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针对所搭建的十字线结构光视觉传感器,本文开展了基于Hessian矩阵法的光条中心线提取算法研究,以精确获取十字线结构光的实际投射位置。首先对光条图像进行了中值滤波和阈值分割,以滤除原始图像中的椒盐噪声并分割出光条区域,然后基于Hessian矩阵法完成了十字线结构光的光条中心线提取,所提取到的中心线保持了原有光条特征的连通性和拓扑性,可以用于表征被测表面轮廓的变化情况。 相似文献
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机器视觉导引系统中摄像机的标定方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对无人机(UAV)自主起飞与着陆机器视觉导引系统中摄像机的标定问题,讨论了标定摄像机内参数的重要意义,选定了包含畸变因素的摄像机透视投影模型。采用改进两步法进行摄像机内参数标定,结果中主要参数相对误差均小于1%,位置误差小于0.2像素,证明了所选择模型和标定方法的合理性。分析并验证了影响标定精度的因素,包括模型选择、图像拍摄质量和标定靶精度。针对机器视觉导引的应用条件,基本解决了准确、快速标定摄像机内参数的实际问题。 相似文献
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针对在轨装配过程中机器人"手眼"关系无法进行有效标定及机器人系统和被操作物惯性参数不定的情况,在传统的无标定视觉伺服基础上设计了深度估计器,基于机器人和图像运动的测量数据在线估计目标特征的深度值,并在机器人关节控制环中设计滑模控制器实时控制机器人关节运动,根据反馈图像信息纠正系统误差完成对准跟踪,通过仿真验证了方法的有效性。所提的无标定视觉伺服对准方法使机器人在装配过程中免去了复杂的"手眼"关系的标定程序,克服了机器人系统及被操作物惯性参数不确定性给装配精度造成的影响,提高了"手眼协调"的鲁棒性,保证机器人能够在复杂的太空环境下完成在轨装配任务。 相似文献
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现有的自动钻铆系统中90%的故障来源于送钉系统中的卡钉。为了进一步提高自动钻铆送钉系统的精度,降低故障率,提出一种基于视觉伺服的新型机器人送钉系统。该系统通过在机器人末端安装工业相机和铆钉抓取装置,以机器视觉的方式对铆钉进行质量检测和定位,并引导机器人对特定种类铆钉进行抓取和投放,从而保证了送钉质量。该系统重1.1t,占地面积1.57m^2,有效降低了自动钻铆装备中送钉系统的面积与重量。试验表明,机器人自动送钉系统对铆钉的检测精度达到0.1mm,在1min内抓送6枚以上铆钉,满足自动钻铆的性能要求。 相似文献
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无人机自动着舰末段机器视觉导引方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了无人机的概念,以及目前舰载无人机的发展现状;主要讨论了在无人机自动着舰末段如何利用机器视觉导引无人机识别并跟踪舰艇,使其平稳、准确地飞入安装在舰艇尾部甲板上的拦截网中,实现撞网回收。 相似文献
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为了降低某大型通讯企业中射频模块(RRU)包装工作站用工数量,提高生产效率,根据通讯射频模块自动化包装生产工艺要求,开发视觉定位系统、上料控制硬件系统、上料控制软件及图像处理程序,设计一套工业机器人自动化上料柔性工作站。该工作站采用六垂直关节重载机器人,机器人未端选用电动柔性夹具,配合输送线、物料转运车进行工作。运行结果表明,上料机器人工作站实现了多种规格产品的自动上料,视觉定位精度小于0.5 mm,上料节拍大于18件每分钟,工作站运行稳定、可靠,达到了设计要求。研究成果为提高上料作业工序效率提供一定方法。 相似文献