基于机器视觉的汽车压装衬套偏转角度测量

作     者：张玉杰 谢兴龙 ZHANG Yujie;XIE Xinglong

作者机构：陕西科技大学电气与控制工程学院西安710021 

出 版 物：《组合机床与自动化加工技术》 (Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique)

年 卷 期：2024年第9期

页      面：118-122,127页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 080202[工学-机械电子工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：陕西省重点研发计划项目(2023-YBGY-213) 陕西省重点研发计划项目(2023-YBGY-208) 西安市科技计划项目(23GXFW0001) 

主　　题：特征匹配 ORB 单应性变换 Hessian矩阵 径向基神经网络 

摘      要：衬套安装的角度测量对于确保压装过程中汽车悬架与衬套的准确组装十分重要,现有的单目测量方法由于存在相机安装环境受限、测量准确率低的缺点而难以广泛应用。为提高衬套偏转角度的测量准确性,提出了一种基于特征匹配与径向基神经网络的衬套偏转角度测量方法。采用Hessian矩阵优化ORB算法,剔除误匹配对,提高ORB算法匹配性能;采用基准模板匹配策略,解决相机斜视状态下图像特征被遮挡导致的无法匹配问题,并将采集图像的特征点转换至基准模板上;通过引入径向基函数神经网络进行偏转角度软测量,拟合特征点与偏转角度的非线性关系,提高衬套偏转角度测量的精度。实验结果表明,所研究方法可以有效进行偏转角度测量,最大平均相对误差为2.72%,满足衬套偏转角度测量要求,在汽车生产过程中有一定的应用价值。