引用本文

李迎, 张大朋, 刘希龙, 徐德. 基于单目显微视觉的微球姿态测量方法. 自动化学报, 2019, 45(7): 1281-1289. doi: 10.16383/j.aas.2018.c180009

LI Ying, ZHANG Da-Peng, LIU Xi-Long, XU De. A Pose Measurement Method for Micro Sphere Based on Monocular Microscopic Vision. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2019, 45(7): 1281-1289. doi: 10.16383/j.aas.2018.c180009

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.2018.c180009

关键词

微孔检测，微球定位，姿态测量，视觉测量，单目显微视觉 

摘要

微零件的姿态测量对微装配具有重要的作用.但对于微球零件，其姿态的精确测量存在困难，影响了装配精度.针对带有微孔的微球，本文提出了一种基于单目显微视觉的微球姿态高精度测量方法.设计了一种由粗到精的微孔检测算法，实现了高精度的微孔定位.通过对相机光轴方向的标定，在相机运动后对微球图像坐标进行补偿，提高了在相机坐标系下的微球定位精度.通过对微球和微孔的精确定位，计算出微球球心与微孔圆心的空间相对位置，实现了相机坐标系下高精度的微球姿态测量.同时，根据标定出的相机坐标系与调整平台坐标系之间的旋转关系，将微球姿态转换到调整平台坐标系.实验结果表明，最大姿态测量误差0.3度，验证了本文方法的有效性.

文章导读

近年来, 微操作和微装配获得了更加广泛的关注[1-2].微装配的目的是把两个或多个微零件在保证一定精度的情况下, 装配到一起.因此, 对微零件姿态高精度的测量是保证微装配顺利完成的关键[1-2].目前, 对于物体三维姿态的测量大多采用多个相机或者采用多种传感器信息融合的方式.在文献[3]中, 提出了一种融合视觉和深度传感器信息的姿态估计方法, 实现了对基准标签姿态的精确测量.在文献[4]中, 采用了一种惯性测量单元(Inertial measurement unit, IMU)和视觉传感器信息融合的方式, 实现无人机的姿态估计.在文献[5]中, 提出了一种基于主动形状模型(Active shape model, ASM)和立体视觉的头部姿态估计方法, 具有较高的精度和较好的实时性.上述基于多传感器信息融合的姿态估计方法, 需要多种传感器对目标进行测量.在微装配中, 由于显微视觉景深小, 不同的显微相机没有公共视野, 上述方法不能使用.

在显微视觉领域, 也存在一些姿态测量方法.在文献[6]中, 提出了一种基于Hough变换和模板匹配的姿态测量方法, 实现了两个柱腔零件的定位和姿态的测量.在文献[7]中, 采用了一种基于单目显微视觉的平面的姿态测量方法, 由一种基于PnP (Perspective-n-Point)算法的线性方法确定姿态的初始值, 采用正交迭代算法得到姿态的估计值, 实现姿态实时估计.文献[8]提出了一种基于显微视觉和旋转电场的细胞姿态控制方法, 实现了细胞绕单轴旋转角度的测量和控制.上述方法只适用于平面内目标的姿态测量, 无法测量物体的三维姿态.

在微装配中, 微零件三维姿态的测量是完成装配任务的关键.其中, 轴孔装配是非常常见的一类装配任务[9-11], 目的是将一个柱形零件插入到微孔中, 而首要任务就是对微孔三维姿态的测量.对于微球姿态的测量, 常常通过直接测量微孔来确定微球姿态的方法.文献[12]提出了一种基于单目显微视觉微球姿态测量方法, 控制显微相机多次主动运动获得微球球心、微孔圆心图像坐标, 并转换到操作手坐标系, 实现微球姿态向量的测量.但是在这种方法中, 并未考虑相机运动轴方向与光轴方向之间存在偏差的影响, 没有对相机主动运动后的特征点图像坐标进行补偿, 导致姿态测量存在误差.针对显微视觉具有景深小、视场小的特点, 文献[13]中提出了一种基于双目显微视觉的微球姿态测量方法, 通过显微相机主动运动测量出微球球心到微孔的向量所在平面的法向量, 利用两台显微相机测量出的两个平面的法向量叉乘, 获得微球球心到微孔的向量, 即获得微球的姿态.该方法需要两台显微相机, 成本较高, 而且需要两台显微相机分别主动运动, 姿态测量的效率较低.

本文在单目显微视觉引导下, 通过对直径5 mm微半球上的直径1.5 mm微孔的检测, 实现对微球姿态的精确测量.本文结构安排如下:第1节介绍系统构成与标定; 第2节给出了微孔和微球的定位方法; 第3节给出了微球的姿态测量方法, 并给出了姿态从相机坐标系到调整平台坐标系的变换方法; 第4节为实验与结果, 对所提出的方法进行了验证, 并与已有的方法进行了对比; 第5节为结论, 对全文进行了总结.

图 1  微球零件示意图

图 2  实验系统示意图

图 3  实验系统坐标系

本文提出了一种基于单目显微视觉的微球姿态高精度测量方法.设计了一种由粗到精的微孔检测算法, 实现了高精度的微孔定位.通过对相机光轴方向的标定, 在相机运动后对微球图像坐标进行补偿, 提高了在相机坐标系下的微球定位精度.通过对微球和微孔的精确定位, 计算出微球球心与微孔圆心的空间相对位置, 实现了相机坐标系下高精度的微球姿态测量.同时, 根据标定出的相机坐标系与调整平台坐标系之间的旋转关系, 将微球姿态转换到调整平台坐标系.根据坐标系{W}中微球姿态的真实值与测量值之间的偏差, 验证姿态测量方法精度.实验结果表明, 提出的方法可以实现微球姿态精确测量, 最大姿态误差0.30度, 与文献[13]中的方法相比, 精度明显提高, 从而验证了本文方法的有效性.

在未来, 我们将致力于研究适用于复杂零件的精确、鲁棒的姿态测量算法.

作者简介

李迎

中国科学院自动化研究所硕士研究生.2016年获得华北电力大学(保定)学士学位.主要研究方向为视觉测量, 视觉控制, 微装配与机器学习.E-mail:liying2016@ia.ac.cn

张大朋  

中国科学院自动化研究所副研究员.2003年、2006年获得河北工业大学学士和硕士学位.2011年获得北京航空航天大学博士学位.主要研究方向为视觉控制, 微装配, 医疗机器人.E-mail:dapeng.zhang@ia.ac.cn

刘希龙  

中国科学院自动化研究所副研究员.2009年获得北京交通大学学士学位.2014年获得中国科学院自动化研究所博士学位.主要研究方向为图像处理, 视觉测量, 服务机器人.E-mail:xilong.liu@ia.ac.cn

徐德  

中国科学院自动化研究所研究员.1985年、1990年获得山东工业大学学士、硕士学位.2001年获得浙江大学博士学位.主要研究方向为机器人视觉测量, 视觉控制, 智能控制, 视觉定位, 显微视觉, 微装配.本文通信作者. E-mail:de.xu@ia.ac.cn