基于机器视觉的物体识别定位系统的研究

摘要

当今社会的生产线自动化程度越来越高，用机械手段代替传统的人力已是趋势。对于机械手来说，确定操作对象的状态及位置是完成抓取任务的前提条件。在物体识别定位系统中，需要通过某种手段对待识别的对象进行检测和定位。为了准确对操作对象进行识别定位，引入机器视觉技术。
　　 本文以电机作为对象进行识别定位系统的研究，把待识别电机置于设定的检测空间内，由摄像头获取图像，通过计算机对图像中的电机进行识别，确定其摆放的状态并加以定位，最后结合摄像头内外部参数得出实际的坐标及角度。具体工作与结论如下：
　　 (1)以从摄像头获取的电机图像为对象，通过对包括图像灰度化、图像增强、图像二值化、图像边缘检测和图像区域填充在内的相关图像处理技术和算法进行分析与比较，选择了适合本系统的图像预处理方法。
　　 (2)由于矩特征对于图像的旋转、比例尺度、平移具有不变性，所以采用不变矩来描述目标区域的形状特征，进行特征提取。对经过图像预处理的电机图像进行特征提取后，与模板图像的特征参数进行相似性度量完成识别任务，同时计算出电机在图像坐标系中的坐标及角度。
　　 (3)采用张正友标定法进行摄像头标定，建立摄像头模型，计算摄像头内部参数与外部参数。结合摄像头内外部参数，计算该电机在世界坐标系中的坐标及角度。
　　 (4)利用 MATLAB软件完成了识别定位系统的开发，并利用GUI显示识别定位的结果。经实验得到该系统对电机图像的识别率为90％，x方向的平均绝对误差值为5.9711mm，y方向的平均绝对误差值为4.4537mm，角度的平均绝对误差值为12.56°，平均处理时间为11.4745s。本文的研究结果表明该系统能够较准确地对物体进行定位识别。