机械手姿态识别的立体视觉匹配

为了提高机械手姿态识别的精度,提出了区域边缘线段立体匹配算法。该算法利用图像中包含边缘线段区域的颜色特性和边缘线段的几何特征进行线段匹配,其中,区域的颜色特征包括边缘线段的左右颜色和梯度方向,边缘线段的几何特征包括长度、方向和角度。由于充分利用了图像提供的颜色信息,特别是颜色梯度方向信息,使得边缘线段的匹配不仅依靠其自身的几何特征(如长度,方向和位置),而且依靠直线段所在图像区域的所有信息。因此,匹配的判据可以做得更准确。使用该算法进行机械手姿态识别实验,结果验证了该算法能够在复杂背景下识别机械手的姿态,识别精度高,其相对误差达到1.7%,该结果满足机械手在姿态识别中的精度要求。

视觉技术在煤矿装配机械手定位算法改进

针对煤矿装配机械手传统的定位算法在运算速度和精度上的不足进行了改进,采用不同的相关度匹配函数、行列间隔运算、大小模板交叉使用以及二次图像匹配的方法,提高了它的运算速度和精度。这种改进能使煤矿装配机械手快速准确地进行定位。

基于双目视觉的机械手精准抓取技术研究

抓取能力是机械手的重要功能,能否根据物体不同形状大小、位置情况等进行精准抓取是机械手仍面临的问题。为将机械手更好地应用于居家助老机器人中,本研究以双目视觉检测算法作为物体定位和检测方法,采用较为先进的YOLO v4算法,并对机械手结构进行针对性设计,通过对于神经网络的训练和实验,以分析双目视觉系统下机械手的抓取能力。

高速并联机械手视觉软件开发技术研究

针对智能型pick-and-place机械手高速、高精度的特点,介绍了该系统视觉处理软件开发中的主要技术。首先概述了视觉系统的组成,并根据机械手的特点和其控制系统的开发环境选择NIPCI-1428图像采集卡和LabVIEW作为视觉处理环境;随后详尽论述了软件的开发步骤。最后,将该视觉软件应用于三自由度pick-and-place并联机械手上,实验结果可以保证机械手高速高精度的特性,从而验证了该软件的可行性及高效性。

视觉伺服机械手捕捉运动目标关键技术研究

江苏省自然科学基金项目“BK2002405视觉伺服机构手捕捉运动目标关键技术研究”。机器人操作运动物体问题中基于视觉的实时运动规划和视觉伺服控制问题具体有：

第2届上银优秀机械博士论文奖——优秀奖 基于多模式单演特征检测与匹配的三维视觉测量技术研究

博士：李进军 毕业学校：西安交通大学 指导教师：赵宏 三维视觉测量技术旨在从一幅（或多幅）--维图像（或者视频剪辑）自动获取现实世界中目标和场景的几何模型、运动和形变等信息，从而识别和理解三维现实环境。论文选题来源于国家973项目子课题，研究内容从目标场景轮廓测量、

荔枝采摘机械手果实识别与定位技术

针对采摘机械手在自然环境下对荔枝的识别和精确定位问题进行研究.通过分析自然环境成熟荔枝的颜色特征,选取HSV颜色模型进行阀值分割,去除荔枝图像的复杂背景,并利用模糊C-均值聚类法(FCM)对图像中荔枝果实和果梗进行分割,试验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为93.3%.通过计算果实"质心"与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位,定位试验结果表明:定位坐标中深度值误差小于3 cm,深度值误差率小于5.64%,能满足实际作业中荔枝采摘机械手的定位精度要求.

基于双目立体视觉的机械手移栽穴盘定位方法

为了解决自动化机械手移栽过程中穴盘放置偏斜和底部局部"凸起"而引起的移栽效果不理想的问题,为机械手提供穴盘精准坐标,对穴盘准确定位方法进行研究。首先,根据机械手移栽特点提出穴盘定位总体方法及图像获取手段。其次,利用单目相机获取的图像采用像素标记法和Radon变换法计算穴盘中心坐标和角度,完成穴盘平面定位。再次,对双目相机获取的图像采用SIFT(scale invariant feature transform)特征匹配的算法获得匹配点对坐标,并提出区域整合匹配点的方法。最后,利用整合的区域双目匹配点坐标配合相机标定结果重建匹配点的三维世界坐标,并且与穴盘平面定位结果相结合完成穴盘空间位置重构。试验结果表明,提出的穴盘定位方法能够真实地恢复穴盘空间姿态,中心像素横纵坐标相对误差分别在(-7,+7)和(-6,+7)像素内,角度检测值与实测值相对误差值在(-0.51°,+0.53°)内,利用SIFT特征匹配算法匹配双目图像,在2×4区域内对8对整合匹配点进行三维世界坐标重建,其中7个坐标的三个维度与测量值相对误差在2 mm内,1个坐标与测量值相对误差为4.6 mm内。该方法所应用的算法成熟,可以满足机械手移栽实际应用处理要求。

基于单目视觉的机械手三维定位

提出了一种利用单目视觉识别目标并且进行精确的三维定位,用于机械手对目标的精确定位.首先通过模板匹配的方法在图像中识别出目标并计算其中心坐标,然后分别在相同高度和水平的四个相隔一定距离的位置上采集目标图像,根据目标在图像中的位置变化,结合平行双目视觉原理与小孔成像的缩放比例关系,计算摄像头距离目标的深度距离.该系统易搭建、成本低,定位精度较高.

