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正交双目视觉长轴类零件装配端位姿检测方法

更新时间：2019-12-30 13:53:40 大小：2M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：正交双目视觉 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

为解决非正交双目立体视觉在长轴类零件三维位姿检测中需要多个特征点进行匹配,计算量大以及视野中难以获取整个零件的图像等问题,提出一种基于正交双目立体视觉检测长轴类零件装配端三维位姿方法.采用光轴正交的两个相机同时采集长轴类零件装配端的图像,分别采用亚像素法对所采得的图像进行处理,可以得到被检测长轴类零件装配端在两个相机图像坐标系内的位置和姿态,再依据正交双目立体视觉模型对两组位置信息进行融合得到其三维位姿.实验结果表明:利用两个CMOS相机构成的正交双目立体视觉能够快速、精确检测长轴类零件装配端的三维位姿.该方法只需要一个特征点进行匹配,计算量小、简单易行,适用于通过机器视觉引导工业机器人进行精密长轴类零件的快速装配.


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Vol. 49 No. 1  
Jan． 2017  
49  
1
期
第
卷
第
哈
尔
滨
工
业
大
学
学
报
2 0 1 7  
1
月
年
JOURNAL OF HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY  
j．issn．  
DOI: 10．11918/  
0367-6234．2017．01．008  
正交双目视觉长轴类零件装配端位姿检测方法  
， ， ，  
任秉银 柴立仁 魏 坤 李芝炳  
(
，
哈尔滨工业大学 机电工程学院 哈尔滨  
150001)  
: ，  
要 为解决非正交双目立体视觉在长轴类零件三维位姿检测中需要多个特征点进行匹配 计算量大以及视野中难以获取  
摘
， ．  
整个零件的图像等问题 提出一种基于正交双目立体视觉检测长轴类零件装配端三维位姿方法 采用光轴正交的两个相机同  
， ，  
时采集长轴类零件装配端的图像 分别采用亚像素法对所采得的图像进行处理 可以得到被检测长轴类零件装配端在两个相  
， ． :  
机图像坐标系内的位置和姿态 再依据正交双目立体视觉模型对两组位置信息进行融合得到其三维位姿 实验结果表明 利  
CMOS  
、 ．  
相机构成的正交双目立体视觉能够快速 精确检测长轴类零件装配端的三维位姿 该方法只需要一个特征点进  
用两个  
， 、 ，  
行匹配 计算量小 简单易行 适用于通过机器视觉引导工业机器人进行精密长轴类零件的快速装配  
．
:
;
;
;
;
关键词 位姿检测 立体视觉 特征点 正交双目 长轴类零件  
: TP391 : A : 0367 6234( 2017) 01 0060 06  
文章编号  
－
－
－
中图分类号  
文献标志码  
A method for measuring 3D pose of assembly end of long shaft part  
using orthogonal binocular stereovision  
REN Bingyin，CHAI Liren，WEI Kun，LI Zhibing  
( School of Mechatronics Engineering，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China)  
Abstract: To avoid the time-consuming match of multiple feature points and the difficulty in getting the full pictures  
of Long Shaft Part( LSP) in the process of measuring its 3D pose using non-orthogonal binocular stereovision，a  
method for measuring 3D pose of assembly end of LSP based on orthogonal binocular stereovision is presented． The  
pictures of assembly end of LSP are taken individually at the same time by two cameras whose optical axes are  
perpendicular to each other and processed by method of sub-pixel respectively，and then the position and posture of  
assembly end of LSP in the image coordinate systems of two cameras can be obtained． The 3D pose of assembly end  
