单目视觉-激光测距定位系统的标定与姿态校正

为了简化机器人单目视觉-激光测距定位系统的标定过程,提出一种机器人定位系统快速标定方法。通过一次标定实验即可同时完成相机参数、相机畸变参数以及手眼关系的标定,并利用手眼关系对激光测距传感器进行标定。同时,为了提高系统的标定和定位精度,提出一种基于激光测距传感器的机器人定位系统姿态校正方法,通过建立姿态校正模型求解姿态修正角,并在此基础上对深度方向的测量误差进行补偿。实验结果表明,提出的标定方法和姿态校正方法具有简单、准确和可靠的特点,满足机器人脱模系统的定位精度要求。     

微工作台姿态视觉测量方法

结合单目视觉,提出了一种基于三点法的微工作台姿态测量新方法.用固定在微工作台上的标准球的球心为标志点,建立微工作台坐标系,通过单目视觉模型计算各标志点的世界坐标,进而得出微工作台的三维姿态参数.该方法的优点是利用单目视觉实现目标三维姿态的测量,结构简单,避免了立体匹配的难题.实验结果表明,该测量方法简单高效,满足可行性要求.     

气阀装配视觉系统标定方法研究

基于机器视觉在工业上的广泛应用,对用于气阀装配的机器人视觉系统进行了标定研究,包括基于主动非线性的相机标定和基于Eye-in-hand方法的手眼标定,经实验证明,标定后的视觉系统对气阀的定位精度误差为0.52 mm,达到了气阀的定位与装配精度要求,实现了基于视觉的气阀与气缸间的定位与装配,对其他机器人视觉定位研究与设计具有重要的实用价值和意义。     

野外空间坐标测量中的任意姿态多目相机快速标定

针对野外复杂地形环境下,对于多个监测区域进行野外坐标测量的情况,提出一种利用双目立体视觉原理对相机3个姿态角及焦距同时进行现场校准的快速标定方法。该方法对传统的标定方法进行改进,可用于相机焦距、姿态未知的情况,对现场环境条件要求低,避免了传统标定方法中相机架设姿态受限的问题。首先通过选择合适的统一世界坐标系和坐标系旋转顺序,使标定得到的相机外参与相机姿态角对应。然后通过GPS测量得到两个标定点的世界坐标,将两个标定点的世界坐标和图像坐标代入成像模型,用最小二乘法解出相机的焦距和姿态角。在现场对其中一个监测区域进行实际测量验证,结果显示直径200 m的圆形监测区域内,相对误差优于0.38%。该方法工程应用性强,灵活度高,适用性广。     

单目视觉双臂机器人相对位姿的快速标定

由两个独立机械臂组成的双臂机器人系统,两个机械臂分别有各自独立的基坐标系,针对此类双臂机器人基坐标系相对位姿的确定问题,提出了单目视觉双臂机器人相对位姿标定方法。将相机安装在其中一机械臂末端执行器上组成手眼系统,标定板安装在另一机械臂末端执行器上,保持安装有相机的机械臂位姿固定不动,控制安装有标定板的机械臂运动达到任意不同的拍照位置,相机拍照并同时从机器人返回并记录下每个拍摄位置的机器人参数,联立解出基坐标系间的相对位姿关系。将实验结果应用于智能变电站隔离断路器自动检修双臂机器人,证明此方法能够满足实际工作需求,便于实际应用。     

基于单目视觉的双机器人协同标定技术

由于机器人的基坐标系隐藏在底座内部,导致双机器人基坐标系间位姿关系的测量变得十分困难,而该关系作为机器人离线编程、协同控制的基石,对于多机器人系统的正常工作至关重要。为此提出了基于单目视觉的协同标定方法,利用单目视觉和棋盘格标定板求解双机器人基坐标系间位姿相对关系并使用激光跟踪仪标定法作为对照对双机器人基坐标系关系进行了标定,并通过双机器人位姿协同实验对标定的结果进行验证,最终得到基于单目视觉的协同标定方法所对应的双机器人位置协同误差最大值为1.278 mm,最小值为0.601 mm;姿态协同误差最大值则为0.481°。     

计算机视觉中的摄像机标定方法

摄像机标定在三维重建、运动分析以及机器导航等领域中得到了广泛的研究和应用.根据标定技术特点,将摄像机标定分为两大类:基于标定物的摄像机标定和摄像机自标定,介绍了这两大类中典型的摄像机标定方法,回顾了其发展过程,并对各种方法的标定特点以及求解方法进行了分析,最后对摄像机标定方法的未来发展进行了展望.     

