计算出手眼关系.标定试验结果表明,相对于传统的Matlab标定工具箱,该方法能够满足用于机器人焊接的视觉系统所需标定精度,同时因无人为参与可很大程度地提高移动焊接机器人的自主性.     

基于手眼立体视觉的弧焊机器人平面工件定位系统

在工业生产中应用的焊接机器人都是示教再现式的机器人，在批量生产时这种机器人要求每次工件定位必须一致，否则需要重新示教；带有离线编程系统的机器人同样存在工件定位问题，如果工件定位不准，焊接机器人无法按原离线编程系统生成的路径完成焊接。作者针对平面工件开发了一套基于手眼立体视觉的弧焊机器人工件定位系统，首先对摄像机的内外参数和机器人手眼关系进行标定；然后控制机器人运动，使安装在机器人末端的摄像机在两个不同的位置取像；最后通过图像处理和立体视觉的方法来计算出平面工件在机器人基坐标系中的三维信息。试验表明该系统获取的工件定位信息精确。该系统为焊接机器人自主焊接奠定基础。     

用于焊接环境三维建模的稀疏点云拟合

非结构化环境的三维重建是遥控焊接中虚拟现实的关键技术.采用立体视觉的方法进行焊接环境建模.由于焊接环境缺乏可用于立体匹配的特征点,所以采用向焊接工件添加标签的方法为立体匹配提供特征点.采用亚像素焦点检测算法及人机交互的立体匹配方法,得到焊接环境空间稀疏点云数据.在对点云进行拟合时,平面采用最小二乘法拟合,二次曲面采用Tikhonov正则化拟合.对于Tikhonov正则化参数的选取采用了准最优化方法.试验对平面工件和圆柱工件进行了三维重建,得到了工件的三维模型.结果表明,平面与曲面的拟合平均误差均小于1 mm,最大误差小于3 mm.     

水下焊接熔池采集过程中摄像机的标定

定标是计算机视觉系统中的一个重要问题,针对水下焊接熔池采集过程中的摄像机标定问题进行了研究.采用图像增强、细化等图像处理技术确定标定模板的图像坐标,从而实现了对摄像机的快速标定.试验表明该方法切实可行.     

基于激光双目视觉的接缝三维重建

设计研制了结构激光双目视觉传感器,该传感器加入结构激光,很好地解决了立体视觉中对应点的匹配问题.利用该传感器采集接缝图像,开发了图像采集处理程序,实现接缝图像处理和特征分析,识别并提取了二维平面上接缝特征点的图像坐标.采用MATLAB软件实现了三维重建标定算法,根据双目视觉原理,由接缝特征点的图像坐标计算出其三维坐标,进行了三维重建,抽取了接缝三维几何尺寸、坡口类型、角度、间隙等焊接特征信息.     

基于双目立体视觉埋弧焊焊缝成形的表征

提出了一种基于双目立体视觉实现焊缝成形评判的新方法.首先,采用搭建的双目立体视觉系统获取了焊缝表面成形的图像信息,并对获得的图像进行了灰度均衡、高斯滤波等预处理.其次,采用动态阈值分割算法,以及膨胀、腐蚀等形态学处理方法精确提取了焊缝成形边缘轮廓,探索了焊缝的长度、宽度、高度等立体成形参数的图像信息表征方法.结果表明,获取的焊缝宽度标准方差sW、余高标准方差sH、过渡角αL及αR等参数可作为焊缝成形评判的量化指标.     

一种用于焊接工件三维重建的视差图分割算法

在遥控焊接中采用立体视觉传感建立焊接工件的三维模型时,视差图的分割是重要步骤之一.文中对经典USF平面距离图分割算法进行改进,通过增加区域合并步骤,使之能够分割含有圆柱面的立体视差图.区域合并步骤分为边界探测和合并曲面两步.在边界探测步骤记录平面分割所得区域的边界像素;合并曲面步骤通过比较相邻区域的边界像素间的法向量夹角和距离,判断相邻区域是否属于同一曲面,并将属于同一曲面的区域赋予相同的标签.文中给出了马鞍形工件的立体视差图分割结果,证明了算法的可行性.

Abstract：

In remote welding, the segmentation of disparity map is an important step to create 3D model of weld workpiece by stereo vision sensor. In this paper, the USF plane range image segmentation algorithm was introduced into disparity map segmentation, and by a region combination step, the revised algorithm can deal with the disparity map containing cylinder surface. The combination step could be divided into boundary detecting and curve region relabeling. During boundary detection, the pixel at the boundary of the segmented region after plane segmentation was recorded. In curve region relabehng, the adjacent regions in the same curved surface were assigned with the same label by comparing the boundary pixels' normal direction and distance between them. A segmented result of disparity map of saddle workpiece is shown to prove the feasibility of the algorithm.     

Multibaseline stereo with active illumination and its application in robot welding

Object positioning and 3D modeling is not only a promising research direction in robot welding, but also an emphasis research field of machine vision. For objects lacking of textures on its surface, such as welding part, problem of 3D modeling of this kind of object can not be settled by traditional binocular stereo vision. In this paper, an approach to the problem is presented. A multibaseline stereo vision system with four verging configured cameras is proposed. Experiments show that we can get dense data points by the method, the results of surface reconstruction of objects with no matching texture on its surface is good. Experiment results confirmed that the method is valid in solving the problem of 3D surface reconstruction of objects lacking of matching texture.