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基于线结构光的盾尾间隙测量方法研究
被引量:
6
1
作者
黄喆
程二静
+2 位作者
齐鹏
燕庆德
徐叶倩
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期93-101,共9页
针对现有盾构施工中盾尾间隙难以实时精确测量的问题,本文提出了一种基于线结构光的盾尾间隙自动测量方法。该方法首先利用线激光器在管片和盾壳之间投射出一道窄线型指示激光并通过工业相机实时采集线激光器投射在盾壳和管片之间的线...
针对现有盾构施工中盾尾间隙难以实时精确测量的问题,本文提出了一种基于线结构光的盾尾间隙自动测量方法。该方法首先利用线激光器在管片和盾壳之间投射出一道窄线型指示激光并通过工业相机实时采集线激光器投射在盾壳和管片之间的线激光图像,然后通过图像处理对图像目标特征进行识别并根据单目视觉成像原理和线结构光坐标测量算法提取盾尾间隙端点坐标,进而实现盾尾间隙值的精确解算。实验结果表明,本文所提出方法的重复性测量精度优于0.3 mm,绝对测量精度优于1.7 mm。该方法可以实现相机纵深方向0.2~1.9 m范围内盾尾间隙的实时精确测量,满足城市地铁隧道施工应用需求。
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关键词
盾尾间隙
线结构光
坐标测量
机器视觉
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职称材料
面向直线顶管机的双屏视觉标靶标定方法与精度评价
被引量:
1
2
作者
黄喆
燕庆德
+3 位作者
李倩
程二静
沈小玲
徐叶倩
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期300-307,共8页
针对双屏视觉标靶前、后感光成像屏位姿关系难以标定的问题,提出一种基于坐标点云的感光成像屏位姿标定方法。该方法分别将前、后感光成像屏划分为n行n列的网格阵列,通过全站仪测量感光成像屏上每个网格角点的空间三维坐标,并利用工业...
针对双屏视觉标靶前、后感光成像屏位姿关系难以标定的问题,提出一种基于坐标点云的感光成像屏位姿标定方法。该方法分别将前、后感光成像屏划分为n行n列的网格阵列,通过全站仪测量感光成像屏上每个网格角点的空间三维坐标,并利用工业相机实时获取感光成像屏上每个网格角点的图像二维坐标,结合图像二维坐标和空间三维坐标获得2D-3D映射关系,从而得到坐标点云数据。根据三公共点坐标系转换算法将坐标点云数据中的三维坐标统一到标靶坐标系下,进而确定相机与前、后感光成像屏的位姿关系,再通过网格索引方法对前、后感光成像屏的位姿关系进行求解。为评价标靶位姿测量精度,设计了静态测量重复性精度评定实验和绝对测量精度评定实验。实验结果表明:该标定方法的坐标静态测量重复性精度为0.13 mm、绝对测量精度为0.93 mm;方位角静态测量重复性精度优于0.01°、绝对测量精度优于0.05°。因此,该标定方法可以实现两个空间平面位姿关系的精确标定,且具有操作简便、精度高等特点,可用于双屏视觉标靶的标定。
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关键词
视觉测量
顶管机导向
坐标点云
网格标定
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职称材料
基于单目视觉的双护盾TBM导向方法研究
被引量:
2
3
作者
黄喆
程二静
+3 位作者
邵震宇
杜文阳
赵旭晔
燕庆德
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第24期301-308,共8页
针对现有双护盾硬岩隧道掘进机(TBM)导向系统中前盾/支撑盾位姿测量方法普遍存在的结构复杂、可靠性差、成本高和精度低的问题,提出了一种基于工业相机和异形主动标靶进行非接触快速测量的新方法,利用机器视觉、空间位姿变换及多传感器...
