三维形貌柔性测量系统标定方法及验证

为了避免机器人模型误差对三维形貌柔性测量系统手眼标定的影响,对手眼关系的标定方法进行了研究。提出了一种融合特征点拟合的手眼标定方法。将三维形貌扫描仪安装在工业机器人末端搭建三维形貌柔性测量系统。标定时,首先利用激光跟踪仪对工业机器人末端法兰盘坐标系进行测量,得到两者转换关系;然后,利用三维形貌扫描仪和激光跟踪仪对空间固定的特征点组进行测量,利用特征点约束和基于罗德里格矩阵的算法求解两者转换关系即可间接地求解出手眼关系。基于ATOS三维扫描仪、安川HP20D机器人和API公司生产的激光跟踪仪进行了手眼标定实验,并进行了精度验证。结果表明:标定后的三维形貌柔性测量系统,其重复性测量精度(3σ)不超过0.1 mm,长度测量精度的均方根误差在0.2 mm以内,点云拼接精度优于±0.7 mm。该方法有效避免了传统手眼标定过程中会引入机器人模型误差的问题,在求解手眼关系解时采用了线性的解法,并且适用于三维形貌柔性测量系统。     

一种机器人视觉系统非接触式手眼标定方法

针对传统机器人视觉系统手眼标定方法存在人工定位特征点误差大和标定过程耗时长的问题,提出了一种机器人视觉系统非接触式手眼标定方法。采用圆锥体作为标定块,通过3D视觉传感器采集标定块图像,基于Halcon编写上位机程序对图像进行处理计算,自动获取3D视觉传感器坐标系下标定块特征点坐标,同时导入机器人基坐标系下的坐标,计算手眼关系变换矩阵,完成机器人视觉系统手眼关系标定。实验表明:此方法平均标定操作时间为6.47min,平面定位误差最大值为0.39mm,空间定位误差最大值为0.478mm,缩短了标定操作时间并提高了标定精度。     

一种新的三维测量机器人手眼标定方法

为了提高三维测量机器人的手眼标定精度以更好地满足工业需求,提出了一种采用动态改变变异率的自适应差异进化算法进行手眼标定的新方法。首先构建了由线结构光测头和机器人组成的视觉测量系统,利用齐次坐标变换的方法建立了测量系统的数学模型;然后针对数学模型中的手眼关系,使用半径已知的球体,采用定点变位姿的方法,进行粗略的估计,并对手眼关系求解的精度进行分析;最后采用动态改变变异率的自适应差异进化算法对手眼关系做进一步寻优。实验结果表明,算法具有较高的求解精度。该方法用于手眼标定是可行的、有效的,整个标定过程简单,便于实际应用。     

补强片自动贴片系统高精度手眼标定方法

针对补强片自动贴片系统的手眼标定问题,为了消除相机安装的垂直度偏差带来的误差,提出了一种新的手眼标定方法。使用标定板得到相机的外参数,将外参数与常规的二维标定模型相结合,从而间接计算出相机坐标系与机器人基础坐标系的齐次坐标转换矩阵,使手眼标定模型扩展为三维。三维模型的标定计算误差小于0.1 m,相比二维模型降低了1个数量级,有效提高了标定计算精度。利用厚度较小的菲林修正齐次坐标变换矩阵的Z方向分量,系统具有较高的定位精度,手眼标定的误差绝对值小于0.015 mm,有效减小了误差均值,设备性能得到大幅提高。该方法在系统可控自由度有限的情况下,能够得到手眼标定问题的唯一解,提出的三维模型中包括了相机的完整姿态信息,相比常规的标定方法没有相机安装等额外的限制条件,能有效提高系统的手眼标定精度。     

自由度冗余蛇形臂机器人手眼标定研究

针对自由度冗余蛇形臂机器人的手眼标定问题,提出一种不依赖蛇形臂机构运动参数求解视觉系统与末端法兰盘手眼关系的方法;借助外部辅助双目相机系统,通过构造外部相机、末端法兰盘、视觉导航相机三者坐标系的闭环转换得到待求手眼关系;首先根据立体视觉原理得到标志点在对应相机坐标系下的3D坐标;然后利用四元数法分别求得外部相机坐标系与法兰盘坐标系、外部相机坐标系与视觉导航相机坐标系间的转换关系;最后构建坐标系转换关系闭环求得手眼关系;实验结果表明,该标定法避免了蛇形臂自由度冗余导致运动控制精度差带来的干扰,标定精度满足设计要求。     

基于直线特征的摄像机标定方法研究

提出了一种基于直线特征的求解摄像机内外方位参数的方法。首先利用径向平行约束RAC求解大部分的外方位参数,包括旋转矩阵R、平移分量tx和ty,然后再引入畸变模型求解内方位参数以及平移分量tz。该方法的特点是采用共面点标定物,利用直线特征约束进行标定,标定内外方位参数只需要一副图像就可以完成。实验结果表明,该方法是一种精度较高的、简单实用的摄像机标定方法。     

