基于雙目視覺的LED燈絲定位技術的研究
發(fā)布時間：2020-12-26 14:14
隨著LED燈具的廣泛使用,人們對LED燈具類產品性能有了更高的要求。高效率、高精度的加工這類產品的技術手段受到企業(yè)們的親耐,使得這項生產技術得到長足發(fā)展。高度自動化程度的裝配流水線成為實現(xiàn)這項技術重要手段,其中,隨著對機器視覺研究的不斷深入,使得視覺定位與檢測技術相比較于傳統(tǒng)技術,無論在LED芯片的貼裝定位還是燈絲識別定位中,機器視覺都發(fā)揮了重要作用。本文對現(xiàn)有的半自動化生產組裝LED燈具方法的局限性問題,設計并制定了一種基于雙目視覺的定位方案。針對采集到的LED燈絲圖像特點提出了圖像處理算法方案,并對圖像立體匹配算法進行了重點研究,采用了引入極線約束的SURF點匹配算法,并結合本文限定有效范圍區(qū)域內尋找待匹配點方法,得到了新的立體匹配算法。具體研究內容如下:(1)針對LED燈絲組裝設計的要求,搭建雙目視覺工作平臺,該平臺作為圖像采集的重要平臺,并研究了在雙目視覺中的四大坐標系之間的轉換關系后,采用張氏相機標定算法對系統(tǒng)參數進行了標定,得到了雙目立體視覺系統(tǒng)的攝相機內外參數,并運用這些參數對圖像進行畸變矯正和極線校正。(2)對采集到的圖像運用圖像預處理算法(濾波算法、迭代圖像二值化、形...
【文章來源】：佛山科學技術學院廣東省
【文章頁數】：66 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
全球LED照明燈具市場規(guī)模增長情況
圖 1-2 中國機器視覺規(guī)模增長圖[10]究方面，雙目視覺中的立體匹配研究作為機器視覺定位中對立體匹配研究的內容主要有：文獻[11]在傳統(tǒng)的動態(tài)規(guī)基于特征點的動態(tài)規(guī)劃算法，該算法以 Harris 檢測到的特了動態(tài)規(guī)劃算法，提高了算法運行效率，算法的誤匹配率獻[12]提出了基于 SIFT 特征點和邊緣特征點相結合的匹邊緣點作為帶匹配的特征點，并根據視差梯度進行匹配對應利于算法的實時性。文獻[13]將特征和譜匹配方法相結合但該方法譜分解較為耗時，同樣無法滿足實時性要求。文進，運用統(tǒng)計的方式將描述向量從 64 維降至 40 維，通過除了弱邊緣點，提高了匹配速度和精度。究的技術路線
7圖 1-3 本文算法技術流程圖研究內容及結構安排目平行視覺系統(tǒng)的原理以及標定過程做了研究，還原三維空間坐標的精度。針對被測物體外部形運用圖像處理算法，成功得到了被測物體清晰的提取算法性能挑選出適合本文實驗的點檢測算法束條件完成立體匹配，成功獲得坐標還原需要的維坐標值。本文的結構安排如下：
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于SURF和改進RANSAC算法的圖像自適應匹配[J]. 劉海洋,李春明,王萌萌,軒宗澤,楊鵬飛. 機械與電子. 2017(03)
[2]一種基于歷史特征的SURF改進算法研究[J]. 黃進勇,李哲,張?zhí)旆? 現(xiàn)代電子技術. 2017(03)
[3]改進的雙目立體視覺算法及其應用[J]. 蒼巖,尹鳳鳴,畢曉君. 哈爾濱工程大學學報. 2017(03)
[4]基于改進的SIFT特征點的雙目定位[J]. 李德隆,劉偉. 廣東工業(yè)大學學報. 2017(01)
[5]實時魯棒的特征點匹配算法[J]. 陳天華,王福龍. 中國圖象圖形學報. 2016(09)
[6]改進的Roberts圖像邊緣檢測算法[J]. 王方超,張旻,宮麗美. 探測與控制學報. 2016(02)
[7]基于機器視覺的LED燈具自動裝配線[J]. 褚樂添,朱蘭娟. 計算機光盤軟件與應用. 2014(23)
[8]基于視覺引導的工業(yè)機器人定位抓取系統(tǒng)設計[J]. 翟敬梅,董鵬飛,張鐵. 機械設計與研究. 2014(05)
[9]基于SURF的特征點快速匹配算法[J]. 堯思遠,王曉明,左帥. 激光與紅外. 2014(03)
[10]雙目視覺系統(tǒng)測量精度分析[J]. 肖志濤,張文寅,耿磊,張芳,吳駿. 光電工程. 2014(02)
博士論文
[1]點模式匹配算法研究[D]. 趙鍵.國防科學技術大學 2012
[2]雙目立體視覺深度感知與三維重建若干問題研究[D]. 羅桂娥.中南大學 2012
碩士論文
[1]基于特征點的立體匹配算法研究[D]. 劉暢.南京郵電大學 2017
[2]基于雙目視覺的機器人定位技術研究[D]. 何佳唯.江南大學 2016
[3]裝配機器人視覺系統(tǒng)應用與軟件開發(fā)[D]. 傅華強.東南大學 2016
[4]基于雙目視覺的圖像匹配與定位技術的研究[D]. 范瑩.江南大學 2016