针对现有双护盾硬岩隧道掘进机(TBM)导向系统中前盾/支撑盾位姿测量方法普遍存在的结构复杂、可靠性差、成本高和精度低的问题,提出了一种基于工业相机和异形主动标靶进行非接触快速测量的新方法,利用机器视觉、空间位姿变换及多传感器融合/标定等技术,可以实现在强振动掘进状态下对双护盾TBM进行稳定导向的功能。实验结果表明,本文所提方法可实现前盾/支撑盾六自由度空间位姿的高性能测量,测量频率不低于20 Hz,盾构机特征点静态坐标测量误差小于5 mm@(3 m×2 m×6 m),动态坐标测量误差小于10 mm@(振幅为3 mm,频率为20 Hz),可以应用在双护盾TBM导向系统中。
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关键词
机器视觉
非接触测量
双护盾导向
异形标靶
多传感器融合
原文传递
题名
基于线结构光的盾尾间隙测量方法研究
被引量:
6
1
作者
黄喆
程二静
齐鹏
燕庆德
徐叶倩
机构
天津科技大学电子信息与自动化学院
沈阳建筑大学机械工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期93-101,共9页
基金
天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室开放课题(pilab1905)项目资助。
文摘
针对现有盾构施工中盾尾间隙难以实时精确测量的问题,本文提出了一种基于线结构光的盾尾间隙自动测量方法。该方法首先利用线激光器在管片和盾壳之间投射出一道窄线型指示激光并通过工业相机实时采集线激光器投射在盾壳和管片之间的线激光图像,然后通过图像处理对图像目标特征进行识别并根据单目视觉成像原理和线结构光坐标测量算法提取盾尾间隙端点坐标,进而实现盾尾间隙值的精确解算。实验结果表明,本文所提出方法的重复性测量精度优于0.3 mm,绝对测量精度优于1.7 mm。该方法可以实现相机纵深方向0.2~1.9 m范围内盾尾间隙的实时精确测量,满足城市地铁隧道施工应用需求。
关键词
盾尾间隙
线结构光
坐标测量
机器视觉
Keywords
shield tail clearance
line structured light
coordinate measurement
machine vision
分类号
TH741 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
面向直线顶管机的双屏视觉标靶标定方法与精度评价
被引量:
1
2
作者
黄喆
燕庆德
李倩
程二静
沈小玲
徐叶倩
机构
天津科技大学电子信息与自动化学院
天津三星视界移动有限公司
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第9期300-307,共8页
基金
国家重点研发计划(2019YFB2006100)
天津市自然科学基金(18JCYBJC88600)。
文摘
针对双屏视觉标靶前、后感光成像屏位姿关系难以标定的问题,提出一种基于坐标点云的感光成像屏位姿标定方法。该方法分别将前、后感光成像屏划分为n行n列的网格阵列,通过全站仪测量感光成像屏上每个网格角点的空间三维坐标,并利用工业相机实时获取感光成像屏上每个网格角点的图像二维坐标,结合图像二维坐标和空间三维坐标获得2D-3D映射关系,从而得到坐标点云数据。根据三公共点坐标系转换算法将坐标点云数据中的三维坐标统一到标靶坐标系下,进而确定相机与前、后感光成像屏的位姿关系,再通过网格索引方法对前、后感光成像屏的位姿关系进行求解。为评价标靶位姿测量精度,设计了静态测量重复性精度评定实验和绝对测量精度评定实验。实验结果表明:该标定方法的坐标静态测量重复性精度为0.13 mm、绝对测量精度为0.93 mm;方位角静态测量重复性精度优于0.01°、绝对测量精度优于0.05°。因此,该标定方法可以实现两个空间平面位姿关系的精确标定,且具有操作简便、精度高等特点,可用于双屏视觉标靶的标定。
关键词
视觉测量
顶管机导向
坐标点云
网格标定
Keywords
vision measurement
guidance of pipe jacking machine
coordinate point cloud
grid calibration
分类号
TH741 [机械工程—光学工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于单目视觉的双护盾TBM导向方法研究
被引量:
2
3
作者
黄喆
程二静
邵震宇
杜文阳
赵旭晔
燕庆德
机构
天津科技大学电子信息与自动化学院
天津恒度量子精密仪器技术有限公司
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第24期301-308,共8页
基金
国家重点研发计划(2019YFB2006100)
天津市自然科学基金(18JCYBJC88600)
天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室开放课题(pilab1905)。
文摘
针对现有双护盾硬岩隧道掘进机(TBM)导向系统中前盾/支撑盾位姿测量方法普遍存在的结构复杂、可靠性差、成本高和精度低的问题,提出了一种基于工业相机和异形主动标靶进行非接触快速测量的新方法,利用机器视觉、空间位姿变换及多传感器融合/标定等技术,可以实现在强振动掘进状态下对双护盾TBM进行稳定导向的功能。实验结果表明,本文所提方法可实现前盾/支撑盾六自由度空间位姿的高性能测量,测量频率不低于20 Hz,盾构机特征点静态坐标测量误差小于5 mm@(3 m×2 m×6 m),动态坐标测量误差小于10 mm@(振幅为3 mm,频率为20 Hz),可以应用在双护盾TBM导向系统中。
关键词
机器视觉
非接触测量
双护盾导向
异形标靶
多传感器融合
Keywords
machine vision
non-contact measurement
double shield guidance
special-shaped target
multi-sensor fusion
分类号
TH741 [机械工程—光学工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于线结构光的盾尾间隙测量方法研究
黄喆
程二静
齐鹏
燕庆德
徐叶倩
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
下载PDF
职称材料
2
面向直线顶管机的双屏视觉标靶标定方法与精度评价
黄喆
燕庆德
李倩
程二静
沈小玲
徐叶倩
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
3
基于单目视觉的双护盾TBM导向方法研究
黄喆
程二静
邵震宇
杜文阳
赵旭晔
燕庆德
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021
2
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