基于机器视觉的数字式角振动传感器动态校准方法

低频角振动传感器在惯性导航、姿态估计及精密控制等领域具有广泛应用,其灵敏度校准精度是决定应用系统性能的关键。激光干涉法与圆光栅法是最常用的两种校准方法,然而前者需要昂贵与复杂的系统,后者的校准频率范围与应用场景有限,难以满足日益增长的高性能角振动传感器校准需求;通过采用具有亚像素级边缘提取精度的机器视觉法准确地测量低频角振动传感器的输入角激励,以实现宽低频范围的灵敏度可靠校准,同时保证校准精度与效率。与激光干涉法及圆光栅法的对比试验表明,机器视觉法与激光干涉法及圆光栅法在0.01~5.00 Hz范围内具有相似的校准结果,最大相对偏差分别约为0.6%和0.4%;此外,整个频率范围内,机器视觉法校准的最大灵敏度相对标准差约为0.5%。

基于半直接法的高度激光里程计

针对同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)在户外环境中定位与建图鲁棒性、准确性不足的问题,提出了一种基于半直接法的高度激光里程计(height laser odometer based on semi-direct method,SLO)。与现有的激光里程计算法相比,该方法避免了三维点云的显式计算,主动对三维点进行降维处理生成图片,避免了三角测量误差和单目视觉SLAM中的尺度不确定性和尺度漂移问题。在高度图的基础上结合了直接方法和间接方法,使得系统在使用迭代最近点算法(iterative closest point,ICP)进行帧间匹配时更稳定、更轻便并且计算量小。高度图的使用弥补了直接方法的灰度不变性假设的缺点,并减少了照明的影响。在KITTI数据集和井下作业自动导向车(automated guided vehicle,AGV)平台上的实验结果表明,本文提出的方法有较高的鲁棒性与准确性。

一种激光视觉引导的自动识别V形焊缝的算法

如何准确地识别线结构光在V形焊缝上留下的光带是机器视觉的一个关键技术,对此文章提出一种新的图像处理方法。首先对原图像进行中值滤波。然后选用一种新的高斯模板对其进行滤波,可以有效地去除面积较大,宽度较宽的噪声。接着采用一种新的ROI区域提取算法,可以有效地确定光带所在位置,提高运算效率。然后采取孤点滤波删除散落在图像上的曝光点。接着对其进行细化,提取激光条纹中心线。提取焊缝特征点时,运用斜率法将图像中的点进行分类随后进行最小二乘法的直线拟合,得到特征点坐标。然后将特征点坐标从图像坐标系转到基坐标系下。最后通过计算得到焊缝参数。实验结果表明:V形坡口的角度、高度、宽度的计算结果与实际值的相对误差分别为0.33%、0.585%、0.186%。满足的抗干扰能力强、精度高和实际焊接等要求。

迭代法在焊缝图像阈值分割中的应用

阐述了常规迭代法的分割原理,分析了影响阈值选取的因素;采用常规迭代法对焊缝图像阈值分割结果不理想,提出焊缝图像经过第一次迭代法后,重新划分分割阈值选择的范围,并在该范围内再次使用迭代法进行阈值搜索,为了提高图像分割的抗干扰性同时保证有效信息的完整性,对二次迭代法计算出的阈值进行修正。试验结果表明,改进后的迭代法抗干扰能力强、焊缝图像分割结果准确,其算法完全满足跟踪系统的实时性要求。

一种基于LED和线激光的钢轨表面缺陷检测系统

提出了一种二维视觉和三维视觉相结合的钢轨表面缺陷检测方法。钢轨踏面分别在LED板光源和激光线光源的照射下,由两台面阵相机单独采集图像。扫描钢轨表面并把图像传送回主机,通过特征提取和图像处理,分别获取表面缺陷的大小和形状,以及缺陷的深度信息。实现了视频和激光检测的融合与互补。实验表明,与单独使用可见光图像识别,或者单独使用线激光检测相比,系统检测效果更好。

一种激光线位置准确提取方法

用主动视觉方法获取物体表面的空间和彩色信息需要充分利用照射在物体表面上的激光线所包含的信息,因此,准确地将激光线在图像中的位置提取出来就成为主动视觉方法中的一个关键问题。但是,由于遮挡、物体表面反射特性等的影响,所摄图像不能反映出激光线的准确和完整的信息,从而给激光线位置的准确提取带来困难。文中分析了激光带状线的提取方法和将其单像素细化的方法,并且采用三次样条函数插值方法进行补断。实验结果说明该方法能比较准确地将图像中的激光线位置提取出来。

