随着科技和经济的进步,电力系统的稳定是一个国家发展中的关键,也是保证民生的重中之重。在高压电力下工作的机器人使用机械臂来提高生产率和释放劳动力。目前带有传感器的机械手臂能实现空间三维位姿估计。但在电力系统中,高压带电作业会因强电场的干扰,传统的传感器对外界信号的感知能力有限且成本过高,因此精度降低,在更严重的情况下会失效。引入视觉伺服能够提高机械臂位姿测量的精度和鲁棒性,适应更加复杂位姿测量的环境。1.本文提出了基于星型结构的多目视觉测量结构,将多个摄像机合理分布在测量物体周围,构建一个能实现全方位,多角度的测量模型。通过理论分析和实验模拟,对关键技术问题进行了研究。2.结合了机器视觉进行机械手臂的三维空间定位是通过在机械手臂贴上二维码,在不同方向放置多台相机来获取机械手臂上二维码的实时二维像素坐标。3.应用了张正友标定法和Pn P算法求得了相机内参和外参,进一步通过多目视觉融合的求解得出机械手臂的三维坐标和运动轨迹,最终实现对机械臂多个关节点进行运动轨迹和三维位姿的测量。多目视觉可以建立多个约束方程来提高测量的精度,并且扩大了被测物体的运动范围,具有较高的鲁棒性和经济性。4.分析了基于双目视觉的位姿测量结果和多目视觉的位姿测量结果,在分辨率为1920×1080的像素下,双目视觉测量的实验平均误差在4%左右,而多目视觉测量平均误差可降低到2%左右。可见多目视觉的机械手臂三维位姿估计系统可有效提升双目视觉三维位姿测量结果,具有更好的准确率。本文提出的多目视觉可以建立多个约束方程来提高测量的精度,并且扩大了被测物体的运动范围,具有较高的鲁棒性和经济性。在双目视觉位姿检测中1.5m之内百分之89%的测量误差低于10mm,基于多目视觉的机械手臂位姿测量系统检测速度达到16帧/s,在1.5m之内96%以上的测量误差不超过3mm,考虑到生产环境中工业检测实时监测需要,需要具有较高鲁棒性,推荐采用多目视觉的位姿检测方案。