CN110006402A - 一种大型部件对接装配相对位姿的视觉测量系统和测量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于测量技术领域,将提供一种大型部件对接装配相对位姿的视觉测量系统和测量方法。本发明测量系统由近景双目视觉传感器1、大范围双目视觉传感器2、活动靶标4、固定靶标5和计算机组成。本发明测量方法根据大型部件水平方向上的间距将对接过程分为对接初始阶段和位姿精调阶段,在对接不同阶段选择对应的双目视觉传感器拍摄活动靶标与固定靶标图像,传入计算机进行处理,提取靶标特征点,根据大型部件对接装配相对位姿视觉测量系统的测量模型计算对接部件的相对位姿。本发明解决了视觉测量中测量范围与测量精度的矛盾,实现了基于视觉的大型部件相对位姿测量,测量系统易于布置、成本低,能够满足不同部件对接任务的测量需求;测量方法过程简单,测量效率高。

Description

一种大型部件对接装配相对位姿的视觉测量系统和测量方法
(一)技术领域
本发明属于测量技术领域,将提供一种针对大型部件对接装配过程中部件相对位姿测量的视觉测量系统和测量方法。
(二)背景技术
大型部件装配对接是工业制造的重要环节之一,广泛应用于火箭,飞机,舰船等大型产品的总体装配中,对于最终装配质量具有重大影响。近年来,随着大型工业产品性能的不断提高,对大型部件的对接装配提出了更高的装配精度和装配自动化的需求。大型部件对接装配多采用数字化装配系统完成。其中,测量系统在大型部件对接过程中需要实时测量对接部件之间的相对位姿,引导定位装置调整部件位姿,对于实现自动化,高精度的数字化装配非常重要。此外,定位装置对于大型部件的位姿调整精度较低,需要引入测量系统对定位装置的位姿调整予以补偿,满足更高精度的装配需求。
现有大型部件装配对接测量系统多采用激光跟踪仪和室内GPS系统进行测量。如徕卡测量公司研制的AT系列激光跟踪仪,具有精度高,测量范围较大的特点,广泛应用在大型部件装配的高精度位姿测量中。激光跟踪仪在同一时刻只能测量一个特征点,在测量过程中可能出现断光问题。美国波音公司等全球知名飞机制造商,已经将室内GPS系统运用到装配现场的全局定位测量中。但室内GPS系统测量精度绝对精度较低,无法应用于对接装配等高精度测量任务。上述两种测量仪器都属于精密光学仪器,设备成本高,操作复杂,且对测量环境有较高的要求。在保证测量精度的同时,降低系统成本与操作复杂程度是对接装配测量系统的主要发展趋势。视觉测量是一种广泛应用于工业制造的非接触测量方法,具有成本低,易于布置以及测量速度快的特点。视觉测量的测量精度与测量范围成反比,在近距离,小测量范围的测量条件下,视觉测量可以达到较高精度,但视觉测量的测量精度随着测量范围的增大而显著下降。传统的视觉测量方法多采用增加同精度等级视觉传感器的方法扩大视觉测量的测量范围。这种方法需要将测量数据统一到全局坐标系下,坐标转换次数较多,影响最终的测量精度,无法满足飞机大型部件对接装配任务高精度的测量需求。同时,增加视觉传感器的数量使测量系统标定与测量过程较为复杂,增加了测量成本。因此,需要提出一种结构简单,易于操作的视觉测量系统,解决视觉测量测量精度与测量范围的矛盾关系,将视觉测量应用到大型部件的高精度测量中,降低测量系统的成本,改善测量系统的可操作性和便捷性。
(三)发明内容
本发明所要解决的技术问题是:提供一种大型部件对接装配相对位姿的视觉测量系统和测量方法,将视觉测量应用于大型部件对接装配测量中。视觉测量系统由四个相同的工业相机组成两组不同测量精度等级的双目视觉传感器,将大型部件装配对接过程按照部件之间水平方向上的距离分为对接初始阶段与位姿精调阶段。在部件对接相应阶段选取对应精度等级的双目视觉传感器测量固连在部件特定位置的高精度背光靶标,解算大型部件的相对位姿。该方法解决了视觉测量应用中测量精度与测量范围的矛盾关系,扩大视觉测量在工业装配测量中的适用范围,降低大型部件装配对接测量系统的成本与操作复杂程度。
