机器人在航天装备自动化装配中的应用研究

通过阐述航天装备传统人工装配方式的不足,提出了工业机器人装配方式的重要价值。简要介绍了工业机器人在国内外航空领域的应用现状,分析了航天装备在机械机构、系统组成、产品种类细分程度等方面的特点;针对航天装备装配过程中效率较低的工序,提出了工业机器人应用的研究思路与方向,并列举了需要突破的4项关键技术。最后,对机器人在航天装备自动化装配应用中的发展方向和趋势进行了展望。     

结构光三维视觉系统研究

介绍了结构光三维视觉原理,在广义坐标系中采用投影和透视变换理论建立了结构光三维视觉模型。在此基础上,提出了基于非线性最小二乘法的模型参数标定方法,并建立了结构光三维视觉系统,给出了实验结果。     

基于曲率的指尖检测方法

指尖检测是基于视觉的徒手人机交互系统的关键环节,由于背景的复杂性和系统的实时性要求,导致指尖的精确定位在处理速度和准确性方面存在很大问题。本文针对这一问题,提出了一种简单高效的基于曲率的指尖检测方法。该方法首先将输入视频流基于肤色空间进行二值化,并将二值化后的视频序列作为输入数据;然后采用边缘检测算法提取出肤色区域的边缘(肤色区域的轮廓),在肤色区域的轮廓上根据曲率来对类指尖的点进行检测,并且根据类指尖点的位置关系来判定一个肤色区域是不是手;最后通过过滤算法过滤掉误判手臂点。实验结果表明,该方法在不同的应用背景下都具有很好的检测效果,对光照的鲁棒性也较高,并且能够达到实时检测的效果。     

图像序列中机动目标三维运动和结构的计算

综合视觉运动分析中的2类处理方法,选取图像中的角点作为特征点,在理论上证明了图像序列的光流场可以近似地用角点的位移场代替。利用已有文献中的建模思想,详细推导出递归计算机动目标三维运动和结构的非线性计算模型,采用广义卡尔曼滤波(EKF)递归地计算图像序列中机动目标的三维运动和结构。合成图像序列和真实图像序列实验结果表明该算法能取得较好的效果。     

Shadow detection for mobile robots: Features,evaluation, and datasets

ABSTRACT

Shadows have long been a challenging topic for computer vision. This challenge is made even harder when we assume that the camera is moving, as many existing shadow detection techniques require the creation and maintenance of a background model. This article explores the problem of shadow modelling from a moving viewpoint (assumed to be a robotic platform) through comparing shadow-variant and shadow-invariant image features — primarily color, texture and edge-based features. These features are then embedded in a segmentation pipeline that provides predictions on shadow status, using minimal temporal context. We also release a public dataset of shadow-related image sequences, to help other researchers further develop shadow detection methods and to enable benchmarking of techniques.     

单目相机物体位姿估计方法研究

现有的机器视觉通常以边缘轮廓和角点作为特征,因此要求背景单一,对环境结构化依赖程度高。为了拓展机器人的应用范围,使其脱离结构化的环境,提出了一种基于SIFT特征点和PNP技术的单目相机估计目标物体位姿的方法。以BumbleBee双目相机为硬件基础,以C++为开发平台,结合了Eigen计算库、OpenCV图像处理库和Triclops库,开发了单目视觉位姿估计算法,实现在复杂背景下对表面纹理较为丰富的物体的位姿估计。利用试验对所提方法进行了验证,试验结果表明,该算法具有较高的估计精度,可以作为机器抓取的依据。     

地面无人平台视觉导航定位技术研究

地面无人平台实现自动驾驶等功能的核心难题在于如何感知其所处环境并获得自身在环境中的实时状态。机器视觉作为地面无人平台在复杂环境下实现自主导航及定位的重要手段,近年来得到了快速发展。系统性地分析了视觉定位与地图构建系统的基本架构,并对该架构包含的图像信息预处理、视觉里程计、回环检测、全局优化和地图构建模块分别进行了详细介绍。针对各模块所涉及的关键技术,总结了近些年来国内外主流的研究成果,对比分析了各个关键技术中主流方法的性能,并展望了地面无人平台视觉导航定位技术的发展方向。     

基于视觉的码头集装箱AGV导引系统

根据码头环境的特殊性,提出了一个应用在码头的集装箱装卸自动导引车(A u tom atic gu ided veh icle,AGV)系统。本系统是基于视觉导引的,采用先识别,后跟踪的方式。在识别时根据识别的标志线的特点,提出了改进的Sobe l算子和可调节参数的Hough变换的方法;在跟踪时,提出了一种用自适应模糊的负反馈来改善系统识别质量和频率稳定性的思想,并应用到了该系统中。文中还提出了一种简单有效的防止图像抖动的方式,使得传送给机车控制系统的参数更加平滑、稳定。实验证明,该系统可以满足AGV在码头工作环境中的全天候工作,并且保证AGV在8 m/s的速度下,系统的识别精度在5 cm以内。     

数码相机标定方法研究

数码相机在计算机视觉中的应用逐渐普及和深入，在应用中数码相机的标定是相当重要的，根据数码相机的特点，提出了一种新的标定方法，针对数码相机的某一状态，先确定其内部参数矩阵，再通过采集的图像术出外部参数矩阵，首先建立了相机成像的几何模型，并将此模型分解成内、外参数矩阵。文中详细介绍了数码相机内部参数矩阵中的各元素 应的物理参数以及求解它们的原理和方法，从而建立内部参数矩阵，推导了求解外部参数矩阵的计算公式，并且介绍了相应的求解方法，再由外部参数矩阵求解出对应的物理参数，通过实验表明这种方法有相当高的精度，且操作方便。     

一种应用于手术导航的双目立体视觉系统的标定方法

本文采用基于平面标志物进行标定的方法，对手术导航定位系统中的CCD进行了标定．获得了正确的摄像机参数。实验结果表明，尽管源图像存在严重的非线形畸变，使用本文中的畸变校正的方法，仍然可以获得无畸变的理想图像。