Modeling of a Linear Scanning 3D Vision Coordinate Measurement System

This paper theoretically analyzes and researches the coordinate frames of a 3D vision scanning system, establishes the mathematic model of a system scanning process, derives the relationship between the general non-orthonormal sensor coordinate system and the machine coordinate system and the coordinate transformation matrix of the extrinsic calibration for the system.

采用3D激光传感器的凸轮轴视觉检测系统

为了满足精密磨削凸轮轴的在线检测需要,设计并完成了采用3D激光传感器的凸轮轴在线检测系统。该系统搭建了圆弧形滑槽和转台机械结构,改善采集的图像质量和实现凸轮轴多角度数据采集。通过图像处理技术标定图像信息中的关键点,使图像的线数据向点数据转化,实现凸轮轴的尺寸检测。实验结果表明:该文所述系统能够实现工业上精密凸轮轴的在线检测,检测精度可达0.05mm,大大节省了人力、物力,具有较好的实用价值。

基于ASODVS的全景相机运动估计及管网3D重构技术

针对地下管网的空间三维测量、三维形貌重构难等问题,提出了一种基于主动式全方位视觉传感器(ASODVS)的相机运动估计及管网3D重构解决方案。通过携带有ASODVS的管道机器人进入管道内部,实时获取管道内壁纹理全景图像和全景激光扫描图像;首先对全景激光扫描图像处理解析出投射在管道内壁上的激光中心点,通过计算得到管道横截面的点云数据;另一方面,对全景纹理图像进行处理,首先利用快速鲁棒性特征(SURF)算法快速提取特征点并进行匹配,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法去除误匹配点,接着利用全景相机的极几何原理估计相机运动位姿,并利用光束法平差(BA)进行优化,最后利用相机运动位姿将相机坐标系下的点云坐标实时转换到世界坐标系下,完成对地下管网的三维重构。实验结果表明,所提出的方案能够精确估计相机运动位姿,实时对管道内部进行三维重构,实现了管道检测机器人边行走、边采集数据、边检测分析处理、边三维建模的设计目标。

基于自适应数据拟合的3D视觉传感器设计

在工业生产中,无序产品上下料、识别、定位、缺陷检测等是实现生产自动化的重要环节。3D传感器的作用相当于机器人的眼睛,通过3D传感器可以对生产线或是场景中的物体进行定位、识别、检测等应用。随着对生产效率、生产质量以及生产成本控制要求的不断提高,3D视觉技术已经成为制造行业的一个发展趋势。

大视场三维姿态角光学测量系统设计

三维姿态角光学测量通过对物体表面的光学图像处理,实现对物体的角度姿态测量;为提高目标三维姿态角光学检测的准确性,提出基于立体视觉的大视场三维姿态角光学测量系统设计方法;利用双基准平行准直光源与姿态敏感器,通过图像传感器、USB接口芯片等部件实现分割光斑、质心定位等功能;在Linux内核基础上设计信号收集、数据移植、串口通信、姿态角分析4个软件模块,同时引入立体视觉算法探究靶标点和图像像点对应关联,运用视差定理确立空间角度的三维坐标,实现大视场三维姿态角测量;实验结果证明:所建系统姿态角标定误差小、时间同步性强,测量累计时间低于15 s,具有较高的测量精度和鲁棒性,为机械设备精密部件尺寸测量提供了一种有效的技术手段。

基于3D视觉传感器的龙门架机器人手眼标定方法

针对龙门架机器人末端执行机构只具有三个正交方向上的平移自由度的工作特性,参照传统手眼标定的两步法,设计了一种直接对3D视觉传感器的点云坐标系与机器人执行机构的工具坐标系进行手眼标定的方法。该方法只需要操作机器人进行两次正交的平移运动,采集三组标定板图片和对应点云数据,并通过执行机构的工具中心点(TCP)接触式测量出标定板上标志点的基坐标值,即可解算出手眼关系的旋转矩阵和平移矢量。该方法操作简单,标定板易于制作且成本低。采用XINJE龙门架机器人与3D视觉传感器搭建实验平台,实验结果表明,该方法具有良好的稳定性,适合现场标定,标定精度达到±0.2 mm。

