隨著智能制造的發(fā)展,機(jī)器視覺技術(shù)越來越成為研究的熱點,特別是雙目立體視覺技術(shù)�，F(xiàn)階段我國自動化生產(chǎn)制造、搬運等過程多采用人工控制或者機(jī)器人示教模式完成,靈活性較差且造成人力資源的浪費。因此將視覺技術(shù)與機(jī)器人相結(jié)合自動完成制造過程中的抓取工作,可以有效的提高工業(yè)生產(chǎn)的自動化程度,擴(kuò)展機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域。本課題主要對基于雙目視覺的識別與抓取關(guān)鍵技術(shù)開展了系統(tǒng)化的理論研究,主要的研究內(nèi)容如下:分析了攝像機(jī)的成像原理;研究了攝像機(jī)標(biāo)定方法,對比Matlab環(huán)境下和Halcon環(huán)境下的兩種不同標(biāo)定方法,選取標(biāo)定精度更高的Halcon標(biāo)定法進(jìn)行雙目視覺標(biāo)定研究;建立手眼標(biāo)定模型并分析,提出一種基于Halcon的固定視點手眼標(biāo)定方法,在充分考慮攝像機(jī)畸變的前提下準(zhǔn)確獲得攝像機(jī)坐標(biāo)、機(jī)器人基坐標(biāo)以及末端抓手坐標(biāo)之間的相互關(guān)系,并驗證了本文提出的標(biāo)定方法的可行性。研究了圖像灰度處理和平滑處理方法,分析不同的平滑濾波方法;研究不同特征的檢測方法,包括角點特征、邊緣特征和紋理特征,主要分析了Moravec算子、Harris算子以及SUSAN算子對特征點的檢測,并提出了一種改進(jìn)的Harris角點檢測算子,通過自... 

【文章來源】：山東理工大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Marr視覺信息處理三個階段Fig.1.1ThreestagesofMarrvisualinformationprocessing

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章緒論2論體系，為后來視覺技術(shù)的長遠(yuǎn)發(fā)展打好了基礎(chǔ)[5]。Marr視覺對信息的處理主要包括以下幾個階段，如下圖1.1所示。圖1.1Marr視覺信息處理三個階段Fig.1.1ThreestagesofMarrvisualinformationprocessing1.2.1雙目視覺的研究現(xiàn)狀國外對于機(jī)器視覺的研究相對起步較早，經(jīng)過四十多年的研究在視覺技術(shù)上已經(jīng)取得了豐富的研究成果，已有很多成熟的實際應(yīng)用。2008年，ABB參加工博會的主推產(chǎn)品就是——TrueView（視覺引導(dǎo)），此后，TrueView成為ABB視覺引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的品牌，通過視覺引導(dǎo)自動識別不同的工件和位置，并在三維空間中針對把不同的工作環(huán)境完成不同的工作。日本Faunc公司研發(fā)的iRVision是基于R-J3iC控制器的中速分揀機(jī)器人，如圖1.2所示，該機(jī)器人通過攝像機(jī)對工件進(jìn)行識別定位，通過視覺系統(tǒng)引導(dǎo)和控制機(jī)器人完成大型目標(biāo)的分揀工作[6]。美國的波士頓動力公司推出敏捷四足機(jī)器人SpotMini，如圖1.3所示，該機(jī)器人運用視覺進(jìn)行自主導(dǎo)航，識別周圍環(huán)境以及障礙物并合理規(guī)劃路徑進(jìn)行避障，甚至可以攀爬樓梯，可以良好的適應(yīng)于不同的環(huán)境。圖1.2發(fā)那科六軸分揀機(jī)器人圖1.3SpotMini四足機(jī)器人Fig.1.2FANUCsix-axissortingrobotFig.1.3SpotMiniQuadrupedRobot

