检索结果-南通市图书馆

机器人视觉导航传感器的电力设备运行采集与分析

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单片机与嵌入式系统应用 2022年第5期22卷 9-13页

作者：张峰杨欣吴頔杨柳施冬钢国网湖北检修公司武汉430000

本文提出了一种基于机器人视觉导航传感器技术的电力设备运行采集系统。利用单目视觉算法完善机器人的导航定位功能,进而实现电力设备运行状态的采集,还设计了电力设备运行分析系统,包括用户管理模块、检测电池性能模块、检测变电设备... 详细信息

本文提出了一种基于机器人视觉导航传感器技术的电力设备运行采集系统。利用单目视觉算法完善机器人的导航定位功能,进而实现电力设备运行状态的采集,还设计了电力设备运行分析系统,包括用户管理模块、检测电池性能模块、检测变电设备模块、检测输电设备模块、电力设备信息管理模块,采用Hadoop中的关键技术HDFS和Map Reduce,实现电力设备运行数据的分析。实验结果表明,本文研究的系统对电力设备运行采集的速率达到了2450条/min,并且采集数据更新频率在47 s/次,能够实现电力设备运行采集的实时性。

关键词：机器人视觉视觉导航电力设备单目视觉

基于改进Cycle-GAN的机器人视觉隐私保护方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2020年第2期48卷 73-78页

作者：杨观赐林家丞李杨李少波贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州贵阳550025

首先,通过优化Cycle-GAN的结构与参数,提出改进Cycle-GAN算法以提高算法泛化能力;然后,提出基于归一化交叉相关(NCC)的训练数据集生长算法,使训练数据集能根据环境变化自动拓展;最后,在服务机器人上实现基于改进Cycle-GAN的服务机器人... 详细信息

首先,通过优化Cycle-GAN的结构与参数,提出改进Cycle-GAN算法以提高算法泛化能力;然后,提出基于归一化交叉相关(NCC)的训练数据集生长算法,使训练数据集能根据环境变化自动拓展;最后,在服务机器人上实现基于改进Cycle-GAN的服务机器人视觉图片隐私保护方法,并给出机器人视觉隐私图片保护系统.构建具有4.8×10~4张图片的对抗训练数据集,并建立6类测试实验的测试数据集对系统性能进行测试.实验结果表明:本文方法在转换成功率、体现图片相似度的哈希差值和体现脸部成像精度的人脸识别率方面均优于Cycle-GAN算法.

关键词：服务机器人隐私保护 Cycle-GAN 机器人视觉归一化交叉相关

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机器人视觉在数控加工中心的应用研究

内燃机与配件 2022年第1期 220-222页

作者：杨鹏飞江苏省连云港工贸高等职业技术学校连云港222000

机器人是智能化发展的产物,具有出色的物体识别功能,智能化机器人在工作过程中,会通过对目标物体位置以及基本类型的感知,实现自动化追踪与抓取等功能,其中最为高层的视觉特征是物体的形状信息,机器人视觉主要是通过形状特征的辨认,判... 详细信息

机器人是智能化发展的产物,具有出色的物体识别功能,智能化机器人在工作过程中,会通过对目标物体位置以及基本类型的感知,实现自动化追踪与抓取等功能,其中最为高层的视觉特征是物体的形状信息,机器人视觉主要是通过形状特征的辨认,判断目标图像,并从庞大的自然图像库中以抽象的形式表现出来。本文主要探讨了机器人视觉,在数控加工中心的应用,希望能够为数控机床群的协同加工奠定有力基础,实现对目标物体的有效识别,并具备定位追踪功能,实现自动化特征提取,并按照形状指导解决数控工件加工过程中的关键问题。

关键词：机器人视觉数控加工中心应用研究

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复杂气象条件下的机器人视觉

模式识别与人工智能 2019年第1期32卷 24-35页

作者：田建东刘连庆中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110016

文中系统地总结了近年来团队提出的雨雪及散射的建模与去除算法,包括基于近场光照散射成像模型的深度估计和散射去除算法、基于远场平行光照散射成像模型和区域优化的远场图像去雾算法及基于低秩分解的雪花去除算法和基于矩阵分解的雨... 详细信息

文中系统地总结了近年来团队提出的雨雪及散射的建模与去除算法,包括基于近场光照散射成像模型的深度估计和散射去除算法、基于远场平行光照散射成像模型和区域优化的远场图像去雾算法及基于低秩分解的雪花去除算法和基于矩阵分解的雨雪去除算法.

