一种大型舱体双平台五自由度位姿识别与调整方法技术

本发明专利技术公开了一种大型舱体双平台五自由度位姿识别与调整方法

【技术实现步骤摘要】
一种大型舱体双平台五自由度位姿识别与调整方法


[0001]本专利技术涉及自动化装配领域，具体涉及一种大型舱体双平台五自由度位姿识别与调整方法
。

技术介绍

[0002]位姿调整是自动化装配的前置条件，对一般物体，只有对其进行六自由度位姿调整后，才能进行准确的装配
。
然而，对于大型舱体而言，其重量和尺寸的限制导致传统的六自由度调整平台成本高，难以进行快速的调整，同时对于回转体舱体，其一般不需考虑绕自身轴线的自由度，仅需调整5个自由度
。
为了解决传统调整平台存在的问题，需要一种更加灵活
、
高效的舱体位姿调整方法
。

技术实现思路

[0003]为了解决以上现有技术问题，本专利技术提出了一种大型舱体双平台五自由度位姿调整方法，旨在解决舱体装配过程中单一六自由度平台体积大
、
位姿调整成本高的问题
。
应用领域主要包括大型舱体或轴类零件的装配等
。
[0004]本专利技术技术方案如下：步骤1，将舱体放置在位姿调整平台上：将舱体的首部和尾部的两端分别放置在两个三自由度调整平台上；步骤2，识别舱体端面：用视觉传感器
/
相机采集获取舱体的两端端面的图像并处理获得舱体的两端端面的端面椭圆；步骤3，由两端面信息协同计算当前位姿：根据步骤2所得的两个端面椭圆通过算法协同计算得到舱体的当前位姿；步骤4：调整平台协同运动：根据输入的目标位姿和当前位姿计算出两个三自由度调姿平台调整的平移距离，根据平移距离控制两个三自由度位姿调整平台各自协同运动
。
[0005]所述的两个三自由度调整平台的三轴相互对应平行，且各自其中一轴位于同一实现直线上
。
[0006]所述的三自由度调整平台具体为能够沿
x, y, z
三个相互正交方向进行分别独立运动的调整平台，两个三自由度调整平台要求摆放方向一致，且如图中
z
轴重合
。
[0007]所述的舱体的两端端面均为圆形
。
舱体的两端端面的圆在不同视角下的成像呈椭圆形
。
本专利技术椭圆的各个参数与其在相机坐标系下的位姿形成的对应关系提取椭圆信息代表端面信息
。
[0008]所述步骤2，具体为以下步骤：步骤
2.1、
将视觉传感器采集获取的图像进行预处理获得二值化图像；针对对首尾部两个端面的视觉传感器
/
相机获取各自的图像均进行以下步骤
2.2
‑
步骤
2.4
，获取两个端面的端面椭圆
。
[0009]步骤
2.2、
在二值化图像中检测每一个边缘点的坐标，使用随机采样一致算法对边缘点进行抽样，并将抽取的边缘点进行椭圆的拟合并计算内点数，内点为图像中的像素，所述的内点数为在计算所得的椭圆上的边缘像素的数量，最终输出
K
个具有最多内点的椭圆；步骤
2.3、
边缘检测算法检测到的边缘可能不完整，不能直接选出最多内点的椭圆作为检测结果，在进行进一步的筛选拟合：在
K
个椭圆中统计各个椭圆的长短轴，使用方差分析法根据各个椭圆的长短轴进行离群值的判定并去除离群值的椭圆；步骤
2.4、
对剩余的椭圆上的内点进行分析，计算最大联通内点的内点集进而获得端面椭圆，具体为：遍历椭圆上的每个内点，以当前内点作为初始内点加入内点集，进而在剩余内点中不断按照以下方式寻找内点并加入内点集：若椭圆上剩余的一个内点与一个内点集的点以八邻域相邻，即上下左右相邻或具有左上
、
左下
、
右上
、
右下的相邻关系，则该内点与内点集联通，并将该内点加入内点集；具体实施中，每个椭圆可能会产生较多的内点集，最后取包含最大内点数量
S
的内点集进行椭圆拟合作为端面椭圆
。
[0010]所述步骤
2.1
具体是：首先将图像转换为灰度图，然后进行图像形态学开闭运算以去除噪声，再使用
Canny/Sobel
等梯度算子进行图像边缘的检测，输出结果为与原始图像大小相同的二值化图像
。
[0011]所述步骤3，步骤具体为：步骤
3.1、
以图像为中心建立图像坐标系
MON
，其中
O
点在图像中心位置
。
针对首尾部两个端面的端面椭圆，均按照以下标准形式的椭圆公式进行拟合分别获得各自的系数，表示为：
a1m2+b1mn+c1n2+d1m+e1n+f1=0a2m2+b2mn+c2n2+d2m+e2n+f2=0
其中，
m
表示图像坐标系
MON
的横坐标，
n
表示图像坐标系
MON
的纵坐标，
a1、b1、c1、d1、e1、f1分别表示首部端面椭圆方程的各项系数，
a2、b2、c2、d2、e2、f2分别表示尾部端面椭圆方程的各项系数；根据获得的系数按照以下公式计算得到两个矩阵
Q1、Q2：
[m/F1, n/F1, 1] Q1[m/F1, n/F1, 1]T
=0[m/F2, n/F2, 1] Q2[m/F2, n/F2, 1]T
=0
其中，
F1与
F2为步骤2中两个端面图像采集时的视觉传感器
/
相机的焦距，
Q1、Q2分别表示首部和尾部端面椭圆的系数矩阵；步骤
3.2、
将两个矩阵
Q1、Q2进行奇异值分解得到六个代表端面椭圆特征的特征参数：
(P1)
‑1Q1P
1 = diag(
λ
11
, λ
12
, λ
13
), (P2)
‑1Q2P
