智能车双目视觉辅助GNSS定位方法研究

具有精确、稳定的定位结果以及合理的价格是未来的智能车辆导航系统的发展趋势。为了达到这个目标,人们建立了多种组合导航模型(GNSS/DR,GNSS/INS,GNSS/MM)。尽管这些模型已在多种不同环境中成功应用,但它们仍有许多缺陷,尤其是在全球卫星导航系统(GNSS)定位精度受到威胁的区域。研究了一种通过双目视觉利用路标的地理位置信息对GNSS定位精度进行局部改良的方法。随机霍夫变换用于路标检测,SIFT算法与K均值算法将用于路标的匹配识别。双目视差计算智能车与路标之间的向量,从而建立辅助定位模型计算车辆的位置。利用实验车在一处复杂环境区域进行实时数据采集,通过计算出的双目视觉定位误差与GNSS定位误差对比分析,验证了该方法在路标可见范围内对GNSS定位结果有明显改善。

基于Zynq-7000的双目视觉浇筑识别定位系统设计

为了解决重载机器人在浇筑过程中对砂箱浇口的准确辨识与定位,设计了一种基于Zynq-7000可扩展平台的双目视觉浇筑识别定位系统。该系统采用了两个OV7620摄像头对不同位置的砂箱进行图像采集,在Zynq-7000的FPGA部分搭建了图像采集系统和预处理系统,并在ARM部分搭建了对砂箱浇口识别定位系统,拟采用了WIFI无线通讯实现数据传输。最终实现在浇筑过程中对砂箱浇口的准确辨识和坐标定位。

基于稀疏匹配的机床零件瑕疵投影辅助视觉检测方法

机械臂在自动精准打磨机床零件前需要对机床零件进行特征识别,传统激光点阵扫描精度高,但设备成本高昂而难以规模应用。引入固定式投影产生扫描线图、棋盘格图和随机灰度图等特征作为测量辅助,并结合双目立体视觉测量对零件瑕疵进行检测,改善了传统双目视觉针对光滑平面零件难以识别特征进行立体匹配的情况。分析结果与激光点阵扫描结果进行精度校验。同时,通过5种经典局部立体匹配算法与所提方法进行精度比较,并对辅助图的关键参数进行精度关联分析。最后,引入自适应算法对所提方法进行优化以提高识别精度。结果表明:随机灰度图能够显著提高匹配精度,扫描线优化与子像素拟合能够进一步提高匹配精度,扫描线法与棋盘格法优化后精度提高较大,新方法可有效识别平面零件的瑕疵特征,检测精度达标区域占比大于98%。

基于双目立体视觉技术的空间定位系统设计与实现

如今,三维重构技术广泛应用于工业检测、三维测量、虚拟现实等领域。同时双目立体视觉也是计算机视觉的一个重要分支。立体视觉是指从两个不同的角度去观察场景中的同一个物体,来获取不同视角下的二维图像,再运用成像几何原理来计算图像像素之间存在的位置偏差(视差),从而获取物体的三维信息。本文通过设计一种用于目标空间三维距离、方位信息探测的立体视觉系统及实现方法,根据图像识别结果进而获得目标的三维信息。

基于机器视觉的挖掘机辅助控制系统设计

液压挖掘机作为工程机械里公认的高技术机械,伴随着经济发展出现了一系列问题:技术要求高,市场需求大,导致了大量的人涌入该行业,但其施工质量和效率、功耗问题,以及安全问题愈发受到关注。基于双目视觉、物联网、嵌入式等技术研究通过双目视觉以及YOLOv5等技术进行挖掘机姿态识别和挖掘机施工深度测量,旨在降低挖掘机行业门槛、降耗增效、促进精准施工、提高施工质量、减少安全事故的发生概率。

双目视觉辅助植牙的位姿测量引导系统

影响植牙手术效果的关键因素是牙医运用牙科手机的临床经验,亟需一种辅助医生精准植牙的引导系统.系统首先预设牙科手机合作靶标,运用双目视觉采集合作靶标信息,提取靶标边缘特征,进行特征点三维重建;然后采用基于几何约束法的方法进行特征点匹配,得到各特征点坐标,据此建立牙科手机坐标系,进而求出牙科手机相对于摄像机坐标系的旋转平移矩阵;最后通过系统坐标系间转换,将牙科手机末端执行部位位姿与牙齿实际病患位置进行实时比对,根据偏移量做出辅助引导.实验结果表明,系统采用的牙科手机相对位姿测量方法相对位置误差为-0.3~0.5mm,相对姿态误差为0.5°以内,验证了系统具有较高的精度与实时性,能够对植牙过程起到较好的辅助引导作用.

