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焊接机器人视觉传感系统中激光结构光的国内外研究现状

时间：2017-06-12 来源：机器人在线阅读：9177

在一些需要测距等应用当中，我们通常需要求得特征点在世界坐标系下的三维坐标，而其中最重要的就是视觉传感器和被测物体的距离或者也可称其为深度信息，主要有飞行时间(Time of Flight, ToF)法、基于光编码的结构光法和三角测距法。关于飞行时间法，从字面意思可知利用脉冲激光器发出脉冲光并从发射处接收来自于目标的漫反射信号这样的来回飞行时间来获取深度信息，以色列公司3DV System的ZCam便是采用该技术，但是该技术一来对环境条件有限制要求、二来耗费成本也相对较高。基于光编码的结构光法则是利用红外发射器发出光线通过光栅均匀投射至测量空间，测量空间的粗糙物体反射形成随机散斑，再记录散斑信息，然后通过实际光线反射接收到的散斑与数据库散斑信息进行对比得出深度信息，微软公司的Kinect相机便是利用该方法，但经过笔者实验，该方法对于细小物体的测量精度较低。而基于三角测量的结构光视觉系统则是利用简单光源发出光束，根据光束在物体上呈现在两镜头上的图像，利用三角法可I恢复深度信息。该方法结构简单易于实现、且抗干扰能力好。

近些年来三维重建技术被广泛应用，从拓扑地图到工业生产中零部件装配检查，而基于激光结构光的视觉系统也得到广泛采用。如M.Massot-Campos和G.Oliver-Codina便利用基于激光结构光搭建水下的三维重建视觉传感器来进行水下、进景的物体的三维重建[13]，原因便是该视觉系统可以在水下浑浊度较高的情况下由于激光能力的高集中性依然可以获得干扰度较小的所需信息。同样来自韩国的Pham DD和 Suh YS等人为了获得高尔夫球场坡度利用两激光发生器发出正交的光线，然后获得光线在高尔夫球场面上的投影，之后利用该光线进行数学建模基于平面坐标系和世界坐标系，利用最小二乘估计来优化模型，达成测量坡度的效果。来自美国Rensselaer Polytech的Kwangik Hyun同样利用激光结构光视觉系统来获取三维物体的距离数据并利用一种简单的标定方法和一种封闭环的深度估计法来降低误差，从而在计算机辅助测量系统中得以应用。

而国内研究激光结构光更多是将其应用于焊缝轨迹跟踪以及基于激光结构光的新型视觉传感器的研究运用。如来自上海交通大学的包顺东等人为了减少焊接机器人焊接过程中光强过大，则采用滤波加双反射，有效降低图像亮度，凸显所测目标的特征点。来自天津科技大学的逼得学和刘方滔等人基于激光交线图像实现一种快速标定方法，通过拍摄一个与线结构光相交并随机自由移动的平面标靶图像实现鲁棒性高的快速标定，而标定则是机器视觉中凡是涉及到坐标系转换的一个必不可少的环节。来自广东有色金属研究院和华南理工大学的高世一和杨永强等人则利用结构光和高斯数据拟合技术进行不等厚板激光焊接后的焊缝缺陷，用基于激光结构光的视觉传感系统获取图像，用高斯拟合法获取具有亚像素精度的激光条纹中间线[[is]，然后给出焊缝表面的凸度与凹度的检测方法作为判定焊缝缺陷的依据。

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