机械臂在自动精准打磨机床零件前需要对机床零件进行特征识别,传统激光点阵扫描精度高,但设备成本高昂而难以规模应用。引入固定式投影产生扫描线图、棋盘格图和随机灰度图等特征作为测量辅助,并结合双目立体视觉测量对零件瑕疵进行检测,改善了传统双目视觉针对光滑平面零件难以识别特征进行立体匹配的情况。分析结果与激光点阵扫描结果进行精度校验。同时,通过5种经典局部立体匹配算法与所提方法进行精度比较,并对辅助图的关键参数进行精度关联分析。最后,引入自适应算法对所提方法进行优化以提高识别精度。结果表明随机灰度图能够显著提高匹配精度,扫描线优化与子像素拟合能够进一步提高匹配精度,扫描线法与棋盘格法优化后精度提高较大,新方法可有效识别平面零件的瑕疵特征,检测精度达标区域占比大于98%。

为了精确地预测出做单摆运动的物体在下一时刻的位置,提出一种基于双目视觉的确定物体位置并预测运动轨迹的方法。通过标定、图像预处理、目标捕捉、特征匹配以及三维重建等步骤可以较为准确地获得运动物体在一段时间间隔内的位置坐标。本实验采用多项式拟合运动轨迹,根据双目摄像机测定的历史位置坐标代入多项式中从而预测出下一时刻运动物体的位置。实验结果表明,该方法能够快速计算运动物体的位置坐标并能够准确地预测出下一时刻位置坐标,具有很高的通用性和灵活性。

为解决机器末端运动轨迹测量精度波动较大,不能满足工程实际要求的问题,提出一种可变结构参数调整模型,并开发了一套针对机器人抛光的机器人末端运动检测系统。基于轴线汇聚模型研究双目视觉系统中关键结构参数(基线距、光轴角、垂直视场角)对测量精度的影响规律并确定参数的最优域;通过实验得出各结构参数和测量精度的交互影响规律,建立可变结构参数调整模型;开发了一套机器人末端运动检测系统,并对其精度和性能进行了比对验证。验证结果表明:所设计的机器人末端运动检测系统在大尺度条件下检测精度在0.094 mm内,与激光跟踪仪精度相当,满足机器人抛光需求。

为解决人工捡球费力费时的问题,设计了一种双目视觉识别定位、机械手捡拾和自主避障的轮式智能捡球机器人。该机器人通过双目摄像头和Lab VIEW平台,实现对小球图像的实时采集与处理;运动控制系统采用以STM32F411为主核心的NUCLEO-F411RE嵌入式开发板,实现对各个模块的驱动;通过五自由度机械手实现小球的捡拾;通过红外传感器检测周围环境,实现自主避障;由计数器统计捡球数量,通过手柄模块人机交互辅助完成卸载过程。仿真结果表明:该机器人能够完成高尔夫球、乒乓球、网球等多种小型球类的捡拾任务。

为改善现有大型冷凝器清洗装置对冷凝器管口三维定位的不足,便于操作人员远程监控清洗效果,设计冷凝器清洗机器人视觉系统。采用平行双目视觉结构模型,通过冷凝器管口轮廓识别和基于全多重网格算法的立体匹配,实现管口三维定位和表面重建。实验结果表明:该系统能够有效计算冷凝器各管口三维坐标;与传统方法相比,管板表面三维重建效果良好,能够满足冷凝器可视化要求。

针对工业机器人拖动示教技术可拓展性差及市场应用推广难等问题,基于双目视觉研究机器人虚拟拖动示教技术,降低机器人拖动示教成本。根据机器人末端姿态获取要求,设计基于双目视觉的末端姿态获取实验平台,并研究末端姿态获取方法。通过坐标变换技术研究机器人虚拟样机和末端执行器虚拟样机融合方法,实现ADAMS环境中机器人虚拟拖动示教模型的构建。以末端姿态数据设计虚拟模型驱动函数,研究机器人关节角度序列获取方法,实现机器人虚拟拖动示

在图像引导的圆孔金属工件自动化装配中,由于圆孔金属工件的图像存在弱纹理甚至无纹理的情况,从而导致对圆孔位姿的定位精度低。针对此问题,通过工业机器人带着单目工业相机水平移动构建一个平行双目结构,获取双目图像;通过对双目图像中的圆孔轮廓提取的特征点粗匹配,得到图像的基础矩阵,再通过基于弧段的椭圆检测对双目图像中的圆孔轮廓进行提取,最后通过上述信息进行基于极线约束的双目精立体匹配并求得相关点三维坐标与位姿。实验结果

针对柔性板的低频振动问题,研究了一种基于双目视觉测量其低频振动和反馈的控制方法。采用视觉传感器采集柔性板振动过程中的图像序列,通过图像处理的方法分析图像序列,从而得到柔性板的振动信息。以此信息作为控制反馈信号,采用最小控制合成算法（minimal control synthesis,简称MCS）抑制柔性板的振动。在相同的条件下,比较MCS算法和比例微分（proportion differentiation,简称PD）算法的控制效果。实验结果验证了基于双目视觉测量和MCS算法的可行性,且MCS算法的控制效果要优于PD算法。

针对采棉机器人中的视觉系统,以双目立体视觉方法对棉花三维重构技术进行研究。通过CCD摄像头光学成像模型和张正友标定法对摄像机标定,采用分块平均边缘检测和噪声分类、中值滤波、直方图的PCNN分割方法对棉花图像进行预处理,运用SIFT算法提取左右摄像机图像特征点并进行立体匹配,最后得到了棉花特征点的三维重构图。

针对传统人工采摘草莓带来的问题以及我国高架草莓种植面积的迅速推广,为实现草莓采摘的自动化、机械化,设计了高架栽培草莓的采摘机器人系统。高架草莓采摘机器人系统由软件和硬件2部分组成。硬件包括履带式行走机构、三自由度工作台、末端采摘机构以及STM32f103vet6芯片作为控制系统硬件。软件包括成熟草莓的识别、三维坐标定位。实验数据表明高架草莓采摘机器人系统可以完成成熟草莓的识别、成熟草莓的双目定位以及成熟草莓的采摘工作。成熟草莓识别率达到95%以上,在1120mm内双目草莓定位精度1.5cm±5%,完全满足草莓采摘的要求。