本文選題：雙目視覺　切入點(diǎn)：三維定位　出處：《長春工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：機(jī)器視覺作為計(jì)算機(jī)技術(shù)其中的一部分,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展而逐步成熟。現(xiàn)今自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)從“工業(yè)3.0”階段發(fā)展為以智能制造為核心的“工業(yè)4.0”階段,機(jī)器視覺作為現(xiàn)今自動(dòng)化相關(guān)技術(shù)最關(guān)鍵的一部分,在整個(gè)發(fā)展過程中起到非常重要的作用。雙目視覺作為機(jī)器視覺的重要分支,其應(yīng)用越來越廣泛。應(yīng)用雙目視覺對(duì)工件上特征點(diǎn)進(jìn)行三維定位,對(duì)提高工業(yè)生產(chǎn)的成功率與生產(chǎn)效率有著重要的意義。本文主要針對(duì)基于三維機(jī)器視覺的機(jī)器人定位技術(shù)進(jìn)行了研究:(1)在相機(jī)標(biāo)定方面,通過對(duì)相機(jī)內(nèi)外參數(shù)的標(biāo)定,能夠得到相機(jī)的內(nèi)部光學(xué)參數(shù)和相機(jī)與世界坐標(biāo)系間的位置關(guān)系,進(jìn)而可以得到圖像坐標(biāo)系與世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換關(guān)系。本文在論述了現(xiàn)有標(biāo)定方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,采用了張正友標(biāo)定方法進(jìn)行相機(jī)的標(biāo)定,并對(duì)張正友標(biāo)定方法做了理論分析與仿真實(shí)驗(yàn)。(2)在邊緣檢測方面,提出了一種改進(jìn)的Canny算法圖像處理方法進(jìn)行工件邊緣檢測。采用雙邊濾波方法處理圖像,有效去除噪聲同時(shí)保留了邊緣信息;增加45°與135°方向的梯度模板計(jì)算梯度幅值,使更多的邊緣信息能夠檢測出來;運(yùn)用最大類間方差法來確定Canny算法的高低閾值,使邊緣檢測與連接具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。該算法能夠很好地解決采用傳統(tǒng)的Canny算法進(jìn)行圖像處理時(shí)存在的缺點(diǎn),在獲得工件豐富的邊緣信息的同時(shí),亦能夠消除劃痕等無關(guān)信息干擾,提高檢測精度。(3)在立體匹配方面,在分析了各個(gè)立體匹配算法的基礎(chǔ)上,提出了一種快速改進(jìn)的SURF立體匹配算法,將極線約束和邊緣約束作為該算法的匹配準(zhǔn)則。該算法能夠?qū)⒋ヅ潼c(diǎn)數(shù)量減少,增強(qiáng)了匹配的時(shí)效性與準(zhǔn)確性。(4)設(shè)計(jì)了基于雙目視覺的工件特征點(diǎn)三維坐標(biāo)定位系統(tǒng),搭建了該系統(tǒng)的硬件平臺(tái)及其軟件部分。對(duì)該系統(tǒng)的硬件部分與軟件部分進(jìn)行了測試,通過相機(jī)標(biāo)定、改進(jìn)邊緣檢測算法、快遞的立體匹配算法和三維定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)工件上特征點(diǎn)的定位。并將特征點(diǎn)坐標(biāo)傳送給機(jī)器人,使機(jī)器人能夠根據(jù)特征點(diǎn)坐標(biāo)的信息進(jìn)行工作。
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本文編號(hào)：1607152