半智能排爆机器人的单手双目手眼系统

针对目前排爆机器人手动控制方式的不足,研究和开发了一个单手双目手眼系统用于半智能排爆机器人的自动控制.该系统基于双目视觉原理,采用Matlab7.0作为运算引擎,调用机器视觉软件eVision6.2中的EasyMatch 模式匹配库进行立体匹配,实时捕获图像,进行摄像机标定、图像预处理和匹配,确定可疑目标物的坐标,并把图像实时显示在控制台,自动控制手臂靠近并准确抓取可疑目标物.该半智能排爆机器人抓取实验的相对误差小于2.54%,表明该立体视觉系统在精度上能满足半智能排爆机器人的要求.     

基于双目立体视觉的排爆机器人自动目标抓取

目前各种多关节、多自由度的排爆机器人在实战中都存在操作复杂、速度慢的问题.为此,基于双目立体视觉设计并实现了一个排爆机器人的目标物自动抓取系统.该系统能根据目标物在两摄像机获取的图像坐标计算其三维坐标,从而对机械臂进行轨迹规划和控制,完成目标物自动抓取.首先,建立了一个完整的双目立体视觉系统数学模型,然后,用张氏平面法标定两摄像机的内参数,再采用最小二乘法进行立体标定,得到双目立体视觉系统的外参数,从而根据目标物在左右摄像机成像得到的图像坐标计算其三维坐标.实验表明该系统能在满足作业精度要求的前提下,大大提高排爆作业的易操作性.     

双目立体视觉系统的摄像机标定技术

摄像机标定是立体视觉的第一阶段,也是极其重要的阶段。本文用张正友平面标定方法对双目立体视觉系统进行标定,获取了其结构参数。实验表明,标定结果有较高精度。     

排爆机器人视频图像系统的研究与实现

为了辅助公安人员更好地完成排爆工作,设计和开发了一个带双目立体视觉系统的排爆机器人。给出了一个切实可行的视频图像处理系统,包括设计原理、系统结构、硬件选型、视频捕获的软件实现等。该机器人视觉系统成功地通过抓取实验,表明了它在精度上能够满足排爆机器人的项目要求。     

激光视觉机器人焊接中摄像机和手眼的同时标定

摄像机和机器人手眼标定是视觉机器人应用中的重要问题.文中针对激光视觉机器人焊接的具体应用系统,提出了一种同时标定摄像机和机器人手眼的方法.该方法依据机器人手眼矩阵和机器人手爪对基坐标系位姿矩阵之间的特定关系,进行一次标定实验而同时求解出摄像机参数和机器人手眼关系矩阵.此方法简单、实用、快捷,避免了传统方法复杂的实验和解答过程.计算结果表明,标定精度能满足机器人焊缝跟踪的应用要求.     

航天机器人手眼视觉模拟系统初步设计

介绍了国外航天机器人手眼视觉系统的构成及原理,给出了在地面模拟实验系统中基于PC机和图像采集卡的机器人手眼视觉系统的初步设计方案,包括硬件设计和软件设计等;对手眼视觉系统中的一些关键技术进行了初步的研究,包括摄像机标定及3D目标物体的位置和姿态测量。实验表明,上述算法满足机器人手眼视觉测量要求,为以后的实际应用打下了基础。     

激光视觉机器人焊接中同时标定摄像机和手眼关系的方法

摄像机和机器人手眼标定是视觉机器人应用中的重要组成部分。针对激光视觉机器人焊接,根据机器人手眼矩阵和机器人末端对基坐标系的位姿矩阵的特定关系,提出了一种同时标定摄像机和机器人手眼的方法。用所设计的标定物对此方法进行标定试验,由非线性最小二乘优化法求解待标定的参数。从焊缝上取20个样点,利用标定结果恢复其三维空间坐标,并与实际三维坐标对比,平均误差为0.12mm,满足焊缝跟踪要求。     

基于遗传BP神经网络的双目相机手眼标定研究

为了提高固定双目相机手眼标定精度,文章提出了一种利用遗传算法优化的反向传播(back-propagation,BP)神经网络的手眼系统标定方法。分别将靶标在相机坐标系与机械臂坐标系下的坐标作为输入量与输出量建立BP神经网络标定模型,并针对BP神经网络模型存在易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,引入遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阈值。实验结果表明:与BP神经网络模型和传统的多元线性回归拟合模型相比,经遗传算法优化后的BP神经网络模型能显著降低标定误差,加快收敛速度;遗传BP神经网络模型样本预测结果与实测值之间的距离平均误差为1.712 6 mm,优于BP神经网络模型的平均误差2.400 2 mm和线性回归模型的平均误差3.377 1 mm。     

基于双目立体视觉系统的测量研究

为了实现摄像机与目标物体之间距离的信息,由双目测量原理,采取结合OpenCV与Matlab的方式,设计出一套关于双目测距的立体视觉系统;系统首先对双目摄像机的内外参数进行标定,从黑白格组成的标定板中获得角点信息,使用亚像素角点检测法对角点坐标信息进行更精确检测,在黑白格组成的标定板分别距离双目摄像机300、400、500、600、700mm处获取不同位置的标定图像,经过张正友标定法最终可以得到双目摄像机所需内外参数;其次通过BM(Block Matching)立体匹配算法在VS2017坏境与opencv3.4.7库配合下完成了摄像机的立体校正、立体匹配进而得到视差图;最后在实验中使用了双目摄像头,并编写了代码通过鼠标点击所得到的视差图获取对应的世界坐标来实现物距的测量;实验结果表明:被测物距离摄像头光心500~700mm这一范围时,实测距离和实际距离相对误差百分比在0.171% ~0.192%之间,且实测距离在2 950mm内实验误差小于5%满足实验精度要求。     

老年服务机器人视觉定位方法研究

提出一种视觉定位方法对影响老年服务机器人的视觉定位精度的摄像机标定、手眼系统标定以及三维重建3个部分进行优化.首先对多幅标定图像的结果进行最小二乘处理,剔除大权重的误差样本以减小标定的统计误差;通过建立过渡空间坐标系的方法来对手眼系统进行标定,减少多次计算转移矩阵所造成的累积误差;利用最小二乘拟合精确确定目标的匹配点,...     