一种新型三维视觉测头的结构与原理

本文介绍了一种新型三维视觉测头。该测头通过旋转镜片反射线结构光 ,完成对被测零件表面的扫描。通过采用步进电机控制的旋转式定位工作台和多视角数据融合技术 ,实现对零件各个侧面的测量 ,得到完整的零件表面数据云 ,以适应零件尺寸检测的各种要求。文章阐述了多视角数据融合原理 ,论述了标定工作台旋转中心的方法。

三维散乱数据三角形网格逼近的一种算法

以激光－机器视觉测量方式得到的曲面数据云为基础，对曲面密集３维散乱数据用线性逼近进行三角形网格拟合。根据激光测量方式和３维点群分布的特点，应用八叉树空间分割原理，对密集散乱点群采用空间分区存储，建立八叉树拓扑关系，加快几何建模速度。文中介绍了用欧几里德最小生成树对微切平面法矢方向进行调整的方法以及曲面三角形网格逼近的ＭａｒｃｈｉｎｇＣｕｂｅ方法。

基于机器视觉的航空导管检测方法

航空导管被广泛应用于油、水、气等非腐蚀性或腐蚀性介质的传输,因此,其端头接口型面的加工质量检测十分重要。采用线结构光视觉测量技术对航空导管端头的三维型面进行非接触式精确测量,设计检测系统实现航空导管端头三维建模及其误差分析。实验结果表明所建系统在满足检测精度的前提下,一次检测小于30 s,导管角度精度优于0.5°,提高了检测效率与精度。

基于机器视觉的房屋倾斜测量方法

为了精确测量房屋的倾斜程度,提出基于机器视觉的倾斜测量方法。利用固定在建筑物上的激光器向靶标发射激光,通过计算激光光斑的位移,来确定建筑的倾斜位移。对此,使用透视投影变换对获得的光斑图像进行校正处理,以应对房屋倾斜后带来的误差,然后用最大类间方差法对图像进行分割,通过灰度重心法提取十字标记与激光斑点的中心,以获得激光光斑中心的位置,并实时监测得到光斑的位移,三角函数换算得到房屋的真实倾斜位移。实验结果表明,所提方法能将激光光斑中心定位的误差稳定在5%以内,能够满足现场测量要求。

基于激光三维视觉的船舶靠泊动态监测技术

随着船舶运输业的不断发展,船舶趋向大型化,船舶靠泊风险增加,为了保证船舶靠泊更加安全、高效,有必要在码头配备靠泊监测系统。本文分析了船舶靠泊过程,研究了三维激光扫描仪工作原理和三维点云数据的处理方法,提出了基于激光三维视觉的船舶靠泊监测技术,提取船舶靠泊时船首、船尾相对码头的距离与速度等船舶动态靠泊参数,解决了以往点式激光靠泊监测系统寻找目标能力差的问题,增强了应对不同泊位、船型的适用性,实例验证表明此靠泊技术具有可行性和实用性,可为船舶靠泊提供安全保障。

过煤量激光图像智能监测技术研究

基于机器视觉的激光测量原理,研究了矿井带式输送机实时过煤量监测技术,提出了一种带式输送机实时过煤量在线测量方法。采用直射式激光三角测量方法,搭建了带式输送机过煤量视觉测量实验台,完成了测量系统软硬件设计,优化了图像处理算法和处理工作流程,研制了激光过煤量监测样机。提出了视觉测量系统图像采集质量评价方法,通过比较不同图像清晰度评价函数的处理性能,优选了Range函数对采集的图像进行清晰度评价。研究了基于机器视觉的煤流截面轮廓参数提取算法,通过图像处理获得激光变形条纹的中心线,并对条纹中心线的断点进行了数字虚拟连接,提高了测量准确性。最后验证了测量方法和图像处理算法的可行性。

焊缝成形测量小波软硬阈值折衷去噪法

利用线激光视觉传感器对焊缝成形进行测量,焊缝图像往往存在噪声.针对传统小波阈值去噪算法中硬阈值函数和软阈值函数的不足,研究焊缝图像软硬阈值折衷去噪算法.利用db4小波基函数对激光条纹中心进行3层小波分解,对分解后的细节系数分别采用传统小波阈值函数和软硬阈值折衷法进行去噪,采用信噪比和均方根误差评价几种方法的去噪效果.结果表明,软硬阈值折衷法的去噪效果优于传统小波阈值去噪法,能有效提高焊缝外形尺寸的测量精度及可靠性.

