基于视觉与激光结合的堆叠工件快速定位方法

针对机械手对复杂工况下的工件进行自动抓取时精度较低的问题,提出一种采用改进SSD卷积神经网络算法配合多激光传感的方法,对堆叠情况下的工件进行快速精确定位。采用SSD算法融合多视窗检测方法,对视觉获取的RGB图片进行检测,获取工件水平位置信息;结合主动跟踪激光传感系统,获取工件表面的法向量,确定工件的空间位姿。搭建了硬件实验平台,在此平台上开发了一套视觉与激光融合的工件定位抓取系统,并以非标零件为实验对象在堆叠情况下进行多组实验,在模拟车间自然光照环境下,工件识别率95.4%,平均耗时为40ms,工件识别的平均坐标偏差1.86mm,法向量平均偏差为1.39°,机器人抓取率为98.2%,实验结果表明,该方法定位准确,速度快,在自动化生产线上具有可行性。

基于视觉与激光结合的堆叠工件定位方法研究

目标的快速精准定位是实现基于视觉的机械手在复杂工况下对工件进行自动抓取的关键技术,基于单目视觉与激光传感技术,提出一种采用AdaBoost算法配合多激光传感技术实现对堆叠工件快速精确定位的方法。该方法采用基于局部二值模式特征的AdaBoost算法结合多尺度策略对视觉获取的RGB图片进行检测,获取工件水平位置信息;结合主动跟踪激光传感系统,获取堆叠工件表面的法向量,确定工件的空间位姿。搭建了硬件实验平台,在此实验平台上开发了一套视觉与激光结合的堆叠工件定位抓取系统,并以非标零件为实验对象,在堆叠情况下进行多组实验,在模拟车间自然光照环境下,工件的识别率为96.4%,平均耗时为18 ms,工件定位的平均坐标偏差为1.17 mm,法向量平均偏差为1.39°,机器人抓取率为98.2%。实验结果表明:该方法定位准确、速度快,在自动化生产线上具有可行性。

Development and Potential of Space-Borne Doppler Wind Lidar

The advantage of lidar over other wind sensors is presented in this paper. With more than 20 years research, the development of the space-borne wind lidar is reviewed. Longer-term investigation has made many technologies suitable for the wind lidar measurement from an orbital platform become mature. However, there are still some problems to be solved. In order to obtain the optimal performance in wind detection, great importance is being attached to the simulation of a virtual space-borne wind lidar system on computer as developed by NASA and ESA.