基于OpenCV的带电作业机器人立体视觉实现

摘要

智能机器人在当代正在迅速发展，在其研究的分支中，发展最为迅速、活跃的技术为立体视觉技术。本文的研究为在带电作业机器人的操作平台上增加双目立体视觉，利用OpenCV库函数实现立体视觉。将机器视觉与带电作业机器人相结合，不但能够增加工作人员的安全系数，也能大大提高带电作业的工作效率。因此，本文的研究有利于当代的技术发展，促使更进一步运用到实际。针对目标实现过程中的各阶段处理方法进行了实验、分析和比较，做出了一套在实验室条件下的基于OpenCV的机器人立体视觉实现所适用的方法。
　　在研究机器视觉方向中，越来越仿人类视觉，三维重建是当代最主要的研究方向。当今给三维重建的定义，就是指从图象出发（采集两幅以上）经过计算恢复出对应空间点三维坐标。建立一个立体视觉系统最基本的模块，通常可分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配。这几个重要部分构成一个完整的系统。摄像机参数的标定是立体视觉系统中最重要的步骤，这是因为需要解决空间物体表面与图像平面对应点的成像关系。本文使用Basler摄像头开发了目标图像采集系统，通过对摄像机内外参数模型和镜头畸变模型的分析，最终决定利用张正友棋盘格标定法，直接对摄像机内外部参数进行标定;具体的函数实现选用OpenCV库函数。
　　在实现双目立体视觉中，三维重建的基础和前提是图像预处理。因此本文在第三章主要针对图像的一般特点进行了分析，利用图像灰度化、图像增强、直方图均衡等方法，并结合OpenCV库函数进行了程序实现，得到了原始图像预处理结果，通过实验对比分析，选出合适可靠的方法运用到本研究中。
　　立体视觉实现中，边缘特征是影响到立体匹配精度的最重要的因素。因此本文在第四章主要研究图像的边缘检测，重点分析了Sobel、Roberts、Prewitt、Canny、拉氏算予以及LOG等这几种边缘算子。结合OpenCV库函数进行程序实现，通过比较效果图，得出结论Canny算子最适合对本文采集的图像进行边缘检测，其效果最好，能够准确地提取出目标图像的边缘轮廓线。
　　双目立体视觉需要硬件与软件两部分组成，在本文中利用高压带电作业机器人、piA2400-17gc工业相机、图像采集卡、PC机等硬件设备和利用相机库函数、OpenCV视觉库、Microsoft VisualStudio2008(VC++)软件设备平台上共同搭建了实验研发平台。在当今双目立体视觉系统的构建中，另一关键在于特征点的立体匹配，因此本文在第五章首先分析了双目立体视觉成像基本原理。由于本系统构建较为简单，因此构建的系统中，两个摄像机在同一条水平线上。为了得到精确的构建结果，简要分析了极线几何原理，利用其能够在很大程度上减少匹配点的搜索时间和计算量，并结合OpenCV对立体匹配程序实现，得出目标图像的视差图，并计算出目标点的三维坐标。根据分析效果得出结论，本文所设计的双目成像系统是能够实现对作业目标立体视觉实现。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 机器视觉的研究现状

1．3 OpenCV简介

1．3 本课题开发平台

1．5 本课题主要研究内容

2 相机标定

2．1 摄像机视觉模型

2．2 摄像机标定方法

2．3 基于OpenCV库的摄像机标定及实验结果

2．4 本章小结

3 图像处理

3．1 图像预处理

3．2 图像灰度化

3．3 图像增强

3．4 本章小结

4 图像边缘检测

4．1 边缘检测的概念

4．2 基于一阶导数法的边缘检测

4．3 基于二阶导数法的边缘检测

4．4 本章小结

5 三维重建

5．1 双目立体视觉原理

5．2 极线几何

5．3 双目立体视觉中的对应点匹配

5．4 三维重建

5．5 本章小结

6 总结和展望

6．1 本文总结

6．2 本文展望

致谢

攻读硕士学位期间的科研情况

参考文献