数控机床几何精度的位姿测量原理

为了获得数控机床全部的几何误差信息,根据激光跟踪仪的三维空间测量特性,提出一种数控机床几何精度位姿测量原理和几何误差分离原理。借助于一台固定安装于机床上的数控精密转台和一台激光跟踪仪获得机床运动轴的位姿信息,然后辨识出机床各项几何误差。首先,详细描述了位姿测量方法的基本原理,给出了平动轴误差测量数学模型,包括测量点、基点空间坐标的标定原理以及姿态偏差的获取步骤;然后,根据解析几何知识先后分离出3项转角几何误差和3项位置几何误差,并综合得出单个运动轴6项几何误差分离模型;最后通过数值模拟、测量实验以及对比实验验证了该原理的可行性和准确性。实验表明,采用位姿测量原理可以在2h内实现一台3轴高速数控铣床的精度检测,并准确分离出各项误差。位姿测量原理具有很高的测量精度与效率,解决了基点标定难题,且标定精度更容易提高。该原理为数控机床精度检测提供了一种新的思路,应用前景广阔。     

一种基于圆特征的单目视觉位姿测量算法的改进

文章改进了针对圆特征的单目视觉测量算法,加入激光测距仪信息,解决了2组解的判定问题;当空间圆半径未知时,基于一幅图像就可以测量出圆的全部位姿信息,与原算法需要控制相机运动,拍摄2幅图像计算相比,更加方便和快捷;建立了具体的计算模型,进行了数值仿真,仿真实验结果表明,改进算法是有效的,可以用于机器人定位、空间交会对接和捕获等方面.     

计算机视觉技术测量飞机模型位姿试验

运用计算机视觉技术对测量飞机模型位姿进行研究.通过CCD获取飞机模型姿态变化前后的多幅二维投影图像,运用计算机视觉理论进行特征点的提取、匹配,最后实现特征点的三维重建并通过重建出的空间点计算出飞机模型的位姿.     

基于特征点位置约束的三维激光移动测量位姿改正方法

准确的导航定位信息是激光移动测量系统获取高精度点云的基础,但导航定位系统在短时段失效情况下会导致观测点位置信息不准确,从而无法获得准确的点云数据。为此,提出一种基于特征点位置约束的激光移动测量位姿改正方法,利用导航定位系统失效时段前后测量得到的少量特征点位置信息,构建基于不同时刻特征点配准的位姿改正模型,将导航定位系统失效时刻的观测点位置和姿态作为待估参数进行最小二乘解算,实现位姿参数恢复和点云重构。结果表明,采用基于特征点位置约束的位姿改正方法,导航定位系统短时段失效情况下的点云坐标中误差从米级改正到了分米级,对于提升组合导航系统稳定性和点云移动测量精度有重要的参考价值。     

一种基于视觉测量的大型碟式聚光器 镜面单元位姿调节方法

根据大功率碟式聚光器镜面单元结构特点及在线安装过程中对镜面单元位姿快速检测、高效调节和精确定位的需要,提出了一种基于三目视觉测量和机器人辅助安装的镜面单元位姿调节方法.建立了任一镜面单元角点空间坐标方程,设计了镜面单元位姿调节系统结构,并明确了相应调节方法与步骤.以38 k W碟式聚光器为例,对镜面单元不同位姿进行了光学计算,分析了视觉测误差和镜面单元制造误差等因素对镜面单元位姿调节的影响.结果表明,基于视觉测量的调节方法,在不考虑其他误差情况时,当视觉测量误差和镜面单元制造误差的综合误差控制在±2 mm内,能满足镜面单元位姿调节精度要求.     

基于点对特征和局部参考系的六维位姿估计算法

针对大量物件分拣工作中单目视觉无法精确估计目标位姿从而无法完成随机堆叠工件分拣的问题,以点对特征为基础,提出了基于点云的目标识别和位姿估计算法的改进算法.模型训练阶段,使用改进的下采样方法,保留更多有区分性的点对,构建局部参考系作为补充特征;在线匹配阶段,以距离作为投票权重,并利用匹配点对的局部参考系相似度验证候选位姿;最后通过模型与场景的重叠率筛选未遮挡的多实例目标作为可抓取目标候选.结果表明:在方差为3%,5%倍模型尺寸的高斯噪声下,目标识别率分别可达97%,78%;所有试验的识别耗时均在1 s以内,满足实际需求.     