面向激光跟踪测量的大范围高精度姿态测量

针对我国高端制造业对高精度空间六自由度测量系统的迫切需求,提出一种面向激光跟踪测量的基于单目视觉的大范围全自动高精度姿态测量方法。阐述了面向激光跟踪测量的姿态测量系统构成、合作靶标硬件设计,并建立了姿态测量数学模型;其次,分析了自适应清晰成像的姿态测量模块特性,基于光学畸变模型与张正友标定法建立了实时相机成像模型,动态校正特征点像素坐标模型,提升了特征点的提取精度;之后,结合合作靶标几何特性、EPnP算法、Soft-POSIT算法提出一种改进的姿态测量方法,建立了姿态测量系统的自动监测纠错机制,实现测量范围内任意动态位姿的自动测量。最后,利用二维精密转台搭载合作靶标对激光跟踪测量的姿态测量系统进行精度测试。实验结果表明：在3～10 m,方位角/俯仰角为±30°、滚动角为±180°内,适配有14个特征点的合作靶标,姿态测量精度优于0.049°;适配有10个特征点的合作靶标,姿态测量精度优于0.065°。此方法普适性强,对合作靶标特征点布局约束较小,可以满足高端制造业激光跟踪测量的精密测量需求。     

视觉测量中的相机标定方法进展研究

相机标定技术是三维信息提取的关键步骤之一,从不同的模型出发有不同的标定方法.对现有的各种相机定标方法进行了总结、分析和比较,提出今后有待进一步研究的方向.     

精密视觉印刷设备的自标定

为了提高全自动视觉印刷设备的精度,提出了一种简易、有效标定基于三自由度平面并联调整台的视觉丝网印刷设备的算法。首先,分析和标定了视觉测量系统,并通过激光干涉仪验证了结果的准确性。然后,分析了三自由度平面并联调整台的几何参数误差;基于印刷设备自身的视觉测量系统,分步标定了并联平台的动平台坐标系、传动比误差和仅需的部分几何误差源。提出了一种满足全姿态且适应不同制程的三角形面姿态插值方法和纠偏调整算法,从而避免了较为复杂的几何全参数辨识,降低了对调试人员的技术要求。实验结果表明：在并联调整台工作空间内,标定后的最大位置误差从标定前的161.6 μm下降为12.3 μm,最大姿态误差从标定前的2.232″下降为0.720″,基本满足印刷设备对精度的要求。     

基于双平行平面相机模型的钢板尺寸视觉测量

提出基于双平行平面相机模型的视觉测量方法,用于测量生产线上运动钢板的尺寸。该方法采用数据驱动的方式计算像点在标定平面上投影点的世界坐标;采用k近邻(k-NN)方法生成目标在标定平面上的无畸变投影图像,并建立投影图像与世界坐标系的直接关联。提出了双平行平面模型下相机光心位置标定算法,利用线结构光进行板材厚度测量;在无畸变的投影图像上利用钢板边缘间的平行和垂直性进行钢板边缘特征提取,通过边缘直线的世界坐标方程求取长宽尺寸。最后,给出了针对大尺寸钢板测量的多相机测量系统框架。提出的方法为单目视觉测量方法,相比于其他方法具有现场安装简单和标定工作量小的特点。通过图像分辨率为640×480的相机对尺寸为80mm×50mm×15mm的标准铝块进行了测量,结果显示:厚度测量误差为0.1mm,长度和宽度的误差在0.2mm以内。实际应用中测量精度远高于加工精度,能够满足产品计量的要求。     

气压检定装置的程序升级

由于计算机操作系统的升级换代,气压检定装置原应用程序的升级势在必行。文章介绍了气压检定装置控制程序的功能,详细说明了程序升级过程中的几个关键技术及其解决方法,同时对今后此类工作提出几点建议。     

