基于三维机器视觉的机器人定位技术研究

摘要

机器视觉作为计算机技术其中的一部分，随着计算机技术的不断发展而逐步成熟。现今自动化产业从“工业3.0”阶段发展为以智能制造为核心的“工业4.0”阶段，机器视觉作为现今自动化相关技术最关键的一部分，在整个发展过程中起到非常重要的作用。双目视觉作为机器视觉的重要分支，其应用越来越广泛。应用双目视觉对工件上特征点进行三维定位，对提高工业生产的成功率与生产效率有着重要的意义。本文主要针对基于三维机器视觉的机器人定位技术进行了研究：
　　（1）在相机标定方面，通过对相机内外参数的标定，能够得到相机的内部光学参数和相机与世界坐标系间的位置关系，进而可以得到图像坐标系与世界坐标系的转换关系。本文在论述了现有标定方法优缺点的基础上，采用了张正友标定方法进行相机的标定，并对张正友标定方法做了理论分析与仿真实验。
　　（2）在边缘检测方面，提出了一种改进的Canny算法图像处理方法进行工件边缘检测。采用双边滤波方法处理图像，有效去除噪声同时保留了边缘信息；增加45°与135°方向的梯度模板计算梯度幅值，使更多的边缘信息能够检测出来；运用最大类间方差法来确定Canny算法的高低阈值，使边缘检测与连接具有较强的自适应能力。该算法能够很好地解决采用传统的Canny算法进行图像处理时存在的缺点，在获得工件丰富的边缘信息的同时，亦能够消除划痕等无关信息干扰，提高检测精度。
　　（3）在立体匹配方面，在分析了各个立体匹配算法的基础上，提出了一种快速改进的SURF立体匹配算法，将极线约束和边缘约束作为该算法的匹配准则。该算法能够将待匹配点数量减少，增强了匹配的时效性与准确性。
　　（4）设计了基于双目视觉的工件特征点三维坐标定位系统，搭建了该系统的硬件平台及其软件部分。对该系统的硬件部分与软件部分进行了测试，通过相机标定、改进边缘检测算法、快递的立体匹配算法和三维定位技术实现了对工件上特征点的定位。并将特征点坐标传送给机器人，使机器人能够根据特征点坐标的信息进行工作。

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 课题研究的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 三维定位过程概述

1.4 本文主要研究内容及章节安排

第2章 双目相机标定方法的研究

2.1 针孔成像原理

2.2 标定坐标系概述

2.3 相机标定方法概述

2.4 张正友相机标定法研究

2.5 实验过程及结果分析

2.6 本章小结

第3章 基于改进Canny算法的工件边缘检测方法研究

3.1 传统Canny算法

3.2 改进Canny边缘检测算法

3.3 实验结果与分析

3.4 本章小结

第4章 立体匹配方法与定位技术的研究

4.1 立体匹配方法概述

4.2 基于SURF的快速立体匹配算法

4.3 立体视觉三维定位技术

4.4 本章小结

第5章 工件特征点三维坐标定位系统的实验研究

5.1 基于双目视觉的工件特征点三维坐标定位系统构建

5.2 工件特征点三维坐标定位实验

5.3 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献

作者简介

攻读硕士学位期间研究成果