基于双目结构光的三维立体电路板焊点定位

三维立体电路将传统二维集成电路拓展至三维,在提高了电路板形状设计柔性的同时,也提升了电路板上元器件焊点定位的复杂度.为了降低三维立体电路加工过程中的人力成本,提高加工效率,设计了一种用于焊接机床对三维立体电路板焊点定位的双目结构光系统,并针对双目结构光系统在与焊接机床结合应用过程中存在的坐标转换、焊点识别困难等问题,从硬件与算法层面提出了解决方案.在软硬件的配合下,可以简单快速地完成双目结构光系统与焊接机床之间的坐标转换,并对电路板焊点完成定位与坐标计算,代替了人工对三维立体电路板焊点测量定位的复杂流程.实验表明,提出的方案具有较高的精度,能够满足机床焊接元器件过程中对焊点的定位需求.

双目视觉下钻杆接口定位的实现

智能机器人技术的快速发展推动了石油钻机装备自动化和智能化的提升。针对目前石油钻机上卸扣作业中,传统的钻杆接口定位存在困难,无法实现完全自动化的问题,提出了一种基于改进YOLOv5x算法的智能钻杆接口检测方法,并在双目视觉下建立了钻杆接口定位模型。模型基于卷积神经网络提取钻杆接口的图像特征,从而实现自动识别;融合CBAM(Convolution Block Attention Module)注意力机制以提高模型的特征提取与表达能力,引入更大尺度特征图作为小目标检测层,减少了钻杆接口图像中小目标的误检和漏检情况;结合SGBM(Semi-Global Block Matching)算法,实现双目视觉下钻杆接口的精准定位;通过网络训练检验改进算法的性能,并在模拟试验环境下开展了钻杆接口的定位试验。试验结果表明:改进YOLOv5x算法平均精度达到98.6%,比原始YOLOv5x算法提高了3.0%;上下接口平均定位误差分别为7.64和6.56 mm,符合工程误差要求,具有一定的工程应用价值。所得结论可为钻杆接口的准确检测和精准定位提供技术参考。

基于双目立体视觉的岩体结构三维建模及其参数优化

为研究岩体结构面的快速、高效建模方法,基于便携型LenaCV双目立体视觉成像系统,对左、右双目图像进行校正、对齐、纠偏和三维建模算法研究,提出确定相机内外参数的最优标定工况,分析适于点云建模的目标对象特征,确定三维点云建模的最佳拍摄距离与基线距离关系,获取双目视觉建模的最优参数。研究结果表明:以0.5像素为误差上限,LenaCV相机标定的最佳棋盘格尺寸为10 mm、最优标定距离为25倍基线距离;对比三维点云模型建模效果,表面粗糙对象建模效果优于光滑对象,目标在视野中图幅占比高的对象建模效果优于图幅占比低的对象;12 cm基线距离相较于6 cm基线距离的LenaCV双目系统,建立并输出的目标对象的三维点云数据结果更优。基于几种现场测试讨论了最优标定工况、摄影工况和建模对象特点,为岩体三维结构重建提供了可参考的实践经验,验证了基于LenaCV双目摄像机的三维岩体结构面建模的可行性。

基于双目视觉的水泥混凝土路面错台检测方法

针对水泥混凝土路面错台测量手段的不足,提出了一种基于双目视觉的错台测量方法.该方法根据双目摄像机的成像特点和水泥混凝土路面的图像特征,对接缝位置进行定位和错台计算.定位分为2个主要步骤,一是基于灰度投影的粗定位,二是在粗定位的基础上提取接缝附近图像,利用灰度投影和边缘投影精定位.由双目视觉测量系统计算相邻2块水泥板在错台附近点的三维坐标,利用这些坐标计算错台量,其中关键环节是在双目图像匹配时提出了一种基于匹配点位置估计的匹配算法.试验表明,与直尺测量结果吻合.

