机器视觉高精度协同测量方法及应用
机器人手眼协作系统精密定位与插装控制
2023-11-11
目录
• 引言 • 机器人手眼协作系统基础 • 精密定位算法研究 • 插装控制算法研究 • 系统实现与实验验证 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
背景
随着工业4.0和智能制造的快速发展，机器人手眼协作 系统在制造业中的应用越来越广泛，其精密定位与插装 控制成为了一个重要的研究课题。
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研究目标与内容
目标：本研究旨在开发一套基于机器视觉和人工智能技 术的机器人手眼协作系统精密定位与插装控制算法，实 现高精度、高效率、高可靠性的插装作业。 1. 机器人手眼协作系统硬件平台的搭建与优化；
3. 基于深度学习的插装控制算法研究；
内容：本研究的主要内容包括以下几个方面 2. 机器人与视觉系统的协同定位算法研究； 4. 系统集成与实验验证。
的作用力。
反馈控制
将监测到的力反馈到控制系统中， 通过调整机器人姿态，实现对力的 精确控制。
适应性强
可以适应不同的环境条件和对象， 实现对不同插装任务的精确控制。
基于视觉反馈的控制算法
视觉传感器
在机器人头部或手臂 上安装视觉传感器， 获取机器人与目标对 象之间的视觉信息。
图像处理
对获取的图像进行处 理，提取出目标对象 的位置、姿态等信息 。
02
硬件选型
选用具有高精度、稳定可靠的工业机器人，搭配 高分辨率、高帧率的视觉传感器，以确保系统性
能。
软件设计与实现
软件架构
软件系统采用模块化设计，包括图像 处理、目标识别、轨迹规划、插装控 制等功能模块。
插装控制
在机器人到达目标位置后，通过控制 插装设备的动作，实现目标的精准插 装。
机器视觉技术在建筑工地的应用
机器视觉技术在建筑工地的应用随着科技的不断发展，机器视觉技术在各个领域得到了越来越广泛的应用，其中建筑行业也不例外。
机器视觉技术可以通过摄像头、传感器等工具，对建筑工地进行全方位的监测，从而提高工地安全、效率和管理水平。
一、工地安全监测机器视觉技术可以通过安装摄像头，对工地进行实时监控，不仅可以防止工地内外的入侵破坏，也可以监测工人的作业状况，避免存在的人员、设备和物品互相干扰发生伤害事故。
此外，机器视觉技术也可以对工地进行危险源监测。
比如，在高空作业时，可以配备高空作业监控系统，通过摄像头实时监测高空作业人员的安全情况，一旦出现危险情况，及时预警并采取措施。
二、工地管理监测在建造过程中，各种施工设备需要在工地内协同工作，如吊车、混凝土泵车等。
由于操作的需要，工地的路况一定是相对复杂，施工车辆和人员的运行轨迹难以掌握。
在这种情况下便会出现一些不必要的交通事故和设备碰撞，甚至工人人身伤害。
为了更好的管理维护，可以在重要位置建立摄像头。
通过监测工地上的器材、材料等来确保进出工地的物资安全。
通过监测工人的操作流程，挖掘存在的问题和不足，做出相应的改善。
另外，工地人员安全防护的难以平衡问题也可以由机器视觉科技来解决。
通过解析工人的流量情况、工作区域等因素，分析出人员的分布图和热力图，并且很容易查看在某个区域所涉及的人员数量，从而实现人员分配优化，做到最大化安全及效能。
三、工地效率提升建筑工地上除了要保证安全，也需要高效率的管理。
机器视觉技术可以快速精准的处理海量数据，对工地进行全面的管理。
例如，可以通过传感器对建筑材料在工地中的存放和使用进行全方位监测，做到极致的管理，大大提高了施工的效率。
同时，通过立体识别技术对现场环境进行实时数据采集，可以提前识别并处理因现场条件变化所引起的延迟和问题，保持工作进度。
总结机器视觉技术的应用可谓是家喻户晓，其在建筑工地上的应用也越来越受到建筑行业的关注。
它不仅可以提高工地安全管理水平，也可以加强对工地的管理，最大化提高工地的管理效能，创造更大的经济效益。
机器视觉检测解决方案
该企业目前面临以下挑战：
1.人工检测效率低，存在一定的漏检和误检率；
2.产品质量要求严格，现有检测手段难以满足高精度需求；
3.企业期望通过技术升级，提高生产自动化水平。
三、解决方案设计
1.系统架构设计
-图像采集子系统：负责实时采集生产线上产品的图像数据；
-图像处理与分析子系统：对采集到的图像进行预处理、特征提取、模式识别等分析；