工业机器人加工轨迹双目3D激光扫描成像修正方法

为了提高工业机器人作业柔性,本文提出了一种基于双目CCD激光扫描3D成像的“眼在外”(Eye-tohand:ETH)工业机器人末端(tool center point,TCP)运动轨迹在线修正方法。以激光切割机器人视觉引导为研究背景,降低加工过程机器人对物理工装定位精度的依赖。首先,为提高机器人视觉控制精度,研究了目标工件双目3D激光扫描成像空间点云坐标精确提取方法;其次,融合ETH控制特点和扫描成像系统结构,建立了一种机器人TCP运动轨迹相对偏差在线补偿方法,并通过实验验证了所提方法的可行性,为工业应用奠定基础。

高性能标准CMOS传感器应用于3D视觉、感测和度量

工厂和物流仓库进入自动化年代,带动了高效无人操作工业系统的需求,特别是用于导向机器人和机器(用于物件辨识、导向、高速和精准度)的3D视觉技术。市场上存在多种3D技术,每种各有优缺点和配合技术,大部分取决于应用需求。所有的这些技术都需要具有精密功能的高效传感器。Teledyne e2v包括3D视觉的解决方案系列,以服务诸如工厂自动化、物流和测量。其高性能CMOS影像传感器的技术结合超过10年在飞行时间系统方面的经验,可应对3D视觉方面的种种挑战。

农业轮式机器人三维环境感知技术研究进展

[目的/意义]作为未来农机装备的研究重点,农业轮式机器人正向着智能化与多功能化的方向发展。三维环境感知技术因其获取的信息量丰富、复杂环境下的鲁棒性和适应性好,成为了农业轮式机器人智能化无人作业的基础与关键,其发展水平直接影响到包括农业轮式机器人在内的无人农机的作业质量与效率。[进展]本文首先总结了农业轮式机器人和农业环境感知技术的发展现状,分析了不同类型农业轮式机器人的使用特点和应用现状。其次分析了在农业轮式机器人上实现三维环境感知所主要使用的感知设备及其对应的关键技术,重点阐述了基于激光雷达、视觉传感器和多传感器融合的农业轮式机器人三维环境感知技术的研究进展。[结论/展望]结合农业作业特点与实际需求,指出了农业轮式机器人三维环境感知技术在适用性、环境信息处理和感知效果等方面存在的一些问题,并提出了提升传感器的农业适用性、发展基于深度学习的农业环境感知技术、发展智能化的高速在线多传感器信息融合技术三个方面的建议,以期为农业轮式机器人三维环境感知技术发展提供参考与借鉴。

激光雷达三维成像系统的研究

根据相位法测距原理，论述了用激光雷达获取三维视觉信息的技术，对主要部件进行了讨论，研制成功适合于地面智能机器人导航的激光雷达三维成像系统，其视场范围为６０°×３０°，测距范围为 ３０ｍ ，距离图像空间分辨率为１４′×１４′，测距精度在３～３０ ｍ 范围内优于８ ｃｍ ．

数字印模口内三维扫描技术研究

基于光路压缩原理,提出一种直接在口腔内进行扫描、实时获取牙体和软组织三维形貌的数字印模扫描技术.利用一组反射镜组成的光学导管进行传像,将投影光路和成像光路压缩在有限的空间内,解决了条纹投影三维测量轮廓术在口腔测量中阴影和遮挡的问题.依据该技术原理设计、制作了测量系统,并进行了相应的实验测量和精度评估.测量结果显示,该系统成像清晰,可靠性好、精度高,标准差可达4μm.

激光三维距离图象获取和处理系统的方案设计

本文首先讨论和比较了三角法测距和激光雷达测距的原理和性能，然后描述了一种新型的基于激光雷达测距并运用于远距离、大体积目标的三维距离图象获取和处理系统，并给出了系统的性能指标和设计参数。

用于自动三维测量的自终止视点规划方法

在摄影测量和目标识别等计算机视觉的应用中,为了提高对未知对象的三维测量或定位精度,有必要采用传感器规划策略预先对视觉装置的参数进行规划,寻找下一个最优视点,从而保证视觉装置更有效地完成视觉任务.本文提出了一种具有自终止特性的对未知物体模型自动三维测量的视点两步规划方法.利用群矢量链方法获得视觉传感器在下一个视点的观测方向;而视觉传感器的空间位置是通过计算矢量场内的边界积分获得.另外,为了使测量规划过程具有自终止特性,提出由测量所得的点云直接计算出物体体积的方法,并根据连续两个视点下物体体积的变化量作为终止测量的依据.实验结果表明,该视点规划方法是可行而且有效的.

