针对六自由度机械手臂的运动学分析问题及其工作可靠性的探究,设计开发了一套基于Open GL的六自由度机械臂仿真软件。采用D-H参数法构建机械臂模型,对六自由度机械手臂进行了正、逆运动学分析,求解得到机械臂的正逆解。研究设计了机械臂的空间直线和圆弧插补算法,实现了机械臂在三维空间中按照目标轨迹的可靠运动。在VS2017软件开发平台,通过MFC框架以及Open GL库函数,设计开发了机械臂的运动仿真界面。仿真结果表明,软件能够实时模拟机械臂的运动过程和运动状态,机械臂末端执行器轨迹与目标轨迹重合性良好,为后期在机械臂实体上实验提供了可靠的理论依据。

在单目视觉检测中,由于相机设置角度以及镜头等原因,相机所拍摄的图片存在非线性畸变,在图片使用之前通常需要进行相机标定、畸变校正。径向基函数(RBF)神经网络具有良好的非线性拟合能力,文中提出一种基于RBF神经网络的相机标定方法,该方法从标准标定板中提取样本像素点作为网络输入,对神经网络进行训练,训练好的网络可以得到畸变图像与校正图像像素点之间的对应关系,进而达到校正图像畸变的作用。实验结果表明,相较于传统的张正友标定法,该方法简单有效,精确度更高。