本发明的技术解决方案是:一种大型部件对接装配相对位姿的视觉测量系统和测量方法,其特征在于:
1、一种大型部件对接装配相对位姿视觉测量系统,其特征在于,
1.1、它由近景双目视觉传感器1、大范围双目视觉传感器2、活动靶标4、固定靶标5和计算机组成;其中近景双目视觉传感器1与大范围双目视觉传感器2由四个相同的摄像机3构成;近景双目视觉传感器基线距离为800~1000mm,工作距离为550~650mm;大范围双目视觉传感器基线距离为1500~2000mm,工作距离为850~1000mm;所有摄像机将拍摄图像传入计算机中进行处理;
1.2、所说的活动靶标4与固定靶标5为相同的高精度二维平面玻璃靶标,靶标背后有亮度可调的白色光源;靶标与对接部件固连,安装在活动部件7上的靶标为活动靶标4;安装在固定部件8上的靶标为固定靶标5;靶标上有预先设置的圆形特征点,圆的数量为4~100个,圆形特征点的直径为4mm,圆的直径精度为0.001mm,相邻两圆心的距离为8mm,其精度为0.001mm,选取靶面上圆形特征点的圆心作为特征点,特征点数量为4~100个。
2、使用如权利要求1所述的视觉测量系统进行大型部件对接装配相对位姿测量的方法,其特征在于,实施过程分为标定阶段和测量阶段,进行一次标定即可连续测量,具体步骤如下:
2.1、标定阶段:
2.1.1、将大型部件对接装配过程按照两部件水平方向距离分为对接初始阶段和位姿精调阶段,对接初始阶段两部件之间的初始水平距离为150~250mm,位姿精调阶段两部件之间的初始水平距离为15~30mm;根据视觉测量系统结构,布置近景双目视觉传感器与大范围双目视觉传感器;调整大范围双目视觉传感器两摄像机的方向、焦距与光圈,使大范围双目视觉传感器两摄像机在对接初始阶段视场范围包含活动靶标4和固定靶标5上所有特征点,且成像清晰;调整近景双目视觉传感器两摄像机的方向、焦距与光圈,使近景双目视觉传感器两摄像机在位姿精调阶段视场范围包含活动靶标4和固定靶标5上所有特征点,且成像清晰
2.1.2、标定近景双目视觉传感器1与大范围双目视觉传感器2的参数,双目视觉传感器的具体标定步骤如下:
步骤一,在双目视觉传感器的公共视场范围内,非平行自由移动标定靶标11至少三个位置,每移动一个位置双目视觉传感器拍摄一组靶标图像,靶标上所有特征点应该包含在拍摄图像内,提取特征点圆心的图像坐标,并与其世界坐标对应,标定双目系统中每个相机的内部参数、畸变系数,以及对应每个靶标位姿的相机外部参数;
步骤二,利用步骤一中标定的单相机外部参数,计算双目视觉传感器结构参数初始值。根据相机内参数与畸变系数的标定结果,结合双目视觉传感器结构参数初始值与步骤一中提取的特征点圆心图像坐标,计算靶标特征点圆心的三维坐标;求得相邻圆心三维坐标间的距离,并计算与已知的靶标相邻两圆心之间的距离的偏差,构建代价函数,采用非线性优化方法标定双目视觉传感器的结构参数;
步骤三,重复步骤一与步骤二,完成近景双目视觉传感器1与大范围双目视觉传感器2的参数标定;
2.2、测量阶段:
2.2.1、在对接初始阶段,选取大范围双目视觉传感器2中左相机的摄像机坐标系为测量坐标系;以活动靶标左上角特征点为原点,建立活动靶标坐标系9;
2.2.2、拍摄一组图像,提取图像中活动靶标4与固定靶标5特征点的图像坐标,完成两幅图像中对应特征点的匹配;根据标定阶段获得的双目视觉传感器两相机内部参数,畸变系数以及结构参数,计算活动靶标4与固定靶标5特征点在测量坐标系下的三维坐标;
2.2.3、拟合活动靶标4特征点平面在活动靶标坐标系9下和测量坐标系下的空间平面方程,计算测量坐标系与活动靶标坐标系9之间的转换关系;将两组靶标特征点三维坐标从测量坐标系转换到活动靶标坐标系9下;
2.2.4、在活动靶标坐标系9下,拟合活动靶标4特征点平面方程与固定靶标5特征点平面方程,计算活动靶标坐标系9下两部件相对位姿;
2.2.5、在对接初始阶段,采用大范围双目视觉传感器进行测量,重复步骤2.2.2~2.2.4,测量两部件相对位姿,引导定位装置10调整活动部件7位姿,靠近固定部件8;