of LSP can be acquired from the information fusion of position and posture of LSP in two image coordinate systems  
according to the model of orthogonal binocular stereovision． Experimental result shows that the 3D pose of assembly  
end of LSP can be measured rapidly and precisely by orthogonal binocular stereovision consisting of two CMOS  
cameras． Since only one feature point needs to be matched in this method with simplicity and low calculation cost，  
it can be applied to the rapid assembly of precise LSP with robots guided by machine vision．  
Keywords: pose measurement; stereovision; feature point; orthogonal binocular; long shaft part ( LSP)  
［6］  
，
在装备制造领域中 长轴类零件的应用比较广  
，
的位姿引导机器人进行作业  
但由于单目相机属  
． ，  
泛 要想实现精密长轴类零件的机械化装配 需要  
，
于平面视觉 不能检测出零件在相机拍摄方向的深  
、
解决长轴类零件三维位姿的快速 精确检测问题  
．
， ，  
度信息 因此 单目相机引导机器人的操作只能局限  
． ，  
于某一固定平面内 为了实现三维位姿的检测 采  
由于长轴类零件端部易发生挠曲变形且轴类零件一  
， ，  
般由一端进行装配 因此 研究长轴类零件装配端位  
用基于视差原理构建的双目相机立体视觉检测系统  
－
［7 8］  
．
姿的检测方法对提升制造业的自动化水平具有重要  
得到应用  
采用平行双目或斜交双目的非正交双目立体视  
觉在检测零件的三维位姿时必须进行多个特征点的  
．
的意义  
，
在零件位姿的自动化检测方法中 基于机器视  
－
［2，4，7 9］  
，
而轴类零件的圆柱表面一般没有明显  
觉的位姿检测方法近年来受到相关学者的广泛重  
匹配  
－
［1 2］  
，
，
的特征点 难以直接利用轴类零件自身的特征点通  
视
并在基于机器视觉引导工业机器人进行抓  
－
［3 5］  
、 、  
取 搬运 装配等相关领域得到应用  
．
，
．
过三维重构来获得轴类零件的三维位姿信息 因  
迄今为止  
，
此 有学者分别采用通过激光射线照射的方法在圆  
虽然基于单目相机的机器视觉也可以通过检测零件  
［10］  
、
柱表面人为创造特征点进而检测圆柱  
圆筒型锻  
［11］  
［12］  
－ －  
: 2016 04 27  
收稿日期  
、 ．  
圆截面飞机导管 的三维尺寸或位姿 虽然  
件
:
作者简介 任秉银  
( 1966—) ， ， ，  
男 教授 博士生导师  
，
该方法可以检测圆柱形零件的位姿信息 但是其检  
:
通信作者 任秉银  
，renby@ hit．edu．cn  
1
， :  
等 正交双目视觉长轴类零件装配端位姿检测方法  
第
期
任秉银  
·61·  
，
测精度依赖于发射激光的准确性和稳定性 并且增  
A ．  
别为相机 的像素坐标原点 以上参数均为相机  
A
－
［14 15］  
． ，  
加了检测系统的成本 因此 该方法在依据双目机  
， A  
的内参数 可以通过对相机 的标定而确定  
，
．
器视觉检测轴类零件的位姿信息来引导机器人进行  
具体标定方法本文不再赘述  
( 1)  
［13］  
、 ．  
快速 精密装配方面存在不足 郭玉波等 通过仿  
，
P
A
由式  
可知 当已知点 在相机 坐标系下的  
( X ，Y ，Z ) ， A  
时 通过标定相机 的内部参  
，
真实验对双目视觉结构参数进行优化 得出了采用  
坐标值为  
数 便 可 求 出 该 点 在 相 机 图 像 坐 标 系 中 的 坐 标  
( u ，v ) ;  
a
a
a
两个相机的光轴互相垂直的正交双目视觉的检测误  
，
差值最小的结论 为双目立体视觉的应用提供了新  
，
P
A
但是 当已知点 在相机 的图像坐标系  
( u ，v ) ， P A  
时 无法确定点 在相机 坐标  
a
a
．
的思路  
中的坐标值  
a
a
( X ，Y ，Z ) ， P  
仅仅可以确定点 在一  
a a a  
本文针对非正交双目立体视觉在引导机器人进  
系下的坐标值  
，
行长轴类零件位姿检测方面的不足 提出了一种通  
O p ，  
条过相机光心 和点 的直线上 表明使用单目相  
