用多距离特征识别三维物体的表面形状

本文讨论一种识别物体的方法。三维空间中的物体表面可以由部分球面、柱面和平面来近似,并且这些面是能够被识别的。处理方法是通过分割图象成为区域(Region)且并行处理这些区域来实现。文内叙述一种技术。这种技术应用具有激光扫描器的摄象机系统获取图象。测量三维物体相应表面点的座标。然后用相应区域中的三点决定一个参考平面,进而计算区域中的特征点到参考平面的距离。这些多距离特征可被用来识别相应区域中的物体表面是球面、柱面还是平面。这些面的方向,可用具有两个斜角的表面法线方向来描述。这种技术在自动装配线上和工业监视检验中是很有用的。可用其找出另件在三维空间中的位置和方向,计算检验另件表面形状外形尺寸等等。     

机械手与粘弹性物体碰撞的模型

当机器人与它们工作环境中的物体接触时会出现不稳定性。本文提出了末端作用器与物体相碰时各种不同时态模型,同时研究了冲击力的影响。末端作用器与之接触的物体可以髟不同的粘弹性模型来表示。这里冲击力是用“修改赫兹型”和“修改指数函数型”碰撞模型来计算的。为了简化分析,分析中用的机械手是一个平面上由两个转动关了和硬连杆组成的。通过研究提供了碰撞和物体的粘弹性模型,模型主要依赖于接触的几何形状和互相接触物体的表面材料,模型提供了接触中力和运动的关系,这些关系可用于模拟和控制。     

焊接机器人中智能视觉的研究

自同步的激光扫描机被集成在一个小型的装置中,将其安装在关节式机器人的手腕上。为了改善光三角测量特性,用最新的固体激光器和CCD传感器技术组合成这种新式的摄象机结构。在焊接过程中,摄象机能对焊接工件进行三维测量,且使机器人弧焊过程最优化,在大电流弧焊期间也能以高精度实时进行焊缝和焊接几何形状的分析。它提供了关于弧前方的焊缝几何形状(例如:焊缝跟踪)和焊区后方(例如:完成的焊缝检查)的信息。提供了闭环自适应焊接的两个信息。视觉系统能被用来产生三维物体数据,这些数据同计算机图象系统连在一起,能够组成实时系统乃至专家系统。     

焊接机器人中智能视觉的研究

自同步的激光扫描机被集成在一个小型的装置中，将其安装在关节式机器人的手腕上，为了改善光三角测量特性，用阳新的固体激光器和CCD传感器技术组合成这种新式的摄象机结构，在焊接过程中，摄象机能对焊接工件进行三维测量，且使机器人弧焊过程最优化，在大电流弧焊期间也能以高精度实时进行焊缝和焊接几何形状的分析，它提供了关于弧前方的焊缝几何形状（例如：焊缝跟踪）和焊区后方（例如：完成的焊缝检查）的信息，提供了闭环自适应焊接的两个信息。视觉系统能被用来产生三维物体数据，这些数据同计算机图象系统连在一起，能够组成实时系统乃至专家系统。