焊装调整线门盖自动装配技术研究

基于视觉检测、自动导引运输车（AGV）传输、工业机器人智能抓取、自动拧紧技术，使焊装调整线门盖自动装配效率、装配质量、线体柔性得到大幅度提升。在抓具上集成多路摄像头，通过摄像头对门盖及白车身进行拍照，对关键特征点进行识别和提取，计算出门盖与白车身各个位置的间隙及面差，再采取间隙面差匹配算法，从而计算出门盖相对白车身最佳位置，进一步引导搬运机器人抓取门盖到达最佳装配位置。通过拧紧机器人携带拧紧轴对门盖进行自动拧紧，实现门盖自动装配功能。门盖自动装配技术不仅提高了装配效率及质量，同时降低人工劳动负荷和成本，保证了白车身整体外观质量。     

车身零件无序自动抓取技术研究

整车制造工厂车身车间零件样式和包装形式复杂多样,无序堆叠的小型金属零件自动抓取是实现车身车间上件完全自动化的关键环节。文章以一个无序堆叠包装的小型金属零件自动抓取为案例,搭建了包含机器人、抓手、料箱及视觉的验证系统,分别针对视觉抓取工艺中涉及的零件识别、路径规划、搬运定位三个关键步骤进行验证。研究结果发现,影响开动率和清箱率的三个关键因素是视觉传感器类型选择、抓取后零件定位精度、物料料箱设计形式及颜色。影响无序抓取的关键因素识别,确保了车身零件无序抓取系统性可靠性,为整车制造车身车间无序抓取应用起到借鉴作用。     

基于3D视觉的机械臂无规则零件抓取系统

为解决机械臂抓取零件定位不准或抓取精度不高的问题，提出了一种基于3D视觉机械臂无规则零件抓取方法，该方法主要包括系统空间标定、零件点云定位分割、零件位姿估计算法模块，提出了基于2D图像的点云相机外参标定方法及基于图像语义分割的零件点云分割方法。经试验验证，所提出的标定方法达到1 mm的系统精度误差，而且求解效率高、通用性强；与常用的聚类分割相比，零件点云分割方法精度及效率更高。所设计的二阶段零件空间位姿计算方法能准确估计零件在空间中的6自由度位姿，相比单一阶段匹配方法精度提高约1.8倍。所提出的基于3D视觉的机械臂无规则零件抓取系统精度高、可扩展性强、适应情形广。     

基于激光视觉融合的帧间匹配方法

同步定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping, SLAM)是机器人在未知环境中实现自我导航能力的重要保证。目前SLAM算法使用的主传感器基本是激光雷达或视觉相机。二者各具优劣,激光雷达能更精确地进行测距,视觉相机能反映环境丰富的纹理信息。与使用单一传感器相比,将二者融合的SLAM算法能够获得更多环境信息,达到更好的定位和建图效果。文章提出一种融合激光雷达和视觉相机的帧间匹配方法,通过在SLAM帧间匹配过程中加入地面约束以及视觉特征约束,提高帧间匹配过程精度,增强算法鲁棒性,从而提升SLAM算法整体效果。文章最后利用采集的地下停车库数据进行结果验证,与开源算法A-LOAM进行对比。结果表明,相比A-LOAM的帧间匹配方法,文章提出的方法相对位姿误差提升约30%。     

基于ABB机器人视觉引导抓取的应用

视觉是一个三维空间物体位置测量的传感器系统,特别适用于机器人引导任务。根据传感器种类分为2D和3D视觉系统。视觉系统在汽车工业界的典型应用包括涂胶检测、定位拧紧、焊接检测和工件的装配、零件搬运等。随着智能制造概念的提出,视觉系统技术的应用蓬勃发展,应用范围逐渐扩大,逐步进入高端智能装备行业。本文阐述视觉搬运工艺布局、主要设备、视觉机器人控制过程,介绍视觉测量方法及实现过程,对于推广智能制造具有重要意义。     

面向高级辅助驾驶雷达和视觉传感器信息融合算法的研究

为提高高级辅助系统对车辆前方环境识别的准确性,提出一种基于雷达和视觉传感器信息融合的目标识别方法。雷达与视觉融合算法是基于决策级的雷达与视觉检测目标,在世界坐标系中进行目标时间空间对准、数据关联匹配、滤波,最后根据应用功能输出融合目标信息。结果表明该算法具有较强的环境适应性和准确率,弥补了单一传感器在目标识别中的不足。     

