列车设备箱自动装配系统图像识别与定位技术研究

发布时间：2022-02-24 23:43

　　本文以列车设备箱自动化装配的实现为研究目的,联合中车广东轨道交通车辆有限公司针对目前的装配现状进行了装配系统的总体设计。文中对系统的机械结构、运动路径、控制方式、导航方式、对位算法等进行了介绍,对视觉定位部分做了深入研究。主要研究内容如下:（1）根据列车设备箱的装配环境和工艺要求,在不改变现场作业环境的前提下,制定了自动装配总体方案。（2）对系统的机械结构进行设计,按照工艺要求确定元器件的特性和型号。以多传感器信息融合和视觉定位技术为核心,制定出三级导航方式实现设备箱的自动搬运和安装孔对准。（3）对视觉对准涉及的两个相机的标定技术进行了研究。就目前比较经典的几个相机标定方法进行对比,根据研究对象的特点选择张氏标定方法对定位的两个相机分别标定,得出了标定结果和重投影误差。（4）第三级导航是基于视觉识别定位技术的精确定位,直接影响到设备箱的装配成败。本文就采集的图片进行一系列处理,包括去噪滤波处理、阈值分割处理、边缘检测和特征识别等,最后得出目标特征的坐标,实现定位。图像的每一步处理都会涉及多个算法,针对本课题的所采集的图像,在Visual Studio2015配置OpenCV3.1.0的... 

【文章来源】：五邑大学广东省

【文章页数】：90 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
    1.1 研究背景
        1.1.1 列车设备箱的装配特点
        1.1.2 机器视觉系统概述
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 图像边缘检测算法
        1.2.2 图像边缘检测的应用
        1.2.3 机器视觉与自动装配系统
        1.2.4 机器视觉在列车设备箱自动装配中存在的问题
    1.3 研究的目的和意义
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 研究意义
    1.4 研究内容
    1.5 本章小结
2 装配系统总体方案设计
    2.1 设备箱的装配工艺要求
    2.2 总体设计
        2.2.1 搬运平台
        2.2.2 移动底盘
        2.2.3 四自由度运动装置
        2.2.4 装配系统的控制方式
        2.2.5 上位机与下位机通信方式
    2.3 运动模式
        2.3.1 短距离搬运
        2.3.2 长距离搬运
    2.4 导航系统设计
        2.4.1 第一级定位和导航
        2.4.2 第二级定位和导航
        2.4.3 第三级导航
    2.5 本章小结
3 视觉检测相机标定原理与方法
    3.1 相机几何成像模型
    3.2 镜头畸变模型
    3.3 相机标定方法
        3.3.1 直接线性变换法
        3.3.2 Tsai两步标定法
        3.3.3 张氏标定法
    3.4 相机的标定实验
        3.4.1 相机的选型与参数
        3.4.2 相机标定步骤
    3.5 本章小结
4 设备箱的装配特征提取
    4.1 图像滤波
        4.1.1 线性滤波
        4.1.2 非线性滤波
        4.1.3 滤波方法的对比分析
    4.2 标记物边缘检测
        4.2.1 图像阈值化分割
        4.2.2 边缘检测与信息提取
    4.3 圆形特征识别定位
        4.3.1 随机Hough变换圆检测
        4.3.2 梯度Hough变换圆检测
    4.4 本章小结
5 定位算法研究与实验验证
    5.1 验证平台搭建
    5.2 手眼标定
    5.3 像素当量标定
    5.4 定位的控制算法
        5.4.1 平移偏差
        5.4.2 旋转角度偏差
        5.4.3 平移和旋转角度偏差
    5.5 视觉系统定位实验
    5.6 本章小结
结论
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]列车设备箱自动装配系统设计[J]. 杨智才,林群煦,吴月玉,刘胜祥,翟玉江,郑锦瑞.  机械. 2020(03)
[2]基于图像边缘增强与弱化的边缘检测[J]. 张晗,钱育蓉,王跃飞,陈人和,田宸玮.  计算机工程与设计. 2019(11)
[3]基于Gabor滤波器的低对比度纸病检测算法[J]. 曲蕴慧,汤伟,文豪,雷涛.  中国造纸学报. 2019(02)
[4]基于机器视觉和力反馈的自动装配技术研究[J]. 徐远,宋爱国,李会军.  测控技术. 2019(04)
[5]基于机器视觉的电池PACK装配线装配工艺研究[J]. 武慧,熊峰,余涛,徐正伟,杜帅帅,马芳.  工业控制计算机. 2019(03)
[6]Otsu阈值分割法特点及其应用分析[J]. 袁小翠,黄志开,马永力,刘宝玲.  南昌工程学院学报. 2019(01)
[7]基于改进Hough变换的刹车蹄块片安装孔定位检测法[J]. 黄永华,林振衡,宋骆林.  贵州大学学报(自然科学版). 2019(01)
[8]基于机器视觉的尺寸测量应用综述[J]. 韩茜茜,耿世勇,路向阳.  河南科技. 2019(05)
[9]基于机器视觉的列车外齿轮磨损状态检测方法[J]. 李艳凤,曹旭阳,陈后金,张林林,杨娜.  铁道学报. 2018(12)
[10]高压配电线路验电及装设接地线作业机器人末端夹爪定位技术[J]. 杨宏伟.  云南电力技术. 2018(05)

博士论文
[1]基于单目视觉的目标识别与定位研究[D]. 冯春.南京航空航天大学 2013

硕士论文
[1]基于图像处理技术的圆环零件检测方法研究[D]. 何奎.大连理工大学 2017
[2]微装配系统图像识别与定位技术研究[D]. 张炳银.北京理工大学 2016
[3]非平稳背景下运动目标检测算法研究[D]. 徐琴.西华大学 2015
[4]医学寄生虫图像的图论分割与识别研究[D]. 叶超.南京航空航天大学 2015
[5]图像边缘检测技术的研究[D]. 潘夏英.西安科技大学 2011



本文编号：3643687