[5]基于魚眼鏡頭的雙目立體視覺匹配算法的研究[D]. 熊文莉.燕山大學 2016
[6]LED檢測分選一體機芯片視覺定位關鍵技術研發(fā)[D]. 鐘富強.華中科技大學 2016
[7]基于SIFT算法的圖像特征點提取與匹配[D]. 崔哲.電子科技大學 2016
[8]基于特征提取與特征描述的擴展目標跟蹤[D]. 鄧集洪.中國科學院研究生院（光電技術研究所） 2015
[9]基于立體視覺的雙目匹配[D]. 李嬌.南京理工大學 2015
[10]基于雙目立體視覺的工件識別定位與抓取系統(tǒng)研究[D]. 張海波.中國計量學院 2014
本文編號：2939856
【文章來源】：佛山科學技術學院廣東省
【文章頁數】：66 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
全球LED照明燈具市場規(guī)模增長情況
圖 1-2 中國機器視覺規(guī)模增長圖[10]究方面，雙目視覺中的立體匹配研究作為機器視覺定位中對立體匹配研究的內容主要有：文獻[11]在傳統(tǒng)的動態(tài)規(guī)基于特征點的動態(tài)規(guī)劃算法，該算法以 Harris 檢測到的特了動態(tài)規(guī)劃算法，提高了算法運行效率，算法的誤匹配率獻[12]提出了基于 SIFT 特征點和邊緣特征點相結合的匹邊緣點作為帶匹配的特征點，并根據視差梯度進行匹配對應利于算法的實時性。文獻[13]將特征和譜匹配方法相結合但該方法譜分解較為耗時，同樣無法滿足實時性要求。文進，運用統(tǒng)計的方式將描述向量從 64 維降至 40 維，通過除了弱邊緣點，提高了匹配速度和精度。究的技術路線
7圖 1-3 本文算法技術流程圖研究內容及結構安排目平行視覺系統(tǒng)的原理以及標定過程做了研究，還原三維空間坐標的精度。針對被測物體外部形運用圖像處理算法，成功得到了被測物體清晰的提取算法性能挑選出適合本文實驗的點檢測算法束條件完成立體匹配，成功獲得坐標還原需要的維坐標值。本文的結構安排如下：
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于SURF和改進RANSAC算法的圖像自適應匹配[J]. 劉海洋,李春明,王萌萌,軒宗澤,楊鵬飛. 機械與電子. 2017(03)
[2]一種基于歷史特征的SURF改進算法研究[J]. 黃進勇,李哲,張?zhí)旆? 現(xiàn)代電子技術. 2017(03)
[3]改進的雙目立體視覺算法及其應用[J]. 蒼巖,尹鳳鳴,畢曉君. 哈爾濱工程大學學報. 2017(03)
[4]基于改進的SIFT特征點的雙目定位[J]. 李德隆,劉偉. 廣東工業(yè)大學學報. 2017(01)
[5]實時魯棒的特征點匹配算法[J]. 陳天華,王福龍. 中國圖象圖形學報. 2016(09)
[6]改進的Roberts圖像邊緣檢測算法[J]. 王方超,張旻,宮麗美. 探測與控制學報. 2016(02)
[7]基于機器視覺的LED燈具自動裝配線[J]. 褚樂添,朱蘭娟. 計算機光盤軟件與應用. 2014(23)
[8]基于視覺引導的工業(yè)機器人定位抓取系統(tǒng)設計[J]. 翟敬梅,董鵬飛,張鐵. 機械設計與研究. 2014(05)
[9]基于SURF的特征點快速匹配算法[J]. 堯思遠,王曉明,左帥. 激光與紅外. 2014(03)
[10]雙目視覺系統(tǒng)測量精度分析[J]. 肖志濤,張文寅,耿磊,張芳,吳駿. 光電工程. 2014(02)
博士論文
[1]點模式匹配算法研究[D]. 趙鍵.國防科學技術大學 2012
[2]雙目立體視覺深度感知與三維重建若干問題研究[D]. 羅桂娥.中南大學 2012
碩士論文
[1]基于特征點的立體匹配算法研究[D]. 劉暢.南京郵電大學 2017
[2]基于雙目視覺的機器人定位技術研究[D]. 何佳唯.江南大學 2016
[3]裝配機器人視覺系統(tǒng)應用與軟件開發(fā)[D]. 傅華強.東南大學 2016
[4]基于雙目視覺的圖像匹配與定位技術的研究[D]. 范瑩.江南大學 2016
[5]基于魚眼鏡頭的雙目立體視覺匹配算法的研究[D]. 熊文莉.燕山大學 2016
[6]LED檢測分選一體機芯片視覺定位關鍵技術研發(fā)[D]. 鐘富強.華中科技大學 2016
[7]基于SIFT算法的圖像特征點提取與匹配[D]. 崔哲.電子科技大學 2016
[8]基于特征提取與特征描述的擴展目標跟蹤[D]. 鄧集洪.中國科學院研究生院（光電技術研究所） 2015
[9]基于立體視覺的雙目匹配[D]. 李嬌.南京理工大學 2015
[10]基于雙目立體視覺的工件識別定位與抓取系統(tǒng)研究[D]. 張海波.中國計量學院 2014
本文編號：2939856
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