作者单位
摘要
1 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡 214122
2 无锡信捷电气股份有限公司,江苏 无锡 214072
针对龙门架机器人末端执行机构只具有三个正交方向上的平移自由度的工作特性,参照传统手眼标定的两步法,设计了一种直接对3D视觉传感器的点云坐标系与机器人执行机构的工具坐标系进行手眼标定的方法。该方法只需要操作机器人进行两次正交的平移运动,采集三组标定板图片和对应点云数据,并通过执行机构的工具中心点(TCP)接触式测量出标定板上标志点的基坐标值,即可解算出手眼关系的旋转矩阵和平移矢量。该方法操作简单,标定板易于制作且成本低。采用XINJE龙门架机器人与3D视觉传感器搭建实验平台,实验结果表明,该方法具有良好的稳定性,适合现场标定,标定精度达到?0.2 mm。
视觉引导 手眼标定 龙门架机器人 3D视觉传感器 点云 vision guidance hand-eye calibration gantry robot 3D vision sensor point cloud 
光电工程
2021, 48(4): 200239
作者单位
摘要
江苏科技大学电子信息学院,江苏 镇江 212003
无人机与无人艇组成空水作业系统,可以大幅度提高系统完成作业的能力和效率,因此对旋翼无人机在运动无人艇上自主降落控制进行了研究。无人机基于通信获取的无人艇的运动信息和自身的GPS信息,配合视觉算法对降落标识进行识别和定位的计算结果信息实现对无人艇的位置跟踪。无人机根据获取的无人艇的姿态信息进行姿态跟踪后保持对无人艇的位置姿态跟踪并执行无人机自主降落操作。搭建了四旋翼无人机和无人艇组成的空水系统进行实验,结果表明,该系统能够可靠地完成无人机自主降落过程中各个阶段的任务,验证了系统的可行性。
自主降落 旋翼无人机 运动控制 视觉引导 autonomous landing rotor drone motion control visual guidance 
电光与控制
2021, 28(1): 86
作者单位
摘要
华北理工大学电气工程学院, 河北 唐山 063200
为了解决工业机器人线结构光视觉引导系统在测量目标物体棱边时难以保证定位基准精度的问题, 提出了多个线结构光视觉传感器组合测量的方法。首先使用单个线结构光视觉测量系统对目标物体的棱边进行测量分析, 通过改变目标物体的位姿找出测量系统中存在的问题; 之后结合单目线结构光视觉测量系统的不足, 设计线结构光视觉测量系统的组合测量方案, 并对各测量系统的测量位置进行了合理布局, 理论论证得出: 四组线结构光视觉测量系统的组合测量方法可以达到测量物体任意位姿的目的; 最后对该组合测量方法进行了测量系统的实验验证以及控制系统的仿真验证, 实验结果表明测量误差均值为0.13 mm, 对机器人的位姿引导误差期望值为0.3 mm, 证实了方法的有效性。
激光测量 视觉引导 系统仿真 棱边特征 laser measurement visual guidance system simulation edge feature 
应用激光
2020, 40(2): 342
作者单位
摘要
1 南京航空航天大学自动化学院, 南京 210016
2 中国航空无线电电子研究所, 上海 200233
针对无人直升机自主着舰过程, 自主设计了一套基于视觉引导的无人直升机着舰方案, 根据实际应用场合设计了无人直升机着舰地标, 采用基于Canny边缘检测与Harris角点检测相结合的方法获得了着舰地标特征, 通过坐标变换获得了精确的目标点位置及参考航向信息, 基于扩展卡尔曼滤波将视觉处理信息与惯导信息进行融合处理, 开展了飞行试验。试验结果表明,本系统方案满足无人直升机自主模拟着舰验证性要求。
无人直升机着舰 视觉引导 扩展卡尔曼滤波 飞行试验 unmanned helicopter landing visual guidance EKF flight test 
电光与控制
2019, 26(8): 33
作者单位
摘要
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