2.2.6、当近景双目视觉传感器公共视场范围中出现活动靶标4与固定靶标5的所有特征点时,选取近景双目视觉传感器1中左相机的摄像机坐标系为测量坐标系,采用近景双目视觉传感器进行测量,重复步骤2.2.2~2.2.4,测量两部件相对位姿,引导定位装置10精确调整活动部件7位姿,完成部件对接。
本发明的优点是:
一、提出了基于视觉测量系统的大型部件相对位姿测量方法,实现了基于视觉传感器的大型部件相对位姿测量,降低了测量成本,扩大了视觉传感器的使用范围。
二、利用两组不同精度等级的双目视觉传感器对部件对接装配相对位姿进行分阶段测量,采用空间平面拟合的方法统一到同一坐标系下,扩大了测量范围的同时避免了多次坐标转换,解决了视觉测量测量精度与测量范围之间的矛盾。
三、提出的视觉测量系统与测量方法能够适应不同类型部件对接的测量任务,测量系统结构简单,易于布置,操作简便。
(四)附图说明
图1为视觉测量系统测量流程;
图2为视觉测量系统示意图;
图3为二维背光靶标示意图;
图4为视觉测量系统数学模型示意图
图5为测量图像示意图;
图6为测量误差示意图;
(五)具体实施方式
下面对本发明做进一步详细说明。本发明基于计算机视觉和图像处理技术,根据部件水平方向上的距离将大型部件对接装配过程分为两个阶段,在不同阶段采用对应的双目视觉传感器,完成大型部件对接装配相对位姿测量。
视觉测量系统的工作流程如图1所示。根据部件水平间距将大型部件对接分为两个阶段。在不同阶段采用对应的视觉传感器,拍摄含有活动靶标4和固定靶标5所有特征点的一组图像,由图像处理方法提取两靶标所有特征点坐标,根据双目视觉传感器中两相机内部参数,畸变系数以及双目视觉传感器的结构参数计算两靶标特征点三维坐标,获得测量坐标系与活动靶标坐标系9之间的转换关系,将两靶标特征点三维坐标转换到活动靶标坐标系9下,计算部件之间的相对位姿。
设靶标上任意一特征点圆心P在该靶标坐标系下的坐标为(X,Y,Z),在图像平面上的投影点坐标为(u,v)。根据摄像机透视投影模型有:
式中,A为摄像机内部参数矩阵,fx,fy为摄像机在x,y方向上的有效焦距,(u0,v0)为摄像机主点坐标。(R,T)为摄像机外部参数,表示靶标坐标系与摄像机坐标系之间的转换关系。
考虑摄像机镜头的畸变,摄像机镜头的畸变模型为:
其中(x,y)为理想图像坐标,(xd,yd)为实际图像坐标,r为实际图像坐标与摄像机主点之间的距离,(k1,k2)为一次和二次径向畸变系数,(p1,p2)为一次和二次切向畸变系数。
单相机无法通过图像坐标恢复特征点圆心的三维坐标。双目视觉传感器可通过三角测量原理,通过特征点在两相机图像中的坐标计算特征点三维坐标。选取左摄像机坐标系作为测量坐标系,三角测量模型为:
其中λ12为尺度因子;A1,A2左右相机的内参数矩阵,x1(u1,v1),x2(u2,v2)分别为左右相机经过畸变矫正的图像坐标。R,T为双目结构参数,表示左摄像机坐标系与右摄像机坐标系之间的转换关系。
图4为视觉测量系统数学模型示意图。oC1-xC1yC1zC1为左摄像机坐标系,oC2-xC2yC2zC2为右摄像机坐标系。o1-x1y1z1为活动靶标坐标系9。如果双目视觉传感器经过标定,则两相机内参数矩阵和双目结构参数已知,由图像处理得到两靶标的所有特征点在两相机图像中的对应图像坐标,根据公式[3]计算得到所有特征点在测量坐标系下的三维坐标。
已知活动靶标平面特征点在测量坐标系下和活动靶标坐标系9下的坐标,拟合活动靶标平面两坐标系下的方程为:
已知两空间平面方程,则为测量坐标系下活动靶标平面法向量,为活动靶标坐标系下活动靶标平面法向量。两平面旋转关系为:
其中为旋转轴,θ为旋转角度,R为两平面之间的旋转矩阵。两坐标系之间的旋转矩阵已知,则两坐标系之间的平移向量为:
其中X1i,X2i分别为特征点在两坐标系下的三维坐标。公式[5]-[8]完整地描述了基于平面拟合的坐标系转换计算方法。由活动靶标4平面在测量坐标系与活动靶标坐标系9下的法向量,根据公式[5]-[7]计算测量坐标系与活动靶标坐标系之间的旋转矩阵R0。根据活动靶标4特征点在两坐标系下的三维坐标,由公式[8]计算测量坐标系与活动靶标坐标系9之间的平移向量T0
