面向微球操作的探针姿态检测和对准研究

摘要

随着现代制造技术在微尺度范围内的应用，面向的操作对象的尺度也越来越微型化，比如靶球和生物细胞等，因此对于这些操作对象的测量精度要求也越来越高，人工测量方法对于人力和物力都有着巨大的考验，并且测量的结果也是差强人意的。因此，需要一种高效的、高精度且测量范围广的手段进行微观方向的测量，基于机器视觉技术的测量方法就走入了我们的视线。
　　在通过探针对于微球进行操作时，需要对探针的姿态及位置定位，从而实现自动化和智能化控制。本文全面的研究了基于双目视觉的三维空间点重构一些方法，采用双目立体视觉技术求取了探针的位姿。总的来说，本文的研究内容包括一下三大方面:
　　第一，对于整个双目立体视觉系统进行标定，标定是为了获得三维空间点与其二维像点之间相互对应的映射关系，而且为了后续的三维重建和恢复建立一个世界坐标系。相对于传统的视觉标定方法，本文采用了一种可适性强，简单方便且精度比较高的立体视觉系统标定方法。
　　第二，从图像特征点不明显的左右两个探针图像中提取特征点与匹配，由于左右两个相机所在的位置不同，两探针图像中的边缘特征并不是相互对应的，所以需要寻找探针上不跟随相机的摆设位置变化而变化的特征。因而，本文采用仿射基本矩阵结合探针几何学特征的方法，该方法成功的提取了左右探针图像的特征点并完成匹配。
　　第三，对探针进行视觉三维重构和测量，根据三维空间点重建的计算模型，对于探针的位姿进行测量，根据测量结果，对探针对准进行路径规划。为了提高精度，减少视觉测量误差，本文进行了误差分析，指出误差主要产生于图像处理，系统标定和特征点匹配的过程中。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究背景

1．2 双目视觉研究现状

1．2．1 机器视觉理论

1．2．2 双目立体视觉的发展及应用

1．2．3 基于双目立体视觉的三维重建

1．2．4 双目视觉存在的问题

1．3 本文研究内容

第二章 双目立体视觉基础理论

2．1 相机成像模型

2．1．1 参考坐标系

2．1．2 针孔模型

2．1．3 畸变模型

2．2 双目立体视觉基本原理

2．2．1 双目立体视觉原理

2．2．2 双目视觉的对极几何

2．3 本章小结

第三章 基于双目立体视觉的摄像机标定

3．1 摄像机标定方法

3．1．1 传统的标定方法

3．1．2 摄像机自标定

3．1．3 基于主动视觉的摄像机标定

3．2 摄像机标定策略

3．2．1 基于效率的标定策略

3．2．2 基于精度的标定策略

3．2．3 同时考虑效率与精度的标定策略

3．3 双目立体标定

3．3．1 Tsai两步法原理

3．3．2 基于双目立体视觉的双摄像机标定

3．4 实验结果与分析

3．5 本章小结

第四章 探针的特征提取与匹配

4．1 常见的边缘检测算法

4．1．1 Sobel边缘检测算法

4．1．2 Laplacian边缘检测算法

4．1．3 Canny边缘检测算法

4．2 图像匹配的基本理论

4．2．1 图像匹配的数学模型

4．2．2 图像匹配的分类方法

4．2．3 图像匹配的相似性测度

4．2．4 图像匹配的约束条件

4．3 探针的特征提取

4．4 实验结果与分析

4．5 本章小结

第五章 基于双目视觉的探针姿态检测和对准

5．1 概述

5．2 三维空间点重建模型

5．3 实验结果及分析

5．4 探针对准

5．4．1 探针对准的策略

5．4．2 路径规划

5．5 本章小结

6 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

致谢