双目视觉的变电站防触电辅助作业机器人研究

本文介绍了机器人结构设计,并提出辅助机器人双目立体视觉定位系统的标定、图像特征提取、目标空间设计的方法。实际应用表明该机器人能准确定位目标并对目标进行抓取、清理,在作业期间满足带电作业的安全性能,适用于在低电位作业环境。

集装箱码头锁销自动化拆装视觉定位系统研究

上海港洋山深水港四期码头已实现集装箱的全自动抓取和摆放,加入视觉定位系统可实现集装箱锁销自动化拆装。介绍了视觉定位系统及其特点,基于锁销自动拆装的工作流程,对视觉定位系统的选择进行了研究,对比分析了单目视觉系统和双目视觉系统的特点。

双目视觉技术在计算机辅助检测中的应用研究

在我国现有的企业中,有较多的企业仍然采用传统的接触式测量方法进行加工,为了保证产品的质量,花费在测量上的时间和人员数量是相当可观的,严重影响了工厂生产在产品检测过程中,物体形状信息的获得至关重要,将平行轴双目视觉测量原理应用于获取物体的形状信息,并将该方法用于对集中式分布的物体进行测量;在三坐标测量仪上仿真验证了该方法的可行性,通过对测量数据进行分析.通过试验证明采用平行轴双目视觉测量方法不仅能够有效地分辨出不同测量形体的长、宽、高信息,并且整个实验系统较好的满足了该企业在开发新产品时需要解决规则形体在平面局域中形体的识别及定位的需求。

基于视觉导航的机器人辅助神经外科手术系统的设计与精度分析

本文中利用MicronTracker双目视觉导航仪,开发出一种新型的视觉导航系统。将此系统应用在被动机器人辅助神经外科手术系统中,实现了对手术针位置和患者头部位置的实时跟踪。使得手术操作更加方便,这将大幅度提高手术效率,也为整个手术系统的推广普及提供了可能性。此外设计了一种新的手术注册方式,并用实验得到了验证,精度可靠安全。

基于视觉辅助定位的机械臂运动学参数辨识研究

标定机器臂的运动学参数可以有效提高机械臂的绝对定位精度。针对一般平面约束标定方法往往通过手动示教获取测量数据,效率低,提出一种基于视觉辅助定位约束平面的机械臂运动学参数辨识方法。为了弥补双目视觉视场范围狭小的弊端,在约束平面上粘贴3个靶点,以此将对平面的定位等效成对靶点的定位。应用双目视觉系统提取靶点中心并进行立体匹配,得到靶点在机械臂基坐标系下的三维位置信息;同时构建靶点坐标系,以此规划出按一定规律分布的约束点;为了进一步提高标定精度,建立双平面约束误差模型,通过两垂直平面上任意非共线的3个点得到一系列法向量,每一对法向量的数量积为0,即增加了约束方程;利用机械臂对相互垂直的两约束平面自动进行接触式测量,通过改进的最小二乘法辨识出真实的运动学参数误差。实验结果表明,基于双平面约束误差模型,修正运动学参数后,机械臂绝对位置精度由1.234mm提高到了0.453 mm。该方法实现了数据的自动化测量,大大提高了标定效率,为机械臂批量标定提供了参考,具有工程意义。

基于近红外双目立体视觉的悬臂式掘进机定位研究

针对现有掘进机无法实时定位、定位不准确、视觉定位中相机视野被遮挡导致定位失败等问题,提出了一种将基于近红外双目立体视觉的悬臂式掘进机定位方案。在悬臂式掘进机机身与机臂安装近红外LED标靶,以LED作为近红外标靶构建掘进机特征信息,通过图像处理、位姿解算实现掘进机机身与截割部的三维空间定位。双目立体视觉相机安装在巷道顶部,随着掘进机不断推进,掘进机与双目立体视觉相机距离逐渐增加,造成双目图像获取失败,进而导致视觉解算截割部位姿失败。针对该问题,引入基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的掘进机截割部磁场辅助定位方法。在掘进机机身两侧安装三轴数字磁场计,并在机臂处安装永磁体,以磁场的强度分量和双目立体视觉相机获取的位姿数据作为训练数据,构建1D-CNN模型,输出在视觉测量失效情况下掘进机截割部位姿。从深度信息和掘进机机身及截割部位姿2个方面对基于近红外双目立体视觉的悬臂式掘进机定位方案进行实验,结果表明:机身测量误差在±11 mm以内,相对误差在0.4%以内。截割部测量误差在±50 mm以内,相对误差在1%以内;掘进机机身与截割部间的相对位姿误差在±2.5°以内,俯仰角的均方根误差为根0.930 1°,偏航角的均方根误差为0.922 0°。上述误差在巷道作业允许范围内,验证了该方案的有效性和可靠性。对基于1D-CNN的掘进机截割部磁场辅助定位方法进行了有效性验证,为模拟井下复杂磁场环境,在掘进机附近随机添加干扰磁源,结果表明:该方法对掘进机截割部俯仰角、偏航角、翻滚角的预测值与测量的真实值基本吻合,预测的俯仰角、偏航角、翻滚角决定系数分别为0.992 4,0.995 9,0.917 4,说明基于1D-CNN的掘进机截割部磁场辅助定位方法能够较好地满足在视觉定位失效下的掘进机定位需求。