-结合机器学习算法，提高检测准确率；
-实时统计检测结果，为生产管理提供数据支持。
（4）控制与输出
-与生产线控制系统对接，实现自动化控制；
-对不合格品进行分类或剔除，减少人工干预；
-实时监控检测设备运行状态，确保设备稳定可靠。
3.合法合规性
-确保方案符合我国相关法律法规和行业标准；
-选用具备合法生产许可和质量认证的设备；
本方案采用以下系统架构：
-图像采集模块：负责采集生产线上的产品图像；
-图像处理模块：对采集到的图像进行预处理、特征提取等操作；
-识别与判断模块：根据预设的判定标准，对图像进行处理和分析，判断产品是否合格；
-控制与输出模块：将检测结果输出至生产线，对不合格品进行分类或剔除。
2.技术路线
（1）图像采集
-采用高分辨率工业相机，确保图像清晰度；
二、项目背景
某企业主要从事精密电子零部件的生产制造，目前面临以下问题：
1.人工检测效率低下，且易受主观因素影响，导致漏检、误检现象频发；
2.现有检测设备无法满足高精度、高速度的生产要求；
3.企业希望提高生产自动化程度，降低人工成本。
为解决以上问题，企业决定引入机器视觉检测技术。
三、解决方案
1.系统架构
基于机器视觉滑轨截面圆弧尺寸的测量方法
基于机器视觉滑轨截面圆弧尺寸的测量方法
吕庆海;王中任;周署明;柯希林;刘海生;颜明
【期刊名称】《制造技术与机床》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】为解决汽车座椅滑轨截面圆弧尺寸人工检测效率低、一致性差的问题,文章提出了一种基于卡尺边缘检测与Tukey算法相结合的测量方法,实现滑轨截面圆弧尺寸高效率、高精度的检测。
首先对采集到的图像做双边滤波处理,去除图像中的噪声,再通过HALCON算法库中的Emphasize算子对图像做处理,突出图像边缘信息;然后通过卡尺边缘检测算法提取圆弧边缘点;最后结合加权Tukey的最小二乘法分离出异常点并完成圆的拟合。
实验结果表明,该方法可实现滑轨截面圆弧尺寸的快速检测,测量系统稳定性好、可靠性高,测量误差均在0.08 mm之内,重复测量精度可达0.02 mm。
【总页数】6页(P99-104)
【作者】吕庆海;王中任;周署明;柯希林;刘海生;颜明
【作者单位】湖北文理学院机械工程学院;智能制造与机器视觉襄阳市重点实验室;襄阳寒桦精机有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TG86
【相关文献】
1.基于机器视觉的气管插管圆弧半径测量方法研究
2.基于机器视觉的多圆弧对称零件测量方法研究
3.基于机器视觉的线缆截面积测量方法分析
4.基于机器视觉的无接触快速尺寸测量方法
5.基于机器视觉的木窗双端铣削加工尺寸测量方法
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机器视觉技术在汽车制造中的应用教程
机器视觉技术在汽车制造中的应用教程汽车制造行业一直以来都是工业领域中的重要组成部分，随着科技的进步与发展，机器视觉技术在汽车制造中扮演着越来越重要的角色。
本文将为大家介绍机器视觉技术在汽车制造中的应用教程，帮助读者更好地了解和应用这一技术。
一、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种利用计算机和图像处理算法对图像进行分析、识别和处理的技术。
通过模拟人眼的感知能力，机器视觉技术可以对图像进行精确的分析和识别，并完成复杂的任务。
二、机器视觉技术在汽车制造中的应用1.质量控制在汽车制造过程中，质量控制是至关重要的一环。
机器视觉技术可以通过对汽车零部件的检测，精确地判断是否存在缺陷，如表面裂纹、变形等。
传统的质检方法往往耗时且容易出现漏检，而机器视觉技术能够实时进行检测，提高质检效率和准确性。
2.组装与定位在汽车制造过程中，需要大量的机械零部件进行组装。
利用机器视觉技术，可以实现对零部件的自动定位和准确组装。
通过图像处理算法，机器视觉系统可以识别零部件的特征点和轮廓，将其准确地放置到指定位置。
3.零部件识别与分类汽车制造过程中，需要对各种零部件进行识别和分类。
机器视觉技术可以根据事先设定好的特征来对零部件进行自动识别，并进行相应的分类和分拣。