针对自动引导车(AGV)视觉引导过程中多分支路径识别与跟踪的实时性与稳健性要求, 提出一种主成分分析(PCA)-线性判别分析(LDA)与支持向量机(SVM)相结合的路径识别算法。首先对AGV行驶过程中拍摄的图像进行预处理, 并用PCA与LDA对处理后的图像进行降维和特征提取, 再利用灰狼优化算法优化后的SVM分类器对图像进行识别。在路径跟踪方面, 利用最小二乘拟合方法计算横向偏差与航向偏差。实验表明, PCA-LDA与SVM相结合能够使路径识别率达到99.3%, 并且满足实时性要求, 路径跟踪误差在20 mm以内, 满足一般工业环境需求。
视觉引导 自动导引车 支持向量机 主成分分析 线性判别分析 
激光与光电子学进展
2018, 55(9): 091005
作者单位
摘要
天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室, 天津 300072
随着机器视觉技术的迅速发展,计算机视觉技术的快速、精确、智能等特性在现代工业的各个领域已逐渐被广泛应用,尤其是在汽车制造业。机器视觉在工业领域的三大主要应用是视觉测量、视觉引导和视觉检测。视觉测量技术通过测量产品关键尺寸、表面质量、装配效果等,可以确保出厂产品合格;视觉引导技术通过引导机器完成自动化搬运、最佳匹配装配、精确制孔等,可以显著提升制造效率和车身装配质量;视觉检测技术可以监控车身制造工艺的稳定性,同时也可以用于保证产品的完整性和可追溯性,有利于降低制造成本。可以预见,随着相机、镜头、计算机等核心硬件性能的提升,以及图像处理、深度学习等软件技术的发展,视觉技术未来在各个领域的作用将更加凸显,发展空间也更加广阔。
机器视觉 汽车制造 视觉测量 视觉引导 视觉检测 
光学学报
2018, 38(8): 0815001
作者单位
摘要
1 江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室, 无锡 214122
2 无锡信捷电气股份有限公司, 无锡 214072
为了提高选择顺应性装配机器手臂(SCARA)机器人平面定位的精度, 采用网格模型结合最小距离误差逼近的方法, 首先构建SCARA机器人平面定位的简化模型, 概述网格模型构建原理, 然后通过视觉采集机器人末端第1次到达的实际点与期望点相对位置关系, 构建可变参量的起始网格模型, 再采用最小距离误差逼近, 求解下一步构建可变参量网格模型起始点, 最后由期望点在网格模型中位置分布情况决定模型粒度点的收敛更新方向。结果表明, 视觉引导的定位补偿策略弥补了因模型不精准而造成的平面定位精度不高的现象; 空间插值补偿法定位精度为1mm~3mm, 平面定位补偿精度较之有较大提高。该方法调节的参量单一、机器末端移动次数明确、工业应用性强。
信息光学 视觉引导 SCARA机器人 网格模型 最小距离误差逼近 平面定位精度 information optics visual guide selective compliance assembly robot arm robot grid model minimum error approximation plane positioning accuracy 
激光技术
2017, 41(1): 79
作者单位
摘要
1 合肥工业大学 仪器科学与光电工程学院, 安徽 合肥 230009
2 中国计量科学研究院 纳米与新材料计量研究所, 北京 100013
3 天津大学 精密仪器与光电子工程学院, 天津 300072
传统的原子力显微镜(AFM)受针尖形状和放置方式的影响很难测量线条的宽度和两个侧壁的形状, 故本文提出采用双探针对顶测量方案来消除AFM针尖形状对测量结果的影响。介绍了一种基于机器视觉的双探针原子力显微镜对准系统, 该系统将两个探针接触到一起, 实现了双探针在三维方向上的对准。系统采用具有亚微米级分辨率的镜头, 配合高分辨率的CCD来获得探针的清晰图像, 用于在水平和垂直两个方向实时监控双探针的运动情况。采用基于石英音叉式的自传感自调节的原子力探针, 无需外加光学探测系统, 缩小了系统体积, 避免了杂散光对视觉对准系统的干扰。最后对针尖进行了亚像素边缘提取, 精确地获取了探针之间的相对位置, 实现了亚微米级的双探针对准(1 μm以内)。该结论由探针之间距离与幅度/相位曲线得到了验证。
原子力显微镜(AFM) 双探针 尺寸测量 对准 视觉引导 Atomic Force Microscope (AFM) dual-probe dimension measurement alignment vision guidance 
光学 精密工程
2014, 22(9): 2399

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