上下点激光计算物体厚度

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#上下点激光 #标定 #厚度

1、图示说明：

应用在工业自动化

如图：点激光1和点激光2固定在运动卡XYZ轴， 标定块厚度为a，下面将对两个点激光进行标定



2、上下激光标定过程

1）拿标定块（厚度为a）放在两个点激光中间，测量得点激光1深度数据为LS1，激光2深度数据为LS2

2）记录a,LS1和LS2三个值


3、测量过程

将任意物体放入，点激光1深度数据为L1，点激光2深度数据为L2，计算物体的厚度：

Thick=a-(L1-LS1)-(L2-LS2)


点云从入门到精通技术详解100篇-线激光点云数据处理（续）
getusushu的博客
12-08 1150
Delaunay 三角网格两个相邻三角形组成的四边形中，更换四边形对角线，新的两个三角形最小角会比之前的小，如图 5.4 所示。价效果差别比较大的情况，比如两个点云拼接距离有明显差距，边缘或重叠区域明显错误等，点云子集，点云实际采集过程中难以实现这个要求。要两个点云初始位姿比较接近，如果两个点云数据位置离得比较远，该算法得到局部最优的。点云重叠区域，用重叠区域点云所有点进行点对搜索，可以适用部分重叠下点云拼接，改进。像素坐标，因此三维点云可以和二维图像一一建立对应关系，将三维点云中点的行列号转为。
Computational Imaging 计算成像（二）
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02-21 1968
Computational Imaging
激光和相机的标定---手动标定的方法
YOULANSHENGMENG的博客
04-17 3923
这是Livox提供的手动校准Livox雷达和相机之间外参的方法，并在Mid-40，Horizon和Tele-15上进行了验证。其中包含了计算相机内参，获得标定数据，优化计算外参和雷达相机融合应用相关的代码。本方案中使用了标定板角点作为标定目标物，由于Livox雷达非重复性扫描的特点，点云的密度较大，比较易于找到雷达点云中角点的准确位置。相机雷达的标定和融合也可以得到不错的结果。
结构光标定（相机标定+激光器标定）
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11-15 9951
边学边练边理解！ 1.看一下结构光整体的框架。 （图是我偷的。。。。） 2.理解一下坐标系（标定其实就是多个坐标系的转换） 主要有四个坐标系： 3.各个坐标系的转换关系如下 3.1c----uv,（像素坐标到相机坐标系的转换） M是可以通过张正友标定的方法得到的相机的内参。 3.2 （像素坐标到对齐坐标坐标） 就是把上面的...
线激光手眼标定
antonw163com的博客
06-21 7334
这篇文章聚焦于激光视觉传感器的构成和与焊接机器人之间的标定算法。研究的核心在于手眼标定，通过传感器与六自由度工业机器人的组合形成Eye-in-Hand系统。通过手眼标定，可以获得激光平面坐标系与法兰盘坐标系之间的齐次变换矩阵，从而将激光平面坐标系下的坐标值转换到机器人基坐标系下。这样，我们可以通过像素坐标值计算出特征点在机器人基坐标系下的坐标值。标定的精度直接影响着焊缝跟踪实验的准确性，因此标定算法是后续进行焊缝跟踪的基础。
点激光测头激光束方向标定
06-09
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标定系列解读 | 相机激光标定算法：从理论到实践
旷视开发者技术社区
04-27 4342
旷视MegMaster机器人系列是旷视自主研发的一系列AI智能机器人硬件设备，基于旷视全球领先的人工智能算法及机器人技术，可实现搬运、分拣、托举、存储等功能，被广泛应用于物流仓储、工厂制...
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dog123的博客
10-18 45
本文系统分析了影响激光扫描仪测量精度的多种关键因素，涵盖硬件架构、照明条件、激光线中心检测、相机与激光校准、畸变校正、景深限制、标记定位及扫描姿态控制等方面。通过实验验证了校准精度、曝光时间、照明强度、标记质量等因素对测量偏差的影响，并探讨了不同材料表面的适应性与测量重复性。文章还展示了激光扫描仪在汽车零部件逆向工程、文物修复和工业质量检测中的实际应用，最后展望了其向更高精度、智能化、多传感器融合及小型化便携化发展的趋势。
激光测距原理
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激光测距原理与方法 　　激光测距粗划分为两种，第一种原理大致是光速和往返时间的乘积的一半，就是测距仪和被测量物体之间的距离，以激光测距仪为例；第二种是以激光位移传感器原理为原理的方法的。 　　激光的测量方法大致有三种，脉冲法（激光回波法），相位法，三角反射法。脉冲法测量距离的精度一般是在+/-1米左右。另外，此类测距仪的测量盲区一般是15米左右。三角法用来测量2000mm以下短程距离（行业称...
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