基于响应面法的MIG焊工艺参数优化

研究Q235钢MIG焊缝形貌并优化焊接工艺参数,基于响应面法(RSM)建立了焊接电压、焊接电流、焊接速度与余高、熔宽的数学模型。利用激光视觉传感器对焊缝形貌进行智能检测,将获取的焊缝余高和熔宽作为焊缝外观质量的表征,通过方差分析法和响应面法分析不同焊接工艺参数对余高和熔宽的影响,并对焊接工艺参数进行优化。研究结果表明:所建立的数学模型可以准确预测焊缝形貌,预测值与试验值误差不超过5%;焊接电流和焊接电压对余高的交互影响最大,熔宽、余高随着焊接电流和焊接电压的增加而增大。

基于线结构光的手机封装胶测量方法研究

为了克服手机在封装工艺中的胶水断裂、溢出等缺陷,提出一种基于线结构光传感器(LMI Gocator 2510)及HALCON软件的手机封装胶测量方法。通过提取手机壳深度图中的胶水区域特征,采用直方图谷底法实现无胶水区域和点胶后有胶水区域的有效分离;分别截取已分割区域中对应行坐标的全部像素值,进一步重构出深度轮廓线,利用基于深度轮廓信息的最小二乘法拟合出胶路的胶基准;结合胶基准测量点胶后的胶水高度,最后再判断点胶后轮廓位置的胶水宽度和各类缺陷问题。实验结果表明,该算法可准确测量出微米级胶水胶截面轮廓的宽度、高度,通过设定阈值数据精准判断出缺胶、溢胶缺陷,同时该方法的胶宽度测量误差为0.03 mm,测量结果有稳定的数据集中性。

植保无人机结构光视觉的障碍物检测方法

针对存在障碍物农田区域的植保无人机避障问题,提出了一种基于结构光视觉的植保无人机障碍物检测方法。本文基于激光三角测量原理,通过半导体激光器与CCD传感器间特殊的光路,设计了可探测前方障碍物信息的光学检测系统。激光器发出的线结构光经障碍物表面的反射,成像于CCD靶面上,通过图像采集、处理和计算提取出前方障碍物距离、方位角和宽度等参数信息。实验表明,该方法能够有效检测出未知环境下障碍物的距离、方位角和宽度,并且距离检测误差小于0.06 m。

基于激光视觉的局部放电图像识别系统

针对当前局部放电图像识别系统存在的一些局限性,为了提高局部放电图像识别的精准度,设计了基于激光视觉的局部放电图像识别系统。通过激光视觉传感器采集电力设备图像,从图像处理中提取局部放电分形特征和矩特征后,利用小波多尺度方法识别电力设备绝缘图像中的局部放电部位,输出局部放电最终识别结果。实验结果表明,系统可有效识别种种局部放电图像,识别准确率超过90%,有效提升了局部放电图像的识别精度。

人工智能在压力容器焊缝棱角度检测中的应用

本文分析了GB 150—2011中关于压力容器焊缝棱角度检测规定的特点,介绍了棱角度样板检测法、棱角度尺检测法、激光视觉检测法和无标记锚点检测法四种压力容器焊缝棱角度的检测方法,比较了人工智能检测方法与常规检测方法的优缺点,展望人工智能在特种设备领域的应用。

基于激光视觉融合的帧间匹配方法

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。

GTAW熔池激光条纹动态行为与熔透预测方法研究

熔透状态是影响焊缝质量的关键因素之一,可靠传感并实时预测焊缝熔透状态对于提升焊接质量以及焊接智能化水平具有非常重要的意义。利用激光视觉法对低频脉冲钨极氩弧焊(Pulsed gas tungsten arc welding,P-GTAW)不同熔透状态下的反射激光条纹进行了检测,通过建立熔池表面标准模型分析了激光条纹图像动态行为与三种熔透状态熔池自由表面之间(未熔透、临界熔透、全熔透)的相关性,并基于深度学习卷积神经网络建立了GTAW熔透预测模型。研究表明:P-GTAW激光条纹的动态行为与熔池背面熔透状态、熔池表面振荡模式之间存在明确的光学对应关系,所建立从激光条纹图像到GTAW背面熔透状态的端到端卷积神经网络模型能够准确分类未熔透、临界熔透和全熔透三种状态,且分类准确率可达到98.1%,能够实现焊缝熔透状态实时传感及预测。