a 1  
P
机无法检测到空间点 的深度信息  
．
过正交双目立体视觉来快速检测长轴类零件装配端  
: ，  
三维位姿的方法 首先 建立正交双目立体视觉模  
B， P B  
对于相机 同理可得出空间点 在相机 坐  
; ，  
型 其次 给出长轴类零件装配端位姿检测的方法  
;
( X ，Y ，Z ) B  
与其在相机 的图像  
b
标系下的坐标值  
b
b
，
最后 通过实验验证了该方法在长轴类零件装配端  
p
的像素坐标值  
2
坐标系中成像平面上的投影点  
，
三维位姿检测方面的可行性 为通过机器视觉引导  
( u ，v )  
之间的关系为  
b
b
．
X
机器人进行精密轴类零件的快速装配奠定了基础  
b
b
=
u
b
+
u ，  
0b  
f
xb  
Z
1
正交双目立体视觉模型  
( 2)  
Y
b
=
v
b
+
v ．  
0b  
f
正交双目立体视觉系统是由两个光轴正交的相  
PQ  
yb  
Z
b
，
机构成的 检测任意空间线段  
三维信息的模型  
=
=
f /dy ，f  
b
: f  
f /dx ，f  
b b  
B
为相机 的焦距  
，
式中  
xb  
yb  
b
b
－
－
，O  
为世界坐标系  
1 ，  
如图 所示 其中  
O
X Y Z  
w w  
w
w
a
dx 、dy  
b
B ，u 、v  
分别为相机 的像元宽和像元高 分  
0b  
b
0b  
－
X Y Z  
a a  
o
x y  
1 1  
A
分别为相机 的相机坐标系和图  
和
a
1
B ．  
别为相机 的像素坐标原点 以上参数均为相机  
B
－
－
x y  
，O  
X Y Z  
o
B
分别为相机 的  
像坐标系  
相机坐标系和图像坐标系 且相机 的光轴  
，p q p q  
分别为被检测线段  
2
和
b
b
b
b
2
2 2  
， B  
的内参数 同理可以通过对相机 的标定而确定  
．
，
B
Z
A
和
b
B Z A Z  
由于相机 的光轴 和相机 的光轴 正交  
a
，
b
Z
相机的光轴  
正交  
和
a
1
1
2
－
B
因此相机 的坐标系  
O
X Y Z  
b b  
A
可以看作由相机  
b
b
－
－
x y  
2
PQ  
o
x y  
1
o
．
在
和
上的投影  
1
1
2
2
－
－
O
X Y Z  
Y
90°  
后再将坐  
的坐标系  
标原点平移到  
坐标系下的坐标值  
绕
轴旋转  
a
a
a
a
a
$
+
O
．
P
B
得到 于是可知空间点 在相机  
&
#
b
%
!
,
( X ，Y ，Z )  
b b b  
A
与其在相机 的坐  
’
#
$
"
!
!
!
+
#
+
’
"
( X ，Y ，Z )  
a a a  
:
标系下的坐标值  
存在如下关系  
$
!
*
#
#
!
&
"
)
#
X
X
(
#
b
a
a
a
÷
－
1
%
"
Y
Y
=
－
R
T
，
( 3)  
-
b
ba  
ba  
÷
!
"
÷
(
"
*
"
Z
Z
b
%
+
－
1
0
0
1
0
#
"
)
"
=
R
1
0
T
0
，
( 4)  
ba  
0
1
图
正交双目立体视觉模型  
Fig．1 Model of orthogonal binocular stereovision  
bax  
bay  
baz  
1．1  
空间点在相机坐标系中的位置  
T
T
=
T
．
ba  
: P A  
根据相机成像原理可知 空间点 在相机 坐  
( X ，Y ，Z )  
a a a  
A
与其在相机 的图像  
标系下的坐标值  
－
X Y Z  
相对于坐  
: R  
T
O
式中  
和
分别为坐标系  
ba  
ba  
b
b
b
b
p
坐标系中成像平面上的投影点  
( u ，v )  
的像素坐标值  
1
－
O
X Y Z  
a a  
．
的旋转矩阵和平移矩阵  
标系  
a
a
之间的关系为  
a
a
( 3)  
( 2)  
( 1) ，  
联立 便可根据  
将式  
代入式  
并与式  
=
+
u ，  
0a  
u
f X /Z  
xa a  
a
a
P A B  
空间点 分别在相机 和相机 中的投影点  
p
p
和
1
2
( 1)  
{
分别为相机 的像元宽和像元高 分  
=
+
v ．  
0a  
v
f Y /Z  
ya a  
a
a
( u ，v )  
在各 自 图 像 坐 标 系 中 的 像 素 坐 标 值 和  
a
a
=
=
－
X Y Z  
中
: f  
f /dx ，f  
a a  
f /dy ，f  
a a  
A
为相机 的焦距  
，
( u ，v )  
b b  
P A  
计算出点 在相机 坐标系  
O
式中  
xa  
ya  
a
a
a
a
a
( X ，Y ，Z ) :  
a a a  
dx 、dy  
a
A
，u 、v  
的坐标值  
a
0a  
0a  

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