测量坐标系与活动靶标坐标系的转换关系已知,活动靶标坐标系下的两靶标特征点三维坐标计算公式为:
Xt=R0Xm+T0 [9]
其中Xm为测量坐标系下两靶标特征点的三维坐标。在活动靶标坐标系9下,根据两组靶标特征点的三维坐标拟合两靶标平面的平面方程,由公式[5]-[8]计算两部件之间的相对位姿。
根据大型部件对接装配相对位姿的视觉测量系统的数学模型和本发明的测量原理,大型部件对接装配相对位姿视觉测量系统的测量方法分为标定和测量两个个阶段。
本发明测量系统标定的具体步骤如下:
1、将大型部件对接装配过程按照两部件之间的水平距离分为对接初始阶段和位姿精调阶段,对接初始阶段两部件之间的初始水平距离为150~250mm,位姿精调阶段两部件之间的初始水平距离为15~30mm;
2、根据大型部件对接装配相对位姿视觉测量系统结构,布置近景双目视觉传感器与大范围双目视觉传感器,保证大范围双目视觉传感器的公共视场范围在对接初始阶段包含活动靶标4和固定靶标5上所有特征点,保证近景双目视觉传感器的公共视场范围在位姿精调阶段包含活动靶标4和固定靶标5上所有特征点;调整所有摄像机焦距与光圈,使摄像机保持足够的景深范围,在对接过程中成像清晰;
3、标定双目视觉传感器摄像机的内部参数与畸变系数,具体步骤如下:
第一步,在双目视觉传感器的公共视场范围内,自由移动靶标至少五个位置,保证每组图像均包含靶标上的所有特征点。每移动一个位置,双目系统拍摄一组标定图像。
第二步,提取标定图像中特征点的图像坐标,并与特征点在靶标坐标系下的坐标对应。特征点坐标提取方法参见Sung Joon Ahn的论文“CIRCULAR CODED TARGET FORAUTOMATION OF OPTICAL 3D-MEASUREMENT AND CAMERA CALIBRATION[J].InternationalJournal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2001,15(06):905-919.”
第三步,利用第二步提取的所有特征点的图像坐标及对应的靶标坐标系下的特征点坐标标定各摄像机内部参数,畸变系数,以及对应每个靶标位姿的外部参数,标定方法参见Zhang Zhengyou的论文“A flexible new technique for camera calibration.IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence[J].2000,22(11):1330-1334”。
4、标定双目视觉传感器的结构参数,具体步骤如下:
第一步,由构成双目视觉传感器两相机的全部外部参数,根据公式[10][11]计算两相机坐标系之间的旋转矩阵和平移向量的初始值。
其中,(Rli,Tli)和(Rri,Tri)分别代表第i组标定图片下,左右相机的外部参数。
第二步,由两摄像机坐标系之间旋转矩阵和平移向量的初值,两摄像机内部参数和畸变系数标定结果,以及提取的靶标特征点图像坐标,根据公式[3]所示的三角测量模型计算靶标特征点三维坐标,并计算相邻特征点三维坐标的欧式距离与已知靶标三维距离的偏差,形成代价函数[12]。
第三步,根据公式[12],采用Levenberg-Marquardt非线性优化方法估计两相机坐标系之间的旋转矩阵和平移向量。Levenberg-Marquardt算法参见《最优化理论与方法》,(黄平著,清华大学出版社,2009年)。
5、重复步骤3-4,完成近景双目视觉传感器1与大范围双目视觉传感器2的标定。
大型部件对接装配相对位姿视觉测量系统的参数只需要标定一次,就可以进行部件相对位姿连续测量。测量阶段的具体步骤如下:
6、在对接初始阶段,采用大范围双目视觉传感器2测量对接部件相对位姿,选取大范围双目视觉传感器2中左相机的摄像机坐标系为测量坐标系。