基于共线向量与平面单应性的双目相机标定方法

现有双目相机标定的方法是通过矩阵变换求得各个相机间的旋转平移关系,再通过优化求得最终参数。非线性优化步骤多,相机内外参数与镜头畸变存在耦合,时间花费较大。提出一种畸变矫正与平面单应性矩阵结合的双目相机标定方法。根据三维空间直线投影到像平面仍然是直线的法则,对于无畸变的图像,直线上任意两点所构成的向量的方向相同时向量夹角应为零。基于此特征求解双目相机的畸变系数,再通过平面单应矩阵构造测量矩阵,然后通过矩阵分解求得相机内、外参的初值,最终通过非线性优化求得双目相机的各个参数。仿真和实验结果证明,该方法稳定性高,精度与传统标定方法的精度相当,且计算时间短,标定效率优于传统标定方法。     

基于一维标定物和改进进化策略的相机标定

为了解决运动参数光电探测过程中的相机标定问题,制作一种两端及中间各安装一个红外反光标记球的一维标定物.不需要其它复杂标定装置,只要将这种特制的一维标定物在测量空间内多次随意移动并摄取其图像,即可实现标定.算法首先假定主点位于像面中心附近的某个位置,再求出焦距、旋转矩阵、平移向量和比例因子,最后通过评价函数将相机标定转换成寻找两相机最佳主点对的非线性最小化问题.在传统进化策略中引进个体的自我改进系数、个体间距离等概念,提出了求取子代个体间的欧式距离并排序的方法,设计了搜索最佳主点对的改进型进化策略算法.与传统标定方法相比,基于一维标定物的方法克服了多相机场合的遮挡问题,改进进化策略的引入打破了一维标定物需做某种特殊运动的限制,使一维标定物自由运动时相机内、外参数的同时求解成为可能,改进的模拟退火进化策略改善了算法的全局收敛性能并加快了收敛速度.     

基于结构光视觉引导的工业机器人定位系统

为实现工业机器人对目标对象的三维定位,提出了一种线结构光视觉引导的新型工业机器人定位系统。以工业相机、激光器和振镜组成的线结构光自扫描测量装置作为视觉传感器,借助振镜转动实现激光平面对目标对象的扫描,获取目标对象在相机坐标系下的三维位姿。为了将目标对象的三维位姿从相机坐标系转换至机器人工具坐标系,提出了机器人手眼关系与工具坐标系联合标定的方法,最终实现了工业机器人对随机位姿目标对象的三维定位。实验结果表明,系统具有较高的定位精度,其灵活性和稳定性满足工业现场的应用要求。     

利用立体目标空间性质的CCD标定方法的研究

提出了一种同时标定四台摄像机的内部和外部参数的新的标定方法。该方法利用空间平行直线的性质来确定摄像机的旋转矩阵,同时又根据直线间的距离来确定摄像机的平移矩阵,实现了快速而且稳定的标定。实验表明,该方法的精度达到了Tsai的标定方法精度。     

基于视觉跟踪的机器人测量方法与实现

为了对自主研发的工业机器人进行校准从而提高其运动精度,提出一种采用双目视觉动态跟踪球面编号靶点的机器人标定方法,利用安装在机器人末端靶球上特征分布的编号标志点进行工作空间内任意位姿的测量,由最小二乘迭代准确辨识出机器人的几何结构参数对控制器进行补偿。利用MFC由开放式、模块化思想编制标定软件,设计视觉测量、数据处理、机器人控制等功能模块,最后通过测量实例和对比实验,验证其可靠性和准确性。实验表明,该软件测量得到的位姿数据具有较高的精度,扩大了传统视觉跟踪的视野范围;同时将识别得到的机器人模型实际几何参数进行反馈补偿,成功地将机器人绝对位置精度由3.785 mm提高到1.618 mm,姿态精度由0.235 提高到0.139。     

基于多谱线内标法的不规则铜合金样品中 Pb元素成分检测研究

原位分析和在线检测是激光诱导击穿光谱(LIBS)技术的一大优势,但是,在野外环境中,人们无法对样品进行统一预处理,面对各种形态的待测样品如何保证LIBS的检测精度是函待解决的一大难题。提出一种多谱线内定标的方法来解决上述问题,即通过求解多条分析谱线的强度和与内标元素谱线的强度比值来建立定标曲线,进而降低光谱信号波动带来的误差,提高线性相关性和检测精度。实验中以铅黄铜合金样品为例,采用LIBS对厚度不一（最大变化值为±2 mm）的铅黄铜样品中的Pb元素进行了定量检测研究,并分别采用传统定标法和多谱线内定标法对这种不规则样品进行校正和建立定标曲线。实验发现,对于不规则样品,传统定标法的检测精度大大降低,定标曲线没有明显的线性关系。当采用单条谱线的内定标方法时,定标曲线线性相关度大大提高,校正决定系数达到0.724 89。而采用多条谱线内标方法（考虑多条分析谱线的相对强度总和）计算发现,当选取5条Pb谱线（Pb 261.42 nm,Pb 280.20 nm,Pb 368.35 nm,Pb 405.78 nm和Pb 520.14 nm）进行计算时,定标曲线线性拟合度达到0.984 6,由此可见该方法消除了样品不规则所带来的光谱强度波动误差,显著提高了测量精度。虽然继续增加分析谱线数目可以进一步提升线性相关度,但是也会增加计算的复杂度,所以选择合适的分析谱线是十分重要的。此外,通过多谱线内标法也能一定程度上消除基体效应和光谱干扰等影响,是一种简单有效且具备普适性的数据处理方法。当然,该方法也存在一定的局限性（如样品成分分布极不均匀、样品表面极不规则致使激光能量低于击穿阈值等）,不过通过调整和优化检测装置方案（例如增大激光能量、增大聚焦光斑、采用长焦距聚焦透镜等）可以更好的发挥该方法的优势。该研究内容可以为LIBS原位检测和在线检测的应用提供一种新思路。     