基于机器视觉的微工作台位姿三点法测量

基于机器视觉,提出一种全行程检测六自由度微工作台三维运动位姿的新方法,此方法可利用单目视觉来实现目标的三维位姿检测.用三个固定在微工作台上的标准球的球心作为标志点表征工作台在三维空间的位姿,通过固定好的摄像机对工作台上三个标准球在三维空间的视觉跟踪,检测标准球在视野中位置和直径的变化,判断球心在固定坐标系的三维坐标,建立图像空间与物空间的映射模型,得到工作台在三维空间的位姿,进而检测到工作台在每个采样时间的运动误差.     

基于深度学习的平面位姿估计算法

为了在未知物体三维模型的情况下使用深度学习进行平面位姿估计,采用编码器-解码器网络,从单个RGB图像中检测平面实例分割及法线信息,并利用这些信息进行位姿解算,获得每个平面的实时位姿。实验结果显示,平面召回率为0.625,平面法线召回率为0.414,实时性为18.5 f/s,验证了算法的可行性。     

基于区域生长的计算机视觉技术对飞机模型位姿的测量

采用计算机视觉技术,通过CCD相机摄取飞行器模型位姿变化前后的投影图像,并利用区域生长技术进行图像分割,直接提取区域追踪位姿变化前后的目标,使之前后匹配,从而在后续试验中利用投影目标内各特征点在三维空间坐标的变化,计算飞机模型的位姿变化.     

结合车道线检测的智能车辆位姿估计方法

基于视觉的智能车辆定位问题是自动驾驶领域研究的一大热点。在某些有效近景特征不显著的场景中,由于参与计算的特征数量不足,会导致位姿估计精度下降甚至失效。为此,本文提出一种结合车道线检测的相机位姿估计方法来提高位姿估计精度。首先,设计了一套基于自适应感兴趣区域和几何结构筛选法的车道线检测算法,精确检测到了左右车道线的内、外侧线;其次,对车道线区域内的点进行帧间匹配,得到新的匹配点对,并根据V视差图拟合出地面视差方程,求解出属于车道线匹配点对的准确视差值;最后,将这些匹配点对与ORB方法提取得到的匹配点对融合,共同参与相机的位姿计算。经实验验证,本文提出的算法提高了位姿估计结果的精度,解决了某些场景中有效特征点不足导致的位姿估计失效问题,具有良好的环境适应性。     

非接触式动态位姿测量方法研究

针对非接触式动态位姿测量系统在人体运动信息检测的应用中对人体精细、微小动作测量精度的要求,提出了非接触式动态位姿测量系统的重构修正模型.该模型以三维重构理论知识为基础,综合考虑影响测量系统精度的多种因素,给出了测量误差理论体系,确定了该模型的修正成像方程.实验表明:通过基于修正模型的非接触式动态位姿测量系统进行静态标定和动态位姿参数测量,测量精度比修正前有明显提高.     

基于双显微视觉的光刻版位姿定位算法

光刻版工件移动位姿的精确定位及调整是完成其视觉对位的关键。本文针对光刻版工件跨尺度级高精度对位的难点,搭建了双显微视觉对位系统,通过双显微视觉的局部位姿检测,解决了工件尺寸与定位精度之间的矛盾。具体方法为：首先采用双显微视觉获取工件两端局部图像;接着提出改进Canny算法并基于多项式插值的边缘细分完成亚像素级边缘轮廓提取;然后基于RANSAC算法拟合边缘轮廓,获得左右相机图像中“Mark”标志中心点位置坐标及偏转角度;最后通过推导局部位姿间数学关系完成光刻版工件的精确位姿定位。实验结果表明：所设计的视觉算法对于0.5 mm平行线的距离检测精度达1.93 μm、角度提取精度达0.018°;对于光刻版的移动位姿的定位精度达0.64 μm,能满足视觉对位过程中高速高精度的定位需求。     

基于对偶四元数的交会对接相对位姿测量算法

为了提高交会对接近距离段的相对位置姿态测量的实时性和准确性,提出了利用对偶四元数方法求解交会对接近距离段的相对位姿.该方法可以整体考虑追踪航天器坐标系和目标航天器坐标系间的相对旋转和平移,保持了刚体运动的完整性,克服了传统方法的缺陷.数值仿真验证了该方法的有效性.     