7、计算测量图像中两靶标特征点在测量坐标系的三维坐标,具体步骤如下:
第一步,拍摄一组图像,提取图像中活动靶标4与固定靶标5特征点的图像坐标,完成两幅图像中对应特征点的匹配,根据公式[2]所示的摄像机畸变模型,计算特征点非畸变图像坐标;特征点图像坐标提取方法同步骤4第二步。
第二步,根据公式[3]所示的三角测量原理,由一组图像中两靶标特征点的一对图像坐标,计算两靶标特征点在测量坐标系下的三维坐标。
8、计算测量坐标系与活动靶标坐标系9之间的转换关系。具体步骤如下:
第一步,根据活动靶标4上特征点在测量坐标系与活动靶标坐标系9下的三维坐标,拟合活动靶标4平面在两坐标系下方程,通过公式[4]-[7]计算两坐标系之间的旋转矩阵。
第二步,通过两坐标系之间的旋转矩阵与特征点在测量坐标系下的三维坐标,根据公式[8]计算两坐标系之间的平移向量。
9、计算对接部件之间的相对位姿。具体步骤如下:
第一步,由测量坐标系与活动靶标坐标系9之间的转换关系,根据公式[9]计算活动靶标坐标系9下两靶标特征点的三维坐标。
第二步,由两靶标特征点在活动靶标坐标系9下的三维坐标,拟合两靶标平面在活动靶标坐标系下9的平面方程,根据公式[4]-[8]计算对接部件之间的相对位姿。
10、重复步骤7-9,进行对接初始阶段对接部件相对位姿测量。定位机构10根据相对位姿信息,驱动活动部件靠近固定部件。
11、两靶标所有特征点出现在近景双目视觉传感器的公共视场范围内时,大型部件对接进入位姿精调阶段。在此阶段内,采用近景双目视觉传感器1测量对接部件相对位姿,选取近景双目视觉传感器中左相机的摄像机坐标系为测量坐标系,重复步骤7-9,进行位姿精调阶段对接部件相对位姿测量。定位机构10根据相对位姿信息,精确调整活动部件位姿,完成部件对接。
(六)实施例
选取大范围双目视觉传感器基线距离为2000mm,工作距离为1000mm;近景双目视觉传感器基线距离为1000mm,工作距离为600mm,采用杭州海康威视数字技术股份有限公司的HikVision MV-CE200-10GM型工业相机和MVL-HF2528M-6MP型号35mm定焦镜头、深圳市科创新时代有限公司的CG-100-H-8背光靶标等组成视觉测量系统。
采用高精度导轨云台组成的运动平台对大型部件对接装配相对位姿视觉测量系统与测量方法进行验证,靶标固定在运动平台上,模拟活动靶标;靶标固定在光学平台上,模拟固定靶标。导轨能够提供沿X轴与沿Z轴的平移运动,精度为0.001mm。云台能够提供沿Y轴与沿Z轴的旋转,精度0.0129°。根据视觉测量系统的结构,在运动平台一侧布置近景双目视觉传感器与大范围双目视觉传感器,采用图2所示的二维平面靶标,对四个摄像机的内参数,畸变系数以及两组双目系统的结构参数进行标定。靶标上圆形特征点数量为49个。
标定得到的四个摄像机内部参数如表一所示,两组双目系统的结构参数标定结果如表二所示。
表一
表二
选取16种不同相对位姿,利用导轨云台控制靶标位姿调整,计算固定在运动平台的靶标与固定在光学平台的靶标之间的相对位姿,并将运动平台位姿控制量作为真值,评估测量系统的测量精度。测量系统拍摄的测量图像如图5所示。测量系统的平均测量误差如图6和表三所示:
表三
测量结果显示,大范围双目视觉传感器2精度较差,但测量范围较大,在部件水平距离较远时,提供相对位姿的粗略测量;近景双目视觉传感器1测量范围较小,但精度较高,能够满足对接任务的测量精度需求,在部件水平距离较近时提供相对位姿的精确测量。大型部件对接装配相对位姿的视觉测量系统和测量方法解决了视觉测量中测量精度与测量范围之间的矛盾,能够满足大型部件对接测量任务对于测量精度与测量范围的需求。

Claims (2)

1.一种大型部件对接装配相对位姿的视觉测量系统,其特征在于,
1.1、它由近景双目视觉传感器1、大范围双目视觉传感器2、活动靶标4、固定靶标5和计算机组成;其中近景双目视觉传感器1与大范围双目视觉传感器2由四个相同的摄像机3构成;近景双目视觉传感器基线距离为800~1000mm,工作距离为550~650mm;大范围双目视觉传感器基线距离为1500~2000mm,工作距离为850~1000mm;所有摄像机将拍摄图像传入计算机中进行处理;