六自由度机械手抓取系统的OPC通信技术研究

根据柔性生产线的特点,结合PLC高可靠性及MATLAB强大的科学运算的能力,采用OPC通信技术,实现六自由度机械手对不同形状工件的抓取,并将该通信技术应用到亚龙YL-268柔性生产线实验装置中。

机械手嵌入式视觉系统

设计了一种基于ARM和FPGA技术,针对传送带上块状物料的按规则有序摆放问题,能为机械手提供定位定向数据的嵌入式视觉系统。系统前端通过FPGA驱动传感器采集图像并进行初步处理,后端以ARM9(s3c2440)为主控制器,识别物料目标,计算定位定向数据,将数据发送至机械手控制器,两端并行运算。实验表明该系统能对传送带上物料块快速准确的进行定位和定向,满足精度和实时性要求同时使设备小型化。

烟雾环境下运动目标双目视觉定位技术研究

论文围绕烟雾环境下基于双目视觉的运动目标高精度被动式定位展开了系统研究,对其中的关键技术难题进行了理论探索与技术攻关,在图像去雾、运动目标检测、立体匹配、目标定位等环节取得了以下研究成果。

双目立体视觉匹配技术现状与发展

双目立体视觉技术是计算机视觉重要的研究领域,如今的应用也愈发广泛,其中在精密测量上起到的作用不可或缺。匹配技术在双目测量中尤为关键。本文从立体匹配技术的现状出发,介绍了现阶段匹配技术运用的主要方式和关键算法,以基于基元的匹配算法入手,对该技术的发展趋势进行展望。通过对比各算法的优缺点,获得对匹配技术的进一步了解,为未来进行双目视觉测量的应用提供理论依据。

船舶导航系统交互界面视觉匹配研究

为得到更符合用户认知的交互界面,提升交互界面的设计效果,设计基于用户感知技术的船舶导航系统交互界面视觉匹配方法。通过改进结构熵权法确定船舶导航系统交互界面内各元件的权值;依据用户感知距离对比度与用户感知距离相关性,结合元件权值,计算用户感知元件距离;以最大用户视觉感知强度与最大用户感知元件距离为综合目标函数,构建船舶导航系统交互界面视觉匹配模型;通过求解该模型,确定最大用户视觉感知强度与最大用户感知元件距离因素、对应的视觉匹配范围,得到交互界面设计结果。实验证明,该方法可有效计算船舶导航系统内各元件的权值,完成交互界面视觉匹配,得到布局清晰并符合用户需求的交互界面。

基于物联网技术的机器人视觉匹配系统研究

近年来物联网技术的发展得到了人们的关注。物联网技术包括RFID技术、目标检测技术、传感器技术与智能技术等。视觉系统作为人类认知世界、获得知识的主要渠道,所以对机器人视觉系统研究具有巨大意义。论文主要是基于目标检测技术中的双目立体视觉算法,采用摄像机标定和立体匹配结合视觉选择性注意机制,提高了机器人匹配目标的效率。最后论文通过实验证明了物联网技术在机器人视觉装配系统研究上的可行性和有效性。

计算机视觉中立体匹配技术的研究

计算机视觉研究的目的是为了实现人类视觉的功能,也就是利用二维影像来实现对客观世界三维场景的感知与理解。立体匹配技术是计算机视觉研究领域中最基本、最关键和最难彻底解决的问题之一。对这一技术进行研究可以使通过像点获取距离信息以及实现三维立体再现目标成为可能。因此,计算机视觉下的立体匹配技术是今后该领域研究的一个重点方向。基于计算机视觉下,文章主要介绍了立体匹配技术的相关内容、原理、主要算法及其未来发展的趋势。

3D视觉技术在铜冶炼质检系统中的应用

在铜冶炼过程中阳极板和阴极铜的外观质量会因工艺及其他原因发生波动,导致产品的物理外观影响生产和销售。在生产过程中,利用3D视觉技术对产品质量进行检测、统计和分析,为生产提供指导,可以减少因产品质量问题而引起的质量投诉。

计算机视觉中立体匹配技术的研究

随着科技的发展,利用计算机能够实现人类视觉的功能,对三维世界,能够利用二维影像进行理解与感知。在计算机视觉研究当中,立体匹配技术是一个核心性的技术,同时也是最为重要的部分。通过研究计算机视觉中的立体匹配技术,能够通过像点对距离信息进行获取,从而对三维立体目标进行再现。基于此,本文对计算机视觉中的立体匹配技术原理、算法、技术难点、以及未来的发展趋势进行了研究。

激光加工机械手视觉校对的方法与实现

目前的工业加工系统中大量引入新技术,希望有效减少机械生产中的生产压力负担,弥补技术缺陷,提升生产水平。以机械手生产加工为例,在过往传统生产过程中就存在机械手工件位姿精确度不高、定位加工存在偏差等等问题,此时需要利用视觉校对技术对机械手激光加工过程进行精准调校。本文简单描述了利用视觉校对技术进行机械手激光加工精确调校的相关技术方法,并论述其技术实现后的应用成果。

机器视觉产品为机械手提供工作的“眼睛”

直到现在,半导体生产还缺乏一个完整自动化概念的核心部分。库卡现在将康耐视提供的带有图像处理功能的机器人抓取系统安装在运输载体上,从而实现了晶圆运输的自动化,包括搬运。半导体的性能决定了产业创新的步伐。这适用于工业自动化,也适用于智能建筑技术和汽车行业。