2 = diag(
λ
21
, λ
22
, λ
23
)
λ
11
>
λ
12
>0>
λ
13
且
λ
21
>
λ
22
>0>
λ
23
其中，
P1、P2分别表示首尾部端面椭圆的特征向量组成的矩阵，
λ
11
, λ
12
, 0, λ
13
分别表示首部端面椭圆的特征值，
λ
21
, λ
22
, 0, λ
23
分别表示尾部端面椭圆的特征值，
diag( )
表示由括号内元素组成的对角矩阵；
步骤<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种大型舱体双平台五自由度位姿识别与调整方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，将舱体放置在平台上：将舱体的两端分别放置在两个三自由度调整平台上；步骤2，识别舱体端面：用视觉传感器采集获取舱体的两端端面的图像并处理获得舱体的两端端面的端面椭圆；所述步骤2，具体为以下步骤：步骤
2.1、
将视觉传感器采集获取的图像进行预处理获得二值化图像；步骤
2.2、
在二值化图像中检测每一个边缘点的坐标，使用随机采样一致算法对边缘点进行抽样，并将抽取的边缘点进行椭圆的拟合并计算内点数，内点为图像中的像素，所述的内点数为在计算所得的椭圆上的边缘像素的数量，最终输出
K
个具有最多内点的椭圆；步骤
2.3、
在
K
个椭圆中统计各个椭圆的长短轴，使用方差分析法根据各个椭圆的长短轴进行离群值的判定并去除离群值的椭圆；步骤
2.4、
对剩余的椭圆上的内点进行分析，计算最大联通内点的内点集进而获得端面椭圆，具体为：遍历椭圆上的每个内点，以当前内点作为初始内点加入内点集，进而在剩余内点中不断按照以下方式寻找内点并加入内点集：若椭圆上剩余的一个内点与一个内点集的点以八邻域相邻，即上下左右相邻或具有左上
、
左下
、
右上
、
右下的相邻关系，则该内点与内点集联通，并将该内点加入内点集；最后取包含最大内点数量
S
的内点集进行椭圆拟合作为端面椭圆；步骤3，由两端面信息协同计算当前位姿：根据步骤2所得的两个端面椭圆通过算法协同计算得到舱体的当前位姿；步骤4：调整平台协同运动：根据输入的目标位姿和当前位姿计算出两个三自由度调姿平台调整的平移距离，根据平移距离控制两个三自由度位姿调整平台各自协同运动
。2.
根据权利要求1所述的一种大型舱体双平台五自由度位姿识别与调整方法，其特征在于：所述的两个三自由度调整平台的三轴相互对应平行，且各自其中一轴位于同一实现直线上
。3.
根据权利要求1所述的一种大型舱体双平台五自由度位姿识别与调整方法，其特征在于：所述步骤
2.1
具体是：首先将图像转换为灰度图，然后进行图像形态学开闭运算，再使用
Canny/Sobel
等梯度算子进行图像边缘的检测，输出与原始图像大小相同的二值化图像
。4.
根据权利要求1所述的一种大型舱体双平台五自由度位姿识别与调整方法，其特征在于：所述步骤3，步骤具体为：步骤
3.1、
以图像为中心建立图像坐标系
MON
，针对两个端面的端面椭圆，均按照以下标准形式的椭圆公式进行拟合分别获得各自的系数，表示为：
a
1 m2+b
1 mn+c
1 n2+d
1 m+e
1 n+f1=0a
2 m2+b
2 mn+c
2 n2+d
2 m+e
2 n+f2=0
其中，
m
表示图像坐标系
MON
的横坐标，
n
表示图像坐标系
MON
的纵坐标，
a1、b1、c1、d1、e1、
f1分别表示首部端面椭圆方程的各项系数，
a2、b2、c2、d2、e2、f2分别表示尾部端面椭圆方程的各项系数；根据获得的系数按照以下公式计算得到两个矩阵
Q1、Q2：
[m/F1,n/F1,1]Q1[m/F1,n/F1,1]
T
=0[m/F2,n/F2,1]Q2[m/F2,n/F2,1]
T
=0
其中，
F1与
F2为步骤2中两个端面图像采集时的视觉传感器的焦距，
Q1、Q2分别表示首部和尾部端面椭圆的系数矩阵；步骤
3.2、
将两个矩阵
Q1、Q2进行奇异值分解得到六个代表端面椭圆特征的特征参数：
(P1)
‑1Q1P1=diag(
λ
11
,
λ
12
,
λ
13
),(P2)
‑1Q2P2=diag(
λ
21
,
λ
22
,
λ
23
)
λ
11
&gt;
λ
12
&gt;0&gt;
λ
13
且
λ
21
&gt;
λ
22
&gt;0&gt;
λ
23
其中，
P1、P2分别表示首尾部端面椭圆的特征向量组成的矩阵，
λ
11
,
λ
12
,0,
λ
13
分别表示首部端面椭圆的特征值，
λ
21
,
λ
22
,0,
λ
23
分别表示尾部端面椭圆的特征值，
diag()
表示由括号内元素组成的对角矩阵；步骤
3.3、
根据两端面的特征参数协同计算得到舱体的位姿
。5.
根据权利要求4所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：何再兴，沈晨涛，李泉志，赵昕玥，沈华荣，崔文峰，
申请(专利权)人：浙江飞航智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：