立體視覺檢測系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn).pdf

1、在現(xiàn)代化工業(yè)大生產(chǎn)中，傳統(tǒng)的人工檢測方法已經(jīng)不能適應(yīng)生產(chǎn)自動化和高外觀質(zhì)量的要求，因而人們開始考慮一種新的檢測技術(shù)--機器視覺技術(shù)。立體視覺技術(shù)的主要研究內(nèi)容是由多幅二維的平面圖像恢復(fù)出被攝物體的三維坐標(biāo)，而其中基于兩幅圖像的雙目視覺技術(shù)則是一個研究熱點。 本課題的主要目標(biāo)是實現(xiàn)機器人代替人去生產(chǎn)線上抓取物體，主要分成檢測物體的三維信息恢復(fù)和機器人抓取物體。首先本課題利用立體視覺系統(tǒng)，從多個不同的角度拍攝物體，恢復(fù)出物體的三維信

2、息；然后機器人根據(jù)立體視覺系統(tǒng)提供的三維信息，決定如何去抓取待檢測物體。而本文采用了雙目立體視覺系統(tǒng)，目前主要完成了待檢測物體部分三維信息的恢復(fù)。在將來的工作中，可以利用多個攝像機拍取的圖像恢復(fù)出物體的全部三維信息，機器人然后根據(jù)信息做出抓取物體的決策。 雙目視覺系統(tǒng)通常可分為圖像獲取、攝像機標(biāo)定、特征提取、立體匹配、目標(biāo)定位和深度圖生成等六大部分。而本論文主要針對攝像機標(biāo)定、圖像特征提取、立體匹配這三方面的內(nèi)容展開研究。本文以

3、黑白棋盤格模板作為標(biāo)定模板，建立了雙目立體視覺系統(tǒng)。本文提取了預(yù)處理后圖像的垂直方向Sobel邊緣，比傳統(tǒng)的Sobel、SUSAN、Canny三種邊緣特征點的正確匹配率高。但是基于邊緣點的匹配，在三維視點發(fā)生變化時會產(chǎn)生影響。因此本文還提取了一種具有局部圖像的不變性SIFT特征點，這些特征在真實世界的三維變化后依然保持穩(wěn)定的信息，對后續(xù)待檢測物體的三維信息恢復(fù)非常有利。 但SIFT特征點對于不具有明顯特征區(qū)域的圖像匹配效果不是很