为了解决装车机器人装车前货车车体位置和尺寸测量的问题，搭建了基于二维激光雷达的车体智能测量系统，并重点研究了该系统的标定方法。通过旋转平台带动二维激光雷达，利用单个二维激光雷达获得被测车体的三维信息。针对现有激光雷达测量系统标定方法复杂、标定件制作困难等问题，以 321坐标系建立法为基础，提出了一种基于三平面标定板的系统参数标定方法，建立了标定数学模型，并详细给出了该标定方法的原理及步骤。在实验室搭建测量系统进行了标定实验以及模拟车体测量实验，在户外对真实车体进行了测量实验。实验结果表明，本测量系统的最大车体尺寸长度测量误差为 26.4 mm，最大角度测量误差为 0.18°，完全满足装车精度要求。

为提高线结构光传感器(LSLS)的标定精度,提出了一种基于平面参考靶标的标定方法。给出了相机坐标系下参考靶标点中心坐标及激光平面方程的计算方法;将参考靶标点中心向激光平面投影,并以左下角投影点为原点建立世界坐标系,得到了靶标点中心像素坐标所对应的世界坐标;采用多项式拟合得到了任意像素点到世界坐标的转换关系,实现了传感器的标定,标定结果仅为多项式的系数,便于存储和使用;对标定误差进行了分析。结果表明,所提方法得到的各测试点与第一个点间距离误差的均方根值为0.0216 mm,相对于传统方法减少了22%,所提方法在LSLS高精度标定方面具有一定的优越性。

为实现成捆圆钢端面自动化及高效率贴标，建立了成捆圆钢机器人贴标系统。本文重点对复杂背景下圆钢端面图像识别进行研究，提出了一种圆钢端面图像组合识别方法。首先确定圆钢半径范围，利用分水岭分割算法对粘连图像进行分割，为防止因过分割而造成圆钢端面图像的漏识、错识，提出了真圆度阈值和角度阈值组合算法，以实现对分割后圆钢端面图像的准确识别。然后用椭圆拟合法确定圆钢端面图像中心点像素坐标，通过Delaunay 三角剖分内插值法标定完成像素坐标到世界坐标的转换，最后组建了成捆圆钢端面贴标试验系统。结果表明：成捆圆钢机器人贴标系统贴标速度为20 根/min，贴标准确率高达99.8%。能满足企业实际生产需求，为国内外成捆圆钢端面自动化贴标技术的发展和实际应用提供了一定参考。

在连铸坯线结构光视觉定重方法中，测量轮廓横截面积的两结构光平面的重合度对测量结果影响很大。为了快速准确地调整两结构光平面重合，文章基于视觉测量理论与空间坐标转换原理，提出了利用方框式圆点靶标调整两线结构光平面重合度的方法。推导出了结构光调整数学模型。调整时，首先由调整模型计算出两结构光平面在水平与竖直方向上的夹角，通过调整机构使两结构光平面的平行度达到测量要求；然后平移其中一个结构光平面，使两结构光平面重合度满足测量要求。组建了实验系统，实验结果显示利用该调整方法所得调整角度绝对误差小于0.05°，平移距离绝对误差小于0.1mm，能满足测量精度要求。

为了使连铸坯的定尺切割工艺技术升级为定重切割, 提出了一种重量实时累加式连铸坯线结构光视觉定重方法, 并对该方法的原理、测量模型和定重过程进行了研究。根据线结构光视觉测量原理, 由视觉传感器测量并计算连铸坯当前被测横截面的面积, 同时由另一视觉传感器测量并计算当前被测横截面与前一被测横截面在连铸坯传送方向上的间距, 进而可计算出相邻两个横截面之间连铸坯段重量, 通过各相邻连铸坯段重量的累加实时监测通过测量位置的连铸坯重量, 从而实现连铸坯的定重切割控制。组建了实验系统, 以规则的矩形实心型钢为被测实验件进行了定重实验。实验结果显示该方法定重的相对误差在 1‰以内, 远远小于生产企业目前的 8‰误差精度要求。该研究为连铸坯定重切割技术的实现提供了一定的理论参考。

