基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法

针对电动车辆人工充电环节的效率低下、场合限制、漏电隐患等难题,研究了一种基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法。该方法能有效获取目标充电孔的有用特征,实现机器人的自动化充电。首先采用中值滤波去除强电磁噪声的干扰;然后提出了基于HSI颜色模型的二阶段图像检测方法,包括HSI模型变换、Hue分量阈值分割、形态学操作、Canny算子边缘检测、鲁棒性拟合等步骤,并以亚像素的高精度提取出目标充电孔特征;最后,采用HALCON软件对设计算法进行验证测试,实验结果表明该方法能有效识别充电孔,且定位精度满足机器人作业要求,运行时间约为1051.2 ms。

钢拱架铰接孔视觉定位方法研究

针对钢拱架自动化拼接过程中需要对钢拱架铰接孔进行定位的实际问题,设计了一种基于双目视觉的钢拱架铰接孔定位方法。首先通过模板匹配对钢拱架铰接孔进行初定位,找到感兴趣区域;采用一种新的自适应阈值算法计算阈值,对感兴趣区域进行二值化处理;利用边缘检测和最小二乘法提取得到铰接孔椭圆轮廓特征;然后找到椭圆轮廓上特殊的两条弦,根据空间几何关系,计算空间圆平面的法向量;利用消影线和椭圆参数矩阵,计算铰接孔圆心在图像上的实际投影点;最后基于双目视觉成像模型计算铰接孔圆心的精确空间坐标。实验证明,本方法可实现钢拱架铰接孔高精度定位,满足实际工业需求,为钢拱架自动化拼接提供技术支撑。

基于立体视觉的焊孔识别与定位系统研究

目前对大型轴承焊孔、焊缝的焊接基本都是工人手工焊接,而这种传统的人工焊接方式,效率低且质量不稳定,难以满足大批量的生产需求;并且在高温高压、水下及核工业现场等恶劣环境下,要考虑温度、压强及光的折射等因素的影响,人工焊接更是困难,焊接过程对工人的身体伤害也非常大。针对上述问题,基于立体视觉技术,研究焊孔的自动检测识别与定位系统,先通过双目相机实时拍摄焊孔信息,并对拍摄的图像进行预处理;然后利用模板匹配算法和LOG算子检测技术实现对焊孔的检测识别;最后使用AD-Census算法对焊孔进行三维重建。经实验表明,焊孔三维定位误差在0.5 mm内,满足工厂对焊孔的焊接要求。

基于机器视觉的十字绣布网孔动态检测与孔位置定位

在利用单图像传感器实现立体测量的基础上,基于十字绣布网孔目标实现了动态检测和质心定位,在检测与定位试验中提取了目标点的质心位置,并与工作平台的实际运动位置作比较分析,实现了对目标网孔的动态检测与孔位置定位。

基于双目视觉的电动汽车充电孔识别定位系统

针对机器人定位插拔电动汽车充电枪给电动汽车充电的操作过程,设计了一种基于双目视觉的电动汽车充电孔识别与定位系统。从充电座图像中提取目标物充电孔位置和姿态信息,并发送给机器人控制器,以实现机器人自动给电动汽车充电。首先用Halcon软件实现双目系统的标定、手眼标定;再通过选取中心孔洞的轮廓作为透视可变型模板进行模板匹配将充电孔与背景分离,结合双目视觉中的立体匹配、三维定位和坐标变换完成了充电孔的三维位姿估计。在实验平台上进行了电动汽车充电孔的位姿估计和充电对接实验。实验结果表明:设计的系统具有较好的识别定位精度,可以满足机器人对充电孔的在线识别定位需求。

基于曲率滤波和反向P-M电动车充电孔检测方法

为了解决电动车人工充电作业的效率低下、场合限制、漏电隐患等难题,研究了基于曲率滤波和反向P-M扩散的电动车充电孔检测与定位方法,该方法能够从充电座图像中精确高效地提取目标物充电孔的特征,实现机器人的自动化充电。针对图像信号受强电磁干扰,采用了具有噪点识别能力和边缘保持特性的曲率滤波法进行图像除噪;由于充电座图像背景复杂、亮度不均以及干扰项多,导致常规分割方法失效,故研究了反向P-M扩散和BP神经网络(BPNN)相结合的分割方法。预处理图像经反向P-M扩散、差分运算、滤波及空洞填充得到P-M精确分割的连通域,再利用形态学击中算法,在P-M连通域中搜寻由BPNN粗略提取的连通域,从而得到精确的充电孔目标区域。最后,对所提出的方法进行验证测试,实验结果表明该方法能有效识别充电孔,并且检测速度、定位精度很好地满足充电机器人作业要求。

基于机器视觉的膨胀阀安装孔缺陷检测方法

针对工业生产中膨胀阀安装孔缺陷自动检测的需求,提出一种基于机器视觉的安装孔缺陷检测方法。使用SURF特征匹配定位待检测区域,利用双阈值迟滞分割法去除噪声;通过Canny算子计算轮廓边缘,利用邻域生长法提取轮廓信息。为克服缺陷信息的干扰,准确定位安装孔圆心,提出基于几何矩与最小二乘拟合的圆心定位方法。根据轮廓上的点到圆心的距离分割出缺陷轮廓并在输入图像上进行标注,从而实现安装孔缺陷的检测。结果表明:所提出的算法能准确检测膨胀阀安装孔的缺陷,满足工业生产中自动检测的需求。

基于单目显微视觉的微球姿态测量方法

微零件的姿态测量对微装配具有重要的作用.但对于微球零件,其姿态的精确测量存在困难,影响了装配精度.针对带有微孔的微球,本文提出了一种基于单目显微视觉的微球姿态高精度测量方法.设计了一种由粗到精的微孔检测算法,实现了高精度的微孔定位.通过对相机光轴方向的标定,在相机运动后对微球图像坐标进行补偿,提高了在相机坐标系下的微球定位精度.通过对微球和微孔的精确定位,计算出微球球心与微孔圆心的空间相对位置,实现了相机坐标系下高精度的微球姿态测量.同时,根据标定出的相机坐标系与调整平台坐标系之间的旋转关系,将微球姿态转换到调整平台坐标系.实验结果表明,最大姿态测量误差0.3度,验证了本文方法的有效性.