基于图像处理的目标自动检测与定位的研究

摘要

随着计算机科学技术的发展，基于图像处理的目标自动检测技术在工业上的运用越来越广。基于图像处理的目标检测技术也是移动机器人自定位研究领域的热点问题。因此，论文针对目标检测和定位作了以下几个方面的研究：
　　 以X射线底片数字化后所得的图像为研究对象研究了一种基于模糊检测的目标自动检测算法，实现缺陷目标的自动识别。研究了胶片图像的预处理算法，对胶片图像的焊缝区域进行提取，提高检测效率与质量。此外，还设计了一个基于目标检测的焊接质量智能化管理系统，对检测数据、胶片、RT报告(射线检验报告)、操作人员等信息进行智能化管理，并提供数据导入导出的接口。同时，在系统中建立了后台的综合存储数据库，对各项数据进行存储利用，为焊接质量的智能化管理提供依据。以图像目标检测为基础，研究了基于机器视觉的单目视觉定位原理。首先，研究了人工路标检测算法，通过图像处理，将人工路标进行识别并编码；然后，通过研究P4P(4点透视)问题的解法，将其应用到机器人位姿计算；最后，对实验结果以及算法产生的误差进行了深入的分析。
　　 实践证明，论文研究的基于图像的目标检测算法，能够准确、高效的识别出目标缺陷；论文设计的基于目标检测的焊接质量管理系统能够成功在工业中应用，大大提高了工人的劳动效率；论文基于图像处理提出的单目视觉自定位算法，能够成功应用到室内移动机器人上。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 绪论

1.1 论文研究背景

1.2 目标检测与单目视觉自定位简介

1.2.1 基于图像处理的目标检测技术发展概述

1.2.2 基于图像目标检测的机器人自定位系统发展概述

1.3 论文结构安排

2 基于图像处理的目标检测

2.1 目标缺陷检测技术原理

2.1.1 X胶片图像的获取与数字化

2.1.2 目标缺陷识别的原理

2.2 数字化胶片缺陷检测算法的研究

2.2.1 数字化胶片图像的预处理

2.2.2 数字化检测算法研究

2.2.3 模糊检测算法的加速

3 基于目标检测的数字化管理系统的方案设计与关键技术

3.1 系统总体方案设计

3.1.1 系统数据分析及功能模块细分

3.1.2 系统功能模块细分

3.2 系统关键技术研究

3.2.1 后台数据库的建立

3.2.2 软件编写的关键技术

3.3 系统总体功能

3.4 系统的运行环境

4 基于图像处理的单目视觉定位

4.1 单目视觉定位的原理和流程

4.1.1 单目视觉定位的原理

4.1.2 单目视觉定位的流程

4.2 路标检测与识别

4.2.1 路标检测原理

4.2.2 路标识别原理

4.3 基于共面P4P问题的位姿计算

4.3.1 PNP问题简介

4.3.2 解析法求解PNP问题

4.3.3 奇异值分解(SVD)法求解R、T矩阵的问题

4.4 基于单目视觉的定位误差分析

4.4.1 定标参数引起的误差

4.4.2 路标检测引起的误差

5 总结与展望

5.1 本文主要工作和总结

5.2 进一步工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致 谢