为了使三坐标测量机快速准确地识别出被测零件的位姿, 提出了一种基于三坐标测量机平动的单目立体视觉识别方法, 对该方法的原理、位姿参数的求解和识别过程进行了研究。 根据双目立体视觉原理, 以三坐标测量机带动摄像机沿x轴或y轴平移, 在两个不同位置分别拍摄被测零件的一幅图像, 经过同名像点的匹配实现单摄像机立体视觉测量, 得到被测零件上各特征点在摄像机坐标系中的三维坐标;由摄像机标定参数, 进一步计算出各特征点在机器坐标系中的三维坐标;再结合各特征点在零件CAD坐标系中的对应坐标, 求解出被测零件的位姿参数。进行了识别实验, 实验数据表明该识别方法是可行的, 满足实时测量要求。

为了提高光笔式三坐标视觉测量的正确性和有效性, 对六点透视问题的理论渊源、数学模型及其数学模型的正确性和有效性进行了研究。以视觉测量的经典理论——“N点透视问题”的原理为依据, 建立了光笔式三坐标视觉测量的通用数学模型。在充分分析和研究该通用数学模型解的性态的基础上, 得出了光笔式三坐标视觉测量中的六点透视问题具有唯一解, 而且可线性求解的结论, 建立了六点透视问题的数学模型, 并开发出对应该数学模型的实验测量系统, 在三坐标测量机上进行了比对测量实验。比对测量结果表明: 在300mm 测量范围内, 六点透视问题实验测量系统和三坐标测量机在X、Y、Z轴方向上的测量数据最大差值分别为0.06mm、0.07mm和0.09mm。六点透视问题的数学模型能基本满足现场测量精度的要求。

为了使三坐标测量机快速准确地识别出被测零件的位姿, 提出了一种基于三坐标测量机平动的单目立体视觉识别方法, 并对该方法的原理、位姿参数的求解和识别过程进行了研究。根据双目立体视觉原理, 以三坐标测量机带动摄像机沿X轴或Y轴平移, 在两个不同位置分别拍摄被测零件的一幅图像; 利用本文提出的基于边缘图像质心偏移的同名像点匹配方法, 实现单摄像机立体视觉测量, 得到被测零件上各特征点在摄像机坐标系中的三维坐标; 由摄像机标定参数, 进一步计算出各特征点在机器坐标系中的三维坐标; 再结合各特征点在零件CAD坐标系中的对应坐标, 求解出被测零件的位姿参数。组建了识别系统, 进行了识别实验, 结果显示, 识别出的实验件位姿的平移量分别为: txl=32.65 mm,tyl=-90.23 mm,tzl=13.27 mm,旋转角分别为AX=38°,AY=4°,AZ=-5°,整个识别过程用时1.818 s。得到的实验数据表明该识别方法是可行的, 可满足实时测量要求。

为提高三坐标测量机零件位姿识别的效率和准确率, 提出了一种基于图像质心偏移的立体匹配新方法。将CCD摄像机安装在三坐标测量机的Z轴上, 利用三坐标测量机的精确平移特性, 构成单摄像机立体视觉系统,在两个不同位置获取被测零件的实时图像, 对其进行处理得到图像质心, 将图像质心的偏移距离作为约束条件完成立体匹配。该方法避开了极线约束、灰度约束等复杂约束条件, 实验表明该方法可以达到较高的匹配精度, 实验件的匹配时间为1.818s。

为了提高光笔式三坐标视觉测量的正确性和有效性, 对其多点透视模型进行了研究。以经典的“N点透视问题”理论为依据, 将世界坐标系的原点巧妙地构建在光笔笔尖处, 使坐标测量变为传统的摄像机外部参数标定问题, 采用坐标变换方法, 建立了光笔式三坐标视觉测量系统的多点透视数学模型, 得出光笔上点光源的个数应大于等于3。结合光笔参数的自标定, 采用十点透视模型, 开发出光笔式三坐标视觉测量实验系统, 在三坐标测量机上进行了比对测量实验。比对测量结果表明: 在300mm 测量范围内, 实验测量系统和三坐标测量机在x、y、z轴方向上的测量数据最大差值分别为0.13、0.14和0.2mm。