1.2、所说的活动靶标4与固定靶标5为相同的高精度二维平面玻璃靶标,靶标背后有亮度可调的白色光源;靶标与对接部件固连,安装在活动部件7上的靶标为活动靶标4;安装在固定部件8上的靶标为固定靶标5;靶标上有预先设置的圆形特征点,圆的数量为4~100个,圆形特征点的直径为4mm,圆的直径精度为0.001mm,相邻两圆心的距离为8mm,其精度为0.001mm,选取靶面上圆形特征点的圆心作为特征点,特征点数量为4~100个。
2.使用如权利要求1所述的视觉测量系统进行大型部件对接装配相对位姿测量的方法,其特征在于,实施过程分为标定阶段和测量阶段,进行一次标定即可连续测量,具体步骤如下:
2.1、标定阶段:
2.1.1、将大型部件对接装配过程按照两部件水平方向距离分为对接初始阶段和位姿精调阶段,对接初始阶段两部件之间的初始水平距离为150~250mm,位姿精调阶段两部件之间的初始水平距离为15~30mm;根据双立体视觉系统结构,布置双立体视觉系统;调整大范围双目视觉传感器两摄像机的方向、焦距与光圈,使大范围双目视觉传感器两摄像机在对接初始阶段视场范围包含活动靶标4和固定靶标5上所有特征点,且成像清晰;调整近景双目视觉传感器两摄像机的方向、焦距与光圈,使近景双目视觉传感器两摄像机在位姿精调阶段视场范围包含活动靶标4和固定靶标5上所有特征点,且成像清晰;
2.1.2、标定近景双目视觉传感器1与大范围双目视觉传感器2的参数,双目视觉传感器的具体标定步骤如下:
步骤一,在双目视觉传感器的公共视场范围内,非平行自由移动标定靶标11至少三个位置,每移动一个位置双目视觉传感器拍摄一组靶标图像,靶标上所有标志圆包含在拍摄图像内,提取特征点圆心的图像坐标,并与其世界坐标对应,标定双目系统中每个相机的内部参数、畸变系数,以及对应每个靶标位姿的相机外部参数;
步骤二,利用步骤一中标定的单相机外部参数,计算双目视觉传感器结构参数初始值;根据相机内参数与畸变系数的标定结果,结合双目视觉传感器结构参数初始值与步骤一中提取的特征点圆心图像坐标,计算靶标特征点圆心的三维坐标;求得相邻圆心三维坐标间的距离,并计算其与已知的靶标相邻两圆心之间的距离的偏差,构建代价函数,采用非线性优化方法标定双目视觉传感器的结构参数;
步骤三,重复步骤一与步骤二,完成近景双目视觉传感器与大范围双目视觉传感器的参数标定;
2.2、测量阶段:
2.2.1、在对接初始阶段,选取大范围双目视觉传感器2中左相机的摄像机坐标系为测量坐标系;以活动靶标左上角特征点为原点,建立活动靶标坐标系9;
2.2.2、拍摄一组图像,提取图像中活动靶标4与固定靶标5特征点的图像坐标,完成两幅图像中对应特征点的匹配;根据标定阶段获得的双目视觉传感器两相机内部参数,畸变系数以及结构参数,计算活动靶标4与固定靶标5特征点在测量坐标系下的三维坐标;
2.2.3、拟合活动靶标4特征点平面在活动靶标坐标系9下和测量坐标系下的空间平面方程,计算测量坐标系与活动靶标坐标系9之间的转换关系;将活动靶标4与固定靶标5特征点三维坐标从测量坐标系转换到活动靶标坐标系9下;
2.2.4、在活动靶标坐标系9下,拟合活动靶标4特征点平面方程与固定靶标5特征点平面方程,计算活动靶标坐标系9下两部件相对位姿;
2.2.5、在对接初始阶段,采用大范围双目视觉传感器进行测量,重复步骤2.2.2~2.2.4,测量两部件相对位姿,引导定位装置10调整活动部件7位姿,靠近固定部件8;
2.2.6、当近景双目视觉传感器公共视场范围中出现活动靶标4与固定靶标5的所有特征点时,选取近景双目视觉传感器1中左相机的摄像机坐标系为测量坐标系,采用近景双目视觉传感器进行测量,重复步骤2.2.2~2.2.4,测量两部件相对位姿,引导定位装置10精确调整活动部件7位姿,完成部件对接。
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