为了满足视觉系统对于玩具小车的识别、定位和抓取,使用HALCON对相机进行系统标定,以消除相机畸变的影响。视觉系统创新性的使用了三相机进行图像采集,其中一个彩色相机用于识别,配套8mm镜头,两个黑白相机用于定位,配套12mm镜头。基于双目立体视觉系统和手眼标定系统,进行双目标定和手眼标定,得到对应的标定结果和标定误差。然后,通过得到的参数实现玩具小车的识别、定位和抓取,实验测试定位误差可以控制在0.3mm以内,能很好的实现玩具小车的抓取,满足工业生产的需求。

为了提升移动机器人视觉图像对比度、信息量以及整体质量,提出一种新的基于空洞U-Net神经网络的移动机器人视觉图像增强方法。在由编码器、解码器与跳层连接构成的U-Net网络中,引入残差网络与空洞卷积部分,构建空洞U-Net神经网络,以融合不同层次的像素特征块,并根据灰度等级与频数直方图,增强图像对比度。针对图像中待处理的像素点灰度值,利用其邻域像素点灰度值的中间值滤除图像噪声。根据像素向量场,利用梯度下降法锐化图像边缘,实现视觉图像增强。在实验阶段,选取部分样本训练空洞U-Net神经网络,获取最优网络参数,经测试验证所提方法的图像对比度、信息量以及整体质量上都有大幅提升,具有优越的视觉图像增强效果。

将视觉系统用于非接触动态测量装置的设计，为保证视觉系统在线非接触动态测量精度，分析了被测物的径向颤抖对测量的影响，通过设计结构方案对比和模拟实验，引用作者的发明专利技术，给出了合理的设计结构和参数关系。

介绍了现有接触式测量技术与非接触式光学测量技术的优缺点.为了实现工业产品的高精度高效测量,提出了一种新型的自动检测系统.此系统在三坐标测量机上集成了视觉系统和锥光偏振全息光学测量系统,并可根据不同的精度要求和零件结构选择适当的测量装置.文章介绍了系统的总体方案以及核心模块.

针对以往采摘机器人的电动推杆关节伸缩过程缓慢,文中采用气动伺服控制系统代替原来的电动推杆,提高伺服系统的快速性。视觉系统采用VFW图像采集系统,可以直接访问视频缓冲区,不需要生成中间文件,实时性高。通过单目视觉系统实现气缸对果实中心位置的跟踪控制实验,验证了气动伺服定位系统的快速性和准确性。

为解决目前现有激光切割视觉系统单目摄像机标定算法存在的抗噪性能差、精度低等问题,提出一种改进的基于九圆点的摄像机自标定方法。对算法中的理论进行了分析和实验验证。将改进的九圆点标定算法与现有的单目摄像机快速标定算法进行对比实验。结果表明:改进的摄像机自标定算法相对于现有的单目摄像机快速标定算法抗噪性能更好、精度更高。

激光焊接已广泛应用于航空航天、汽车、船舶、医疗器械等领域关键部件的制造。为保证焊接质量,可使用工业CCD相机在焊接过程中实时检测熔池中心与焊缝间的偏差,并根据偏差进行调整。因此,首先要对激光致熔池获取和质心提取方法进行研究。由于激光焊接中熔池温度高,应用工业CCD相机直接拍摄熔池的图像无法进行图像处理。为拍摄熔池清晰图像,在对熔池辐射光线特性进行分析的基础上,结合工业CCD光谱响应特性,确定合适的采集熔池图像所需光谱波长范围。应用镜头前放置了所求波长滤光片的工业CCD相机,拍摄直接作用在304钢板上的激光致熔池图像,并对熔池边缘识别和熔池质心计算方法进行了研究。实验表明,所提出激光致熔池提取方法及质心计算方法有效。

现有的机器人视觉系统在振动、颠簸环境中难以满足应用要求,往往会出现跟踪视频图像的跳动、图像模糊以及跟踪目标的丢失等问题,文中基于仿生双目视觉平台提出了一种图像跟踪算法。介绍了该仿生双目平台系统的各硬件组成部分、相应功能及其相互间的接口,并详细描述了算法的推导及软件实现过程。

设计了一套视觉引导的智能拾取机械手,该机械手主要由控制系统、执行机构、视觉系统、驱动系统四大部分组成.此次设计的机械手是基于Delta结构,首先对机械手的设计方案进行简单介绍,接着介绍移动机构与抓取机构的设计,然后对机械手运动定位原理进行说明,最后阐述了视觉系统的工作流程以及控制系统的工作原理.文中研究成果为工业自动化中,应用视觉来引导机器人识别和智能地抓取三维物体的实用系统开发提供了较好的借鉴.

针对铸造行业大体积工件的搬运、打磨等问题,基于HALCON和C#混合编程方法和工业机器人实验平台,开发了具有视觉抓取技术的工业机器人系统,设计并调试系统各个组成部分,建立视觉定位抓取铸件打磨工作站,实现了工业机器人对工件的精确视觉定位并抓取,提高了铸件打磨效率同时并升级系统安全,为业内解决此类问题提供了一个新的参考。