这大大提高了汽车制造过程中零部件的识别和分类的速度和准确性。
4.自动驾驶技术自动驾驶技术是近年来汽车制造业的一项重要创新。
机器视觉技术在自动驾驶中发挥了重要作用。
车载的摄像头和传感器能够实时获取路况信息和周围的障碍物，通过机器视觉技术对图像进行处理和分析，实现车辆的自主导航和避障。
5.智能安全系统机器视觉技术还可以应用于汽车的智能安全系统中。
例如，通过摄像头和图像处理算法，可以实现车道偏离预警、行人检测和自动紧急制动等安全功能。
这些智能安全系统可以提供更好的驾驶保护和安全性。
三、机器视觉技术应用教程1.选购合适的机器视觉设备在开始应用机器视觉技术之前，首先要选购合适的机器视觉设备。
机器视觉技术及应用 韩九强 (1)
1.1.2 机器视觉技术的应用
➢ 在医学诊断中的应用 一是对图像进行增强、标记等，帮助医生诊断疾病，协助医 生对感兴趣的区域进行测量和比较；二是利用专家知识系统 对图像进行分析和解释，给出建议诊断结果。
➢ 在智能交通中的应用 机器视觉技术在智能交通中可以完成自动导航、交通状况监 测、目标车辆跟踪等任务。
1.1.1 机器视觉技术发展现状
人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉 和嗅觉等感觉器官，其中约80％的信息是通过视 觉器官获取的。机器视觉系统就是通过摄像机和 计算机来对外部环境进行测量、识别和判断。但 是，机器视觉和人类视觉有着本质上的不同，机 器视觉系统主要应用于不适合人工作业或者人类 视觉无法达到要求、以及高速大批量工业产品制 造自动生产流水线的一些场合。
第1章 绪论
主要内容 机器视觉技术发展与应用 机器视觉系统组成 机器视觉方法分类 机器视觉发展趋势
第1章 绪论
机器视觉是用机器代替人眼进行目标对象的识别、判 断和测量，主要研究用计算机来模拟人的视觉功能。 机器视觉技术涉及目标对象的图像获取技术、对图像 信息的处理技术以及对目标对象的测量和识别技术。
1.1.2 机器视觉技术的Fra bibliotek用➢ 在工业检测中的应用：
工业检测是指在工业生产中运用一定的测试技术和手段对生产环境、工 况、产品等进行测试和检验。随着现代工业的发展和进步，特别是在 一些高精度加工产业，传统的检测手段已远远不能满足生产的需要。 机器视觉技术在微尺寸、大尺寸、复杂结构尺寸和异型曲面尺寸检测 中具有突出的优势和特点，还包括印刷电路板检查、钢板表面自动探 伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机器零件 的自动识别和分类等。
1.2.2 组态软件
高精度移动目标位姿测量方法
高精度移动目标位姿测量方法胥芳; 丁信斌; 占红武【期刊名称】《《高技术通讯》》【年(卷),期】2019(029)002【总页数】15页(P119-133)【关键词】核相关滤波(KCF); 卡尔曼滤波; 目标跟踪; 机器视觉; 位姿测量【作者】胥芳; 丁信斌; 占红武【作者单位】浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室杭州310023【正文语种】中文0 引言随着近年来微机电系统(micro-electro-mechanical system，MEMS)技术的发展，具有体积小、运动速度快、定位精度高、结构简单、能耗低等特点的微小型机器人在微操作、微装配等精密作业领域有了越来越广泛的应用。
如微型装配机器人、微型仿真机器鱼以及用于大幅面数字打印的微小型移动机器人。
微型机器人完成各种微操作的基础在于对其高精度的位姿测量，即运动分辨率要高。
测量这些机器人的位姿变化对于其轨迹规划和控制效果检测有重要意义。
微型机器人的定位主要分为相对定位和绝对定位。
相对定位如Kelly和Pugh等人[1，2]提出的利用红外发送器、红外接收器实现微型移动机器人群中机器人的相对定位算法，系统最大测距范围是3 m,最大误差是8%，最大范围误差是17.4 °。
Qazizada等人[3]采用陀螺仪、加速度计组成的惯性导航系统，通过测量机器人相对于初始位置的距离和方向确定机器人当前位姿，由于陀螺仪和加速度计存在静态漂移与积分累计误差越来越大的问题，不适合高精度定位。
绝对定位常采用信标定位和全局视觉定位，张永顺等人[4]利用超声波定位原理结合渡法和相位测量法实现了管内游动微型机器人的在线定位，能够在1 m的范围内实现0.111 mm测距精度。