基于双目融合的无参考立体图像质量评价

针对对称失真和非对称失真图像的评价问题,提出了一种基于双目融合的无参考立体图像质量评价方法。首先,分别将立体图像的左、右视点图像分解成拉普拉斯金字塔序列,利用图像平均梯度和区域能量确定各层融合系数,在双目加权模型的基础上逐层融合两序列并重构合成图像。然后,提取左、右视点图像、合成图像的多尺度多方向频域变换特征和对比度、熵、能量、逆差分矩特征。最后,将特征参数作为支持向量回归模型的输入进行训练并预测图像质量。在LIVE 3D phaseⅠ和LIVE 3D phaseⅡ图像库上作相关性分析,其Pearson线性相关系数和Spearman等级相关系数均分别达到0.96和0.95以上。结果表明,本文方法对立体图像质量的预测结果与主观评价值具有较高的一致性。

基于PSD和光源调制的合作目标位姿探测方法

空间目标的相对位置与姿态探测是航天器对接领域的研究重点,探测方法主要分为遥测法和光学测量法两大类.其中,后者依靠其速度快、稳定性高、信息量大等优势,成为了近距离位姿探测的主要方法.我们通过双目视觉模型可计算出空间合作目标上特征光点深度信息,再根据特征光点间已知的结构、尺寸等约束信息,实现对目标姿态的解算.本文依据PSD相较于CCD和CMOS传感器,有无需图像特征提取过程、响应速度快、位置分辨率高等优势,且双目立体视觉系统的仿生学结构可直接获取到探测目标的深度信息,提出了采用双PSD视觉模型,并配合特征光点的亮度与顺序联合调制实现对空间合作目标的位姿探测方法.实验结果表明,当光标靶姿态调整±30°时,系统的平均测量误差为2.541°,当姿态角小于15°时,俯仰角和偏航角的平均偏差分别为0.923°和0.563°;大于15°时,受限于光源发散角度的影响,俯仰角和偏航角平均偏差分别增加至4.566°和4.106°,系统能够快速、稳定解算光标靶的空间位姿.

基于编码结构光视觉的印刷电路板焊点检测系统设计

针对现行自动光学检测系统精度低、成本高的问题,设计了一套基于编码结构光视觉的电路板焊点检测系统。利用Gray码的离散、容错率高等特征,结合相移以克服相位模糊的缺点,消除了边缘扩散对条纹边缘定位的影响。创新设计焊点的定位方法,利用三维坐标提取高度差异的优势,将焊点的定位转换为阴影边缘的定位获取。试验表明:该方法能有效地将电路板重构最大误差降至0.82 mm,耗时5 413 ms,满足实时和精度的要求。通过试验对比,论证了投射Gray码与相移图案比单纯采用Gray码精度更高,能够更好地体现焊点细节,实现焊点的精确定位与检测。基于编码结构光视觉的电路板焊点检测,在提高系统可靠性的同时,能有效缩减成本,可推广应用于激光测距、合成孔径雷达等涉及相位测量的领域。

立体视觉和三维激光系统的联合标定方法

双目立体视觉和三维激光扫描是移动机器人环境探测与建模的常见传感测量方法。为实现两个系统的数据融合应用,必须为二者的测量坐标系建立数学关系,即对其进行传感器之间的位姿联合标定。为此提出了一种基于三维特征点距离匹配的联合标定新方法,设计了一种镂空棋盘格作为标定板。使用双目立体相机提取棋盘格角点三维坐标信息,使用激光测距雷达扫描获取镂空区域中心点三维坐标,最终通过最小化两组特征点的理论与实际测量距离的平方差获取两传感器坐标系之间的旋转矩阵和平移向量。进行的联合标定测量实验结果表明了该方法的准确性和可靠性。

基于双目视觉的并联仿生髋关节位姿检测

相较于三维坐标测量仪、激光跟踪仪等传统测量设备,双目视觉检测是一种无接触的检测方式,不会对目标的运动产生干扰和破坏,且更为经济、灵活和方便,因此采用双目视觉技术对3-RRR+(S-P)并联仿生髋关节的位姿进行检测。为提高位姿检测的精度、鲁棒性和通用性,设计了一种方便提取且角点可自动辨识的自编码视觉标识物、提出了一种基于边缘交点坐标反馈式的角点检测算法,该算法主要包括HSV色彩空间下的标识物提取、Canny边缘检测、Hough直线检测、亚像素角点检测和三维重建等流程,将标识物角点检测简化为检测标识物边缘线段并求得交点,再经由亚像素角点检测算法进行提纯的过程。最后,通过双目相机与自编码视觉标识物的布置建立并联仿生髋关节的位姿检测系统,进行位姿检测实验并采用激光跟踪仪进行对比实验,通过分析与实验验证:该系统具备较高的精度、鲁棒性和通用性。