基于kinect的物体抓取场景认知

针对RoboCup竞赛家庭组比赛对物体抓取的要求,研究了物体抓取场景认知问题。设计了一种基于kinect的物体抓取场景认知系统。先将kinect传感器得到的深度图像转换为3维(3D)点云图,然后计算每个3D点所在曲面的局部法向量,再根据法向量和距离特征分割提取出水平桌面;采用3D点与水平桌面的位置关系分离出潜在的抓取物体目标点,选择随机抽样一致(RANSAC,Random Sample Consensus)算法完成圆柱形抓取物体的定位。使用实验室采集的场景深度图对认知系统进行测试。结果表明,设计的系统可以可靠提取水平桌面和桌面上的圆柱形物体,可以达到物体抓取比赛的要求。

基于三维激光传感器的机器人视觉系统及应用

机器人视觉系统是当前机器人领域的研究热点之一,激光扫描系统具有抗干扰强的特点,在机器人视觉领域得到了广泛的应用。结合机器人系统以及激光扫描系统,对机器人三维坐标测量的相关应用进行介绍。介绍了机器人测量、激光三维扫描系统以及几种三维坐标测量在工业上的应用实例,对基于三维激光扫描的机器人视觉系统的工业应用前景进行展望。

光电融合的三维集成人工智能视觉芯片

使用硅通孔技术将图像传感、处理和存储芯片以垂直堆叠的方式进行连接,可实现更加先进的光电融合三维集成人工智能视觉芯片。介绍了与三维集成视觉芯片相关的研究进展,包括超高速成像、三维成像和宽光谱太赫兹成像等超越人类视觉水平的图像传感技术,基于仿生机理的高能效视觉处理芯片以及三维集成视觉芯片相关技术。

人工视觉芯片

人工智能视觉芯片是一种以人类视觉系统为仿生学基础的半导体芯片。人工智能芯片集成了图像传感器和智能化处理器,既能够传感视觉图像信息,也能够实施处理信息。回顾了人工智能视觉芯片的发展历史,详细叙述了其架构演进的历程。图像传感器和处理器分离的可编程视觉芯片是目前的重点研究方向。未来,视觉芯片还将向三维集成的方向发展,以获得更高的处理性能。

基于Kinect人体脚型三维构建

针对传统测量方法成本高、操作复杂、图像特征匹配率准确度不高等问题,提出了一种将Kinect传感器与计算机视觉技术相结合的构建人体三维脚型的方法。利用Kinect传感器搭建测量系统,获取不同角度的深度信息图像,通过改进的Harris-SIFT算法对特征点进行提取与匹配,并通过迭代最近点(ICP)算法完成对点云数据的拼接。结果表明:所提方法能够便捷、准确地实现人体三维脚型的构建。

机器视觉技术在现代农业生产中的研究进展

机器视觉技术已经广泛应用于农业生产的各个环节,详细阐述机器视觉的概念、组成部分、工作原理以及发展历程,总结国内外的研究成果,介绍机器视觉技术在作物病虫草害识别与监测、作物生长信息监测与产量估计、果蔬识别定位与采摘、种子产前检测与果蔬分级以及农业机器人视觉导航等领域的研究进展与应用情况,提出农业场景视觉系统在稳定性、可靠性、准确性以及嵌入式视觉系统硬件计算能力与核心算法等方面还有待提高与突破,国内高水平学者集中的研究机构匮乏,行业创新能力不足,本土企业竞争力较弱等劣势;认为3D视觉技术、多传感器融合的视觉系统以及与5G深度融合的视觉系统将会成为未来农业生产领域的主要研究方向。此外,机器视觉技术的应用势必会带动产业升级、推动农业智能化发展,为无人农场建设提供有力的技术保障。

基于三维重建的输电线舞动检测方法研究

针对输电线路上无间隔棒而导致的输电线特征点无法提取的问题,提出一种输电线舞动重建方法。将输电线本身作为特征,提取出图像序列中的特征值并完成特征匹配,最终实现输电线的三维舞动重建。首先,搭建双目采集系统获取包含输电线整个舞动过程的完整图像序列。对图像进行边缘检测得到输电线边缘,其次对输电线进行曲线跟踪得到输电线的特征值,而后利用核线几何得到特征值的三维坐标,然后研究了一种基于最小二乘法的输电线自适应重建模型。对每一时刻的图像序列使用此模型进行重建,便可得到输电线的三维舞动状况。最后,使用位移传感器数据对重建结果进行验证。结果表明,使用此重建模型得到的输电线三维舞动状况在垂直方向上和水平方向上的最大误差均不大于30 mm。