机器人直线轨迹精度测量方法研究

摘要

机器人直线运动特性是工业机器人性能的一个重要指标,而直线轨迹精度则综合反映了机器人的机电性能和控制运动轨迹的能力.该文根据三角测量原理,利用主动式视觉传感器和特制测量轨道(简称量轨)建立了一个非接触式机器人直线轨迹测量系统.该文重点讨论提高该测量系统精度的方法,包括提高测量系统的标定精度和提高图像中特征点的检测精度.在提高标定精度方面,该文主要采取了减小测量参数的误差和开发高精度的标定算法两种方式.为减小测量参数误差,该文分析了产生标定误差的原因,包括光学镜头畸变误差、视频信号转换误差、传感器随机噪声与系统噪声、传感器阵列几何误差等,并针对不同的误差源提出了减小误差的相应措施.在标定算法方面,通过对各种标定方法的比较,采用高精度的标定方法,并在常规的标定方法中引入了误差补偿,以进一步提高标定精度.

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第一章绪论

1.1机器人直线轨迹测量研究现状

1.2课题背景

1.3本文的主要工作

第二章机器人直线轨迹测量系统基本原理

2.1测量原理

2.2位姿关系MST的确定

2.2.1利用旋动理论求解位姿参数

2.2.2空间向量的表述

第三章视觉系统的标定

3.1数字成像过程的系统模型

3.2摄像机标定

3.2.1摄像机模型

3.2.2标定误差分析

3.2.3标定方法

3.2.4摄像机标定实验

3.3光平面标定

3.4手眼标定

3.4.1手眼标定简述

3.4.2标定方法

3.4.3典型标定方法的比较

第四章图像处理

4.1数字图像处理概述

4.2轨迹测量系统中的图像处理

4.3图像预处理

4.4图像分割

4.4.1阈值法的概念

4.4.2基于点的全局阈值法

4.4.3基于区域的全局阈值法

4.4.4局部阈值法

4.4.5变量阈值化方法

4.5图像细化

4.5.1 Hilditch算法

4.5.2基于连接数的图像的细化算法

4.5.3可变模板并行细化算法

4.6直线拟合

第五章编程实现

5.1总体结构

5.2软件功能

5.2.1标定图像模块

5.2.2激光图像模块

5.3测试结果

5.3.1系统静态特性测试

5.3.2机器人直线轨迹测试

第六章结论

参考文献

致谢