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基于激光光斑的帶電作業(yè)機器人線纜定位方法

發(fā)布時間:2021-04-29 22:22
  為滿足復雜條件下帶電作業(yè)機器人作業(yè)過程中對線纜的定位需求,提出一種基于激光光斑的帶電作業(yè)機器人線纜定位方法,在雙目相機安裝濾光片,移動激光發(fā)射器,并在線纜上形成兩個光斑。對光斑源圖像提取HSV空間的亮度分量,減少光照差異及背景對光斑的影響。利用幀間差分獲得兩光斑的亮度分布圖的差分圖像。通過光斑篩選獲得目標光斑,去除差分中抖動、光照變化等影響。通過匹配左右相機的光斑對,計算光斑三維坐標,獲得線纜上的目標位置和姿態(tài),保證了立體匹配的準確率。搭建實驗平臺,采集多種光照環(huán)境、背景下的線纜圖,具有96%的定位準確率,定位誤差也能達到作業(yè)需求,驗證了該定位方法的有效性及實用性。 

【文章來源】:應(yīng)用激光. 2020,40(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:7 頁

【文章目錄】:
0 引言
1 定位系統(tǒng)構(gòu)成及流程
2 激光光斑檢測算法
    2.1 基于幀間差分的光斑獲取
    2.2 光斑篩選
        2.2.1 通過形態(tài)學濾波篩選
        2.2.2 通過外觀篩選
        2.2.3 通過鄰域紋理復雜度篩選
3 線纜三維位姿計算
    3.1 三維坐標計算
    3.2 三維位姿計算
4 實驗結(jié)果
5 結(jié)論


【參考文獻】:
期刊論文
[1]一種激光滅火訓練系統(tǒng)的光斑檢測算法[J]. 萬明,王沁飛,茹樂,高山.  激光與紅外. 2019(02)
[2]基于Faster R-CNN的機器人目標檢測及空間定位[J]. 郭毓,蘇鵬飛,吳益飛,郭健.  華中科技大學學報(自然科學版). 2018(12)
[3]一種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橫擔姿態(tài)測量方法[J]. 吳巍,郭飛,郭毓,郭健.  華中科技大學學報(自然科學版). 2018(12)
[4]一種基于增強現(xiàn)實(AR)的電力系統(tǒng)配電網(wǎng)帶電作業(yè)機器人[J]. 李實,劉波,韓剛,邱育東,張文生.  自動化博覽. 2018(04)
[5]一種改進的紅外弱小目標快速檢測方法[J]. 孫慧婷,姜志,王軍,張新,何昕.  激光與紅外. 2017(10)
[6]基于DSP的兩幀差分和改進半因果弱小目標檢測[J]. 李天甲,許四祥,姚志生,王洋.  激光與紅外. 2017(10)
[7]遠距離激光光斑定位中的光暈抖動抑制算法[J]. 鄧凱鵬,陶衛(wèi),趙輝,金毅.  中國測試. 2017(01)
[8]高壓帶電作業(yè)機器人視覺伺服系統(tǒng)[J]. 王振利,魯守銀,李健,趙玉良,呂曦晨.  制造業(yè)自動化. 2013(14)
[9]DWR-I遙操作高壓帶電作業(yè)機器人[J]. 魯守銀,傅孟潮,厲秉強,馬培蓀.  上海交通大學學報. 2005(06)
[10]高壓帶電作業(yè)機器人的研制[J]. 魯守銀,馬培蓀,戚暉,厲秉強.  電力系統(tǒng)自動化. 2003(17)

博士論文
[1]高壓帶電作業(yè)機器人及其跟蹤裝配系統(tǒng)的研究[D]. 戚暉.天津大學 2003

碩士論文
[1]基于虛擬現(xiàn)實的帶電作業(yè)機器人智能控制系統(tǒng)[D]. 劉珍娜.山東建筑大學 2014



本文編號:3168282

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