基于薄板样条插值法的MEMS陀螺仪温度补偿模型辨识

MEMS陀螺仪以其优异的性能及廉价的成本,被广泛地应用于水下航行器中;然而传感器的温度变化严重影响测量精度,因此,对其温度补偿模型准确辨识具有重要意义。本文利用基于可持续激励准则的快速标定算法获取标定参数,然后利用薄板样条插值方法建立MEMS陀螺仪温度补偿模型,并将该方法辨识结果与多项式拟合算法的辨识结果进行对比,实验验证,利用本文所提出算法辨识得到的传感器温度补偿模型,有效改善了MEMS陀螺仪测进精度。      

Research on camera calibration using new optimization strategy

An important task for stereo vision is camera calibration, whose goal is to obtain the intrinsic and extrinsic parameters of each camera. This paper proposes a new accurate calibration method with multilevel process of camera parameters. In order to improve the calibration accuracy, a sub-pixel corner detection method is presented. We start with several views of a planar calibration to obtain some intrinsic camera parameters and to build an accurate model with lens distortion on a planar calibration target. Flexibly making use of geometry imaging theory, our algorithm obtains all the parameters through logical organization of solving order, accordingly avoids obtaining possible local optimized problem when solving the non-linear equation, gets over the relativity influence of every unknown parameters of traditional calibration way, and makes the error distributed among the constraint relation of parameters. Experiments with real images are carried out to verify the image correction effect and numerical robustness of our results. Compared with classical calibration techniques, that use expensive equipment and complicated mathematical computation, the proposed technique, which was verified by experiment, achieves high accuracy and reliable parameters.     

近景大视场角分区域标定方法研究

针对飞行试验测量视场大相机标定精度低的问题,提出一种高精度CCD相机分区域标定方法。该方法首先通过将标靶均匀布置在摄像机视场内,使得标靶尽可能均匀错落地充满整个视场范围,再结合人眼判读的方式求解靶标的像面位置,最终与全站仪三维坐标形成精确的空间标定点集。接着,将像平面按横向方向等间距分割成Ｎ个区域,并结合后方交会的方法分别对每个子区域进行相机参数的计算。实验结果表明：经过分区域标定,相机采集点的总误差比单区域标定法降低了4％(Ｎ＝3)。算法可实现指定区域的相机参数计算,基本满足中高等精度的工业测量要求。所本文研究可应用于位置相对固定不变的工业视觉测量,特别是大工件测量领域。     

基于双目立体视觉的视线跟踪系统标定

针对使用主动红外光的视线跟踪系统存在的限制,构建了在自然光条件下允许头部自然移动的视线跟踪系统,该系统通过双目立体视觉系统获取眼睛特征参数,在三维空间中重构眼睛视线向量来估计眼睛的视线。通过头戴式标定板来估计头部姿态,减少了视线跟踪过程中头部移动带来的误差影响;提出了一种视线跟踪系统中个人参数的标定方法,该方法先假定眼睛视轴与光轴重合,由此计算出眼球的中心、半径、眼睛视轴与光轴的夹角的初始估计值,用非线性优化算法对这些初始值进行优化。通过实验表明,提出的视线跟踪算法对使用者限制较少,同时具有较高的视线估计精度,能满足很多视线跟踪应用场合的需要。     

迭代最小二乘法用于非线性移相器的标定

针对移相干涉仪中移相器的非线性会影响测量结果准确性的问题,提出了一种基于迭代最小二乘拟合的标定干涉仪移相器的新方法。对移相器加电压并采集若干幅干涉图后,通过在帧间和帧内迭代开展最小二乘拟合可计算出干涉图间移相值,从而得出了电压值与移相值的对应关系曲线,通过对曲线作非线性拟合并对电压值进行精密调整,完成移相器的精确标定。在改造后的干涉仪上对此标定方法进行验证,与Zygo干涉仪相比,相同元件下两者测量结果之差的RMS值为1.726 nm。该标定方法可以降低高精度面形测量干涉仪对移相器线性度的要求。