基于3D机器视觉引导的柔性化玻璃排序系统

首先提出了一种基于以太网、以安全PLC(Programmable Logic Controller,可编程逻辑控制器)为核心、由多模块集成的控制系统架构,进而重点介绍在机器人排序玻璃系统中如何通过3D视觉引导机器人的动作控制,实现多类型玻璃的排序作业,应用与实践结果表明系统高效柔性。     

基于2阶HMM的智能车视觉地图定位方法

本文中针对视觉地图匹配问题，将视觉地图匹配问题转化为基于图像序列的最优视觉地图节点匹配问题，并提出基于2阶隐马尔科夫模型（hidden Markov model,HMM）的视觉地图匹配方法。在该模型中，状态变量被定义为高精度视觉地图节点，查询图像被定义为观测数据。在状态转移模型中，引入2阶模型对短时间车辆运动进行匀速运动建模，与传统的1阶HMM相比，可以提高模型的适用性与准确性。提出利用全局图像特征建立查询图像与地图节点之间的匹配关系，并从匹配的汉明距离建立发射概率模型，可有效提高地图匹配的效率。最后，通过前向算法来求解最优匹配的地图节点。为了验证算法的性能，分别在封闭工业园区、开放道路和KITTI公开数据集对算法进行验证。实验结果表明：2阶HMM模型能够有效融合车辆运动信息和图像信息，提高匹配的稳定性和精确度，算法性能明显优于传统的基于单帧匹配和序列匹配算法。     

基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统

针对汽车尺寸测量的应用背景，根据双目视觉原理开发了一套基于计算机视觉的汽车整车尺寸测量系统。论述了该双目视觉测量原理及传感器模型，利用图像差值法实现车身目标检测，并在此基础上利用Sobel算法、阈值化等技术实现特征点提取。结合特征匹配与区域匹配技术实现立体匹配，并完成自动测量。试验结果表明，该系统可以实现汽车整车尺寸的自动、快速、准确测量。     

基于数据关联和改进统计模型的激光雷达目标跟踪研究

目标运动状态识别与关联匹配是智能车辆环境感知中目标跟踪的关键因素,本文中以单线激光雷达为主要传感器开展了车辆前方目标跟踪算法的研究。在最近邻法基础上构造了包含距离、尺寸和反射强度的"关联函数"进行量测值与目标值之间的关联匹配,并基于改进的当前统计模型设计了自适应卡尔曼滤波估计算法来识别目标的运动状态。仿真和试验结果表明,该目标关联匹配与运动状态识别算法能有效地抑制测量过程中引入的量测噪声,并实时、可靠地估计前方障碍物的位置、速度和加速度,实现对目标的跟踪。     

自动化冲压线板料智能视觉对中系统的控制研究

为提高汽车冲压件生产效率,扩大产能,降低人工成本,急需对传统冲压线进行智能化、自动化的生产改造。改造中为了解决从板料拆剁区到冲床上料间板料传输位置偏差的棘手问题,集成应用冲压板料的智能视觉对中系统,实现了对冲压板料位置误差的智能化自动识别及机器人自动更新抓取程序轨迹,满足了快速冲压线的生产需求。传统人工操作冲压线的自动化改造不仅实现了效率产能的提升,还节约了人工生产成本。机器人视觉对中系统的系统集成应用及调试方法,对同行业的人工冲压线自动化改造具有一定的参考与借鉴价值。     

基于机器视觉和支持向量机的汽车焊点定位研究

如何提高工业机器人的定位精度是实现汽车焊点自动化检测任务的一个关键技术问题。针对传统示教再现机器人存在的定位精度问题,提出一种基于机器视觉和支持向量机回归的焊点定位方法。通过融合激光测距信息的视觉系统测量机器人示教位置与期望位置的偏差,进行焊点的初步定位;建立基于粒子群优化算法的支持向量机回归模型,对视觉引导后的机器人末端进行三维空间上的误差补偿,实现焊点的精确定位;搭建了一套完整的试验平台,并与常用的支持向量机参数优化算法以及误差补偿模型进行比较和误差分析,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于机器视觉的传送带工件动态抓取应用

为提高机器人对动态工件抓取的成功率,提出了一种基于机器视觉的传送带动态工件抓取方法。首先对系统方案进行设计,阐述了系统设计目标。其次对相机调试与坐标系标定以及抓取点标定进行了说明,概述了相机安装目标,介绍了坐标系标定以及抓取点标定的流程,通过坐标系转换,对抓取点进行重新标定。同时分别对主界面、TCP通讯界面、传送带标定界面和偏置抓取点标定界面进行设计,对像素分辨率标定界面参数、RDE与TPU交互的主要接口变量参数以及Module指令参数进行说明,具有一定的应用价值。     