关键词：机器人视觉雨雪去除去雾散射去除

机器人视觉定位在生产流水线搬运中的应用研究

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机器人视觉定位在生产流水线搬运中的应用研究

作者：朱行飞安徽工程大学

学位级别：硕士

视觉是人类的感觉之一,并且人类获取的大部分信息来源于视觉。如同我们人类一样,如果也在机器人上安装视觉传感器,它也可以极大地提高机器人从外界获取信息的能力。随着科学技术水平的提升,机器人作为各项学科及技术的综合产品,得到了... 详细信息

视觉是人类的感觉之一,并且人类获取的大部分信息来源于视觉。如同我们人类一样,如果也在机器人上安装视觉传感器,它也可以极大地提高机器人从外界获取信息的能力。随着科学技术水平的提升,机器人作为各项学科及技术的综合产品,得到了快速成长,而机器人视觉在机器人应用中占有越来越重要的地位。近年来,视觉传感器在机器人视觉定位和环境感知中发挥着重要的作用。一方面,计算机技术和图像处理技术得到提升;另一方面,激光雷达和超声波的定位原理是通过主动脉冲和接收反射脉冲来完成目标物体测距的,但当多个机器人协同工作时,使用这类视觉传感器有可能彼此之间形成干扰,造成工作失误。而且对于一些特殊的目标物体不能很好的识别,如:可吸收或透明的障碍物等。因此基于视觉传感器的机器人定位技术成为工业领域机器人定位的关键性技术之一。本文是对机器人视觉定位的研究,从在生产流水线上的应用出发,设计机器人携带单目相机和激光传感器,利用两种传感器获得的信息融合完成对生产流水线上目标产品的定位,使机器人在精度范围内准确的定位抓取。既提高了生产流水线的智能化,又扩展了机器人的应用。在本文探讨的过程中,主要进行了以下工作:查阅机器人视觉的发展历史、发展现状以及工作原理,进行了基于单目视觉的机器人视觉系统的总体布局设计,针对机器人视觉定位系统的特点,提出了一种基于HALCON的机器人运动空间中心点的摄像机标定方法为视觉定位系统进行标定。为了能够精确定位抓取产品,采用了一种基于单目视觉和激光融合的定位方法,对机器人路径进行规划,引导机器人选择最优路径。最后通过现场的具体实施,证明了本文单目视觉机器人系统所研究方法的可行性。

关键词：机器人视觉视觉传感器定位图像处理 HALCON

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基于视觉双窗口的机器人视觉跟随式导航仿真

计算机仿真 2023年第2期40卷 466-470页

作者：王连枝朱朝旭赵帅李宝玺开封大学电子电气工程学院河南开封475000

针对未知环境下机器人自主导航问题,以提升机器人视觉跟随精度与自主导航性能为目的,研究基于视觉双窗口的机器人视觉跟随式导航方法。机器人通过视觉双窗口摄像头采集跟随对象图像,采用两步标定算法获取视觉双窗口摄像头内外参数,将双... 详细信息

针对未知环境下机器人自主导航问题,以提升机器人视觉跟随精度与自主导航性能为目的,研究基于视觉双窗口的机器人视觉跟随式导航方法。机器人通过视觉双窗口摄像头采集跟随对象图像,采用两步标定算法获取视觉双窗口摄像头内外参数,将双窗口摄像头统一至相同世界坐标系内,实现视觉双窗口摄像机图像与现实场景内图像间的映射。对采集的图像序列进行特征立体匹配,将二维与三维扩展Kalman滤波器同时用于跟随对象位置预测,实现跟随目标的跟随定位。以基于行为的控制结构作为机器人导航控制结构的基础,根据跟随目标的跟随定位结果利用宏行为控制机器人运动。仿真结果显示,上述方法可控制机器人在复杂背景环境下准确跟随设定的对象,在存在障碍物的条件下,机器人可准确避开障碍物,并在之后回归到准确的跟随导航路线。