Diederichs等人[5]利用显微相机实现对微型移动机器人目标的检测、分类、定位和跟踪。
该方法能实现纳米级操纵但对目标大小和运动速度有要求。
视觉测量由于其非接触性和高精度特性被广泛用于对微型机器人的跟踪定位中，而实现高精度、高速度检测对目标跟跟踪算法有较高要求。
高精度机器视觉三角形角度测量方法研究
高精度机器视觉三角形角度测量方法研究摘要：随着机器视觉技术的不断发展和应用，对于三角形角度的测量需求日益增加。
本文基于高精度机器视觉技术，研究了三角形角度测量方法，通过对三角形特征点的提取和处理，实现了对三角形角度的准确测量。
实验证明，该方法具有较高的准确度和稳定性，能够满足大多数实际应用的需求。
1. 研究背景三角形是几何学中最基本的形状之一，其角度的准确测量对于许多领域具有重要意义，如制造业、机器人导航和计算机辅助设计等。
传统的三角形角度测量方法主要依赖人工测量，存在主观性强、易引入误差和效率低等问题。
随着机器视觉技术的快速发展，利用计算机视觉方法实现高精度三角形角度测量成为可能。
2. 方法介绍（1）特征点提取：利用机器视觉算法提取三角形图像上的特征点，可采用传统的角点检测算法或深度学习方法。
特征点的准确提取是后续测量的基础，需要通过优化算法参数或数据预处理等手段提高提取的准确性和稳定性。
（2）特征点匹配：通过特征点的匹配，将三角形的特征点与模板进行对应，建立特征点之间的联系，并计算特征点之间的距离和角度。
（3）角度计算：根据特征点之间的距离和角度的计算公式，计算三角形的角度。
常用的计算公式包括余弦定理和正弦定理等。
（4）误差补偿：由于机器视觉系统本身存在精度误差，需要进行误差补偿。
可以通过标定相机参数、校正图像畸变等方法，提高测量的准确性。
3. 实验设计（1）设备和软件：使用高性能的机器视觉设备，搭配适当的图像处理软件，实现三角形角度测量。
（2）实验样本：准备一批具有不同尺寸和形状的三角形样本，包括等边三角形、直角三角形和一般三角形等。
（3）实验步骤：首先对样本进行图像采集和预处理，然后使用提取特征点的算法对图像进行处理，建立特征点之间的联系，最后计算三角形的角度并进行误差补偿。
（4）实验参数：调整和优化特征点提取算法的参数，控制实验的环境，如光照条件和距离等。
（5）实验数据分析：对实验得到的数据进行统计分析，评估该方法的测量准确性和稳定性。
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协同用视觉传感器的种类
点视觉信息 一维视觉信息 二维视觉信息 三维视觉信息 颜色信息 等
激光位移传感器 线阵CCD传感器 面阵CCD传感器 立体视觉传感器 彩色CCD传感器
纲要
1、机器视觉协同测量的概念 2、机器视觉高精度协同测量的意义 3、机器视觉两级协同测量方法 4、机器视觉两级协同测量方法的应用 5、其它协同检测的应用实例
机器视觉两级协同测量原理图
3 机器视觉两级协同测量方法
方法（1）：在对测量精度要求5μm左右的工件测量时， 第一级采用面阵视觉传感器负责定位和引导； 第二级采用激光传感器负责高度的精密测量。 （高精度x-y平台带动激光传感器进行测量）
3 机器视觉两级协同测量方法
方法（2）： 对于大物体上小尺寸缺陷的测量，可采 用两个分辨力或镜头放大率不同的视觉 传感器相互配合，第一级负责全局测量定 位，驱动平台带动第二级传感器对物体 表面小尺寸缺陷或其它参数进行快速、 高精度测量。
2.激光器测量高度，即z坐标，XY坐标即XY平 台移动的距离决定。
系统标定方法
由于测量系统利用第一级图像传感器进行定位，因 此需进行标定。在单目视觉标定中，物平面上任意一点 的齐次坐标与像平面中像素坐标(u,v)之间的关系，可由 一个3*3的标定矩阵确定。
wx m11 m12 m13 u
3 机器视觉高精度协同测量的意义
由于不同机器视觉传感器的特点和精度 不同，在解决生产过程中的高精度测量问题时， 必须合理地选择和安排传感器，进行协 同工作，才能有效地发挥机器视觉的作用。
3 机器视觉高精度协同测量的意义
目前机器视觉成像传感器在做精密测量时，存在问题如下：
