焊接机器人视觉系统标定
时间:2017-11-29
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焊接机器人视觉系统标定
视觉系统标定是实现机器视觉不可缺少的一个步骤,是连接实际物理空间和成像空间的关键。随着视觉传感器的发展以及视觉传感技术的突破,设觉系统逐渐由单目视觉发展为更加适合智能化要求的双目视觉。视觉系统的标定首先根据不同的标定方法确定标定过程,对于双目摄像头是先标定单个摄像头,接着在此基础上标定双目摄像头,最后根据摄像机安置情况进行视觉系统的手眼标定。一般的,视觉系统标定的方法主要有两种:离线标定和在线标定
离线标定是一种非常经典标定方法。它是将标定模板与其图像之间的元素对应起来,提出摄像机成像模型的标定参数,然后用超过两幅标定模板的图片来完成标定。离线标定方法具体可以分为三类:线性标定法、基于优化算法的标定法、分步标定法。在忽略畸变的情况下,还可以分为透视变换矩阵法、直接线性变换法。如果不能忽略畸变,那么必须采用最优化算法标定或分步法进行标定。这里分步法是结合直接线性变换法的优点的基础上提出的。Tsai在上世纪八十年代提出的两步法是最经典的一种摄像机标定法,它的只要原理是首先采取线性变换来得到手眼系统标定参数,再运用不同的运动条件解决平移和旋转的藕合问题。我们还可以按照标定模板形式将视觉标定方法分为以下几种:3D标定法、径向约束标定法、2D标定法、交比不变标定法和卡尔曼滤波标定法等。这些方法从进本原理上讲都属于上述的三类摄像机标定方法。
在此基础上,很多研究者针对标定速度问题进行了更深入的研究。上海交通大学的朱振友和哈尔滨工业大学的李金泉都采用了一种快速标定方法,他们都是在高精度传感器的基础上,建立焊接机器人焊枪末端在图像和世界坐标系中对应关系的模型,完成手眼参数的标定。他们的标定方法具有计算简单、标定过程方便,但是对机器人硬件参数精确的要求很高。
然而在大多数情况中,不可能提供或使用标定模板,而且摄像机的位置也相对固定,所以视觉系统在线标定就非常关键。Ma S.D在1996年针对主动视觉提出了一种自标定方法。此方法是将摄像机在世界坐标系中进行两次平移运动,在运动过程中保证摄像机无旋转运动,通过两次运动就可以得到两组包含三次相互正交运动参数,也就是六次平移,从而算出摄像机内部参数。上海交通大学学者。针对手眼在线标定的不足,通过对摄像机运动路径的选择,来提高焊接机器人在线手眼标定方法的效率。但该方法对设定。α,β,d取值依赖性比较强,这些值是根据经验来设定的,同时设定的值无法方便修改。在线标定能很好的解决离线标定的不足,但在线标鲁棒性比较差,在使用过程中必须根据不同的实际情况选择标定方法是非常重要的。
焊接机器人视觉
随着计算机视觉技术及视觉传感器技术的发展,视觉控制技术已成为机器人焊接方面的热门技术,在焊接机器人焊接过程中,用视觉传感器采集原始图像,由计算机进行图像处理,分析提取所需信息,实时监控目标对象,按照一定的准则做出决策,调整焊接参数和焊接轨迹,实现对焊接过程控制和焊缝轨迹跟踪。视觉传感器不与工件直接接触,动态性能好,获取信息丰富。基于以上优点,视觉传感在焊接领域有着非常广泛地应用,比如:焊缝的识别、初始焊位导引、焊缝跟踪、焊接熔池控制等
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