关键词：视觉双窗口机器人视觉跟随式导航摄像头标定位置预测宏行为

融合视觉的机器人抓取检测与对多维柔性物体操纵的研究

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融合视觉的机器人抓取检测与对多维柔性物体操纵的研究

作者：滕亚冬青岛大学

学位级别：硕士

随着智能制造业的不断进步,工业自动化和人工智能产业正在逐步取代传统人工制造产业,其中智能工业机器人在现代化产业中发挥着重要作用。这些集成了机电一体化、感知与决策、人机交互等先进技术的智能机器人极大地提升了工业生产效率同... 详细信息

随着智能制造业的不断进步,工业自动化和人工智能产业正在逐步取代传统人工制造产业,其中智能工业机器人在现代化产业中发挥着重要作用。这些集成了机电一体化、感知与决策、人机交互等先进技术的智能机器人极大地提升了工业生产效率同时提高了产品质量。其中,机器人抓取检测是诸多操纵任务的基础,借助于机器人对环境的感知反馈,抓取检测任务的目的是识别物体上的准确抓取点或者用于稳定抓取的机械臂末端控制器姿态,本文的研究基于视觉感知的方法,提出了一种轻量级卷积神经网络用来从视觉输入中提取与成功抓取相关的有效特征信息。此外,本文进一步探索了智能机器人对柔性物体的操纵方法,不同于以往学者研究所使用的刚性物体,柔性物体由于非线性动力学、复杂配置空间、模型成本高等特点,使当前的大多数机器人操纵技术在脱离严格的刚体约束后便会产生无法预见的故障。本文围绕机器人柔性物体操纵过程中对环境的感知、视觉信息的传输与推理、以及推理反馈到操纵空间的映射等问题,进行了相关研究,并提出了一种基于模仿学习的柔性物体操纵方法,本文的创新与贡献如下:(1)考虑利用基于视觉感知的方法,本文提出并实现了一种高效且与对象无关的抓取检测方法。该方法是针对离散采样深度图像的一种实时处理方法,解决了传统方法由于对象建模和全局搜索导致计算时间长、配准困难等问题。推理过程中利用深度卷积和点卷积构建轻量级的卷积神经网络,直接计算每个像素的抓取置信度,并推理适用于机械手的可靠的抓取配置。在实验评估阶段通过将该方法与其他基线方法进行比较,结果表明,本文提出的抓取检测方法在公开的抓取检测数据集上达到了88%的预测准确度,相对于其他先进算法其性能提高了5%-7%,且可以有效推理不同物体上的可靠抓取配置。(2)本文提出了一种用于柔性物体的操纵方法,基于模仿学习策略该方法联合优化了柔性物体的视觉表示模型和状态模型,所提出的方法将目标的非线性状态映射到学习模型的潜在空间,避免了在复杂维配置空间中对柔性物体模型的推理。此外,为了提取潜在空间中的有效信息,本文设计了一种包含密集网络层的特征传输网络用来增强模型的表示能力与特征推理能力。在实验过程中首先部署了包含仿真机械臂与视觉系统在内的柔性物体操纵仿真环境,并通过柔性建模得到如布料、绳索和袋子的多维柔性物体模型。实验结果证明了所提方法的有效性和泛化性。在对机器人抓取检测与柔性物体操纵的研究中,本文所提出的方法在检测精度与柔性物体操纵任务成功率上对比主流方法皆有相当的性能提升,本研究旨在为全自动机器人处理复杂任务提供重要帮助。

关键词：抓取检测柔性物体操纵机器人视觉深度学习模仿学习

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基于机器人视觉的轴孔间隙装配技术研究

基于机器人视觉的轴孔间隙装配技术研究

作者：孙加启河北科技大学

学位级别：硕士

智能制造和自动化装配成为当今制造业的主流发展方向,传统制造业正在面临着巨大的挑战和变革。因此,本文以典型的间隙配合的轴孔装配为研究对象,基于机器人视觉技术,搭建了机器人视觉轴孔间隙装配实验平台,对轴孔间隙装配中目标特征识... 详细信息