野外大视场单相机空间坐标测量系统的快速标定

针对靶场现场监测范围大,相机焦距不固定,相机空间位置及角度各不相同的情况,为实现对弹落点空间坐标位置的高精度自动测量,提出了一种在野外大视场环境下使用的基于单相机空间坐标测量系统的快速标定方法。首先,在小孔成像模型的基础上,通过GPS测量获得视场内两个标定点及相机在大地坐标系中的坐标;然后读取标定点的像素坐标,根据对角相等及最小二乘法实现焦距与旋转矩阵的分步标定;最后在保证标定精度前提下,略去主点的标定过程,确定相机主点为理想主点位置。实验结果表明,在测试距离1km以外,对视场宽度为200m的区域进行监测时,校验点相对定位误差低于0.25%。该相机标定方法不需要高精度靶标,操作简单,适用于野外大视场环境下单相机空间坐标测量系统的快速标定。     

视觉测量系统的相机校准

提出了一种利用虚拟立体校准模板的有效相机校准技术.通过红外发光二极管按照预定路径在三坐标测量机上移动,构成精确的虚拟立体校准模板.校准过程中考虑了径向畸变和切向畸变.采用二次高斯曲面拟合,精确地提取像点的质心坐标.校准过程包括线性参数估计和基于最大似然估计的非线性校正.首先采用线性方法对部分参数进行初始估计,然后再通过基于最大似然估计的非线性最小化获得所有的参数值.该方法可精确获取图像点坐标和空间点坐标,能够实现快速、有效收敛.实验结果表明,该校准技术能够满足视觉测量系统的要求,也可以满足视觉测量系统对相机参数的特殊要求.     

齿轮三维测量中线激光传感器位姿标定方法

在齿轮三维测量中,传感器位姿标定的结果直接影响测量结果的准确性.本文提出了一种基于特征标准件的线激光传感器位姿标定方法,并设计了一款具有一定几何特征的标准件.该方法解耦了传感器与仪器之间的位姿关系,通过运动过程中传感器与标准件的几何关系计算传感器的三个姿态角并调整至标定零位,然后通过多次偏置求等区域均值的方法依次计算传...     

单目视觉空间移动靶位姿测量方法研究

为向室内定位技术定位精度及抗干扰能力提供高精度数据对比标准,提出单目视觉空间移动靶位姿测量方法。 结合机器视觉投影矩阵求解与摄影测量后方交会技术,实现任意靶位姿下的相机外参数求解。 首先,通过世界坐标系下地面控制点坐标及其像面坐标,计算真实相机站位;随后,根据靶点初始世界坐标及其实时像面坐标,求解虚拟相机站位;最后,根据虚拟及真实相机站位外参数,将靶点初始世界坐标变换至靶点实时世界坐标。 实验结果表明,在 10 m×4. 5 m×3. 8 m 测量空间中,靶位移距离测量误差 X 方向均方根误差(RMSE)为 0. 358 3 mm,Y 方向 RMSE 为 0. 350 9 mm,Z 方向 RMSE 为 1. 475 2 mm。 靶姿态角 φ 测量 RMSE 为 0. 094 0°,ω 测量 RMSE 为 0. 089 3°,κ 测量 RMSE 为 0. 025 4°。 满足大范围移动载体的高精度实时定位定姿需求。     

基于平面靶标的交叉结构光标定方法

为实现线结构光高精度标定,提出一种基于平面靶标的交叉结构光标定方法。 根据 Blinn-Phong 光照模型可知,当激光 条纹投射在平面靶标上特征点边缘处时光截面不再服从高斯分布,常用的中心提取算法无法准确提取目标。 首先,基于形态学 操作剔除在平面靶标上特征点边缘处的中心点,使得直线拟合的误差由 0. 060 8 pixel 提升到 0. 035 8 pixel,有效减少因算法提 取误差对标定结果造成的影响;然后,基于高斯曲线拟合方法对所提取的线结构光与辅助结构光交点位置进行修正,基于 Ransac 算法进行直线拟合,结果同样也有效剔除因光照不均、材质变化造成误差较大的点。 实验结果表明,两种方法结合后标 定精度提高 25% ,中心点三维坐标与标定板平面方程相差仅 4 μm,有效提高线结构光标定精度。     

基于多幅标定板图像的摄像机标定的对比和分析

摄像机标定是立体视觉三维重构的基础,标定的精度、稳定性和效率决定着整个双目立体视觉系统的性能。通过改变标定板图像数目开展标定实验,分别获得了摄像机内参和外参、标定所需时间,分析了标定板图像数目与标定精度和标定效率之间的关系。实验结果表明,对双目立体视觉而言,标定板图像数目为10幅为宜。