视觉系统在喷涂机器人车身检测中的应用

在车身内表面机器人自动喷涂工作站,增加VMT视觉系统,测量车身误差,并将车身误差作为偏移量,补偿到机器人的跟踪坐标系中,实现了车身误差的整体补偿,提高了车身喷涂质量的稳定性。同时,针对开门机有一定概率无法关严车门,视觉系统识别车门是否关严,消除了车门未关严对喷涂线下一道工序的不良影响。     

基于机器视觉的薄板件定位技术应用研究

从车身制造过程中外覆盖件上件和装配工艺过程分析出发,分析了视觉引导机器人抓料和上件的关键控制点,指出薄板零件的定位技术对视觉引导的影响,并通过侧围自动上件、顶盖引导自动装配、门盖内板和外板抓取等多场景实际案例,给车身工艺开发和装配质量控制提供参考。     

基于AR技术的隧道人工巡检辅助系统

为实现高质量、高效率的隧道巡检，基于AR技术设计隧道人工巡检辅助系统。通过AR终端使得真实场景叠加虚拟信息，对巡检作业进行分析、指导和决策，有效辅助隧道人工巡检工作。应用SURF的尺度不变和高效的识别性能对机电设备进行识别匹配，并采用Lowe’s算法保证匹配的最佳效果；通过隧道5G室内高精定位、物体的POI信息、AR智能终端中的方向角度传感器等数据信息，建立基于目标物体唯一属性的识别匹配；最后，选择PSO信息优化算法对SURF算法识别匹配的结果和唯一属性识别匹配的结果进行优化关联融合，极大地提升识别匹配的准确性。从匹配性能、AR渲染性能并结合实际运行效果对AR隧道虚拟巡检系统和传统人工巡检效果做出对比评估，验证了AR巡检辅助系统相对于人工巡检有明显优势。系统所展示的设备实时数据及辅助决策功能使巡检平均耗时缩减为传统人工巡检的54%，按AR辅助巡检系统规划的巡检路线可有效避免漏检的情况，且巡检总体准确率接近94%，有效提升了巡检质量与效率。     

基于视频亚像素模板匹配算法的索力试验

针对索结构的索力测试，基于室内试验对比了计算机视觉方法和传统加速度传感器方法，探讨了计算机视觉方法的适用性。研究采用伺服静载锚固试验机张拉单根斜拉索钢绞线，简化模拟索张拉受力状态，通过相机摄影的非接触测量方法测量拉索动态响应，结合亚像素模板匹配算法识别拉索动态变形、基频和索力，并与传统的加速度传感器测试结果进行对比。研究结果表明，计算机视觉方法识别的拉索振动频谱峰值明显，基频识别结果与加速度传感器测试结果基本一致，索力识别结果与实测值相比最大误差不超过6%，具备开展实际结构索力测试的能力。     

基于动态匹配模型的驾驶人嘴部行为识别与分级预警

鉴于嘴部行为能够反映出驾驶人不同的精神状态,本文中提出了一种基于机器视觉的嘴部行为识别与精神状态预警方法。首先采用改进的高斯混合模型进行光照自适应的唇色分割。然后在嘴唇区域内建立了基于灰度能量角点的嘴唇动态匹配模型,用于描述嘴部特征并提取动作参数。最终建立了嘴部行为的判别模式,实现了驾驶人精神状态的分级预警。实验结果表明,动态匹配模型具有较高的嘴部特征匹配精度和动作适应能力。算法能够有效检测"闭嘴"、"说话"和"打哈欠"行为,分心预警和疲劳预警的监测精度分别为85.8%和92.9%。     

不同焊接路径下的弧焊机器人焊接实验研究

为提升焊接机器人的焊接效率与柔性水平,本文通过结合激光视觉模块与焊接路径规划模块,将焊接路径算法融入路径规划系统中,从而实现焊接零件多规格、多品种的柔性焊接。     

车载视觉导航系统中的交通标志识别技术

文章提出一种在车载视觉导航系统中实现交通标志识别的技术。该算法利用安装在车辆上的视频采集模块获取真实交通环境的视频,通过基于颜色—形状模型的目标检测算法和基于BP神经网络的识别算法,准确、实时地获得交通标志信息,并对驾驶员发出警示信息,从而达到进一步完善车载辅助驾驶系统和提高汽车主动安全性的目的。