基于視覺(jué)的機(jī)械手目標(biāo)識(shí)別及定位研究.pdf

1、機(jī)器視覺(jué)作為獲得環(huán)境信息的主要手段之一,可以增加工業(yè)機(jī)器人的自主能力,提高其靈活性。工業(yè)機(jī)器人通過(guò)視覺(jué)如何根據(jù)所獲取的圖像信息,正確地、實(shí)時(shí)地提取出工件特征參數(shù)、識(shí)別出工件類(lèi)型并判斷出工件所處的位置姿態(tài),是機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文以機(jī)械手目標(biāo)識(shí)別和定位算法為研究目標(biāo),主要針對(duì)工件的實(shí)時(shí)匹配識(shí)別技術(shù)和空間定位技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)的研究。主要工作如下：1.為了解決亮度不均勻等復(fù)雜環(huán)境下的圖像匹配問(wèn)題,改進(jìn)了一種基于邊緣匹配的工件

2、識(shí)別算法。該算法對(duì)原始圖和模板圖采用樣條小波進(jìn)行增強(qiáng),用Canny算子提取的邊緣信息作為匹配特征,將改進(jìn)的Hausdorff距離作為圖像匹配的相似性度量,在搜索過(guò)程中采用了基于種群代溝信息的自適應(yīng)遺傳算法,在不損失解的質(zhì)量的情況下,使遺傳算法求解效率得到明顯的改善。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法不僅加快了匹配過(guò)程,對(duì)于光照條件的變化具有很好的抵抗能力,而且能有效解決不易提取邊緣信息等情況下的圖像匹配識(shí)別問(wèn)題。2.為了解決平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和部分遮擋

3、等復(fù)雜環(huán)境下的工件圖像匹配問(wèn)題,給出了一種基于SIFT特征匹配的工件識(shí)別算法。該算法采用SIFT(尺度不變特征變換)特征作為匹配特征,引入歐氏距離作為圖像匹配的相似性度量,最后對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行錯(cuò)配消除,大大提高了匹配的速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法能有效解決具有平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和部分遮擋等情況下的工件匹配識(shí)別問(wèn)題。3.小波變換具有數(shù)據(jù)壓縮和檢測(cè)信號(hào)局部突變的能力,而SIFT(尺度不變特征變換)對(duì)于平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和部分遮擋具有不變性。結(jié)合小波變

4、換與SIFT特征提出了一種有效的工件圖像匹配方法。該方法將原始圖和模板圖做小波分解以獲得粗尺度的平滑圖像；利用DoG算子對(duì)工件圖像進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè),進(jìn)而用歐氏距離對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征匹配,最后對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行錯(cuò)配消除。因此,兩者優(yōu)勢(shì)的結(jié)合不但可以有效減少工件圖像匹配的計(jì)算量,而且還可以減弱對(duì)于圖像采集平臺(tái)拍攝方位、拍攝距離、角度、光照條件等的依賴(lài)性,提高算法的實(shí)用性。4.結(jié)合生產(chǎn)制造過(guò)程中工件的自動(dòng)定位、識(shí)別、計(jì)數(shù)、分類(lèi)等問(wèn)題,為滿足硬件及實(shí)時(shí)性

5、要求,針對(duì)DSP6000系列VC4016嵌入式智能相機(jī)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)VC4016),提出一種基于視覺(jué)的工件特征向量匹配識(shí)別方法,對(duì)每個(gè)工件進(jìn)行特征提取,并建立向量對(duì)應(yīng)關(guān)系,采用特征向量匹配方法與基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)工件的識(shí)別。然后,應(yīng)用VC4016,采用色彩轉(zhuǎn)換,RlC(run length code)圖像處理技術(shù)和Socket通信技術(shù),實(shí)現(xiàn)工件自動(dòng)定位識(shí)別系統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)。5.對(duì)目標(biāo)的三維重建工作進(jìn)行了研究,主要從視覺(jué)系統(tǒng)的構(gòu)建入手,通過(guò)對(duì)常用

6、的攝像機(jī)模型及其標(biāo)定方法的分析,建立了同時(shí)對(duì)兩攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定來(lái)推導(dǎo)兩攝像機(jī)位姿關(guān)系的方法。鑒于棋盤(pán)格圖像應(yīng)用在本文的攝像機(jī)標(biāo)定中,因此為了對(duì)邊緣模糊的棋盤(pán)格圖像進(jìn)行在線標(biāo)定,提出了一種改進(jìn)棋盤(pán)格圖像角點(diǎn)檢測(cè)效果的方法,該方法是對(duì)標(biāo)定板圖像采用小波增強(qiáng),以提高標(biāo)定板圖像的清晰度。利用圖像點(diǎn)及攝像機(jī)的標(biāo)定參數(shù)求解空間點(diǎn)的位置,根據(jù)兩攝像機(jī)之間的位姿關(guān)系,把圖像點(diǎn)在某一攝像機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值轉(zhuǎn)化為另一攝像機(jī)坐標(biāo)系下的坐標(biāo)值,從而簡(jiǎn)化了空間點(diǎn)的