5、工业机器人视觉系统校准与目标识别实验结果分析

工业机器人视觉系统校准与目标识别实验结果分析

1. 激光扫描仪到末端执行器的校准

激光扫描仪校准精度的确定方式如下:
- 将之前用于校准的尖状工件放置在已知网格尺寸的校准网格打印纸上。
- 使用分辨率为 0.02 毫米的卡尺测量物体的直径和高度。
- 根据网格尺寸、物体直径和高度,确定物体尖端在网格坐标系(即基坐标系 {B})中的位置。
- 通过机器人控制器中的方法测量基坐标系 {B} 与坐标系 {R} 之间的关系。
- 在测量阶段,调整机器人位置,使激光扫描线穿过物体的最高点。
- 在激光扫描仪坐标系 ({L}) 中测量最高点的位置,然后使用之前校准得到的参数将其转换到校准网格坐标系中。
- 计算激光扫描仪测量值与真实值之间差异的范数。实验重复进行 25 次,平均值如下表所示:
| 方法 | 精度 (mm) |
| ---- | ---- |
| {L} 到 {C} [67] | 16 |
| {L} 到 {E}† | 2.548 |
| Roy 等人 [70] | 1.021 |
| 提出的方法 | |

注:{L}: 激光扫描仪坐标系; {C}: 相机坐标系; {E}: 末端执行器坐标系。 †25 个点的平均结果。

可以明显看出,提出的方法性能优于其他方法。此外,使用校准和未校准机器人时计算值的改进约为 1.5 毫米,这表明基于相机的机器人识别对激光扫描仪的校准也有深远影响。

mermaid 格式流程图如下:

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
提高工业机器人视觉编程中目标物体识别准确率的方法有以下几种: ### 图像采集优化 - **选择合适的相机**:不同的相机具有不同的分辨率、帧率、灵敏度等参数。高分辨率相机能提供更清晰的图像细节,有助于提高识别准确率。例如,对于微小物体的识别,使用高分辨率的工业相机可以捕捉到更多特征。 - **优化光照条件**:稳定、均匀且合适的光照可以减少阴影和反光,使目标物体的特征更加清晰。可以采用环形光源、背光源等不同类型的光源,根据目标物体的特性和识别需求进行选择。例如,对于表面光滑的物体,使用漫反射光源可以避免反光对识别的影响。 ### 图像处理算法改进 - **多算法融合**:结合多种图像处理和识别算法,发挥各自的优势。例如,在目标物体定位时,可以先使用边缘检测算法确定物体的大致轮廓,再使用模板匹配算法进行精确匹配。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread('target_image.jpg') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 模板匹配 template = cv2.imread('template.jpg', 0) w, h = template.shape[::-1] res = cv2.matchTemplate(gray, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) top_left = max_loc bottom_right = (top_left[0] + w, top_left[1] + h) cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, 255, 2) ``` - **特征提取选择**:提取更具代表性和稳定性的特征,如颜色特征、形状特征、纹理特征等。同时,根据目标物体的特点选择合适的特征进行识别。例如,对于具有明显颜色差异的物体,可以重点提取颜色特征。 ### 模型训练优化 - **使用深度学习模型**:深度学习模型如卷积神经网络(CNN)在目标物体识别方面具有很高的准确率。可以使用大量的标注数据对模型进行训练,以提高其识别能力。例如,使用TensorFlow或PyTorch框架构建和训练CNN模型。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models # 构建简单的CNN模型 model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) ``` - **模型调优**:对训练好的模型进行调优,如调整模型的超参数、进行模型融合等。可以使用交叉验证等方法评估模型的性能,并根据评估结果进行优化。 ### 系统校准标定 - **相机校准**:对相机进行校准,以消除镜头畸变等因素对图像的影响,提高图像的准确性。可以使用OpenCV提供的相机校准函数进行校准。 ```python import cv2 import numpy as np # 准备标定板的角点坐标 objp = np.zeros((6*7, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:7, 0:6].T.reshape(-1, 2) # 存储对象点和图像点的数组 objpoints = [] # 3d点在现实世界空间 imgpoints = [] # 2d点在图像平面 # 读取标定图像 images = ['calibration1.jpg', 'calibration2.jpg'] for fname in images: img = cv2.imread(fname) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 查找棋盘格角点 ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, (7, 6), None) # 如果找到,添加对象点和图像点 if ret == True: objpoints.append(objp) imgpoints.append(corners) # 相机校准 ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera(objpoints, imgpoints, gray.shape[::-1], None, None) ``` - **机器人视觉系统的标定**:确保机器人坐标系视觉系统坐标系的准确对应,使机器人能够根据视觉识别结果准确地执行任务。
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