基于機器視覺的袋裝物料位姿自動識別研究.pdf

1、物料袋的應(yīng)用非常廣泛,多用作水泥、化肥、面粉及其它產(chǎn)品的外包裝,在生產(chǎn)生活中用最很大。目前,國內(nèi)袋裝物料的搬運和裝卸大多靠人力,勞動強度大,效率低?；诂F(xiàn)狀,本文提出將機器視覺系統(tǒng)引入袋裝物料的搬運和裝卸工作。機器視覺系統(tǒng)是智能機器人的視覺系統(tǒng),機器人在一些人類能力無法滿足要求的情況和不適合于人工作業(yè)的污染較重或有毒的工作環(huán)境中可以代替人工。采用機器人工作時,首先確定目標(biāo)位置,機器人的搬運工作才能順利開始。由于物料袋裝料后形狀不規(guī)則并且

2、容易變形,采用傳統(tǒng)的非接觸式檢測方法不易提取出它的姿態(tài),以致抓取過程不可靠。
　　 本文在對國內(nèi)外相應(yīng)文獻進行比較分析后,建立了機器視覺的幾何測量模型,論證并檢驗了輸出深度圖像中灰度值與物體實際深度之間的反比例關(guān)系;設(shè)計物料袋圖像處理的流程,首先由圖像采集系統(tǒng)采集兩幅物料袋的原始圖像,即左右兩幅圖像,然后圖像數(shù)據(jù)傳入計算機,先用圖像濾波增強的方法對物料袋的原始圖像進行圖像增強,用最大類間方差法進行二值化處理,得到物料袋圖像的黑白

3、二值圖像,再利用Canny算子得到兩幅物料袋圖像的邊緣圖像,用膨脹腐蝕等方法進行最后處理,最終得到物料袋圖像的邊緣圖像。
　　 為了實現(xiàn)兩幅圖像的匹配,用Harris角點檢測方法提取出角點,將圖像中物料袋的邊緣部分角點用最小二乘法進行擬合,使之成為由四個邊角部分的角點做為圖像的特征點的四邊形。利用基于直線特征控制的匹配原理實現(xiàn)了兩幅物料袋圖像邊緣的特征匹配。通過實驗驗證了對有垂直、旋轉(zhuǎn)、傾斜,移動的物料袋圖像處理之后,證明了替放