1、传感器像素分的辨力有限 2、传感器景深范围有限 3、传感器视野范围有限 4、传感器调焦范围有限 5、传感器光圈调整范围有限 6、传感器构造3D测量系统复杂 7、传感器存在镜头畸变；等 这些都是导致机器视觉测量时精度不能满足生产需要的主要因素
像素尺寸 3.75μm （大于）
3 机器视觉高精度协同测量的意义
需要对加工精度要求满足1μm的机械零件进行 非接触测量，检查是否满足公差要求，虽然面阵CCD 传感器可快速成像、测量，但精度不能满足要求。显 然单纯使用面阵CCD传感器一般是难以完成高精度测 量工作的。
为解决快速、高精度测量问题，必须结合各自传 感器的优缺点，加以辅助装置，协同测量，方可实现 完成高精度测量任务。
wy
m21
m22
m23
v
(1)
w m31 m32 m33 1
其中，W为任意系数，m33 1
系数测求方法
将(1)式展开可得：
x y
m11u m21u
m12v m22v
m13 m23
xm31u ym31u
测量参数
成型面交线到指定面的距离A 成型截面夹角W°
单齿的俯视图
一个截面的后视图
倒角轮廓测量要求
测量路径示意图
左图为齿轮的一个轮齿的示意图，O为 齿轮中心（圆心），直线AB为激光器 测量的路径，CPD为轮齿的齿顶圆上的 圆弧，P为圆弧中点，CD为弦。
已知条件：OP1长度已知，AB长度已知 测量要求：1.AB垂直OP，且可测量齿轮上的任意一个轮齿。
3 机器视觉高精度协同测量的意义
不同视觉传感器具有不同的精度（取目前典型值）：
点视觉激光位移传感器
轴向再现性 0.2 μm 光点直径2 μm
一维线阵CCD传感器
像素尺寸 3.75 μm （大于）
二维面阵CCD传感器
像素尺寸 3.75 μm（大于）
三维光栅视觉传感器
分辨力
3.75 μm （大于）
彩色CCD传感器
xm32v ym32v
(2)
由(1)式可知，标定矩阵中有8个待定系数，因此可 通过4个点的真实位置及其在图像上的位置坐标， 即可确定标定矩阵。然后即可通过标定矩阵计算 图像上任意一点所对应的真实位置。
圆心定位方法
齿轮图像
左图为面阵图像传感器拍摄的齿轮图像，利用 计算机进行图像处理，通过边缘检测算法提取齿根 圆上的一部分点在图像像素坐标系下的坐标，这些 点的坐标的集合记作D。其中任意一点Di（ui，vi） 距圆心距离为ri，拟合圆面积为Si，圆心坐标为（a， b），标准圆半径2、机器视觉高精度协同测量的意义 3、机器视觉两级协同测量方法 4、机器视觉两级协同测量方法的应用 5、其它协同检测的应用实例
3 机器视觉两级协同测量方法
基本原理：如下图所示，先利用视觉传感器完成第一级测量（定
位），然后引导高精度传感器到指定的测量区域，以完成第二级精 密测量。测量过程如图所示：
纲要
1、机器视觉协同测量的概念 2、机器视觉高精度协同测量的意义 3、机器视觉两级协同测量方法 4、机器视觉两级协同测量方法的应用 5、其它协同检测的应用实例
4 机器视觉两级协同测量方法应用
汽车齿轮倒角的测量
倒角齿轮
单齿局部放大图
左图为汽车倒角齿轮，右图为其局部放大图。右图中的3条白 色线为待测量的三个截面，即激光位移传感器的测量路径。
4 机器视觉两级协同测量方法应用
面阵图像传感器测量速度快，但测量精度较低，而 点视觉激光位移传感器测量精度高，但测量速度慢，该 项目结合以上两种传感器的优缺点，利用前面提出的快 速两级视觉3D表面轮廓高精度协同测量方法，已成功将 应用于汽车齿轮倒角轮廓的测量。
测量系统的结构图
1.X-Y方向移动平台；2.激光传感器；3.视觉传感器；4.大理石平台； 5.被测齿轮；6.LED背光灯箱；7.控制箱；8.打印机；9.微型计算机
测量步骤
1.利用面阵图像传感器和标定板完成测量系统的标定。 2.将齿轮放置在LED背光灯箱上，拍摄齿轮的背光图像。 3.计算机完成图像处理，通过标定算法定位齿轮待测齿的位置。 4.计算机发出指令驱动高精度XY平台携带激光器到达测量位置， 并按要求的测量轨迹完成测量。 5.计算机完成数据处理，并通过打印机输出测量报告。
机器视觉高精度协同测量方法 及应用
许増朴
2012-10-17 北京
纲要
1、机器视觉协同测量的概念 2、机器视觉高精度协同测量的意义 3、机器视觉两级协同测量方法 4、机器视觉两级协同测量方法的应用 5、其它协同检测的应用实例
1 机器视觉协同测量的概念
多个机器视觉传感器或机器视觉传 感器与其它传感器协同完成测量任务的 过程称为协同测量