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。

为了适应生产线上不同摆放姿态下工件的视觉识别, 实现基于视觉的机器人工件定位及抓取, 构建了六自由度工件姿态变换模拟实验平台运动学模型及视觉系统模型, 通过坐标变换实现工件姿态参量的测量。建立了六自由度姿态变换实验平台坐标系, 通过3个滑动副、3个转动副, 构建了基于Denavit-Hartenberg（D-H）方法的六自由度姿态变换实验平台运动学模型, 并得到了D-H参量表、各个关节的变换矩阵及实验平台基座到末端的总变换矩阵。基于小孔成像原理, 构建了姿态变换实验平台视觉系统的内、外参量模型, 获得了工件表面点与图像点间的内参量关系矩阵及工件坐标系与相机坐标间的外关系矩阵。由激光环形光条图像, 得到工件表面在摄像机坐标系中的法向量, 并通过坐标系间的变换得到工件表面在世界坐标系中的法向量, 进而推算出工件的姿态参量。结果表明, 姿态参量的横滚角θ平均误差为0.373°, 俯仰角φ平均误差为0.253°, 偏转角ξ平均误差为0.673°。被测工件的姿态测量值与真实值基本吻合, 满足不同姿态下的工件视觉测量要求。

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。

近年来，大气生物气溶胶的实时监测技术已经成为研究领域的热点。在已有技术的基础上，研发出了含有280 nm和365 nm两种激发光波长的双通道生物气溶胶检测系统。利用该检测系统，分别测量了色氨酸、烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(NADH)的荧光光谱和强度，确定了对该系统两个通道进行标定的方法，并结合对牛血清蛋白(BSA)以及易引起误判的香烟烟雾等物质的测量结果进行了分析与探讨。实验结果证明了通过多通道紫外光诱导生物气溶胶粒子产生本征荧光，并对荧光光谱与强度等信息进行分析可以较为准确地实现对粒子种类的预判别。这种技术具有较强的应用价值与发展空间。