基于计算机视觉的排爆机器人设计

本设计基于单片机及计算机视觉技术,完成了一个新型排爆机器人的制作．单片机作为系统检测和控制的核心。负责控制机器人平台及摄像头云台．应用了最新的计算机视觉技术（OpenCV）,该技术可实现目标的识别,识别出爆炸物,从而控制摄像头云台实时跟踪,传回所需爆炸物的图像信息,达到使操作员简洁快速排爆的目的．     

面向机器人抓取的双目视觉单步多目标检测方法应用研究

针对工业机器人的抓取技术普遍采用离线示教的方式,目标物的改变就会导致抓取不准的问题,研究了一种面向机器人抓取的双目视觉单目多目标检测方法,强化了机器人的抓取能力;首先搭建机器人抓取视觉检测系统,系统采用双目测距模型定位深度,单步多目标检测器定位像素坐标;通过相机标定和eye-to-Hand手眼标定将图像中的像素坐标以及双目测距模型的深度坐标转换为机器人基坐标的位姿,建立机器人运动学模型完成机器人基坐标到机器人末端坐标的转换,通过ROS实现上位机与机器人通讯,并将定位结果发送给ROS;经过多次实验,表明方法的目标检测误差在3.5 mm以内,深度误差在1.2 mm之内,具有很好的实用推广价值。     

移动机器人作战平台立体视觉三维建模方法

虚拟现实技术在移动机器人作战平台遥操作中的应用,可增强操控人员的视觉临场感,提高操控效率.基于立体视觉的三维建模是构建虚拟环境的基础.根据立体视觉的基本原理,研究了立体视觉的三维建模方法.在对比同类型中不同算法基础上,提出适合立体视觉系统的三维建模算法,提出提高空间点求解精度的改进算法,最后用Open Inventor进行三维模型可视化显示.试验结果表明,该方法具有良好的建模效果,能精确反映障碍物深度信息.     

基于光栅双目视觉的手掌重构与实现

针对手部掌形的表皮纹理复杂性和弹性易形变等特点,提出了一种以光栅式双目三维视觉技术对手部掌形模型进行重构及实现的方法。首先对左右侧相机的属性参数和相对位置进行标定,并利用多方位光栅扫描的图像作优化拼接,再对海量原始数据点云进行编辑、三角形和曲面片化处理,最后实现手部掌形模型的数控模拟和实际加工验证。试验结果表明,采用高精度的非接触式测量能快速完成逆向实物加工,该方法具有借鉴和应用价值。     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

双目立体机器视觉检测系统及其应用

为了快速准确地获得被测物体的三维立体尺寸,双目立体视觉检测系统是有效解决方案之一。经过精密标定的双且视觉系统,可根据两摄像机的视差,准确计算空间物体的三维形貌尺寸。双目视觉系统的标定技术及立体匹配技术是决定测量数据质量的关键环节。设计了高精度视觉标定系统,有效解决了立体匹配的难题,所开发的便携式立体测量仪,可以快速准确地获得大型物体的稠密三维坐标点云。在不喷涂显影荆的情况下,解决了黑色物体和反光物体的三维测量难题,可广泛应用于摩托车、汽车、模具、服装鞋帽以及逆向工程设计中。以逆向工程的3D轮廓测量为例,介绍了双目立体视觉技术及其应用。。     

基于共面圆的双目立体视觉分步标定法

计算机视觉中,在对景物进行定量分析或对物体进行精确定位时,都需要进行摄像机标定,即准确确定摄像机的内外参数.为了快速、有效地进行摄像机的标定,针对常用的带有一阶径向畸变的小孔摄像机模型,提出了一种简单有效的分步标定方法.先用预标定法得到左右摄像机主点坐标参数,然后再用TSAI两步法获得左右摄像机的内外参数,最后以左摄像机光心为世界坐标系原点,通过坐标转换关系,进而得到双目视觉的各种标定参数.该方法实验要求低,不需要移动摄像机.通过实验,验证了该方法能够准确、有效地求出各标定参数.     

双目视觉立体匹配技术研究现状和展望

立体匹配技术是双目立体视觉研讨的核心问题,在许多领域有着不同的应用,在算法方面更是涌现出各种各样的方法。对立体匹配发展现状进行了阐述,首先介绍了立体匹配技术的有关原理,然后对立体匹配中的区域立体匹配算法、全局立体匹配算法以及半全局立体匹配算法进行了论述和探讨;并总结了各类立体匹配算法的特点。最后对立体匹配算法进行了展望,同时给出了发展方向的建议。     

双目立体视觉系统中同名点的自动提取

提出了一种新的方法来进行双目立体视觉系统同名点的自动提取,对现有的特征点匹配方法进行了改进,通过对同名点的自动提取,获取了摄像机相对校准所必需的参数.