基于单目视觉的轴类零件3D重构技术.pdf

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1、2015年2月机械设计与制造工程Feb．2015第44卷第2期MachineDesignandManufacturingEngineeringVo1_44No．2DOI：10．3969／j．issn．2095—509X．2015．02．005基于单目视觉的轴类零件3D重构技术／沈宝国，蒋超峰，孙明，梁佩佩(1．江苏联合职业技术学院镇江分院，江苏镇江212016)(2．菲达进出口有限公司，浙江诸暨311800)(3．烟台杰瑞石油服务集团股份有限公司，山东烟台264003)摘要：在结构化环境下，提取轴

2、类零件三维信息是实现机械手自动上下料的重要环节。首先采集放置于特定工作台上的轴类零件图像，其次利用超红特征和Otsu法获取超红特征灰度图并进行动态阈值分割，提取标准圆的像素半径，进而获取每毫米所代表的像素值；利用拟合直线方程可获取摄像机与工作台的距离，同时利用亮度特征，采用相同的方法获取轴类零件的像素尺寸，然后if,1用每毫米所代表的像素值计算轴类零件的实际尺寸，完成轴类零件的三维重构。该技术降低了软硬件的复杂性，可实现机械手智能抓取轴类零件，为数控机床无人化操作的可行性发展提供了理论基础。关键词

3、：轴类零件；颜色特征；三维重构；单目视觉中图分类号：TP242文献标识码：A文章编号：2095—509X(2015)02—0017—04当前，数控机床无人化操作已经成为一个新兴1特定工作台的制作的研究领域。在上下料操作过程中，为实现机械手为了增强前景与背景的对比度，黑色的工作台智能抓取轴类零件，必须通过图像处理技术提取其更适于轴类零件(银白色)后续的图像处理。在工三维信息。理论上，重建三维场景需要依靠双目视作台上，制作一个已知半径的红色标准圆，如图1觉。在实际应用中，双目视觉受到一定的限制，主所示

4、。要原因是其本身存在的问题：(1)双目共有的视野黑色工作台区域相对狭小；(2)特征点的匹配算法复杂。基于双目视觉存在的不足，国内外学者提出了采用单目红色标准圆视觉与距离传感器(如激光雷达、超声波等)融合技术来获取零件的三维信息¨J。激光雷达获得的数据精度较高，但也有质量大、价格昂贵等缺点，不适合在工业机器人上应用；超声波测距的误差来源之一是传播速度误差，传播速度受空气的密度影图1特定3-．作台响，而空气的密度又与温度有着密切的关系，因此为提高测距精度，不得不增加温度传感器。由单目2摄像机标定视觉、

5、超声波、温度传感器组合成的三维获取方式摄像机模型是光学成像几何关系的简化，而针增加了硬件与软件的复杂性。孔模型是最基本的模型。本文采用针孔模型。设为了利于实时作业和减少硬件与软件的复杂摄像机到工作台的距离为D(mm)，红色标准圆的性，在结构化环境下，本文以单目视觉和特定工作实际半径为尺(mm)，像素半径为R(pixe1)，记台的方式获取轴类零件的三维信息，为数控机床无pixel2mm=R／R为红色标准圆的像素半径与实人化操作提供必要的信息。际半径的比值，其与摄像机到工作台的距离关系表收稿日期：20

6、14—12—28基金项目：江苏省高校“青蓝工程”资助项目(苏教师[2014)23号)作者简介：沈宝国(1981一)，男，山东枣庄人，江苏联合职业技术学院镇江分院讲师，硕士，主要从事视觉检测与定位研究。·17·2015年第44卷机械设计与制造工程的室内同时定位和地图构建[J]．自动化学报，2005，31(6)：精确抓取[J]．机器人，2000，22(3)：183—187．925—933．[4]沈宝国，尹建军，张元．轴类零件外圆的视觉检测软件开发[2]高学海，徐科军，张瀚，等．基于单目视觉和激光测距仪

7、的位[J]．机床与液压，2012，40(1)：89—91，25．姿测量算法fJ]．仪器仪表学报，2007，28(8)：1479—1485．[5]沈宝国，顾寄南，陈雪芳，等．基于单目视觉的零件抓取信息[3]熊春山，黄心汉，王敏，等．融合图像处理与超声测距的工件提取技术[J]．制造业自动化，2012，34(9)：24—26．The3DreconstructiontechnologyforshaftpartsbasedonmonocularvisionSHENBaoguo，JIANGChaofeng，S

8、UNMing，LIANGPeipei(1．ZhenjiangCollegeofJiangsuUnionTechnicalInstitute，JiangsuZhenjiang，212016，China)(2．FeidaImport&ExportCo．，Ltd．，ZhejiangZhuji，311800，China)(3．YantaiJerehOilfieldServicesGroupCo．，Ltd．，ShandongYantai，212013，China)Abstract：Inast