基于机器视觉的增强现实盲区装配方法

Zenglei WANG,Yuxiang YAN,Dechuan HAN,Xiaoliang BAI,Shusheng ZHANG

Xibei Gongye Daxue Xuebao/Journal of Northwestern Polytechnical University（2019）

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摘要

对于盲区手工装配,由于工人视线受阻,无法看到待装配零件的实时状态,对装配的效率和准确率造成了极大影响.针对这一问题,提出了一种基于机器视觉的增强现实盲区装配方法.首先将椭圆作为标志点,通过对椭圆的检测和定位间接追踪盲区待装配对象;然后通过投影的方式进行AR可视化并利用局部误差放大的原理精确引导装配;最后设计基于机器视觉的增强现实盲区装配实验,验证该方法的有效性.实验结果表明,此方法能显著提高盲区装配作业的效率,并能有效降低装配错误率.

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