网条结构光三维视觉检测标定方法研究

本文在广义坐标系中采用投影和透视变换理论建立了网条结构光三维视觉检测模型。在此基础上 ,通过对网条结构光光条影像特征分析 ,提出了一种利用网条结构光光条影像特征标定三维视觉检测模型参数的方法 ,并进行了实验研究。该标定方法具有简单、有效 ,处理速度快 ,辅助设备少 ,易于实现等特点 。

结构光三维视觉检测中光条椭圆中心定位方法与仿真研究

针对在圆柱类工件形位误差的结构光三维视觉检测中 ,光条椭圆弧短 ,造成椭圆中心定位精度低的问题 ,提出一种利用由两个视觉传感器组成的传感器对加长光条椭圆弧的方法 ,并针对在实际应用中该方法存在的光条椭圆弧对不能严格共面的问题 ,从算法上提出了三种解决方法 ,分别进行了仿真研究 ,得出了仿真结果 ,给出了每种方法的适应范围。研究工作为工程应用提供了一个有效的理论依据 。

结构光三维视觉检测中光条椭圆拟合方法与仿真研究

针对在圆柱类工件的结构光三维视觉检测中 ,结构光光条短 ,数据量少 ,造成结构光光条椭圆拟合精度低的问题 ,提出了一种新的基于短轴长度约束的最小二乘拟合方法 ,建立了数学模型 ,进行了仿真研究 ,并与无约束最小二乘拟合方法 (简称无约束法 )进行了比较。仿真结果表明 ,该方法在一定条件下能够有效提高在短弧和噪声情况下光条椭圆拟合的精度和鲁棒性 ,有实际应用的价值。

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法研究

研究了基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法。该方法利用了RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力 ,通过采用高精度样本数据训练RBF网络 ,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型。与常规方法相比 ,它不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响 ,因而能够有效地克服常规建模方法的不足 。

教练员体育指导错误动作三维视觉检测建模研究

三维视觉检测的优势在于可以对错误体育动作作出准确识别,提高运动员的训练质量。建立三维视觉检测模型,需要通过运动形状参数建立体育错误动作三维视觉判别函数,而传统的算法不能对运动形状参数进行获取与更新,降低了三维视觉检测模型的精准度。文章总结了教练员体育指导错误动作三维视觉检测建模原理;在传统公式的基础上提出了基于叶贝斯算法的体育运动错误动作检测;通过实验对比证实了基于叶贝斯算法建立的教练员体育指导错误动作三维视觉检测模型更具优势,其检测精准度更高。

三维视觉检测技术在发动机装配中的应用

随着科学技术的不断发展,三维视觉检测技术在发动机装配领域应用越来越广泛,通过对三维视觉检测技术优势介绍,系统总结了三维视觉检测技术在发动机装配中的应用场景,包括装配防错、涂胶检测、表面三维测量等,为三维视觉技术在发动机装配行业普及提供新的思路。

高速立体视觉与机械运动异常动作三维检测

建立了高速立体视觉系统,实现了高速周期性机械运动的500帧/秒实时检测,可以对高速运动中瞬间发生的异常动作进行智能检测,并且自动保存该时刻的高帧率图像。为保证高速处理,提出了利用周期相位提取理论创建特征样本库的方法,建立了2套图像与特征样本空间;同时提出了双目高速视觉实时检测算法,可以在2 ms内同步完成双目相机的图像匹配、异常动作检测和自动录像功能。为计算异常动作的空间位置,利用双目立体视觉计算异物的三维运动轨迹。实验使用缝纫机的机械部分模拟约12 Hz的高速周期性机械运动,本系统可完成双目视觉的实时检测和三维轨迹追踪,结果证明了高速立体视觉系统和检测算法的有效性。

