基于单目视觉和圆结构光的目标姿态测量方法

为解决实际工程中无法在被测目标表面设置固定特征来配合单目视觉系统实现目标姿态测量的难题,将圆结构光源引入单目视觉系统中。通过建立圆结构光的视觉姿态测量模型,提出了一种基于单目视觉和圆结构光的目标姿态测量方法。利用图像处理获取不同姿态下目标表面的结构光光条图像的数学参数;然后将其输入到姿态测量算法中,得到目标表面结构光光条的法向量;最后利用目标表面的参考点与结构光光条中心之间的距离约束关系确定唯一解。实验结果表明,该方法有效可行,测量误差平均在0.5°以内,更便于机器人抓取等工程领域的应用。     

基于图像矩特征的工件摆放类型Parzen窗估计

工件的视觉判别是实现机械手抓取工件的重要环节,如何对姿态变换后的工件进行视觉识别及分类,具有重要的理论及工程研究价值。设计了工件姿态变换实验平台,实验研究了工件姿态变换的视觉识别问题。首先,采用分水岭图像分割方法,实现了工件目标图像的分割。其次,针对工件在水平面旋转姿态变换及在三维空间进行姿态变换两种情况,分别选取单个工件、部分遮挡工件及部分重叠工件构建图像样本,并实现了七个特征不变矩的提取。最后,将工件训练样本的五阶矩、七阶矩的平均值作为工件种类分类目标,采用Parzen窗对待识别工件类型进行概率密度估计,并用带惯性的粒子群算法对Parzen窗估计结果进行优化,克服Parzen窗估计的多峰值问题,实现了对工件摆放类型的准确判别。