微操作系統(tǒng)的機器視覺與無標定視覺伺服研究.pdf

1、最新的技術(shù)正在向宏觀和微觀兩個方向發(fā)展:一方面,我們已經(jīng)可以跨出地球,可以探測幾百億光年外的宇宙深處;另一方面,我們可以排列單個原子,可以設(shè)計在血管里運動的機器人。而微操作機器人正是微觀領(lǐng)域最前沿的技術(shù)之一。微操作任務(wù)存在著工作空間小、操作目標小且易碎(或易變形),設(shè)備精度不足等種種限制,但是卻要求高精度、高重復(fù)度和高可靠性,尤其是在自動或者半自動的系統(tǒng)中。由于微操作環(huán)境和操作對象的特殊性,使得微操作機器人的研究有常規(guī)尺度下所沒有的特殊

2、問題,因此需要研究特定的方法來解決這些問題。
　　本文首先對顯微視覺、視覺伺服和微操作機器人三個方面進行了綜述,介紹了研究趨勢和最新成果。然后對相關(guān)的建模方法進行了論述,為本文的研究提供了堅實的理論基礎(chǔ)。
　　顯微視覺下的對象往往有著不同的顏色,這個特性可以用于區(qū)分這些對象,但是由于顯微視覺采用外置冷光源,對目標顏色影響較大。因此本文提出了一種基于IHLS(ImprovedHue-Lumination-Saturation,

3、增強的色調(diào)-光度-飽和度)顏色空間的密度聚類分割方法。該方法可以解決現(xiàn)有機器視覺顏色空間中存在的非一致性問題,減小外界光源的影響,在分割速度和準確度方面也有很大的提升。
　　現(xiàn)有的顯微多目標識別對于所有目標采用統(tǒng)一的識別方法,時間消耗較大,識別率不高。本文針對常規(guī)ICF(InertialConfinementFusion,慣性約束聚變)靶裝配任務(wù)中的壓電陶瓷雙晶片微夾持器、柱腔、靶球和真空吸附微夾持器四種不同類型目標分別設(shè)計了不同

4、的識別算法,在定位精度和實時性上均取得了較好的效果。
　　視覺伺服是機器人領(lǐng)域最前沿的研究內(nèi)容之一,尤其是在很難得到機械手與視覺系統(tǒng)精確數(shù)學(xué)模型的情況下的無標定視覺伺服。鑒于目前在線估計方法不夠準確,離線估計方法適應(yīng)性不好,本文提出了一種基于增量支持向量回歸的圖像雅可比矩陣在線辨識方法,和相應(yīng)的自適應(yīng)切換策略,達到了很好的實用效果。
　　最后,本文設(shè)計了一種自動微操作系統(tǒng)實驗平臺,該系統(tǒng)由高精度微動平臺、高清攝像機、壓電陶瓷