基于注意度的线激光视觉测量的三维形状检测

针对工件在产线上的摆置方位识别困难识别率低等问题,提出了一种基于注意度的线激光视觉测量的曲线形状识别方法。采用激光视觉三维测量技术提取工件表面的光迹信息,将工件的方位识别转换为曲线形状识别的问题。在匹配算法方面,定义了两种距离测度,分别作为粗匹配和精确匹配的误差评价函数;在识别准确性方面,定义了一种基于注意度的模板相似性测度的分类方法。实验结果表明,本文提出的方法识别率高,耗时短,对工件的平移和偏移不敏感;能满足工业生产实时检测要求,应用范围广。

结构光三维双视觉检测方法研究

介绍了结构光三维双视觉检测的基本原理 ,提出了标定点的空间坐标和图像坐标的获取方法 ,设计了用于获取标定点的双向光电瞄准装置 ,并建立了双向光电瞄准装置安装误差的补偿方法 ,在此基础上实现了双视觉传感器标定点数据的全局统一。最后 ,利用标定点样本数据建立了结构光三维双视觉 RBF神经网络模型 ,最佳 RBF模型的训练精度为 0 .0 78mm,测试精度为0 .0 84 mm。

基于光栅编码的三维主动视觉检测

本文介绍了一种基于白光光栅的主动式视觉测量方案 ,一组光栅由光学系统投射至被测曲面 ,获得序列光栅编码的特征测量图形 ,再利用外极约束条件获得匹配曲线上的空间匹配点 。

一种新型的微小型构件内表面三维形貌检测系统

构建了一种应用结构光三维视觉检测技术对微小型构件内表面进行三维形貌检测的系统。首先介绍了该检测系统的原理与结构，在此基础上，建立了系统的详细数学模型，并给出了测量方法。用该检测系统对内部宽度为5-20mm的加工件的内表面进行实际检测，得到并恢复了被测内表面的三维形貌。最后测定了该系统的单点检测精度小于50μm。

线结构光视觉传感器测圆(类圆)孔中心两步法

针对基于工业机器人平台柔性三维视觉检测系统,提出线结构光视觉传感器测量空间圆(类圆)孔中心两步法。根据线结构光视觉传感器测量模型,确定被测圆心近似z向坐标。根据圆心相对摄像机光心的方位,确定被测圆心的x、y向坐标。该方法突破了传统空间圆(类圆)孔中心测量仅能采用双目视觉传感器的方式。研究结果表明,该方法切实可行,可以满足实际测量需求,能够极大地扩展线结构光视觉传感器的应用范围。

基于机器视觉的块状工件方位快速识别

为了实时准确识别加工生产线上工件的放置方位,提出了一种基于激光三维视觉检测的块状工件方位快速识别方法。对采集的工件激光图像,采用快速均值滤波算法进行预处理以抑制散斑噪声,并给出了交叉激光迹线的分离和快速细化处理方法。为了提高图像匹配的速度和精度,在模板和待测曲线配准上,定义了两种距离测度作为配准的评价函数。试验结果表明,该方法识别正确率高,速度快,对工件的角度偏移和平移不敏感;较好地满足了生产线上的实时检测要求。

基于光学三角几何关系的三维表面重建方法

工业图像处理作为图像处理技术的工业应用,是自动化技术的发展方向之一.传统的二维图像处理已经在视觉检测系统中广泛应用.目前利用光学方法的三维数字化具有越来越重要的意义.在工业生产中,多种获取三维数据的途径得到应用.其中最重要的方法有立体视觉,条形光相位平移法和条形光格雷编码法.本文重点介绍这三种方法在视觉检测系统中的运用.所开发的系统实现了被测工件可视化,而且更容易地将三维图像集成到生产线中.

铜电解厂智能化应用现状与探索

分析了传统铜电解厂生产中存在的主要问题,介绍了国内铜电解智能化技术的发展现状。分析认为,目前国内铜电解智能化技术在红外光谱短路识别系统、三维视觉检测系统、阴阳极板智能转运及仓储和数字化点检与设备在线智能诊断等方面已经进行了探索和应用,在此基础上,对铜电解厂未来的生产系统和管理系统智能化发展进行了探索与展望。