基于点对特征的无序散乱堆叠工件位姿估计算法

针对无序分拣场景中物体相互堆叠遮挡导致的位姿估计误差大的问题,本文提出了一种基于点对特征(point pair feature, PPF)的杂乱堆叠工件位姿估计算法。离线训练阶段,使用更优的点云降采样方案和更为细致的点云法线计算方式,以保留更多具有区分性的点对,实现模型更为精确的全局描述;在线匹配阶段,通过快速投票方案获得杂乱堆叠场景中目标的候选位姿,并提出了一种基于体素索引和位姿交并比的聚类策略完成位姿聚类和误匹配位姿的剔除,实现目标位姿的粗估计,最后采用ICP (iterative closest points)算法完成目标位姿的优化,获得目标的精确的6D位姿。分别进行了仿真场景实验和机械臂分拣实验,结果表明,提出的算法在杂乱场景中对3种类型工件的平均识别率为98.4%,单个工件识别时间均小于0.86s,且位姿估计精度较原始PPF算法有明显提升;在实际分拣实验中识别成功率达96.7%,分拣成功率达95.3%,验证了算法在实际应用中对于噪声和杂乱遮挡的鲁棒性较强。     

冶炼机器人位姿标定及运行可靠性

对冶炼用CS-1双臂工业机器人现场使用中的位姿标定及运行可靠性进行了研究．提出了一种简便有效的现场标定计算模型和标定方法对机器人进行位姿标定,由标定变换矩阵补偿同一测点的实际值和计算值的误差,可同时减少机器人定位误差和由臂杆几何参数偏差所引起的运动误差,显著提高需进行连续路径控制的机器人的现场定位精度和位置跟踪精度．此外,提出了用增加机器人现有硬件的冗余功能和设置敏感器件的替代功能以提高机器人现场运行可靠性的方法．实践证明,该方法能提高恶劣环境下易失效部件的可靠度,进而提高机器人的整机使用性能     

基于二维码的相机位姿求解

针对视觉机器人定位问题,提出基于二维码的相机位姿求解方法,以实现视觉机器人的精准定位.利用开源计算机视觉库(open source computer vision library,OpenCV),首先对二维码的标准位置和相机进行标定;其次对图像进行预处理,得到二维码准确的边缘轮廓;然后利用循环遍历和最大距离算法求解特征点,对于像素过低导致的边缘失真采用"像素突变"算法进行优化;最后利用特征点通过坐标变换求解出相机位姿.在实际场景中对该方法进行测试,试验结果表明算法的旋转轴误差为±0.18 m,旋转角误差为±2°,平移量总误差为±0.02 m,可以有效地对视觉机器人进行精准定位.     

一种用于尺寸测量的数控二维测量装置

现代制造业对测量装置提出了如何更快地适应产品规格型号变化带来的测量系统快速调整的要求.文章介绍了一种满足这种要求的用于尺寸测量的数控二维测量装置,该装置具有结构紧凑、控制方便、大量程和高精度的特点,易于在自动测试系统中实现敏捷测量.     

机器人螺钉柔性装配位姿检测单片机的设计

针对机器人螺钉柔性装配位姿检测的特殊要求，设计制作了通用型AT89C51单片机系统。该系统由A/D数据采集模块、数字信号输出模块、键盘显示模块和RS232C串行通信模块组成，具有功能强、成本低、稳定性好、调试使用方便等特点，成功地应用到SCARA机器人螺钉柔性装配的位姿检测中。     

基于单目视觉的平面位姿估算

位姿的测量在航空航天、汽车制造等领域都有着重要的应用价值。基于单目视觉测量系统,通过对平面上已知空间坐标的4个特征点的有效提取以及数据最优化方法,实现平面位姿的测量。本章中被测平面上采用4灰度值对比度大而区域面积较小的特征圆点实现对特征点快速提取,简化了图像处理的过程。实验结果表明该测量结果符合实际的位姿。