本文關(guān)鍵詞：激光智能識(shí)別分揀系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 線(xiàn)結(jié)構(gòu)光 點(diǎn)云配準(zhǔn) 三維識(shí)別 智能分揀

【摘要】：目前,三維視覺(jué)測(cè)量識(shí)別技術(shù)在工件分揀、機(jī)器人抓取等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,三維視覺(jué)技術(shù)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的普通二維視覺(jué)進(jìn)行識(shí)別的一些不足之處,不但可以提高工件識(shí)別的精度,還擴(kuò)大視覺(jué)測(cè)量的使用范圍。另外,三維視覺(jué)技術(shù)可以測(cè)量工件的三維坐標(biāo),還可以實(shí)現(xiàn)工件的三維無(wú)接觸測(cè)量等,但是國(guó)內(nèi)這方面的技術(shù)發(fā)展較慢。目前傳統(tǒng)的測(cè)量?jī)x器很難實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的三維形狀尺寸的無(wú)接觸測(cè)量,尤其適用于生產(chǎn)線(xiàn)上的三維在線(xiàn)檢測(cè)識(shí)別技術(shù),目前在國(guó)內(nèi)還有待進(jìn)一步研究。本文提出一種在線(xiàn)智能識(shí)別分揀機(jī)構(gòu),研究工作內(nèi)容主要分為以下幾個(gè)方面:(1)第一部分是傳送機(jī)構(gòu),步進(jìn)電機(jī)和同步帶對(duì)被測(cè)工件帶進(jìn)行傳送,同時(shí)為三維視覺(jué)測(cè)量提供第三維運(yùn)動(dòng),這也是本文的創(chuàng)新點(diǎn)之一。步進(jìn)電機(jī)提供動(dòng)力,同步帶作為傳送帶,這樣能更好地保證傳送的平穩(wěn)性和精確性。(2)第二部分是線(xiàn)結(jié)構(gòu)光三維識(shí)別系統(tǒng),系統(tǒng)采用線(xiàn)激光作為光源進(jìn)行三維視覺(jué)的測(cè)量,單線(xiàn)激光的測(cè)量技術(shù)算法較簡(jiǎn)單、相機(jī)采集到的數(shù)據(jù)信息量大。識(shí)別過(guò)程為:首先采集被測(cè)工件圖像,然后對(duì)采集的圖像采用中值法進(jìn)行預(yù)處理來(lái)去除噪聲,并采用二值化法對(duì)處理完的圖像進(jìn)行閾值分割。再采用重心法提取線(xiàn)激光的光條中心點(diǎn),并將提取的點(diǎn),按照測(cè)量之前標(biāo)定的參數(shù)進(jìn)行拼接,得到被測(cè)工件的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。本文采用的是基于點(diǎn)云匹配的識(shí)別方法,為了提高識(shí)別的速度和效率,保證分揀的實(shí)時(shí)性,在進(jìn)行識(shí)別之前,需要對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行精簡(jiǎn),篩除掉冗余的點(diǎn)。識(shí)別過(guò)程為將被測(cè)工件的點(diǎn)云數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)模型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,通過(guò)將匹配比率的值與設(shè)定值進(jìn)行比較,實(shí)現(xiàn)對(duì)工件的識(shí)別。識(shí)別完畢后將識(shí)別結(jié)果傳遞給分揀機(jī)構(gòu)。(3)分揀機(jī)構(gòu)采用PLC控制,根據(jù)識(shí)別系統(tǒng)傳來(lái)的結(jié)果對(duì)工件進(jìn)行分揀。
【關(guān)鍵詞】：線(xiàn)結(jié)構(gòu)光 點(diǎn)云配準(zhǔn) 三維識(shí)別 智能分揀
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究歷史和現(xiàn)狀10
• 1.3 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用10-14
• 1.4 論文的研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排14-17
• 第二章 系統(tǒng)整體系統(tǒng)設(shè)計(jì)與識(shí)別方法選擇17-25
• 2.1 系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)17
• 2.2 傳送裝置部分設(shè)計(jì)17-19
• 2.3 智能識(shí)別部分設(shè)計(jì)19-22
• 2.4 分揀機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)22-24
• 2.4.1 分揀機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)的流程23-24
• 2.4.2 分揀機(jī)構(gòu)控制程序設(shè)計(jì)24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 智能識(shí)別分揀系統(tǒng)三維測(cè)量方法的選擇25-35
• 3.1 物體三維測(cè)量方法總結(jié)與介紹25-27
• 3.2 激光三角法的介紹與方法選擇27-31
• 3.2.1 激光三角法基本原理27-28
• 3.2.2 垂直入射法28
• 3.2.3 斜入射法28-29
• 3.2.4 垂直入射法與斜入射法的比較與選擇29-31
• 3.3 結(jié)構(gòu)光三維測(cè)量方法的分類(lèi)與選擇31-33
• 3.3.1 點(diǎn)結(jié)構(gòu)光31
• 3.3.2 線(xiàn)結(jié)構(gòu)光31-32
• 3.3.3 光柵結(jié)構(gòu)光32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-35
• 第四章 智能識(shí)別系統(tǒng)視覺(jué)測(cè)量裝置的參數(shù)標(biāo)定35-49
• 4.1 攝像機(jī)模型35-41
• 4.1.1 坐標(biāo)系35-36
• 4.1.2 坐標(biāo)系變換36-39
• 4.1.3 針孔模型39-40
• 4.1.4 非線(xiàn)性模型40-41
• 4.2 相機(jī)的標(biāo)定過(guò)程41-44
• 4.3 線(xiàn)結(jié)構(gòu)光平面的標(biāo)定44-47
• 4.4 平移方向速度標(biāo)定47
• 4.5 本章小結(jié)47-49
• 第五章 系統(tǒng)的圖像處理與三維重建49-61
• 5.1 圖像的預(yù)處理過(guò)程49-51
• 5.1.1 圖像噪聲的來(lái)源49
• 5.1.2 圖像的預(yù)處理49-51
• 5.2 圖像的分割51
• 5.3 線(xiàn)激光光條中心點(diǎn)的提取51-58
• 5.3.1 線(xiàn)激光器的特點(diǎn)51-52
• 5.3.2 線(xiàn)激光圖像的特點(diǎn)52-53
• 5.3.3 線(xiàn)激光光條中心點(diǎn)的提取方法53-58
• 5.4 工件三維表面重建58-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 第六章 基于點(diǎn)云匹配的工件識(shí)別61-71
• 6.1 系統(tǒng)的識(shí)別方法61
• 6.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精簡(jiǎn)61-66
• 6.2.1 點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法62
• 6.2.2 典型的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法62-64
• 6.2.3 本文選用的點(diǎn)云精簡(jiǎn)方法64-66
• 6.3 點(diǎn)云匹配66-68
• 6.3.1 點(diǎn)云匹配基礎(chǔ)知識(shí)66-67
• 6.3.2 系統(tǒng)的匹配算法67-68
• 6.4 工件的識(shí)別68-69
• 6.5 本章小結(jié)69-71
• 第七章 結(jié)論與展望71-73
• 7.1 工作總結(jié)71-72
• 7.2 展望72-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 致謝77

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