基于双目视觉的汽车安全驾驶系统

新加坡该公司主要从事安全驾驶车载服务机器人的研发，生产和销售。它的产品分为两款：一是具有视觉装置的车内后视镜，二是具备安全驾驶功能的智能机器人。前者代替现在的车内后视镜。后者安装在汽车驾驶室前台上。其产品用于实现汽车安全驾驶，辅助驾驶和智慧驾驶。我们致力打造“智驾视觉仪iCarVision”和“智驾机器宝iCarRoboy”这两个品牌。

杭白菊采摘机器人识别与定位系统研究

对杭白菊的快速识别和立体定位系统进行研究。该系统主要有三部分组成。第一部分,为了满足杭白菊的采摘质量要求,设计了一种三自由度的杭白菊采摘机械结构。第二部分,根据HSV颜色空间的分割,提出了一种基于S分量的快速FCM(模糊C均值)算法,将目标对象从背景中提取出来。第三部分,采用双目立体视觉来获取三维坐标信息。根据杭白菊的形状特征,选用花蕊的中心点作为特征点来匹配左右图像。

基于三坐标测量仪的双目视觉物体测量及数据分析

提出了一种基于三坐标测量仪进行零件尺寸测量的双目视觉方法,采用棋盘格对系统进行标定,运用数据处理技术对图像进行二值化及轮廓处理,并对测量数据进行分析,得出影响测量数据误差分布的原因.通过试验分析其测量误差不超过1mm,可以满足物体形状分辨的要求.

面向机器人辅助神经外科手术的视觉标定方法

针对无框架图像引导的机器人辅助神经外科手术中的空间标定问题，提出了一种非接触式的标定方法，该方法利用双目立体视觉技术，实现临床手术中的病人头部标记点(Mark点)的标定任务。大量实验和数据分析验证了该视觉标定方法的精度，保证了该方法应用于神经外科临床手术的可靠性。该方法与传统的接触式标定相比，具有安全性高、易于操作、可实时更新数据等优点。

一种基于双目视觉的安全车距测量方法

为了加强智能交通系统建设,提出了车载视频在辅助驾驶系统中的应用。首先提出了视频终端的4项基本功能,即车内视频监控、辅助驾驶、可视倒车系统、视频娱乐系统,其中车内视频监控、可视倒车、辅助驾驶是智能交通建设车辆端的重要功能。接着采用双目视觉方式实现汽车的辅助驾驶,详细分析了如何对安全车距进行预警和制动。最后进行测距步骤及测距结果分析。实验证明,该方法适合安全车距测量,具有广阔的应用前景。

基于深度学习的智能辅助驾驶系统

针对车辆在行驶过程中经常发生碰撞事故的现象,文中设计一款基于深度学习的智能辅助驾驶系统。该系统利用深度学习算法、机器视觉和双目测距原理,对车辆周围障碍物的距离进行判定和类型识别。实验结果表明,该智能辅助驾驶系统能够对车辆周围的障碍物实施自动检测识别和距离判定,并发出相应的警告信息,可以有效的避免汽车与周围障碍物发生碰撞事故。

基于双目立体视觉的玻璃微珠运动轨迹观测装置

针对摩擦辅助电铸技术中工件在玻璃微珠的摩擦和扰动下,电铸质量明显提高这一特性,研制出一种基于双目立体视觉测量技术的玻璃微珠运动轨迹观测装置.该装置的硬件系统主要由平动量可调机构和图像采集系统组成,软件程序采用VC6.0与opencv机器视觉函数库编写.通过对静态物体形态尺寸进行测量,验证了系统的可靠性和可行性,为进一步探寻及优化相关工艺参数提供支持.

面向消防演练应用的姿势识别和目标定位

针对传统消防演练中指导员的主观判断存在局限性的问题,本文提出了一种应用于消防演练的姿势识别和目标定位的方法。首先,利用双目相机获取图像并提取人体骨架信息,选取合适的关节点特征构建人体姿势识别算法;其次,针对具有低纹理区域目标定位问题,提出一种融合点-线特征的立体匹配算法实现对目标的精确定位;进一步地,设计了基于距离自适应的线特征描述改进方法降低了立体匹配的计算复杂度。实验结果表明,该系统消防动作平均识别率为94%,对灭火器定位平均误差在1.3cm以内,可以为消防演练提供有效的辅助信息。