智能制造和自动化装配成为当今制造业的主流发展方向,传统制造业正在面临着巨大的挑战和变革。因此,本文以典型的间隙配合的轴孔装配为研究对象,基于机器人视觉技术,搭建了机器人视觉轴孔间隙装配实验平台,对轴孔间隙装配中目标特征识别定位和轨迹规划进行探讨研究。本文首先分析机器人视觉轴孔装配的国内外研究现状,根据机器人视觉装配系统的功能需求和性能指标要求,基于Eye-in-hand视觉测量理论,设计装配系统总体方案,完成系统硬件的选型,搭建装配系统的实验平台,并采用张氏标定法和TsaiLenz算法分别完成了相机标定、手眼标定。通过图像预处理完成对目标圆孔和辅助标志的粗提取,采用Canny算子实现了椭圆边缘的检测提取。提出了基于随机取样一致性的直接最小二乘算法,解决了由自然光照不均匀,导致目标图像出现缺损数据存在较大误差的问题,提高了圆孔及辅助标志点的定位精度和系统的鲁棒性。基于Pn P原理,采用DLT法求解出标志点与相机之间的变换矩阵,解决了单目视觉深度不敏感的问题,利用标志点与圆孔端面共面约束求解标志点平面法向量,解决圆孔装配位姿的问题。根据机器人相邻两连杆、关节之间的关系,建立D-H参数表,确立机器人各连杆之间的转换关系。然后建立ROS中仿真模型,并重点对比分析RRT、RRT*、RRTConnect三种轨迹规划算法,确定以RRT-Connect算法为轨迹规划算法对装配机器人在笛卡尔空间的轨迹规划进行研究,实现了空间姿态插补、笛卡尔空间中直线轨迹、圆弧轨迹的构建和实例仿真。最后,本文分析了装配系统的软件需求,设计软件总体架构,完成数据通信的设计与开发。通过搭建的实验平台,进行系统重复定位精度与视觉定位误差的验证。实验结果表明,本文设计的基于机器人视觉的轴孔间隙装配系统定位精度高、结果准确,符合装配配合精度要求。

关键词：机器人视觉轴孔装配轨迹规划手眼标定直接最小二乘法

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机器人视觉框架及视觉原型系统的设计与实现

机器人视觉框架及视觉原型系统的设计与实现

作者：胡心滢北京交通大学

学位级别：硕士

本项目应用于北京一维弦科技有限责任公司自主研究开发的机器人MoRo上,是机器人的视觉部分。视觉框架包含的模块有算法管理、消息机制、计算工厂、数据管理和进程间通讯等。视觉框架可以根据机器人的命令,正确地运行请求的视觉功能,并... 详细信息

本项目应用于北京一维弦科技有限责任公司自主研究开发的机器人MoRo上,是机器人的视觉部分。视觉框架包含的模块有算法管理、消息机制、计算工厂、数据管理和进程间通讯等。视觉框架可以根据机器人的命令,正确地运行请求的视觉功能,并把最终的处理数据传递给机器人系统其它部分使用,比如肢体控制部分。算法人员利用框架提供的接口,结合算法的逻辑定义算法单元和它们之间的连接可以实现各种视觉功能,例如人形追踪、物体识别等。本人主要负责的模块是算法管理模块、消息机制模块、数据管理模块和原型系统。本人在一维弦科技有限责任公司实习期间,主要参与了视觉框架的设计、开发、单元测试、维护和版本迭代等工作。具体工作如下(1)参与讨论制定需求。根据算法组的使用需求,并分析之前架构的优点与缺点,制定了视觉框架的需求分析说明书。(2)参与并完成了视觉框架的系统设计。通过分析需求以及各种设计模式的特点完成框架的系统设计,以及参与了绘制UML类图、主要逻辑时序图并编写部分详细设计说明。(3)负责或参与的部分。算法管理模块,系统内部消息机制,数据管理模块和原型系统。(4)搭建测试架构并完成单元测试。编写测试用例,根据测试用例搭建测试架构,编写测试代码,并根据测试结果修改Bug。(5)在使用过程中的维护。在算法组同时使用过程中负责协助解决问题,完善整个框架的功能需求,使系统更加稳定。在新视觉框架加入机器人系统后,视觉功能并行数目增加,机器人系统运行效率提高。提高开发人员代码复用性,减少代码冗余。本架构设计合理,具有良好的可复用性、可扩展性,满足高内聚、低耦合的软件设计原则。

关键词：机器人视觉机器人机器人系统视觉框架软件框架