山東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文第一章緒論2論體系，為后來視覺技術(shù)的長遠(yuǎn)發(fā)展打好了基礎(chǔ)[5]。Marr視覺對信息的處理主要包括以下幾個階段，如下圖1.1所示。圖1.1Marr視覺信息處理三個階段Fig.1.1ThreestagesofMarrvisualinformationprocessing1.2.1雙目視覺的研究現(xiàn)狀國外對于機(jī)器視覺的研究相對起步較早，經(jīng)過四十多年的研究在視覺技術(shù)上已經(jīng)取得了豐富的研究成果，已有很多成熟的實際應(yīng)用。2008年，ABB參加工博會的主推產(chǎn)品就是——TrueView（視覺引導(dǎo)），此后，TrueView成為ABB視覺引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的品牌，通過視覺引導(dǎo)自動識別不同的工件和位置，并在三維空間中針對把不同的工作環(huán)境完成不同的工作。日本Faunc公司研發(fā)的iRVision是基于R-J3iC控制器的中速分揀機(jī)器人，如圖1.2所示，該機(jī)器人通過攝像機(jī)對工件進(jìn)行識別定位，通過視覺系統(tǒng)引導(dǎo)和控制機(jī)器人完成大型目標(biāo)的分揀工作[6]。美國的波士頓動力公司推出敏捷四足機(jī)器人SpotMini，如圖1.3所示，該機(jī)器人運用視覺進(jìn)行自主導(dǎo)航，識別周圍環(huán)境以及障礙物并合理規(guī)劃路徑進(jìn)行避障，甚至可以攀爬樓梯，可以良好的適應(yīng)于不同的環(huán)境。圖1.2發(fā)那科六軸分揀機(jī)器人圖1.3SpotMini四足機(jī)器人Fig.1.2FANUCsix-axissortingrobotFig.1.3SpotMiniQuadrupedRobot

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Sobel算子濾波的圖像增強(qiáng)算法[J]. 王云艷,周志剛,羅冷坤.  計算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2019(12)
[2]攝像機(jī)標(biāo)定系統(tǒng)方法研究[J]. 汪永超,耿麗清.  天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)學(xué)報. 2019(02)
[3]改進(jìn)SIFT算法和NSCT相結(jié)合的遙感圖像匹配算法[J]. 宋佳乾,汪西原.  測繪通報. 2018(09)
[4]立體匹配算法研究綜述[J]. 曾文獻(xiàn),郭兆坤.  河北省科學(xué)院學(xué)報. 2018(02)
[5]基于Halcon的工業(yè)機(jī)器人手眼標(biāo)定方法研究[J]. 田春林,陳李博,馬國慶,侯茂盛,劉濤.  制造業(yè)自動化. 2018(03)
[6]基于HALCON的機(jī)器人運動空間中心點攝像機(jī)標(biāo)定方法[J]. 朱行飛,陸華才,雍家偉.  安徽工程大學(xué)學(xué)報. 2018(01)
[7]綜合多畸變因素的攝像機(jī)標(biāo)定[J]. 傅思勇,吳祿慎,陳華偉,胡贇.  儀器儀表學(xué)報. 2018(02)
[8]基于開放平臺的機(jī)器人視覺抓取控制系統(tǒng)設(shè)計[J]. 張艷芳,李倩,劉曉剛,閆九祥,程啟良.  機(jī)床與液壓. 2017(21)
[9]深度空間小視角攝像機(jī)標(biāo)定[J]. 趙敏,鄭興純,黃秋紅,朱凌建.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2017(09)
[10]一種改進(jìn)Harris-SIFT算子的圖像匹配算法[J]. 李蘭,謝勤嵐.  艦船電子工程. 2017(04)

博士論文
[1]基于圖像紋理特征提取算法的研究及應(yīng)用[D]. 王凱.西南交通大學(xué) 2013
[2]基于3D重建的三維全景成像系統(tǒng)的研究[D]. 王紅霞.北京科技大學(xué) 2009

碩士論文
[1]雙目視覺機(jī)器人的目標(biāo)識別與抓取技術(shù)研究[D]. 毛孟娜.沈陽工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于結(jié)構(gòu)保持的視頻穩(wěn)像方法研究[D]. 干文杰.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
[3]基于雙目視覺的機(jī)械手定位抓取技術(shù)的研究[D]. 徐凱.浙江大學(xué) 2018
[4]基于雙目視覺移動機(jī)器人目標(biāo)的檢測與定位[D]. 盧洪軍.沈陽工業(yè)大學(xué) 2017
[5]基于多生物特征融合識別技術(shù)的研究[D]. 黃瑤瑤.東南大學(xué) 2017
[6]基于雙目立體視覺的工件識別定位與機(jī)器人抓取系統(tǒng)的研發(fā)[D]. 梁俊杰.廣東工業(yè)大學(xué) 2017
[7]基于邊緣快速立體匹配的航空發(fā)動機(jī)葉片缺損部位三維重構(gòu)研究[D]. 董瑤.河北工業(yè)大學(xué) 2017
[8]基于雙目立體視覺的目標(biāo)識別與抓取定位[D]. 王德海.吉林大學(xué) 2016
[9]基于雙目視覺的前方車輛測距法研究[D]. 李文杰.天津工業(yè)大學(xué) 2016
[10]光度、色度多參數(shù)測量校準(zhǔn)裝置關(guān)鍵技術(shù)的研究[D]. 方靜.西安理工大學(xué) 2015



本文編號：3623193