透视投影变换中椭圆中心畸变误差模型及其仿真研究

针对在三维视觉检测应用中 ,空间椭圆中心的透视投影变换存在畸变误差的问题进行了研究。基于透视投影变换和空间解析几何理论 ,建立了在摄像机的像平面上该畸变误差的数学模型 ,并进行了仿真研究 ,获得了该畸变误差的变化规律 ,从而为圆孔 (椭圆孔 )或圆柱 (椭圆柱 )类工件的中心位置的视觉检测、结构光三维视觉检测应用及视觉检测中的 CCD摄像机内部参数标定等问题的有效解决 ,提供了一个有效的理论依据 。

基于主动式全景视觉的管道形变检测及重构技术的研究

研究了一种采用主动式全景视觉传感器(ASODVS)的管道内表面全方位检测方法。基于主动式全景视觉检测原理,提出了一种能够快速、全方位获取管道内壁三维点云信息,实现视觉检测管道形变的全景激光视觉系统;利用携带有ASODVS的爬行机器人进入管道内部,采集激光横断扫描全景图像;然后根据提取的管道内壁三维点云数据计算最小直径、横断面面积等几何特征判断变形率;最后根据三维点云圆周分布的特征,采用三角格网模型进行三维重构。实验结果表明:基于主动式全景视觉的管道内壁全方位检测系统能够实时完成对管道凹凸形变的检测和识别,并恢复管道内壁的三维形貌,具有较高的检测精度。

基于线性扩散板的高光抑制方法研究

陶瓷、金属等光滑表面的强反射性质,会使图像饱和产生高光现象,导致测量精度大幅下降。针对这一问题,本文利用扩散板对光的扩散作用,设计了基于线性扩散板的高光抑制系统。首先从理论上研究线性扩散板的扩散原理,并利用高光点反射辐射亮度分析线性扩散板对高光的抑制作用。然后搭建系统平台,完成相机标定、投影仪标定等系统搭建工作。最后对陶瓷盘子和大理石罐等具有强反射表面的物体进行三维测量,实验结果表明,线性扩散板能够实现三维测量中强反射表面的高光抑制,其中大理石罐、陶瓷盘子、花盆、杯子的高光点数目相比未加扩散板时分别减少了19.6倍、5.6倍、4.4倍与3.9倍。扩散板能够减弱高光点的反射辐射亮度,对高光具有一定的抑制作用,三维重构结果中高光区域明显缩小。

基于自适应窗口的线结构光条中心提取方法

线结构光三维测量系统中,快速、准确地提取线结构光光条中心是整个系统能实时、精准地测量物体三维尺寸的重要基础。在总结分析现有光条中心提取方法后,提出了一种基于自适应窗口的灰度重心法,用于提取线结构光光条中心。该方法在保留灰度重心法优点的同时,克服了由噪声干扰和光照强度变化引起的窗口选取不当对灰度重心计算结果的影响,使精度与运行时间达到了一定的平衡。该方法首先对数字图像进行八邻域差值滤波、图像分割等预处理,然后选取部分点进行高斯曲线初步拟合,通过分析高斯曲线的能量分布情况确定有效窗口,最后利用灰度重心法计算光条中心位置。试验结果表明,改进的灰度重心法提取像素中心标准方差(0.54)低于传统灰度重心法的标准方差(2.01),能够更加准确地提取出线结构光光条中心。

一种基于线结构光的汽车侧位停车的环境感知方法

论文涉及车辆控制领域,特别是涉及自动泊车系统的车位检测方法。泊车车位探测装置包括摄像机,线结构光投射器。线结构光投射器在行驶车辆侧边投射出一个光平面,投射出的光平面与周围物体表面物体相交,若物体表面为一标准平面,线结构光在空间形成一条亮直线,否则光平面将受到物体表面形状调制而发生形变。从与投射方向不同的另一个方向,用摄像机拍摄该光条的图像并检测光条中像素点的位置变化,建立基于机器视觉技术的线结构光测量系统成像模型,结合摄像机标定技术、图像特征提取技术等方法实现泊车环境感知。相对于现有的基于激光雷达和超声波雷达的车位检测,它能有效地提高自动泊车车位的探测精度,并且成本更低、应用范围广。